关于《人工智能生态系统时代的多归属国际化战略》的学术报告

本文由南京大学的Shihao Zhou、科罗拉多大学博尔德分校的Shaoqin Tang、电子科技大学的Daitian Li以及科罗拉多大学博尔德分校的Tony W. Tong共同撰写，于2025年10月8日在线发表在《Journal of International Business Studies》期刊上。这是一篇关于人工智能（Artificial Intelligence, AI）如何重塑国际商务（International Business, IB）格局，并提出相应企业国际化新战略的评论性论文。文章的核心议题是探讨在由多个国家根植性全球AI生态系统构成的新世界中，企业应如何调整其国际化战略，并提出了“多归属（Multihoming）”这一核心概念作为解答。

论文的核心论点与框架

论文围绕两个核心问题展开：（1）AI如何重塑企业国际化的外部环境？（2）在此AI转型的背景下，企业如何调整其国际化战略？为回答这两个问题，作者构建了一个系统的分析框架，其核心论点可概括为以下几点：

一、 新的国际商务环境：国家根植性全球AI生态系统的共存

作者认为，AI时代国际商务环境的一个根本性变化，是出现了多个“国家根植性全球AI生态系统（Country-rooted global AI ecosystems）”。这是理解全文的基础概念，它包含三个相互关联的层面：

1. 生态系统（Ecosystem）层面：AI生态系统是一个由相互依赖的参与者构成的网络，这些参与者之间存在“非通用互补性（Non-generic complementarities）”。这意味着参与者（如AI模型开发者、芯片供应商、应用互补者、监管机构、用户等）通过一个共同的“架构（Architecture）”（包括平台技术、技术标准、行业法规等）进行协作和价值共创。这种互补性之所以“非通用”，是因为它需要生态系统特定的投资（如适配特定硬件、软件或云基础设施），难以在不同生态系统间轻易转移。

   • 支持论据：文章引用Adner（2017）和Jacobides等人（2018）的生态系统理论，指出AI技术的发展和应用高度依赖于由特定架构协调的复杂网络。例如，NVIDIA的CUDA架构、芯片设计标准、欧盟的《数据法案》等，都定义了特定生态系统的运行规则和接口。

2. 国家根植性（Country-rooted）层面：AI生态系统深深植根于特定国家或地区的AI部门系统中。这种根植性源于三个支柱：技术、市场需求和制度。

   • 技术支柱：AI旨在模拟人类智能，因此其技术本身（如大语言模型）就内嵌了本地语言、文化和规范，导致其性能具有地域性。例如，主要在英语语料上训练的LLM在处理中文任务时可能表现不佳（Guo et al., 2025）。
   • 市场支柱：AI产品具有强大的“数据网络效应（Data network effects）”，即产品对每个用户的价值随着从更多用户处收集数据而提升。然而，消费者是地域性的，其偏好具有本地化特征，这使得数据网络效应至少部分是地域绑定的。
   • 制度支柱：AI技术被视为与国家主权相关的战略资产。“主权AI（Sovereign AI）”概念的兴起反映了各国独立发展和控制AI技术的愿望。政府有强烈动机培育本国根植的AI生态系统，地缘政治竞争进一步强化了这一点。

3. 全球性（Global）层面：尽管具有国家根植性，但这些生态系统又是全球互联的。这主要受两个因素驱动：

   • 战略资产的全球分布：开发和应用AI所需的关键资产（如先进模型设计、尖端芯片制造、多样化应用开发）分散在全球不同地区（如美国、中国台湾、中国大陆）。
   • 开源传统：AI社区强大的开源精神（如TensorFlow、PyTorch、DeepSeek R1等开源模型和框架）促进了技术和架构的全球传播，即使在存在脱钩压力的情况下，这种分散化的开源特性仍维持着一定的全球连接。

作者描绘的图景是：世界并非形成一个单一的全球AI生态系统，也非完全割裂的数字阵营，而是多个既相互竞争（由于国家根植性）又相互联系（由于全球互联性）的AI生态系统共存。像美国、中国、欧盟这样的主要力量已经建立了自己的生态系统，而印度、日本等中等力量可能紧随其后，其他力量较弱的国家则可能成为这些生态系统的“拥抱者（Embracers）”。

二、 新的国际化战略：多归属

在此新环境下，作者提出了“多归属（Multihoming）”作为AI企业一种关键的国际化战略。多归属是指企业同时在多个国家根植性全球AI生态系统中运营。这不同于传统的国际化分析单元（如国家、区域、地缘政治集团），也不同于在单一生态系统内进行全球扩张的“生态系统内（Within-ecosystem）”国际化策略。

• 多归属 vs. 生态系统内国际化：
  • 多归属：企业需要积极适应并融入多个生态系统的独特架构和制度环境，进行生态系统特定的投资。例如，字节跳动（Bytedance）在中国运营抖音，在海外运营TikTok；苹果（Apple）考虑为中国市场开发集成本地LLM的AI手机；特斯拉（Tesla）为在欧洲推出自动驾驶服务而进行本地道路测绘和法规适配。
  • 生态系统内国际化：企业依托其“母”生态系统的架构和网络进行全球扩张，无需对东道国市场做重大适应性改变。例如，一个美国聊天机器人开发商通过Apple App Store或Google Play将其产品销往全球（包括欧盟或新西兰），它利用的是美国AI生态系统的基础设施，而非进行多归属。

