出海東南亞，賺到錢了嗎？3000億美元可能低估了

“巨額投入背后，中國數據企業出海東南亞的真實盈利邏輯

在上一篇《中國在東南亞的一場3000億美元大數據暗戰》中，我們已經看到，中國科技企業出海東南亞的重心，正在從消費級流量擴張，逐步延伸到數據基礎設施與企業數字化能力的輸出。長期以來，業界對該區域數字經濟的估值基準，都建立在由本地網民撐起的“3000億美元消費大盤”之上。

然而，人工智能的快速發展進一步推高了算力需求，全球資本與技術正加速向東南亞等新興市場集中，該地區逐漸成為數據基礎設施與算力布局的重要落點。

全球趨勢與本地基本面的錯位，使得當下的東南亞市場呈現出“冰火兩重天”的景象。一方面，以阿里云、華為云為代表的頭部企業持續加大投入，搶占算力與基礎設施節點；而另一方面，大量本地中小科技企業則在長期消費增速放緩帶來資本退潮的環境中承壓運行。正如Google、Temasek與Bain的報告所揭示，在當前階段，中小企業更多面臨融資收緊帶來的經營壓力。

來源：Google、Temasek、Bain

這種錯位，正在直接影響中國數據企業的出海邏輯。從本地基本面來看，東南亞已不再是一個簡單的增量市場，而是一個必須精確權衡成本與收益的復雜環境，收入結構、隱性成本與現金流健康度，成為決定業務能否持續的關鍵。

不過，如果僅僅從常規的“收入與成本”來算賬，或者僅僅盯著這 3000 億美元的本地消費預期，依然無法解釋巨頭們這場龐大投入的合理性。在這筆賬之外，真正的變量，正在悄然發生變化。換句話說，只有把這筆賬算清楚，并看清賬外的邏輯，才能回答一個更核心的問題：東南亞的錢，到底好不好賺？

收入賬：錢從哪里來，又被誰賺到了

中國數據企業能否在東南亞獲得收入，首先取決于當地企業的技術支出意愿。從整體來看，這一需求正在上升。根據IDC的調研，東南亞多國市場對中國技術供應商的投入均有提升，其中新加坡尤為明顯，約有67%的受訪企業表示將在未來一段時間增加相關支出，越南也有約一半企業做出了類似選擇。

來源：IDC

需求的變化，也對應著供給側的結構分化。正如我們在上一篇所提到的，為了承接新增的數據基建預算，中國數據企業正深度參與東南亞的升級浪潮。市場中逐漸演化出底層的“修路者”、中層的“造車者”和頂層的“應用者”三種不同的戰略陣型。不同位置，決定了不同的賺錢方式。

承接底層基建，大單驅動的高毛利與長周期

頭部云服務商的商業邏輯相對清晰：通過政務、金融以及產業等場景切入，疊加數據中心與本地合規架構能力，向當地政府與大型企業提供底層算力與存儲服務，從而直接承接數字化轉型預算。

這一模式下，阿里云、華為云、騰訊云構成了中國云廠商在東南亞的典型樣本，不過三者的布局路徑各有側重。

阿里云打法偏向“本地基礎設施+行業深耕”。持續擴展當地數據中心的同時，向金融、制造與消費等多個行業延伸，其客戶已覆蓋Sea、AirAsia、Tiki、Bank BTN等區域頭部企業，成為東南亞頭部基礎設施提供方之一；

華為云的路徑則偏向政企市場，在泰國，其深度參與國家級政務云建設，相關項目已覆蓋數百個政府部門與數千套業務系統；在印尼，其云服務也持續在關鍵行業落地。據Gartner2024年的數據，華為云在泰國IaaS的市場份額已位居第二。

騰訊云的策略更偏向“互聯網能力外溢”，在印尼，切入數字銀行、交易處理與eKYC等場景，代表性客戶包括BNC銀行和Allo Bank；在泰國，則與CP AXTRA展開合作，推進零售業務數字化；騰訊云還賦能美團、美的、泡泡瑪特、楊國福等中國企業出海。

騰訊云廣告在新加坡樟宜機場，來源：騰訊云

值得注意的是，2025年，中國云廠商在印尼頭部互聯網平臺GoTo的云遷移項目中扮演了重要角色。其即時出行與配送業務Gojek遷移至騰訊云，涉及上千個微服務架構，被視為東南亞規模最大的遷云實踐之一；而金融服務板塊及數字錢包GoPay，則部署在阿里云上，支撐千萬級用戶的交易體系。

