以新加坡为桥头堡，AI时代企业加速布局全球

如今，全球化正在进入新的发展阶段，企业面对的市场环境更加复杂，本地化、合规、人才与技术等能力的重要性进一步提升。与此同时，AI 技术的发展也为全球化带来了新的机遇，深刻影响产品开发、内容生产、市场营销等多个环节。在大会首日的全球增长峰会及 AI 应用峰会上，多位一线从业者分享了他们对全球市场变化以及 AI 带来的新机会的观察。

以下为今日嘉宾分享的精彩观点汇总。

魏方丹 白鲸出海 创始人兼CEO

白鲸出海创始人兼 CEO 魏方丹在开幕致辞中表示，当前中国企业全球化已从试探阶段进入深耕阶段，全球化也从少数企业的探索，变成企业的“必答题”。与此同时，企业出海正面临从机会驱动转向能力驱动、从单纯追求效率转向效率、韧性与安全并重，AI 也正在进一步降低全球化门槛，加速这一进程。

新加坡正成为东西方 AI 力量交汇的重要节点。一方面，OpenAI、英伟达、Google DeepMind、Anthropic 等西方 AI 企业持续在新加坡布局；另一方面，阿里云、腾讯、字节跳动等中国科技企业也将新加坡作为连接东南亚及全球市场的重要支点。依托地理位置、跨国企业和AI产业生态，新加坡正在成为连接技术、人才、资本与市场的重要枢纽。

本届 Global Connect Singapore 将围绕全球化增长、AI+ 应用、AI 技术发展、软件全球化四大峰会展开，从战略、技术到产品和落地，覆盖企业全球化发展的不同环节。此外，白鲸出海年度旗舰活动 GTC2026 全球流量大会将于 11 月 4 日至 5 日在上海世博展览馆举办，持续为全球化企业搭建交流与资源连接的平台。

亚太跳板，全球窗口：

读懂新加坡出海桥头堡价值

Andrew Phua

新加坡旅游局大中华区首席代表兼执行署长

过去的出海，寻找的是一个市场；现在的出海，寻找的则是一个能够连接全球资源、放大全球价值的生态系统。新加坡正是这样一个节点，它不是终点市场，而是连接亚太与全球市场的跳板和窗口。

而要成为这样的全球化节点，关键并不只是提供一个举办活动的场地，更在于能否持续连接资源、激发创新，并与企业形成长期合作。

第一个关键词是联通共振。新加坡最大的优势是连接全球资源的能力。除了场馆与硬件设施的不断提升，新加坡更进一步转向与中国行业协会、产业联盟建立深度合作，将 MICE 活动从单次举办进一步转化为连接产业资源和国际市场的平台。

第二个关键词是生态创新，即从产品出海进一步走向模式、内容和生态出海，新加坡希望成为新模式的首发站。顺应 Bleisure（商务休闲）的行业新趋势，新加坡积极推动商务会议与顶级文娱体验融合，把 F1 大奖赛、海外音乐节等优质文娱资源与峰会活动联动，让商务旅客在业务磋商之外收获高品质休闲文化体验；出海企业能通过 MICE 与内容、品牌、文旅等场景融合，打通 B 端商业活动与 C 端消费体验的双轨生态，推动中国 IP 和品牌进一步走向国际市场。

第三个关键词则是永续共生，目标是促进企业长期的持续发展。新加坡不仅通过稳定透明的营商和法制环境，为企业长期发展提供支撑，也持续推动可持续发展和AI等新能力，让企业能够在这里验证产品和商业模式，并进一步连接更广阔的东南亚及全球市场。

三个方向最终指向同一个循环：“以商引会、以会促商”。一方面，企业和产业资源的持续进入，会带来更多会议、展览和产业活动；另一方面，MICE 活动又能够进一步聚集企业、连接资源、促成合作，带动更多商业机会落地。

边界变厚，距离变薄：

AI 时代企业如何走向全球原生

邓辛（Cindy）

南洋理工大学商学院 助理院长

如今的世界格局正在加速演变，其中的张力在于，科技和基础设施的升级正在不断消弭地理距离，但贸易和政治却在加剧不同市场之间的隔阂。在这一背景下，企业面对的已经不是全球化与去全球化的二选一，而是全球化本身正在重构。

