“算法突破已经不是最大的问题，更大的问题在于如何商业化，如何把收入做厚，如何实行当地的合规落地？”主持人Worldpay业务发展经理Frank Zhu的开场白，道出了AI应用出海企业最真实的瓶颈。
AI应用出海，一面是市场的火热，Sensor Tower数据显示，全球2025H1下载量突破16亿次，所有市场的下载量均呈现出稳定上升趋势；另一面，野心与现实之间，三个具体的难题：商业化效率、支付成功率与成本、可持续的收入体系。
在由Morketing与全球支付领导者Worldpay联合主办的「AI出海，真正的挑战在于变现与合规」主题私享会上，Sensor Tower新业务高级总监Abbie Li、Worldpay中国区业务发展总监赵进、阿里云智能集团公共云事业部中企出海上海大区副总经理戴泰来、创壹科技联合创始人&CEO梁子康、像素绽放PixelBloom（AiPPT.com）联合创始人蒲世林等顶尖机构嘉宾，以宏观趋势洞察、自身实践案例等不同维度，展开了精彩的讨论。
难题一：如何找准市场，
AI出海的商业化，第一个问题是“哪里有机会”和“怎么抓机会”。在全球市场版图中，盲目布局只会浪费资源，精准定位才能实现高效增长。
Sensor Tower新业务高级总监Abbie Li用真实数据点出了趋势。她指出，全球AI应用市场正迈向更具韧性的多极化分布。随着全球数字化浪潮的深入，AI收入结构展现出可喜的均衡化趋势：在美洲市场继续发挥‘稳压器’作用的同时，欧洲、亚洲及拉美地区正以前所未有的速度接力增长。尤其是巴西市场的异军突起，不仅打破了单一地域驱动的格局，更证明了AI已成为全球范围内普适性的增长原动力。
伴随着市场的扩张，行业心态也经历了一场从浮躁到务实的调整。2024年下半年，一场“命名游戏”曾席卷应用商店。大量产品无论实际功能如何，纷纷在名称或描述中植入“AI”、“GPT”等热词，用来蹭一波 流量红利。
然而这股风潮在2025年上半年明显退去。这并非意味着热度消退，而是反映出从业者对AI有了更深入的认知。开发者们开始回归本质，思考如何将AI能力与用户的实际需求无缝结合。
在这一过程中，AI的主流用户画像也有了变化。早期的AI聊天机器人用户多集中于技术爱好者和创新者圈层，其特征以高收入、高学历、男性居多，尤其以加密货币交易者为典型代表。
如今，用户边界正持续向外扩展，逐渐大众化。数据分析显示，像Meta AI这类应用已广泛触达租车用户、旅行规划者、活动参与者等更普遍的生活场景人群。
这一变化也直接推动了厂商营销策略的改变。2025年上半年，AI相关厂商在数字广告上的支出同比激增约80%。不同产品根据自身定位选择了差异化路径：Microsoft Copilot通过多元化媒体组合追求广泛触达，而Question AI则聚焦教育垂直场景，利用视频内容深入解读解决方案。
ChatGPT的案例也非常值得探讨，在5月考试季时，他们面向全球高校学生推出的免费增值服务计划。这个方案看似放弃了短期收入，但其实很具有远见，一方面培养了最具潜力的未来核心用户群体，另一方面得以收集学术界最前沿、质量最高的交互语料，持续反哺模型优化。
过去大家对ChatGPT的印象更偏向于工具属性，而近期的广告则更加生活化，比如依据个人目标定制健身方案、为家庭晚餐生成创意菜谱、将宠物照片转化为艺术作品等生动场景。AI的角色，在这里已从效率工具过渡到了生活伙伴。
用户行为数据也为这一转变提供了佐证。分析ChatGPT的用户活跃模式可以发现，2024年上半年其使用高峰明显集中于工作日，而到2025年上半年，周末与工作日的使用差距已显著缩小。
营销内容的变化，背后直指搜索内容的变化，数据显示ChatGPT上，与“工作”和“教育”直接相关的查询比例在下降，而与健康养生、娱乐、购物、旅行建议等生活方式相关的探索则大幅上升。AI正在全面融入用户日常生活的肌理。
综上所述，当前的AI移动市场已跨越初始的爆发期，进入一个以理性深耕、场景融合和用户泛化为特征的新阶段。增长的故事不再仅由单一市场或技术龙头书写，而是需要掌握对全球多元市场的敏锐洞察、对主流用户生活需求的深刻理解。
难题二：如何优化支付，
“出海赚小钱难，赚大钱更难，能安全把钱收回来最难。”这是不少出海人的心声。对于AI应用出海企业而言，虚拟产品的特性让支付问题更显突出，拒付、欺诈、成本高企成为阻碍收入增长的关键障碍。
“支付，大家可能觉得就是‘Pay’一下，收钱就结束了。”Worldpay中国区业务发展总监赵进在演讲中说道，“但当我们一夜之间把业务拓展到美国、欧洲、拉美，问题就变成了：怎么把钱安全地收进来？”
支付失败成因非常多：用户信用卡余额不足、跨境交易被发卡行风控拦截、不支持的本地支付方式、繁琐的3D认证页面导致放弃、甚至仅仅是支付页面加载太慢。每一道环节的差错，都在吞噬着企业的营收增长。
