序言

上周六，参与了由 TiDB x 36 氪 x 亚马逊 的出海专场活动，现在来叨叨一下观后感吧。

那么首先总结下活动吧，四场非常专业的分享，以及一场很激烈的圆桌讨论分享。

以下关于会议的分享记录，由 Get 笔记 和 Tidb Community总结汇总，有误请见谅。
图片来源同下Tidb Community 原文中。
Tidb Community 的PPT 下载与活动回顾原文：TiDB x 亚马逊云科技 x 36kr 联合举办出海专场活动

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分享话题：乘势而为：中国 AI 与科技出海的趋势与战略

分享嘉宾：谢作强｜36氪 副总裁
分享时长：大约 15 分钟

本次会议主要围绕企业出海趋势及36氪的服务支持展开，分析了五大出海趋势，并提出了企业应对策略。

企业出海趋势分析

• 从模式出海到技术溢出：早期企业出海以模式和软件产品服务输出为主，如2015-2016年帮助大厂在东南亚推广。近年来，国内双碳、新能源、汽车供应链、AI等领域的技术，其软硬件厂商在海外受到更多关注，企业通过寻求代理商、联合开发、经销商合作等方式拓展海外市场。
• AI的双重角色：AI本身是重要的出海品类、赛道或产品，同时也助力其他产业提升国际竞争力。例如，义乌老板在短视频中使用AI进行多语言切换，既展示了AI产品竞争力，也促进了电商跨境贸易。
• 抱团出海与供应链协同：国际贸易长期快速发展，品牌、技术、产品出海成为中国本土企业国际化的新亮点，产业链协同、抱团出海现象明显。
• 跨区域发展能力增强：越来越多拥有先进技术的软硬件智能化产品向高端市场拓展，从东南亚、拉美地区到一带一路沿线国家，参与度不断提高。
• 本土化合规重视度提升：ESG、数据安全合规等成为企业出海关注重点。5-10年前，境外上市企业和外资企业更重视ESG，如今中资企业也需提升相关能力以适应国际化需求。主机厂商出口汽车涉及数据安全、用户信息采集及回传等合规问题，企业对结合区域市场和跨区域管理的综合解决方案及案例需求增加。

企业出海应对策略

• 提升产品竞争力：各类展会中，机器人、软件、IOT等产品展示，本质上是追求产品极致体验和竞争力，如2025年初的DeepSeek及美国机器人厂商的做法。
• 重视数字化能力：跨区域品牌和厂商需重视数字化能力，以应对监管和合规挑战，国内创业者应加强在数字化与合规结合方面的投入和交流。
• 建设深度本地化体系：部分中国公司从创立初期就面向全球市场，需做好售后、供应链、品牌等本地化体系建设。36氪可在这些方面为合作伙伴提供支持，认为极致优秀的产品技术、深度本土化、极强的数字化管理能力是未来几年企业出海的关键。

36氪服务介绍

• 服务定位与内容：36氪可作为企业数字化能力的一部分，参与海外品牌传播、推广树立及营销工作。建议企业出海前先进行互联网传播，了解目标市场客户需求和产品适配情况，以提高成本效率。
• 服务团队与资源：36氪在各地有服务团队，拥有丰富的出海相关资源，包括开发者社区和各类厂商合作伙伴，欢迎企业寻求报道、服务及合作。

金句精选

1. “从模式的出海，模式的出到技术出溢出。” (战略洞见)
2. “AI本身是一个出海非常重要的一个品类或者赛道或者产品，同时它也在帮助我们其他的产业在国际化发展的过程当中越做越好。” (战略洞见)
3. “抱团出海，供应链出海。” (执行策略)
4. “我们不仅仅是把我们的产能，我们的货物去进行全球贸易，我们的有先进技术的软硬件智能化的产品，从东南亚地区到拉美地区，现在包括我觉得现在一带一路沿线的这个国家也都，我们也都参与的越来越多。” (战略洞见)
5. “合规合规怎么更好的在海外发展。是这这两年，普遍大家更为关注的这个话题，不是说我们要把商品贸易出去，也不是说我们去境外去设一个团队，要去local的做推广，不仅仅是那样，我们要更注重长期的本地化，合规的本地化怎么去做。” (执行策略)
6. “极致极致优秀的产品技术，以及深度的本土化，以及极强的数字化的管理能力。” (执行策略)
7. “在考虑出海的时候不妨先做做一些互联网传播的事儿，看看海外市场哪个地区，是你首要去参与到的市场。当地的这个客户的话，像当地的产品的这个需求，怎么来做更好的去做适配。” (方法技巧)

