专题：出海时代的基础设施构建与模型场景实践

随着 AI 应用在各行业加速渗透，全球化落地过程中核心瓶颈日益凸显。推理效率不足、GPU 集群稳定性波动，成为制约技术规模化落地的关键痛点。为破解这一难题，很多MaaS（模型即服务）平台应运而生，凭借其资源弹性调度与大规模API调用能力，解决了AI企业的问题。然而随着MaaS平台的发展，企业又再次面临成本高昂的挑战。一方面，高端GPU资源极度稀缺，MaaS平台很少有充足且高端的算力来支持推理和优化；另一方面，对于MaaS平台来说，市场上GPU云供应商众多，标准不统一导致选择困难与迁移成本高昂。同时，对于AI企业来说，全球化业务需要在多地域部署AI推理服务，但分散的资源管理增加了基础设施建设的复杂度与成本。

演讲提纲：

1. 看到问题：AI应用出海热，全球扩容、推理需求爆发
2. 提出方案：集成全球模型的MaaS平台——GMI Cloud Inference Engine
3. 众多MaaS平台同遇新难题：全球「高性价比算力资源」获取难、管理复杂度高
4. 解决难题：Inference Engine 2.0架构全新升级——统一调度平台深度解析

听众收益：

1. 了解MaaS平台底层的多云GPU资源整合方案：了解如何打破云厂商壁垒，构建统一的异构资源管理平台，降低迁移成本与技术风险
2. 学习全球化AI推理部署架构：深入理解多地域集群管理、就近路由、流量智能分发等关键技术，满足全球业务低延迟需求
3. 获取实战级调度系统设计经验：学习两级调度决策模型、资源拓扑感知、故障自动重调度等生产级调度系统的设计与实现方法
4. 提升资源利用率与降低成本：通过案例了解如何将GPU利用率从行业平均45%提升至75%以上，实现资源的高效利用

生成式 AI 正在重塑全球算力格局，也把企业的“基础设施出海”推向前台：从 IDC、全球网络到边缘节点，技术架构和业务布局都面临重构。本场圆桌将邀请深耕全球数据中心与网络基础设施的一线实践者，围绕「AI 浪潮下的基础设施变局与出海机会」展开对话。嘉宾将通过真实出海案例，拆解企业在日韩、东南亚等重点区域部署算力与网络时遇到的核心挑战与典型坑点，探讨如何在“AI 是否存在泡沫”的争议声中，找到未来两年 IDC 与全球网络演进的确定性趋势。你将看到 Zenlayer + DLR 这类基础设施组合在全球化架构中的实践路径，也能为自己的出海技术路线找到参考坐标。

圆桌聚集：
1.当前中国企业出海的核心驱动力有哪些变化？
2.最新 AI 浪潮为基础设施领域带来了哪些挑战？
3.企业在 AI 时代的 IT 业务出海将面临哪些痛点，如何看待未来1-2年的演进趋势？
4.企业应如何以基础设施的差异化策略，破解 AI 出海瓶颈？

听众收益：
1.了解全球化 AI 基础设施整合方案
2.学习全球数据中心与算力布局策略
3.洞察 AI 出海中的“避坑”与“机会”
4.把握未来1-2年 AI 出海趋势与 IDC 基础设施演进

面对全球营销碎片化与流量红利消退，中国出海品牌面临跨文化投放难、创意成本高、ROI增长乏力等挑战。钛动科技推出“钛极增长大模型+Navos多智能体”，构建从洞察、创意、投放到归因的AI全链路闭环，实现营销决策智能化。本次分享将展示如何以AI智能体重塑出海营销，助力中国企业实现可持续全球增长。

演讲提纲：

1. 出海营销的AI革命机遇
2. 钛极增长大模型：AI+BI双引擎架构
3. Navos：全球首个Martech多智能体平台

听众收益：

1. 了解AI大模型在营销领域的最新落地路径与架构设计
2. 学习“AI智能体+行业大模型”在业务场景中的协同机制
3. 探索AI在跨境、多语言、多文化营销中的实战参考