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作者：Marco / 数智猿
责编：陆易斯 / 数智猿
近日，在2026腾讯全球数字生态大会国际出海峰会上，腾讯云交出了一份国际业务成绩单：过去一年，海外活跃客户数翻倍，服务覆盖全球150多个国家和地区，国际市场对其AI产品的需求实现三位数增长。
不同业务有不同的关注点，银行关心哪些操作可以交给智能体，零售商要让预测赶上补货，跨境卖家则要把素材变成订单。腾讯把这些来自不同行业的一线出海企业请到同一场峰会上，呈现出一个共同变化：AI已经能够加速具体任务，但任务之间如何衔接、结果如何进入当地经营决策，以及企业如何重新安排人与AI的分工，仍然决定着技术能否真正产生业务价值。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在开场演讲中提出三项重点：把AI能力带向全球，继续投资全球基础设施，将产品融入全球技术生态。
同场发布的《2026企业出海白皮书：云与AI驱动全球业务增长》，把市场进入、本地运营、跨区域协同，与AI进入研发、生产联系起来。从会上分享的实践看，腾讯的出海经验不只在于把产品推向更多市场，还在于怎样让产品接上客户原有的系统、岗位与经营规则。
汤道生的出海布局技术和产品之外还有什么汤道生谈AI出海，首先强调工具要适应用户的工作习惯。此次腾讯主推的WorkBuddy支持50多种语言，能够连接企业系统与常用平台；CodeBuddy则覆盖编程、代码检查和测试。两款产品分别切入办公与研发场景，目的都是融入企业原有的工作流程，而不是额外增加一套操作系统。
产品能否真正融入工作，还需要在真实场景中反复验证。腾讯内部也在推动员工使用这些工具，并通过黑客松鼓励员工开发新应用。员工在使用中遇到的问题、形成的新需求，再反馈给产品团队，成为持续改进的依据。
怎么用，也包括怎么算成本，对于企业而言，性价比才是更应该考虑的事情，并非每项客服或销售任务都需要最高水平的智能。汤道生介绍，TokenHub提供混元及DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等模型的调用入口，统一管理使用和账单，让企业按任务比较效果与费用。
模型选好了，还要考虑如何部署。不同企业对数据管理、合规和控制权有不同要求，AI的部署方式也不尽相同。腾讯云支持公共云、专有云、私有云和混合云部署。其中，专有云TCE的最小部署规模已从14台降至8台，让需要掌握数据控制权的企业能够以更小规模起步。
确定部署方式后，还要考虑在哪里运行。汤道生表示，腾讯云目前在25个地区运营70个可用区，过去一年在法兰克福、大阪、利雅得、马来西亚、墨西哥和泰国新增或扩容数据中心，为不同市场的企业提供本地化算力和云服务。
腾讯在峰会上提出的AI出海部署 来源：腾讯全球数字生态大会、数智猿制图
紧接着的电信圆桌，让“共同交付”有了具体内容。印尼运营商XLSMART合并后，需要整合两套基础设施：一套约80%已上云，另一套约95%仍在本地。其董事兼首席信息技术官Yessie D. Yosetya介绍，借助腾讯云的AI迁移工具和工程团队支持，双方在约4个半月内完成了60多个应用、1100多个API、1200多个微服务及15TB数据库的迁移。面对这一复杂工程，她形容成果足以拿一枚“奥运金牌”。
XLSMART的案例也说明，复杂迁移不能只靠工具完成，供应商能否在关键环节提供工程支持同样重要。腾讯云国际负责人杨宝树表示，迁移是团队多年反复开展的工作，经验已经沉淀到工具中；工具处理不了的问题，则由产品和工程人员直接参与。工具负责重复性任务，团队解决具体问题，两者共同决定项目能否交付。
杨宝树还表示，AI时代让腾讯更愿意讨论客户特定应用的共同开发。服务因此不止于把系统迁过来，还要继续处理数据怎样使用、应用怎样接入。腾讯希望将长期积累的工程经验沉淀为产品，再通过实际项目持续完善。这也是三项出海部署在企业的最佳实践。
金融与零售接上模型之后，还缺什么金融圆桌论坛给出了一个更严格的落地标准：接通系统只是开始，把操作权限交给智能体，需要另一套安排。富融银行（Fusion Bank）首席技术官Billy Chiu表示，腾讯云帮助他们整合分散的系统和数据后，AI开始参与代码审核、系统测试与IT运维。数据更容易取得，权限也能划分得更细，银行才有条件把具体任务交出去。