此前，企业进行全球布局，更多只需要考虑哪里成本低、效率高。但在新的市场环境下，安全、市场距离、监管适配，以及是否存在替代选项，都成为企业需要考虑的因素，核心关切也从效率转向韧性。一百年以来，技术决定世界能不能连接，而制度和政治决定世界愿不愿意开放连接。

在新时代，AI 正在成为其中一个重要变量。此前一百多年的技术革命，很大程度上集中于重资本、长周期的基础设施建设，红利天然向大型组织集中；但 AI 降低的是企业自身参与全球竞争的门槛。过去，进入一个陌生的领域或者市场，市场研究、内容生产、客服、本地化等环节都是很高的门槛，但有了 AI，门槛可以被大幅压低。但反过来看，正因为 AI 能力越来越普惠，“有没有 AI”往后将不再是问题，真正拉开差距的，反而是企业如何理解市场、文化与制度。

总而言之，如果客户、人才、资金、数据与供应链本就分布在不同国家，那么企业就需要从第一天起，按照全球化企业的约束来设计自己的架构，建立起全球核心层、区域枢纽层、本地单元层等多层架构，并保持随着监管与地缘环境变化而重新组合的能力。

从创作到商业化：生成式 AI 内容、

商业变现与知识产权的未来

Jaze Phua GenTube.com 创始人

内容生产的结构正在随着 AIGC 的加速渗透而改变。2025 年，约 74% 的新网页内容已存在 AI 参与创作的现象，纯人工创作的内容只占约四分之一，与内容数量爆炸相伴的，是被称为“AI slop”的低质量内容大量出现，充斥整个信息流，使开发者创作的优质内容更难被发现，进而影响其收入。

GenTube 的切入点，是将 AI 时代的创作者拆分为两类：创作原创 IP 的 GenCreators，以及以 AI 虚拟形象进行直播的 GenTuber。GenTube 为这两类创作者提供变现平台，变现方式包括月度订阅、直播礼物和打赏等，解决 AI 时代创作者变现难的问题。

在此基础上，GenTube 还围绕 GenTuber 搭建了一个三角生态：AiCON 负责社区，是创作者与观众的入口；DEAR.AI 负责代理与制作，承接品牌预算；GenTuber 则作为内容和流量的核心，连接创作者、观众与品牌。

新加坡创业与创新生态——机遇与挑战

James Tan Quest Ventures 管理合伙人

中国科技圈有一个危险的假设：能在国内这个全球竞争最激烈的互联网市场活下来，凭借技术、资本、高工作强度，出海东南亚不过小菜一碟。但很多出海企业的失败，恰恰出在“傲慢”上。

不少出海企业都犯过以下三个错误。一是照搬中国标准与中国速度，很多出海企业把 996 带到东南亚，造成高流失率和劳动法反弹，还有不少企业习惯用中国高增长时代的经验硬套东南亚，造成对市场、用户的误判。二是把东南亚当成一个整体，东南亚的地理、文化高度碎片化，不同国家情况迥异，有些空降团队不愿意学习当地语言、文化，也不放权给本地合伙人，同样可能导致失败。三是依赖光环效应，印尼美妆、越南游戏工作室、新加坡金融科技都已是世界级水准，有些出海企业会带着“给发展中地区送先进生产力”的姿态进场，造成本地生态的反感。

以上问题指向同一件事：出海需要一套不同于国内的运行方式，多数企业既没有现成的标准，也没有试错的余地。这正是新加坡的价值所在，它会逼企业升级公司治理能力，建立达到国际标准的股权结构、IP 架构与合规框架；它也为企业提供了一个全球人才集散地，它是亚洲唯一能把顶尖西方工程师、东南亚运营人才与中国技术人员整合的地方；它还是透明度很高的监管沙盒，让出海企业的商业模式先在规范、透明的环境里被验证，再推向其他市场，从第一天起就赢得信任。

圆桌：跨越全球大分化：

多极化时代的品牌生存法则与“超本地化”重构

圆桌环节，Claude SG（Claude 新加坡社区）创始人 Freddy Lim、ACV Capital 管理合伙人黄佩华、Canva 新加坡&马来西亚负责人及东南亚战略合作负责人Elle Liu、新加坡人工智能协会 CTO 刘伟杰，围绕企业出海过程中的市场观察、本地化、AI 带来的影响等问题展开讨论，我们将各位嘉宾的精彩观点汇总如下：