分享话题：亚马逊云科技护航企业出海-合规无忧

分享嘉宾：江学森｜亚马逊云科技 安全合规经理
分享时长：大约 40 分钟

出海企业安全合规核心挑战

• 数据本地化与跨境传输：出海企业首要关注数据存放位置（如越南、新加坡、中国等）及跨境传输、远程访问可行性，这是隐私合规的基础问题，优先于GDPR等具体法规的符合。
• AI监管与治理差异：中国AI监管为备案制（Precondition），要求上线前完成备案；国外侧重事后监管，强调AI使用目的合法性（如禁止非法用途）。此外，全球化内容治理（content moderation）因文化、宗教差异难度大，且AI算力资源不足可能导致数据跨境传输。
• 行业合规差异性：汽车金融、医疗等行业需合规前置（如获取牌照、认证），而电商、游戏等行业更多在业务起量后处理合规问题，因前者违规可能威胁资金或生命安全。
• 合规资源与自动化需求：合规压力突增导致企业内外部合规资源缺乏，跨团队协作复杂，需通过自动化提升资源ROI，避免重复投入人力。
• 新兴法规影响：2025年重点关注美国14117法案，其核心是限制数据回传中国及中国发起的跨境访问，数据回中国正成为越来越紧的监管红线，类似欧洲企业因数据回传中国被处罚的案例已出现。

亚马逊安全合规解决方案

• 合规支持原则：亚马逊强调不向客户转嫁供应商风险，确保使用AWS不会对客户的GDPR、14117等合规要求产生负面影响，并通过提供认证、服务等支持客户合规落地，2024年已帮助270多个客户完成出海合规。
• 核心资源与服务：包括提供当地法规咨询（如“出海指南针”活动，遵循“local for local”原则，由当地同事提供精准解读）、合作律所支持（处理注册实体、合同条款等法务问题，如金杜、汉坤等合作律所）、第三方合作伙伴（解决端侧整改，如APP的cookie合规）、专业服务团队（协助权限设置、数据安全等落地工作）。
• 合规方法论：将合规需求拆解为技术层面的硬匹配（如14117法案条款对应到具体访问控制服务），并分阶段落地（数据梳理、方案实施、长期监管观测），客户可通过亚马逊BD获取定制化问卷评估与资源匹配。
  区域合规特点与实操建议
• 主要区域合规风险：美国14117法案下数据回传中国及中国远程运维风险高，企业多在新加坡设点运维；欧洲罚款频繁且可能追溯旧账，但企业认为罚款金额相对可控；亚太地区（如印度、越南）立法速度快，法规适应难度大；中东市场虽有潜力，但沙特与阿联酋等国法规不统一；大洋洲（澳大利亚、新西兰）数据可放新加坡，但存在网络时延问题。
• 关键实操建议：重视数据梳理与分类分级，避免因定义变化导致合规困难；谨慎删除日志，确保审计回溯需求；数据回传中国是明确红线；头部企业可采用前沿技术（如后量子加密、隐私计算）证明合规努力；鼓励利用AI搭建内部安全合规知识库，整合公开法律与内部制度，提升非合规人员的判断效率。

金句精选

1. “如果安全合规做的不好，你会失去客户的信任，就好像银行一样，你今天说我的钱会莫名其妙不见，大家就会挤兑。挤兑了以后，你再把这个信心恢复回来是很难的一件事情。” (思考启发)
2. “亚马逊的安全合规是跟业务CEO平行的，向M迪杰S汇报，没有业务指标，保留独立运行。” (执行策略)
3. “合规上最难的事情不是证有是证无，你说对数据做了加密是好证明的，但你说没有看过这个东西，非常难。” (思考启发)
   “数据回中国可能会是一个红线，可能会是越来越紧的一条红线。” (战略洞见)
4. “建议用AI搭建内部安全合规知识库，整合公开法律与内部制度，让非合规人员也能判断红线。” (方法技巧)