更令AI应用企业们苦恼的是，在“付不了”的体验困境之上，还时常叠加着“防不住”的安全危机。虚拟产品没有物流，被攻击成本更低，可以瞬间发起海量交易。
圆桌讨论上，创壹科技联合创始人&CEO梁子康的关切很直接：“我比较在意安全，还有汇率转换。”这代表了多数创业者的担忧。而像素绽放PixelBloom（AiPPT.com）联合创始人蒲世林则反映了早期阶段的常态：“定价低，虚拟产品，暂时没遇到太复杂问题。”
面对这个错综复杂的黑箱，赵进展示了Worldpay的拆解之道：
第一层：广度覆盖，解决“能付”
这是基础工程。Worldpay覆盖174个国家/地区，持有70多个本地收单牌照，支持135种货币和超过60种本地支付方式，配备了24×7全天候的专属客户的支持。
这意味着企业不必在每个市场独自对接碎片化的支付渠道，通过一个切口即可覆盖主流支付选择，将“本地化”的支付体验门槛降到最低。
除了传统的Visa卡，万事达卡、美元卡，Worldpay还支持全球的钱包，哪怕这些钱包仍然是银行卡，它和线上更丝滑的连接，也会给商户更好的支付体验。
Worldpay甚至提供MoR（Merchant of Record 交易全权代理商）方案，允许企业在未设立本地法律实体的情况下，测试本地化交易，以更高的成功率和更低的成本验证市场。
“2024年，Worldpay处理的支付交易额高达2.5万亿美元，约占全球GDP2.3%。这个规模甚至超越了意大利、加拿大、巴西和俄罗斯的经济规模。如果大家想知道Worldpay有什么优势？我觉得数字就是一个非常有力的证据。”赵进说道。
具体到AI行业，全球头部的游戏平台，十个当中有六个在使用Worldpay，全球的直播平台占比是4/5，全球互联网公司，占比是7/10。
第二层：深度风控，解决“安全”
这是深层壁垒。2.5万亿美元的交易额不仅是优势证据，基于这海量的数据，Worldpay训练出了AI反欺诈模型。“我们可以通过算法，算出欺诈者可能‘长什么样’。”赵进解释。系统为每笔交易评分，例如“75分以下拦截，90分以上通过，同时可以进行人工审核”。这种精准打击，在通过真实交易的同时，极大降低了欺诈损失和拒付率。
此外，支付令牌服务能将用户的敏感卡号加密成令牌，存储在网页上，既提升支付便捷性，又杜绝了卡号泄露风险。此外，账户更新服务可以自动为订阅用户更新过期或换发的卡号，减少因卡片失效造成的订阅流失。
通过精准的欺诈筛查、动态规则调整以及数据驱动的身份验证，全面保护每一笔交易。在提升真实交易的成功率的同时，有效拦截欺诈交易和减少拒付。
第三层：生态优化，解决“效率与成本”
支付链条的优化，是让整个商业生态流转起来。Worldpay在此提供的是一套旨在优化现金流效率与综合成本的生态化解决方案。
其核心在于整合与智能。通过 “Revenue Boost”解决方案，企业一次接入即可实现智能路由，系统自动为每笔交易选择通过率更高或成本更优的路径，从而在提升批准率的同时控制处理费用。这直接解决了“如何用更低成本获得更高成功率”的核心商业诉求。
更深层的优化体现于资金周转与分发。方案支持企业使用当日收到的资金，直接向全球的供应商、开发者或内容创作者进行实时分发，支付至账户或钱包。
这不仅大幅加快了生态内各方的资金回收速度，提升满意度与留存率，更通过整合收、结、付流程，简化了企业的财务运营负担。结合24小时汇率锁定服务，有效规避了跨境资金流转中的汇率波动风险。
总的来说，当中国AI应用凭借创新横扫全球榜单时，其商业化的最终高度，很大程度上，取决于金融系统的智能程度。
从收款、保护、优化，到嵌入式金融解决方案、高效资金流转，Worldpay伴随支付流程的每一环节。
难题三：如何应对合规，
AI创新对全球合规带来更大的挑战。当中国AI企业走向全球，他们发现世界并非越来越平坦，而是竖起了更多高墙：欧洲的GDPR、德国的C5标准、美国的14117法案，以及中国的《个人信息保护法》。这些法规共同构成了出海必须面对的第一道现实关卡。
阿里云智能集团公共云事业部中企出海上海大区副总经理戴泰来在演讲中提到一个显著的行业趋势是，越来越多的企业正将核心的模型训练工作放在国内。原因很简单，综合成本优势。这包括更易获取的AI人才、更具性价比的算力供应以及更成熟的研发环境。
此外，开源模型成为合规出海的重要选择。中国在HuggingFace上的开源模型数量已超越美国。对于B端企业而言，开源模型的可控性更强。
除了数据合规，大模型的内容安全与伦理风险也不容忽视。对于出海企业而言，需关注预训练数据源的合规性，避免使用侵权或敏感数据；在后训练阶段，要进行多轮安全测试，防止模型生成有害内容。
从市场定位到支付收款，再到合规落地，AI出海的每一步都充满挑战，但也暗藏机遇。AI出海的宏大叙事，最终要落在每一行代码、每一笔交易和每一次本地化适配中。唯有深植于真实商业土壤的体系，才能赢得未来。这场远征，现在才刚刚开始。