ACV Capital 管理合伙人黄佩华 Helen Wong：进入东南亚市场并没有想象中容易，企业不能简单复制中国市场的经验。以印尼等市场为例，除了产品和渠道本身，还需要面对许可证、认证、合规等一系列本地要求，而这些往往意味着额外的时间和运营成本。

更重要的是，不同国家的用户需求和消费习惯存在明显差异，企业需要真正理解什么样的产品和内容能够与当地消费者产生连接，并根据当地市场进行调整。

Canva 新加坡&马来西亚负责人、东南亚战略合作负责人 Elle Liu：企业进入新市场，需要在标准化和本地化之间找到平衡，而不是简单地二选一。这一思路有点像“纸杯蛋糕”，核心产品和基础能力应该保持统一，而注册方式、支付方式、定价、内容发布渠道等受到当地技术生态和用户习惯影响的部分，则需要针对市场进行调整，企业需要找到哪些能力应该标准化、哪些环节必须本地化。

与此同时，进入市场也不能只依靠营销投放，与当地协会、政府机构以及用户社区建立关系同样重要，这些关系既能帮助企业建立市场信誉，也能通过当地社区和用户倡导者触达更多用户。

新加坡人工智能协会 CTO 刘伟杰 LAU Wee Kiat：AI 正在成为企业跨市场运营的重要工具，但技术本身并不能替代本地关系和市场理解。新加坡人工智能协会正在帮助中小企业识别自身的 AI 应用差距，再匹配相应的解决方案和培训，同时也通过与其他国家和地区的 AI 协会建立合作，帮助企业进入新的市场。

在企业实际运营中，AI 可以进一步降低本地化成本，例如，中国总部可以利用 AI 完成营销创意，再针对越南、菲律宾等不同市场生成不同语言和文化背景下的内容。但跨境业务真正落地时，人与人的关系仍然是基础，AI 则可以进一步提升跨市场运营和内容本地化的效率。

构建信任的下一个十年

Binghan Yi WIDTH 联合创始人兼首席财务官

上一个十年，出海比的是谁跑得快，下一个十年，比的是谁更值得信任。

推动这种转变的是两股力量：一是规则变了，监管的对象、审查的颗粒度与追责的方式都在被重新定义；二是对手变了，生成式 AI 在赋能行业的同时，也让欺诈能够被低成本、规模化地被复制。监管趋严与风险上升叠加，合规团队面临的风控工作量也随之快速增加。

具体来看，首先是监管范围扩大。跨境收付当中的支付与结算服务商、平台电商与内容平台的资金流、数字资产交易，乃至游戏、社交中的虚拟资产充值，都可能被纳入合规体系。其次是监管颗粒度变细，如今的审查频次已从年度检查逐渐走向逐笔可追溯，每个决策都需要说明依据与来源，一个环节做不好，都可能影响牌照、支付通道、上架资格，乃至针对个人的问责。更复杂的是，不同辖区的规则并不相同，同一套业务进入不同市场，就对应着不同的义务清单，依靠人工记忆和处理已经越来越难，只能将其转化为可配置的规则。

AI 则同时成为风险的放大器和合规的解决方案。风险层面，合成身份、深度伪造等技术让欺诈更加普遍；合规层面，AI 又可以帮助解决不断增长的工作量，将信息提取、规则适配、推理与处置建议串成一条流水线，让风控团队把注意力集中在真正需要人工判断的环节。

智能体时代的全球化“破局点”：

从 Token 经济学到高质量交付的黄金路径

Rock Shi Google Cloud AI产品销售顾问

随着 AI 技术走入 Agent 时代，AI 产品正在转向“推理驱动型”业务。数据显示，相比去年，今年单个请求的 Token 消耗量平均提升了 8 倍，部分场景可达 20 倍。虽然 2024 年以来 Token 单价下降了 98%，但很多 AI 企业的推理成本不降反升。根据高盛的预测，到 2030 年，智能体带来的 Token 用量还将再增长 24 倍，未来这种趋势仍会持续。