Billy Chiu提出，要像管理员工一样管理智能体，明确其职责、可访问的信息和可执行的操作。马来西亚金融科技企业Boost则将问题推进到消费者交易场景：身份、账户和支付安全没有保障，产品就不能上线。两者反映出智能体承担的责任不同，授权和安全要求也必须随任务风险而变化。
零售圆桌论坛展示了另外两道门槛。沙特零售上市公司Alsaif Gallery首席技术官Khalid Ati表示，首先要满足相关数据留在当地的要求，腾讯提供当地基础设施后，企业才得以部署智能体，连接内部系统，用于查询、报告和补货。模型能力再强，也要先放进企业可以采用的环境中。
运行环境解决了，推广还要跟上门店的节奏。泰国CP AXTRA 基础设施与运维总监Wongrapee Keawyana提醒，单店试验顺利，并不意味着可以直接复制到2600多家门店。企业还要检查数据质量，推动员工真正使用，并根据业务反馈持续调整。他以生鲜预测举例：生鲜商品保质期短，即使预测准确，如果结果来得太晚，也赶不上采购和补货。这里衡量AI的不是一道题答对没有，而是答案能否及时改变一次经营决策。
从金融到零售，客户实际接受的是一整套工作安排：谁提供数据、谁允许执行、结果何时送到。这也解释了腾讯为何把模型、部署和工程服务放在一起。通用能力可以跨行业使用，授权和交付标准却要按业务重新确定；这部分工作做不好，试点就难以进入日常经营。
内容出海做得更多，还要卖得更好转入中国企业出海分享，阅文集团CEO兼总裁侯晓楠把内容出海比作从一条线变成一张网：从向外翻译作品，走向连接海外作者、开发与发行。AI降低了制作门槛，新的问题是，作品做出来以后，怎样找到愿意看、愿意付费的人？
会上侯晓楠宣布，阅文漫剧创作工具DramaBuddy正式接入腾讯WorkBuddy，作者可以在同一工作台调用剧本设计、分镜设计等10项漫剧技能，减少制作环节之间的衔接成本。侯晓楠表示，阅文与腾讯云的合作已从服务器、带宽和存储，延伸至模型接口与创作工具。
阅文集团CEO兼总裁侯晓楠 来源：腾讯全球数字生态大会
这次接入也让腾讯云的AI能力从内容企业后台延伸到创作者端，而作品走向海外，还需要理解不同市场的读者需求。侯晓楠表示，上半年WebNovel小语种网文收入同比增长160%。翻译让作品触达更多读者，后续开发什么内容，则仍要根据不同市场的读者反馈来判断。
随后的内容与营销圆桌则将讨论从内容生产延伸到商业效果：一个人一个月能交付400条视频，收入是否也会随之增长？AI让素材生产变得更容易，企业可以尝试更多内容，但也需要判断哪些素材真正有效、适合哪些受众，以及应该投放到哪里。生产效率的提升，并不意味着营销效果就会自然增长。
美图设计室技术负责人郭晨晖分享的案例，说明了这种判断需要从制作之前就开始。有海外卖家用AI替换了约80%的实拍场景，但团队并非直接批量生成素材，而是先研究竞品页面和用户评论，提炼商品卖点，再据此制作主图、详情页和视频。AI不仅承担内容制作，也帮助商家将当地市场需求融入创作，避免陷入批量生成相似素材的局面。
从单条素材的制作走向规模化生产，还要解决成本、协作和交付稳定性问题。昆仑万维天工AI大模型商业化总经理郭瑞认为，算力、模型调度和生产工具共同决定了内容生产的成本与可控性。TapNow COO曹如盛则把效率问题进一步前移：创作者有相当一部分时间消耗在创意沟通与统一上，TapNow尝试通过画布、工作系统连接和三维场景预演，让团队先统一创意，再进入生成，减少反复修改带来的时间和成本。
内容完成后，如何通过投放验证效果，又成为新的问题。TopOn CTO王峰强调素材生产与迭代、跨市场数据分析，以及广告流量分配与收益优化。郭瑞则提出，将发行和收入端的题材表现反馈到剧本及创作工具，并把自身收入数据用于创作决策，让市场表现反过来影响下一轮内容生产。
这些让汤道生所说的生态有了具体落点：腾讯提供工具和运行环境，行业企业接起创作、发行与反馈。内容出海要缩短的，不只是从想法到成片的时间，还包括从市场反馈到下一轮创作的周期。