無論是泰國的國家級政務云，還是印尼頭部平臺的底層系統重構，本質上都是重銷售、重政商關系的大項目生意，至少千萬級美元級別，一旦落地，客戶遷移成本高、粘性強，也為后續增值服務提供空間；但另一面同樣明顯，項目牽涉面廣、決策鏈路復雜，銷售周期長、回款慢，對資金與組織能力要求極高，中小出海企業往往難以承接。

建設數據中心，重資產投入換取穩定現金流

AI模型訓練與數據處理需求迎來了大爆發。這直接催生了底層物理機房租賃市場的繁榮。根據Omdia預測，未來三年內，東南亞將成為全球新建數據中心容量（以MW計算）排名第三的地區，僅次于北美和西歐。

除云廠商自建IDC外，DayOne、Bridge Data Centres等第三方數據中心運營商，也在這一市場中快速擴張，它們在馬來西亞柔佛、印尼巴淡島等區域建設了龐大的數據中心園區。這些企業核心收入主要來自向云廠商、互聯網平臺以及AI公司提供的機房托管與運維服務。

這類模式的特點是收入非常穩定?？蛻敉ǔ炗喍嗄昶谧饧s，使得收入具有較強的可預測性，毛利亦相對可控；但與此同時，前期投入同樣巨大，數據中心建設、土地、電力與設備都需要大量資本投入，對企業的融資能力與項目管理都提出了很高要求。

Dayone在馬來西亞柔佛州的數據中心，來源：Dayone

借力分銷網絡，以利潤換規模的輕資產擴張

東南亞橫跨多個國家，市場環境相對分散。對于大數據廠商而言，自建本地銷售與服務團隊的成本很高，因此，借助區域分銷體系成為一種常見選擇。通過與本地大型IT分銷商合作，中國出海企業可以快速進入市場，觸達中腰部客戶群體。

偉仕佳杰是這一模式的典型代表。在東南亞ICT需求增長與中國數據企業出海的雙重推動下，偉仕佳杰承擔起“連接器”的角色，將中國廠商與本地市場打通，其通過本地化運營與新興業務拓展，在區域市場持續放量。公開資料顯示，2025年其東南亞業務利潤同比增長約20%，其中AI相關業務增速更高，成為主要增長來源。

來源：偉仕佳杰官網

這一模式的本質，是以利潤換規模。原廠將獲客與市場試錯成本前置給渠道體系，從而實現快速覆蓋，但代價同樣明顯，多級分銷帶來層層分潤，會攤薄利潤空間。

深入核心業務，核心架構的重構與重度交付

另一類企業則選擇深入本地金融、電信等高價值行業。如今上云與AI的發展正在催生新的企業需求，這不再是簡單的存儲與算力擴容，而是要求出海企業深入客戶核心系統，對傳統架構進行改造甚至替換，從而換取更高的項目價值。

我們看到這類出海企業，像AI基礎設施提供商九章云極與印尼電信體系伙伴深度合作，并向馬來西亞柔佛—新加坡經濟特區拓展，輸出智算操作系統與數據平臺能力；植根于新加坡的ADVANCE.AI則深耕金融核心場景，針對印尼等國征信體系不完善、風控需求快速上升的情況，圍繞eKYC與合規能力，為Allo Bank等本地金融機構提供服務。

這種模式的本質，是技術與交付雙驅動的重度服務：客單價高、替換壁壘高、客戶粘性強，但高度依賴本地團隊的定制開發與駐場能力。

成本賬：吞噬毛利與現金流的三大“重度支出”

很多企業在東南亞的營收規模確實在增長。但是，為何實際交付的毛利率卻往往遠低于國內預期？從“數據時代”跨越到“AI時代”，中國企業的成本結構正在發生劇變。

首先，算力與基礎設施投入，已成為當今最重要的成本變量。隨著AI大模型需求增長，出海的底層邏輯正從“賣軟件”轉向“算力與算法并行”，企業不得不持續加大重資產投入，中國出海頭部企業的資本開支動輒數十億美元，正迅速抬高行業門檻。