分享话题：基于亚马逊云科技 Agentic AI 构建企业级应用

分享嘉宾：沈金 | 亚马逊云科技 合作伙伴解决方案架构师
分享时长：大约 40 分钟

AI趋势

• AI应用背景：分享者拥有多年IT从业经验，从DBA转型数据分析，现聚焦AI领域，强调AI在工作中的强依赖性，认为AI已从单项任务工具进化为主动思考的协同助手，显著提升工作效率。
• AI技术发展阶段：传统AI偏自学习模型，如推荐系统中的协同算法；生成式AI则以大模型和自然语言交互为特征，产品形态向聊天助手等方向发展，亚马逊相关产品展现出主动思考和协同工作能力。

AI在行业中的应用与影响

• 行业案例与效率提升：以保险理赔为例，AI可将传统需数天的流程缩短至分钟级，实现案件自动创建、证据佐证、定损及金额预估，金融、零售、制造业等行业已将AI嵌入工作流。
• 企业技术战略与人才结构变革：数据显示33%的企业应用程序通过AI提升，15%的工作可能被AI替代，企业管理者需重新思考技术栈投资与人才结构，甚至质疑现有开发框架和软件的必要性。
  企业级AI构建的关键考量
• 数据与环境基础：构建端到端AI应用需考虑数据位置、访问方式、并发、维度（结构化/非结构化），运行环境（容器化/无服务器），开发框架选择及模型选型，部分产品支持Auto模式自动选择模型。
• 集成方式与开发效率：需考虑与Agent交互的集成方式（如Skill、MCP、外部调用），AI工具显著缩短Demo开发时间（从3-5天至1天内），同时需关注成本、治理及合规问题。

亚马逊AI产品线介绍

• 面向业务人员的QuickSuite：帮助业务人员快速利用标准化AI能力，如手机端/电脑端文档浏览、数据分析，解决数据难找、指标不一致、分析排期长、多工具切换繁琐等问题，可自动采集内外部数据生成分析报告，将数据整理时间从80%降至1-2小时。
• 面向工程师的Q IDE：提供Web模式（快速验证想法）和Project模式（大规模工程化开发），支持自动化发布、校验、单元测试，具备Guardrails模式限制代码规范（如命名、避免明文配置），与MCP协议集成良好，提升代码开发、文档编写、需求分析效率。
• Agent Core服务：解决协议转换（将REST API、Lambda等转为标准MCP协议）、身份验证、运行时环境管理（如Memory管理，无需重复上下文），支持多种模型（Bar Rock、第三方开源）、协议（LCP、标准API）及Agent框架（Strength等），兼容企业现有认证方式，简化运维部署与监控。

金句精选

1. “AI更多是一个单项任务，你就告诉他干嘛，他就干嘛，然后他想多做一件事情，你必须告诉他说你想干嘛，他才能接着往下走。但是，你会发现目前用的亚马逊这些产品，你只要告诉他一件事情，他会主动去思考，这是完全不一样的，相当于是你有一个不知疲倦的资深的员工来跟你协同在工作。” (战略洞见)
2. “33%的企业应用程序通过AI有提成，15%的工作可能会被AI替代。作为企业管理者或CTO，在未来的510年，你不得不考虑整个企业技术栈的投资，包括人才结构，甚至有些开发框架或软件是不是一定需要存在，这都是打问号的。” (战略洞见)
3. “Quick Suite可以让你以前一天要工作的事情，花费80%时间在数据整理上，现在可能一到两个小时数据就自动化跑完了，你可以花费更多精力在业务分析逻辑或Prompt优化上，让工作进入更高价值的阶段。” (执行策略)
4. “Q IDE让程序员从原来3天的coding工作，可能一天晚上通过自动化就能完成，它让程序员更关注架构设计和需求理解，对程序员的架构思维和需求分析能力提出了更高要求。” (方法技巧)
5. “企业级AI应用构建，元数据是绕不开的话题，元数据不解决，再牛逼的AI也搞不定。” (思考启发)