跨境电商把老手的经验放进流程内容圆桌追问什么值得制作，跨境电商圆桌则接着回答，谁来把这些判断运用到每天的运营中。致欧家居AI运营管理中心总监陈丹敏表示，好的运营难招，好的经验难复制。公司按岗位培养“数字员工”，将经验整理成20多个可调用技能，连接选品、文案、流量诊断和广告优化等八个节点。
致欧家居单条商品文案生成用时对比 来源：腾讯全球数字生态大会、数智猿制图
这名数字员工先整理竞品和不同国家用户的反馈，再协助生成文案、图片，完成多语种转换与检查。陈丹敏举例，单条商品页面文案由约25分钟缩短到3分钟；广告投出去后，AI继续检查无效花费与竞争变化。文案提速是最直观的结果，背后的变化则是选品、制作和复盘开始使用同一套工作方法。
陈丹敏强调，取数、分析与起草建议交给AI，方向、标准和最终决策仍由人掌握。三个海外品牌共用流程，再按国家调整内容。共用的不是每个市场都一样的文案，而是如何分析需求、形成内容、评价效果的办法。新任务到来时，团队能够调用前人的经验，而不必每次都请一位老手从头解释。
同场的埃森哲大中华区行业与企业事业部董事总经理陈继东认为，企业自己的数据、知识和执行流程，才会让通用模型产生不同效果。致欧的实践把这句话讲得更清楚：业务人员先把判断标准说明白，AI才能反复执行。这也点出了腾讯应用共创要处理的工作：模型和工具由技术方提供，岗位经验仍需业务方整理，双方要共同确定怎样才算把任务做对。
服务业：工具更快了工作为什么还在等峰会最后一场圆桌论坛，讨论从运营流程走向服务的实际交付。极兔速递集团副总裁后军仪举出一条中东收件地址：“某一个加油站东边100米。”没有标准门牌，客服就得打电话反复确认。派送等的不是一句翻译，而是这段描述能否对应到实际位置。
极兔将网点和派送员的服务范围、地图兴趣点、历史配送记录结合起来，帮助系统判断地址。后军仪介绍，东南亚、中东相关场景的派件系统自动判别编码准确率已超过95%。这项改造把一部分原来靠人工补充的信息放进了系统。当地记录积累得越具体，模型才越有机会把模糊表述变成可执行的派送信息。
极兔结合当地服务范围、地图与历史记录处理地址 来源：腾讯全球数字生态大会、数智猿制图
携程商旅面对的等待，则来自跨时区审批。CIO汪政介绍，今年9月，公司在海外推出AI智能审批，符合规则的订单自动处理，异常情况交回人工；自然语言预订减少邮件中反复补信息的时间。极兔补的是地址信息，携程明确的是处理规则。两者都没有要求用户先改变表达方式，而是让系统多处理一步，减少工作停在人与人之间的时间。
同场的熊猫外卖又展示了另一面：一项任务提速，可能让下一处等待更突出。全球技术副总裁李翀介绍，团队研发自动化率超过90%后，工程师仍忙于开会、评审和确认需求。代码不再难产，需求没有讲清楚却依然会拖住交付。继续提高代码生成速度，未必能解决这个问题。
团队把十年代码和业务逻辑整理成知识图谱，让AI先检查需求遗漏和逻辑冲突，未达到设定评分就退回补充；组织也改为业务交付团队与AI效能团队，一组交付业务，一组改进研发流水线。这次调整发生在写代码之前：先把输入说清，后面的自动化才有条件连起来。
听过熊猫外卖的分享，后军仪坦言，极兔仍有研发排期的难题，希望会后继续交流。这个现场回应说明，各家企业并不是沿一张统一清单改造业务。地址、审批、需求确认可能先后成为瓶颈，技术解决一处之后，流程还要继续调整。
从交付AI到交付AI与经营能力回到汤道生提出的三项部署，产品提供可复用的能力，基础设施提供当地运行条件，工程团队与行业企业共同处理权限、数据和流程。三者构成了AI出海所需的不同支点，也反映出企业服务正在从单一产品输出，走向技术、基础设施与行业应用的协同。
从模型调用、系统部署到应用共创，腾讯在这场峰会上展示了AI出海服务的不同层次。而在具体业务场景中，金融机构重新划定人与智能体的权限边界，零售企业让预测结果赶上采购和补货，跨境卖家将成熟运营经验沉淀为可复用的技能，内容团队则借助AI重组创作流程。这些实践说明，AI正在从辅助单项任务，逐步走向参与企业的实际经营。
这也意味着，AI出海不只是模型、算力和产品的跨境输出。技术能力需要与行业经验、业务理解和落地方法结合，再根据不同市场的企业需求和经营环境进行调整。无论是科技大厂、云平台，还是本地服务伙伴，未来要输出的都不只是技术本身，还有让技术真正发挥作用的业务能力。当技术与当地产业生态形成连接，AI出海才可能从产品落地走向长期的市场扎根。