問題不只在于投入本身，更在于誰來分攤成本。東南亞終端客戶付費能力有限，難以支撐高強度的算力消耗。一邊是不斷攀升的基礎設施投入，另一邊是難以消化成本的客戶體量，算力成本正在擠壓那些“有技術、缺規?！钡闹行∑髽I生存空間。

其次，數據合規與本地化部署，正在成為另一項剛性成本。隨著東南亞各國監管趨嚴，數據跨境與本地存儲的要求不斷明確。以越南《個人數據保護法》為例，對數據出境提出了更嚴格的審查機制，印尼也在持續細化本地化存儲邊界。

2025年，因未能完整提交直播流量與變現數據，TikTok在印尼的業務一度受到影響；在泰國，監管機構PDPC對違規案件開出最高達700萬泰銖的罰單。對中國出海企業而言，合規已不再只是進入門檻，而成為一項需要持續投入的運營成本。

再次，天價交付成本與跨國組織內耗同樣容易拖垮利潤。由于東南亞缺乏統一的IT標準和商業環境，一套數據中臺或BI系統落地，往往需要大量本地適配與系統對接，原本標準化的SaaS很容易變成重度定制項目，交付周期拉長，回款速度變慢；與此同時，跨國團隊架構中，協作成本居高不下，而中外廠商競爭與中國企業之間的價格內卷，又進一步壓縮了利潤空間。

東南亞智能數字經濟不同階段行動計劃，來源：Google、Temasek、Bain

東南亞的算力、合規與交付成本層層疊加，正在重塑出海企業的盈利邏輯。不少企業只顧短期獲客與GMV增長，卻忽視了監管、生態等長期戰略投入，結果要么被算力拖垮，要么被監管所累。最終，許多項目看似賺錢，實際上并不賺。

新機遇：收入與成本之外

全球資本正在重新定義東南亞的角色。以美國云巨頭微軟、谷歌、亞馬遜為例，它們正把東南亞從數字經濟的消費市場，進一步推向全球算力與 AI 基礎設施的承載地：微軟在柔佛推進新的云區域，覆蓋本地之外更廣泛的區域工作負載；谷歌則在新加坡持續加碼數據中心與云區域建設，將其打造為面向亞洲企業的 AI 與云能力樞紐。據《經濟學人》援引的市場數據，亞馬遜和微軟已合計占據東南亞云基礎設施市場約六成份額。

其他國家的資本同樣加速涌入：日本 KDDI 旗下 Telehouse 在泰國持續擴建數據中心，強化東盟與全球數字網絡的連接；韓國 LG CNS 在雅加達推進一座可擴展至 220MW 的 AI 數據中心，面向亞洲客戶提供算力；阿聯酋 G42 則在越南參與建設 AI 與云基礎設施項目，計劃在多個數據中心節點提供面向更廣泛市場的算力服務。

與此同時，產業鏈的其他環節也在向東南亞延伸。中國數據服務商海天瑞聲已在東南亞整合千人規模的數據標注基地，并在去年貢獻了千萬級美元收入。該公司明確表示，這一布局主要用于“承接中國一線科技公司的出海業務”，據悉，該公司計劃到今年底，在東南亞再增加300-500人，進一步擴建自主可控的數據基地。

這些動向共同指向一個變化：東南亞不再只是消費市場，也正在成為算力與數據生產的重要節點，其核心需求方已不限于本地企業，包括中國出海企業在內的全球科技公司，也是主要的買方。算力投入固然高昂，但已無需等待本地市場慢慢消化。

至此，中國數據企業出海東南亞的商業謎團被徹底解開。今天的東南亞，正在承載多方疊加的算力與數據需求，這也解釋了為何其數據中心迅速躍升，成為全球最活躍的增長區域之一。那些矗立在馬來西亞柔佛和印尼巴淡島的龐大機房，運轉的不只是當地的電子錢包與外賣訂單，而是面向全球流動的AI算力與模型訓練需求。

回望這本復雜的跨國賬冊，出海東南亞，已不再是簡單的軟件輸出，而是一場全球科技企業與當地市場共同參與的數據基建鏈路重構：它門檻更高、合規更復雜、成本更重，但也在重塑新的產業分工。對中國企業而言，這里短期內未必是理想的利潤中心，卻能成為影響長期布局的關鍵一極。