三、 多归属战略的独特性

论文指出，多归属战略具有三个区别于传统国际化文献的鲜明特征：

1. 基于多生态系统世界观：它既不同于认为数字化使企业“天生全球化（Born Global）”的“数字全球观”，也不同于强调即使数字化也需本地嵌入的“数字本地观”，还与预言数字世界将因地缘政治而“脱钩（Decoupling）”的“数字脱钩观”有所区别。多归属视角承认AI生态系统的国家根植性和竞争性（类似脱钩观），但也看到合作与全球互联的可能性（类似全球观），并以围绕共同架构组织的跨国生态系统为分析单元（不同于以国家为单元的本地观）。这种视角解释了多归属为何既是必要的（反驳全球观），又是可行的（反驳脱钩观）。

2. 广阔的管理范畴：多归属要求企业管理的对象是涵盖广泛公私部门参与者（技术创造者、互补者、监管者、政策制定者等）的国家根植性全球AI生态系统，其范围远大于传统IB文献中常见的双边数字平台或企业中心型商业生态系统。这解释了为何多归属能帮助企业克服“外来者劣势（Liability of outsidership）”，但也意味着企业需要承担与多个、往往只是部分兼容的生态系统架构打交道的显著成本。

3. 基于数据网络效应的经济逻辑：企业进行多归属的一个核心经济动因是为了获取更广泛的用户基础以利用网络效应。在AI背景下，这种效应具体表现为“数据网络效应”。与平台文献中常见的“跨边网络效应（Cross-side network effects）”不同，数据网络效应的价值创造源于数据本身的积累和利用。作者指出，数据网络效应具有双重性：

   • 非地域绑定部分：体现在AI模型训练的“规模法则（Scaling Law）”上，更多数据（通用知识）能提升模型性能。
   • 地域绑定部分：源于不同生态系统消费者的异质性（文化、语言、规范差异）。AI模型主要基于一国数据训练，在另一国应用时可能产生偏差或次优结果。 这种双重性既激励AI企业通过多归属获取更大、更多样化的数据集，也要求它们为本地化适应进行投资，使得多归属既具吸引力又成本高昂。

四、 地缘政治张力下的多归属

论文清醒地认识到，当前地缘政治紧张局势严重制约了企业的多归属能力。当国家间关系敌对时，跨生态系统的多归属变得困难甚至不可行（例如字节跳动在美国的运营、英伟达在中国的业务所面临的挑战）。企业可能被明确禁止多归属，或主动放弃以避免风险（如OpenAI屏蔽中国访问）。

然而，企业也在探索规避地缘政治限制的替代性多归属路径： 1. 利用中立国作为跳板：例如，中国公司通过在新加坡设立重要存在，以方便接入美国AI生态系统。 2. 利用AI技术的开源特性：例如，尽管存在中美 tensions，AMD、微软、英伟达等美国科技公司将中国深度求索公司的开源R1模型集成到其AI平台中。开源架构允许定制和部署，无需与中国的开发者直接协调，从而绕过了传统壁垒。 这些“受约束的”或“间接的”多归属形式，是企业对地缘政治张力的一种新颖战略回应。

五、 对国际商务研究的意义与启示

本文的框架对IB研究具有重要贡献和启示：

1. 对企业国际化战略研究的启示：文章区分了“跨生态系统”的多归属和“生态系统内”国际化两种模式，并分析了其各自的优势与权衡。未来研究可以进一步探讨不同类型AI企业（如核心模型开发者 vs. 外围应用互补者）在何种条件下会选择不同的国际化策略，以及生态系统兼容性、监管环境等情境因素如何影响企业的进入模式决策。

2. 对国际商务理论发展的启示：AI作为一种变革性技术，可能重新定义IB中的核心概念。例如，数据、算法能力或生态系统从属关系是否会成为新的“企业特定优势（Firm-specific advantages, FSAs）”？国家AI战略和监管制度是否会重塑传统的“国家特定优势（Country-specific advantages, CSAs）”？此外，本文的“多生态系统”框架与近期关于“多极化世界”和“多极地缘战略”的视角（Luo & Tung, 2025）相互补充和强化。未来研究可以探索企业如何通过“松散耦合（Loose coupling）”等策略来实际操作跨AI生态系统的多归属，以在生态系统特定整合与跨生态系统灵活性之间管理张力。

论文的价值与意义

本文的主要价值在于： 1. 理论构建：首次系统性地提出了“国家根植性全球AI生态系统”这一概念框架，用以刻画AI时代国际商务的新结构特征，并在此基础上创新性地将平台生态学中的“多归属”概念引入IB领域，发展为一种新的国际化战略理论。 2. 整合视角：论文成功整合了技术（AI架构、数据网络效应）、经济（企业激励、网络效应）和地缘政治（国家主权、技术民族主义）的多维视角，为分析AI时代的企业战略提供了一个更全面、动态的分析透镜。 3. 现实指导性：为AI企业在复杂多变的全球AI竞争格局中制定国际化战略提供了清晰的思路和框架，帮助企业理解在多生态系统世界中面临的机遇（获取资源、利用网络效应）、挑战（适配成本、外来者劣势）和约束（地缘政治风险），并指出了潜在的战略应对路径（如利用开源、通过中立国迂回）。 4. 引领研究议程：文章明确指出了未来研究的多个方向，包括FSAs/CSAs在AI时代的再定义、多归属与松散耦合策略的结合、不同类型企业的异质性战略选择等，为后续学术探索开辟了道路。

这篇论文深刻剖析了AI技术如何重塑国际商务的底层结构，并提出了与之相适应的战略范式。它不仅是关于AI和国际化的交叉研究，更是对在技术民族主义与全球化张力并存的新时代下，企业如何在全球范围内组织和竞争的前沿思考。