这种 Token 消耗的快速增长，让 AI 产品的成本结构与传统 SaaS 产生了较大差异。由于传统 SaaS 的用户增长几乎不会产生额外成本，用户越多、规模效应越明显，毛利率也越高。但对 AI 产品来说，推理本身就有成本，且推理越深、Token 用量越大，成本越高。相比传统 SaaS 产品约 80% 的平均毛利率，AI 产品的平均毛利率仅为 52%。由此形成了一个“AI 产品悖论”——产品越成功，财务状况反而可能越糟。

规模不再能够简单地摊薄成本，AI 产品只能转向具体环节控制成本。AI 产品要破除“用最好模型”的思维惯性，不同场景的要求并不相同，简单任务动用强推理模型不仅浪费成本，反而可能损害表现。AI 产品需要基于自身场景建立评估体系，明确AI需要达成的“KPI”，再将其“翻译”为可度量的模型指标，最终验证模型表现是否达到预期，达到“既完成任务，也能控制成本”的效果。

构建企业的主权 AI 战略

杨通（Bruce Yang）Agnes AI CEO

如今进入 Agent 时代，AI 大模型会在很大程度上影响用户的使用体验。这种情况下，“租用智能”的弱点暴露无疑，开发者不拥有模型权重，也无法将模型能力沉淀为自身的护城河。与此同时，成本、API 延迟、数据安全以及通用模型难以适配垂直业务等问题，也推动越来越多企业开始思考一个新的问题——如何拥有属于自己的 AI 能力。

Agnes AI 希望帮助企业解决的，正是这个问题。

企业构建自己的 AI 能力，并不意味着从零开始训练一个大模型，而是要逐步建立一套自主、可控、可持续进化的主权 AI 技术栈。

这套技术栈从企业自身业务出发：首先明确模型在业务中的定位，并围绕真实场景建立自己的评测体系；随后通过智能路由，根据任务复杂度、风险、时延与成本，在不同模型、垂类工具和人工复核之间动态分配任务；进一步通过推理优化降低模型运行成本，通过后训练让模型真正理解企业业务，并利用 Agent 的真实执行轨迹持续提升模型能力；最终通过在线学习，让模型能够根据业务反馈不断进化。

Agnes 提供的不只是一个模型 API，而是帮助客户逐步建立从模型、评测、路由、推理优化、后训练到 Agent 和在线学习的完整 AI 技术栈，让 AI 能力从“外部租用”逐渐转变为企业自己拥有、自己控制、自己迭代的核心生产力。

这就是 Agnes 所理解的主权 AI（Sovereign AI）：不是简单地私有化部署一个模型，而是帮助每一家企业建立属于自己的智能基础设施。

Agnes AI 正沿着这一路径持续完善从文本、图像、视频模型到 Agent 基础设施的完整能力体系，模型日调用已超万亿 Token，并将这些经过自身业务验证的能力开放给企业客户——不仅让企业用上 AI，更帮助企业拥有自己的 AI。

AI 招聘的双面革命：

从蓝领到白领，从企业到求职者

高义（Kevin Gao）Arros AI CEO

数据显示，2026 年 LinkedIn 每分钟收到的求职申请达 1.1 万份，同比增长 45%；但与此同时，77% 的亚太地区雇主表示岗位难以填补。这里的矛盾在于，AI 让求职者提交申请的边际成本趋近于零，却让雇主识别求职者真实性和匹配度的成本急剧上升。

蓝领端最大的痛点是“流程长”。一线蓝领岗位的招聘节奏很快，工人平均在 24 小时内作出决定，但传统网页申请流程复杂，往往有一半求职者在填写过程中放弃，提交后还要等待人工筛选和面试安排。因此，蓝领招聘的核心解法是提速，AI 可以将申请、筛选、排班压缩进一次对话，让不会写简历、只有一部手机的工人用母语聊天即可完成申请，并当场锁定面试或班次。

白领端的痛点则是“筛选”。求职者普遍在简历、投递和面试等环节使用 AI，导致申请量增长、简历高度同质化。与此同时，企业也在引入 AI 面试官和招聘智能体，但双方使用同一批工具，检测越强、伪装也越强，逐渐形成军备竞赛。

