旧的那套打法，过去很长时间里一直有效：铺开渠道、压住成本、拿下订单，把产品卖出去，再用本地化的售后守住这个国家。评价一家企业出海成色的标准，大多围绕订单量、毛利率、覆盖的国家展开。
新的是，出海不再是增长的可选项，而是必选项。销售增长、渠道扩张、品牌与用户经营，这些仍然是出海企业关注的重点。但 AgenticAI 对产品本身的深度重塑，正在改变产品的分发方式和价值体系，这要求出海企业必须将这些变化纳入进来。
在新旧问题交织的背景下，一个常被忽略的事实是：全球商业最成功、跑得最远的那批企业，绝大多数都站在同一块地基上。在各行业，有超过 80% 的世界 500 强企业选择了亚马逊云科技。
80% 背后：亚马逊云科技才是企业出海的那块地基
AI 正逐渐成为企业走向全球的基础能力，这是理解出海变局的第一前提。
以软件行业为例，过去中国软件企业面临的环境十分残酷，海外业务长期处于低毛利，且收入高度依赖于中企出海，即服务中资企业的海外数字化配套需求，而非真正开拓本土客户，出海增长往往受限。
Agentic AI 则将软件行业的价值链进行了重新分配，软件该长成什么样、应该怎么卖，都在发生改变。
今年 7 月，Gartner 公布数据显示，预计到 2030 年将有约 2340 亿美元的企业应用软件支出面临被 Agent 分流和重新定价的风险。2340 亿美元不是小数目，它意味着软件行业的商业逻辑正在被连根拔起。
在我们看来，有至少以下三个变化正在发生：
一是开发模式的改变。软件不再是内嵌了 AI 功能的传统 SaaS，而是 AI 原生开发的软件。使用软件的可能不再是人类，而是 Agent，甚至 Agent 能够跨系统执行任务、绕过传统界面直接完成工作。企业需要审视自身：客户采购你的软件，是因为什么？是因为我掌握着某个区域市场的合规规则？是因为我沉淀了客户在特定国家的业务判断逻辑？
二是商业模式的迁移，不再按席位、按 license 收费，而是按量、按价值计费，软件的交付模式也会随之改变。但这同时也会带来一个问题：按价值计费看似公平，但由谁定义、如何验证、怎么审计，这种不确定性又让买方承担了新的风险。在不熟悉的海外市场，验收标准、合规审计、数据主权都可能成为争议点。
三是信任与责任边界的重新划定，这是过去很少被摆上案头的议题。但当 Agent 替企业做决策、访问数据、执行操作时，出了问题谁负责？一位互联网公司产品负责人此前告诉我们，他们采取的是 " 谁引入谁负责 " 机制。这意味着软件行业的安全治理已经从合规成本变成了企业之间的商业竞争力，这在出海场景下将被加倍放大。企业采购的不再单单是软件，而可能是信任。也正因如此，安全不再只是一个成本，而是一个核心的商业竞争力。
2026 亚马逊云科技软件企业峰会暨 Marketplace 用户大会上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松指出，Agent 时代的软件开发，会从线性的 " 构建—部署 "，变成持续的 " 构建—运行—观测—评估—优化 " 循环。上线不是终点，而是闭环真正开始的地方。
而如何成为一个运行良好、对买卖双方都有实用价值的交易渠道，考验的是平台的长期生态价值主义。
三横一纵，把出海这件事拆明白了
从技术底座的选择、合规门槛的跨越，到本地合作伙伴的寻找、行业场景的落地，每一环都可能成为卡住企业出海的瓶颈。
今年 3 月，亚马逊云科技升级了 " 三横一纵 " 出海支持体系，覆盖从技术底座到商业落地的全链条。其逻辑是，先把出海企业最常遇到的共性问题分层解决，再在行业纵深上做深度匹配。
三横，分别是：
第一横，稳定高可用的全球基础设施与领先的云和 AI 服务。亚马逊云科技目前覆盖全球 245 个国家和地区，拥有 39 个地理区域。AI 能力上，Amazon Bedrock 已经接入 DeepSeek、千问、MiniMax、Kimi 等中国模型，也支持亚马逊自研的 Nova 系列，形成一个 " 大模型超市 " 式的供给池。底层算力则依托自研芯片 Trainium2、Trainium3，并通过工程化手段持续降低推理成本。对出海企业而言，这一横解决的是算力够不够、模型选得对不对、成本能不能控住的问题。
第二横，一站式出海合规解决方案。合规是出海企业最容易低估、也最容易被卡住的一环。亚马逊云科技已经打造了覆盖美国、欧盟、东盟、中东及拉丁美洲等核心区域的端到端合规解决方案，并针对 AI 时代的新风险推出专项方案。更具体的是 "AI 合规自评方案 "，出海企业可以按照目的地、所属行业、法规要求，对自身的合规状况做一次全面评估。这意味着合规不再是等到出事再补救的事后审查，而可以前置到产品设计和市场进入的决策阶段。
第三横，全球资源及合作伙伴网络。亚马逊云科技在全球 200 多个国家和地区拥有近 15 万家合作伙伴，提供从咨询到解决方案交付的完整服务。Marketplace 本身也已经集成了 Agentic AI 技术进行升级，这意味着出海企业不需要在每个目标市场从零搭建本地渠道，而是可以借助已有的伙伴网络快速建立本地业务触点。