分享话题： TiDB 出海方案：全球部署下的数据高可用实战

分享嘉宾：钮博彦 | PingCAP 亚太售前负责人
分享时长：大约 40 分钟

TiDB公司与产品概况

• 公司背景与产品定位：TiDB 是一款开源、分布式、云原生数据库，拥有全球研发和服务支持团队，连续两年被Gartner评为全球增速第一的数据库，并在日本开发者社区连续四年被评为最受欢迎数据库。
• 开源与全球化优势：TiDB以开源为基础，保持高社区活跃度，客户遍布全球（如欧洲、日本、北美Databricks、Visa、Airbnb等），并在美、欧、日等合规要求高的地区获得必要认证。

客户案例分享

• 日本支付巨头（类比支付宝）：服务4500万用户，拥有50多套集群、数千个节点，曾在21年2月AZ故障中18秒自动恢复，此后业务规模持续扩大。
• 印度电商Flipkart：支持“Big Billion Day”14亿单日访问量，在交易、积分、物流等关键业务使用TDB，现有90套集群，计划明年扩展至130套。
• 美国社交平台Pinterest（类比小红书）：从HBase场景替换起步，目前60%以上系统运行在TDB，实现成本下降和延迟降低。

出海场景下的数据库挑战与TDB解决方案

• 探索阶段挑战与应对：主要矛盾是快速试错与降低不确定性，TDB通过原生分布式架构（计算与存储分离、独立扩缩容）支持写入、数据量和读写的水平扩展，单集群数据容量可达PB级，QPS支持百万以上，表数量可达百万张以上。
• 复制阶段挑战与应对：核心问题是在5-100倍增长下保持用户体验与成本可控，TiDB的混合查询（HTAP）能力可简化技术栈，降低运维成本，例如Atlassian用16个TDB集群替代750个PostgreSQL集群，支持300万租户、2000多万张表，并预留10倍冗余。

新一代引擎TiDBX的核心能力

• 云原生2.0特性：实现存储层冷热分离（热数据磁盘、冷数据S3）提升性价比；系统负载隔离（将compaction、Analyze、DDL等系统负载独立为微服务）避免影响业务；支持计算与存储节点自动扩缩容。
• AI时代数据处理能力：支持向量搜索、图查询、全文搜索及非结构化数据处理，实现一站式数据方案，例如客户DeePhi将TP、AP、RAG数据统一在TiDB，研发效率提升4.6倍，成本下降80%。
• 创新计费与数据分支功能：按需付费按query力度计费，类似按token付费模式；Data Branching功能支持像代码分支一样管理数据，便于测试、开发环境构建及AI Agent场景（如Mans利用该功能支持大量数据库实例和分支）。

生态与服务支持

• 客户生态与伙伴网络：TDB拥有超过4000家客户，强调构建客户交流圈，促进出海客户间的业务与技术探讨。
• 全球服务体系：提供7×24×365服务，在北美、马来西亚、罗马尼亚等地设有支持团队，确保服务合规与响应效率。

金句精选

1. “数据无界，增长无限。我们希望能够利用TiDB的产品特性，帮助大家打破地域的边界，拥有更好的商务未来前景。” (战略洞见)
2. “数据库既是业务的心脏，又是整个技术选型中非常基础的部分，会极大限制增长速度并带来高成本。” (战略洞见)
3. “TiDB的原生分布式架构实现了计算与存储分离、独立扩缩容，让写入和数据量都能水平扩展。” (执行策略)
4. “TiDBX的按需付费模式像自来水一样，拉开就用，关上就没有计算成本，仅保留存储成本。” (方法技巧)
5. “Data Branching让数据像代码分支一样被使用，一个命令即可构建测试或开发环境，无需复杂的数据导入导出。” (方法技巧)
6. “在AI时代，TiDB希望成为一站式数据方案，支持向量、图、全文搜索及非结构化数据处理，简化客户数据栈。” (战略洞见)

总结

2026 的热议话题除了 AI 就是出海。中国企业如何在全球化背景下完成出海？这场2026年初的TiDB x 36氪 x 亚马逊出海专场，以“AI赋能+合规落地+技术支撑”为核心脉络，为企业出海提供了从战略到实操的全维度参考。
活动聚焦三大核心主题：企业出海趋势与战略、安全合规挑战及解决方案、以及AI在企业级应用中的创新实践。以“AI赋能+合规落地+技术支撑”为核心脉络，为企业出海提供了从战略到实操的全维度参考。