因此，白领招聘的解法并不是继续强化筛选，而是重新设计求职信号：将身份、技能做成可验证的验证层，同时提前披露 AI 使用情况，并保留人工复核和面试。AI 负责初筛与信息整理，人负责最终判断，才能同时解决企业和白领求职者两端的问题。

超越 Product-Market Fit：

打造用户真正热爱的 AI 产品

Felix Wong Emoka 联合创始人&CPO

AI 正在让产品开发变得越来越容易。五年前，把一个想法做成可用原型可能需要几周；今天，借助 AI，写代码、生成界面、分析数据、制作内容，甚至完成初步用户研究，有时几个小时就可以完成。

但当“创造”越来越廉价，真正稀缺的就不再是把产品做出来，而是理解用户真正需要什么。

以 Emoka 为例，我们把用户理解拆成四个层面：问题、行为、情感和承诺。

在日本早期探索阶段，我们完成了约 200 场访谈和 1,000 份问卷，并在不同地区进行用户测试。我们不仅关注用户“说了什么”，也观察他们实际做了什么，以及愿意为产品做什么。

这些洞察最终落到了非常具体的产品和运营决策上：针对日本市场调整产品颜色，为长期关注我们的用户提供更高力度的早鸟优惠，甚至有用户主动免费参与我们在东京涩谷的拍摄。

真正的用户洞察，不只是收集反馈，而是理解用户愿意为产品做什么。

而在显性需求之外，用户行为有时还会告诉你一些团队从未预设的事情。

当 Emoka 进入东京原宿的 IP 空间和画廊，与艺术家、设计师和其他角色一起展示时，观众关注的并不只是：

“Emoka 能做什么？”

他们开始问：

“Emoka 属于一个什么样的世界？”

这个问题改变了我们对产品的理解——Emoka 不再只是一个机器人，也可以成为一个角色、一件艺术作品，甚至一个消费品牌。

更有意思的是，用户后来开始主动参与这个世界的构建。一位早期用户不仅购买了Emoka，还自发建立了粉丝主页，并用 AI 创作她与 Emoka 日常相处的漫画。

对我们而言，这已经不只是一次购买。

用户开始把产品带进自己的生活，并赋予它属于自己的意义。

所以他现在越来越相信：

AI 降低了“Build”的门槛，却提高了“Understand”的价值。

下一阶段真正重要的，不只是我们能多快做出一个产品，而是我们能不能真正理解人，以及建立一种让人愿意参与、连接和持续关心的关系。

从“生成视频”到“调度创造力”：

AI 影视的下一个十年

David Wang FizzDragon 全球分销副总裁

当画面生产力快速普及、制作门槛持续下降，生成能力本身已不再是稀缺资源，真正稀缺的资源变成了持续判断、组织协作、保持一致性，以及将内容推向市场的能力。稀缺资源的变化，也促使 AI 影视的重点从“做视频”转向“建立内容系统”。

首先是创作环节，最大的变化来自人与 AI 的分工。创作者和制片人负责定义世界观、受众、预算与最终判断；Supervisor Agent 负责理解导演指令、进行任务分派并维持项目“上下文”，再由 90 多个专业智能体分别处理剧本、分镜、美术与场景，人只负责最稀缺的“判断”环节，让 AI 来做重复工作。

在内容形态与发行方式上，互动影游的出现让观众从旁观叙事转向第一人称。角色、任务与场景能够根据用户行为产生反馈，而上线数据又成为下一轮剧情、版本与发行决策的依据。与此同时，发行也不再是上线之后才开始的动作，AIGC 正在改变 IP 的发现、评估、本地化与变现方式，从 IP 扫描、捕捉市场信号，到预测地区受众需求，再到多市场版本制作与授权运营，从开发阶段就为未来的推广打下基础。

圆桌会议

AI 在全球化实践中的创新突破

圆桌环节，AI SpaceHub 创始人尹璐 Eva Yin，GANI.AI 联合创始人 Bintang Hidayanto、Pit GTM APAC Arnd Hungerberg 和 2nd Brain CEO 毛华 Mao Hua 围绕“AI 在全球化实践中的创新突破”的主题，就技术全球化和本地化的平衡问题、如何让产品从概念走向商业化、AI Agent 带来的交互变革与争议以及创业者的市场选择等问题展开了讨论，我们将各位嘉宾的精彩观点汇总如下：

