AI热榜 目前，国内 AI 市场竞争趋于饱和，出海成为产业突破增长天花板、抓取海外高 ARPU 市场红利的核心引擎。
但算力供给失衡、高端硬件成本高企、全球各地差异化合规壁垒、多语言 Token 效率损耗、跨文化本地化适配困难等多重瓶颈，持续制约中国 AI 企业全球化落地效率。
基于这样的洞察，InfoQ 极客传媒与 GMI Cloud 为核心出品方，火山引擎、小米 MiMo、快手、出门问问、商汤科技、像素绽放 PixelBloom、Moka 等数十家产业链头部企业为联合出品方的《中国 AI 产业核心要素出海发展白皮书》（下称“白皮书”）于 2026 年 7 月 18 日正式发布。
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该“白皮书”打破单一企业、单一环节碎片化视角，串联上游基础设施及基础模型、中游 MaaS 算力平台、下游垂直应用四大参与主体，结合全产业链联合调研与一线落地实践，首次以算力、Token、出海三大核心要素为统一分析框架，全景剖析全球 AI 产业工业化浪潮下中国 AI 企业全球化转型现状、核心痛点与协同发展路径，完整梳理全球 AI 产业底层运行逻辑，凝聚全行业协同出海共识，为全球大模型厂商、MaaS 平台、AI 应用企业提供一套可落地、全链路的出海战略行动指南。
告别参数狂热，全面迈入“推理经济与 Agent 时代” 当前全球 AI 产业迈入规模化工业化量产新阶段，Gartner 数据显示 2026 年全球 AI 总支出将达 2.59 万亿美元，生成式 AI 市场支出同比增速高达 59%；全球 AI 加速器市场规模突破 2000 亿美元，英伟达 Blackwell 系列 GPU 成为全球智算基础设施主流标配。
与此同时，行业竞争逻辑完成根本性切换：产业从参数竞赛的训练时代，全面进入以高频并发、长链路智能体任务为核心的推理经济时代，Token 成为衡量 AI 产出、核算商业成本的通用“数字石油”。
随着智能体（Agentic AI）、多模态实时交互在业务场景中的全面铺开，推理期的算力消耗正在急剧飙升。
白皮书中的引用数据提到，中国日均 Token 调用量已经一举突破 140 万亿大关，在短短两年时间内实现了超过 1000 倍的跨越式增长。
据推算，企业在运行模型（推理）上的累计资金消耗，已经占据了企业 AI 总预算的 85%以及全球 AI 总算力开支的约三分之二。
在这个“推理称王”的新时代，底层的物理算力与上层的 Token 商业化形成了极其严密的深度绑定与双向制约：算力卡的显存带宽直接决定了超长上下文（KV Cache）的处理天花板，而 Token 的指数级爆发又反向逼迫全球数据中心全速向推理吞吐效能做出架构妥协。
穿越出海深水区，直面“算力溢价”与“Token 通胀”的现实鸿沟
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