一纵，是长期积累下来的三千多套行业解决方案，聚焦行业深耕与出海企业的深度本地化。出海企业在不同行业、不同市场面对的本地化需求差异极大，一套通用的技术能力解决不了 " 东南亚零售电商的支付习惯 "" 中东金融科技的合规要求 "" 拉美制造业的供应链管理 " 这类具体问题。截至 2026 年 1 月，亚马逊云科技已发布 3000 多项各类行业方案，同时依托全球客户基础和各区域本地团队经验，为企业提供可落地的本地化支持。
横是通用能力，纵是行业纵深。三横一纵叠加在一起，形成的是一个从 " 到得了 " 到 " 扎得下 " 的完整路径。
企业出海，从来不是简单地将国内的产品和技术在海外重新部署一遍，其核心诉求在于适应当地市场机会、流程、文化及法律法规，需要大量投入。基础设施铺好，算力够用，模型可用，合规通道打开，合作伙伴能找到，纵使这些条件都具备，还不能够，还要依靠行业解决方案和本地支持，出海企业才有机会从产品能在海外跑得通，走到本土客户愿意买单的下一阶段。
AI 隐藏在各行各业的场景里
回过头来看当下出海企业面临的另一件事情：AgenticAI。
Gartner 此前预计，2026 年全球 AI 支出将达到 2.59 万亿美元，全球 AI 总支出正在快速攀升。
但更多调研数据却在证明另一件事情：绝大多数企业已经迈出了第一步，仍卡在从试点到规模化的坎上。麦肯锡 2026 全球调研显示，至少在一个业务职能中规模化部署 AI Agent 的大型企业比例，从一年前的 27% 跃升至 40%。2026 年 3 月对 650 位企业技术领袖的一项调查显示，78% 的企业至少有一个 AI Agent 试点在运行，只有 14% 成功将 Agent 扩展到全组织范围的生产使用。
当下，AI 能力正在发生三重重心的迁移：从辅助到自主 Agent，从数字任务到真实的物理世界，从中国本土扩展到全球。企业办公与编程场景里的 Agent，工厂车间里干活的 Agent，还有与国内环境截然不同的海外 Agent ……这些场景正在各个行业中涌现出来。
汽车与制造、零售电商、游戏泛娱乐，也是这场能力迁移最先落地的行业。
在制造业，安克创新很早就将智能化转型视为长期竞争力。为强化内部研发流程，安克创新用全托管生成式 AI 服务 Amazon Bedrock 集成基础模型以支持全球研发。在此基础上，安克创新开发了企业级 AI 平台 AIME，为研发、营销、客户服务和供应链管理等团队创建定制化 AI 工具。如今，AIME 已接入多个主流大语言模型，支持各团队部署的 300 多个 Agent，覆盖算法工程、产品管理、品牌营销和财务等领域，相关 AI 应用调用次数累计超 1000 万次。
在零售电商行业，紫讯推出的浏览器自动化智能体 BrowserAct，让用户用自然语言描述需求，就能构建端到端的数据 Agent，自动完成跨渠道表单填写、竞品数据抓取、舆情监控等复杂任务。无代码、高精度，让它的用户规模在半年内增长超 300%，工作流处理量达到百万级。为应对突发流量与启动延迟，紫讯用 Amazon Bedrock AgentCore 重构了运行时架构：任务调度从分钟级缩短到 1 – 2 秒，实现 0 等待；按 CPU 实际用量计费，大规模运行下成本效率显著提升。AgentCore 发布仅 3 周后，BrowserAct 便成功上线，面对数百万级工作流仍保持全球低延迟与 99% 的高可用性。
在游戏泛娱乐行业，多人在线游戏对网络延迟和服务器稳定性要求极高，高峰与低谷的同时在线人数甚至相差数十倍。游戏公司不能只把服务器部署到海外，还要考虑全球不同地区的实时匹配、弹性扩容与持续运维。借助 Amazon GameLift，《猛兽派对》2020 年的测试版就在 Steam 获得最高 13 万玩家同时在线；2023 年 9 月正式版发行后，游戏进一步服务欧洲、美洲、亚洲等多个市场的玩家。
这三个场景，恰好回答了同一个问题：AI 落地难，到底难在哪？
难的不是模型不够强，也不是工具不够多。美的的客服故障不会因为模型参数更大就自动恢复，紫讯的百万级工作流不会因为多接一个 API 就自动稳定，《猛兽派对》的全球玩家也不会因为多部署几台服务器就自动流畅。真正卡住企业的，是场景的复杂度。Marketplace 的价值，恰恰藏在这样的复杂度里。
它不是货架，不是渠道，更不只是一个交易场所。它更像是把全球市场里那些已经跑通的场景能力，变成一种可调用的公共供给。企业不需要在每个目标市场从零搭建本地渠道，不需要独自摸索当地的合规边界，不需要在突发流量面前临时找方案，因为那些能力早已沉淀在生态里，随时可以被调取。
这也解释了为什么 80% 的世界 500 强企业选择了亚马逊云科技。不是因为某一项技术领先，而是因为当 AI 从试点走向规模化，企业真正需要的是一整套能把能力传导到产业场景里的体系：算力够用，模型可选，合规前置，伙伴可寻，场景可复制。
这些来自各行各业的场景与解法，单看或许只是一个个具体问题的答案，但放在全球化的坐标系里，它们共同构成了企业扎根海外、构筑差异化竞争力的一块块基石。而更值得关注的是，这些经验并未止步于个案。依托亚马逊云科技安全合规的共同底座，它们正在被复制、被复用，将成功经验复制到全球。
而这正是亚马逊云科技在 AI 时代的价值主张，以全球化的 AI 云能力为底座，帮企业跨越鸿沟，把每一步都走成规模化。Agentic AI 时代的出海，属于那些敢于驾驭浪潮的企业。（本文首发于钛媒体 APP）