GANI.AI 联合创始人 Bintang Hidayanto：AI 业务的价值链可分为上游（技术基础设施）、中游（应用层）和下游（深度嵌入业务）。上游最容易全球化，但成本极高。中游需做本地化，一方面它可以跨国销售，具备全球化潜力；另一方面它必须针对每个市场做本地化调整，因此工作量和难度较大，全球化潜力与本地化限制并存。下游则需要高度本地化，需要一对一服务。企业必须清楚自己在价值链上的位置，否则容易错失机会。

对于“当今 AI 全球化领域最被高估的观点”，我认为“智能体（Agentics）”概念有点被过度炒作。大多数情况下，它被用在了不恰当的场景中，更多停留在幻想层面，而非现实。这导致普通大众对其真实能力的认知并不一定准确。

至于“AI 全球化过程中被低估”的问题，我认为有两个方面。一是社会仍在摸索如何将 AI 技术转变为真正有用的工具，这需要持续的试验与协作。二是随着 AI 内容的泛滥，人们反而开始更加珍视人类创作，即使它们并不完美。这也是“AI Slop”这个词流行起来的原因。

对于初创公司进入亚太市场，我建议优先选择像日本那样人力成本高、缺乏高技能人才的市场，因为 AI 在那里是实际解决方案；而在用工成本低的地方，如印尼，AI 只是锦上添花。

Pit GTM APAC Arnd Hungerberg：许多 AI 项目最终未能落地，有几个常见原因。一是企业在引入 AI 前没有认真梳理自身业务流程，很多流程本应先优化再应用技术；二是数据基础薄弱，缺乏高质量数据库，容易导致AI输出出现“幻觉”；三是项目启动时没有明确定义成功的标准，导致管理层与用户的评判尺度不一致；四是 Token 等成本可能意外飙升；五是员工担心被 AI 取代而产生抵触情绪，不愿配合。因此，我认为创业者要打好基础是关键。要先彻底理解并优化组织流程，再设定清晰的 AI 基准和成功标准，同时争取来自高层和基层的共同支持

目前“AI 会大规模替代人工”的可能性被高估了。AI 可以提供支持，但大量工作仍需人力完成。

对于更应该重视的问题，我认为是 AI 会以不同的形式融入日常生活和教育，如何利用好 AI 技术是我们需要重点考虑的。AI 不会消失，它会长期存在，我们也应该为下一代做准备。

对于初创公司进入亚太市场，我推荐先选择 AI 接受度高的国家，如中国、新加坡、韩国、日本，这些国家的政府在 AI 推广中能提供较大的支持。

2nd Brain CEO、ccMonet.ai 创始人毛华：我认为到 2030 年，APP 不会立刻消失，但 AI Agent 会成为全新的交互力量。传统 APP 本质上是把流程和功能固化在界面里，而 AI 则通过对话这一人类最自然的表达方式，把原本分散在多个系统中的能力重新整合起来。

我们现在做的 ccMonet.ai，就是一个典型的例子。它正在从传统的财务软件，演进为企业的 AI Finance OS。过去企业财务需要人在不同系统之间处理票据识别、记账、对账、报销、应收应付和财务分析；现在 AI Agent 已经可以自动完成其中大量工作。我们的长期目标是让 ccMonet.ai 成为企业的 AI CFO，能够 24 小时持续检查企业财务状况，不只是发现错误，还能主动识别成本优化空间、现金流风险，甚至新的商业机会，并给出策略建议。

对于 AI 全球化，我认为最被高估的是“AI 什么都能做”。尤其在 B 端，业务复杂，还涉及数据安全、隐私和合规，这恰恰给新玩家留下了很大的创新空间。最被低估的是“数字化无死角”。很多国家仍有大量业务没有被数字化，而 Codex、Claude Code 等 AI Coding 工具正在大幅降低软件开发门槛，未来几乎每个细分需求都有可能被软件覆盖。

对于初创公司进入亚太市场，我建议首选新加坡。这里基础设施成熟、付费意愿强、政府支持科技创新，同时也是进入东南亚其他市场的重要支点。