当“出海”成为中国企业的集体命题，成立15年的极光（Aurora Mobile，NASDAQ：JG）交出了一份足以写进行业样本的成绩单：连续五个季度GAAP口径盈利，二季度总收入1.012亿元、同比增长13%，为历史上第三次单季收入破亿；核心SaaS业务净收入留存率（NDR）达106%，创历史新高；经营活动净现金流入2330万元。
更值得玩味的是它的三个“不”：行业流行卷大模型，它只做应用层与调度层；价格战成为出海圈常态，它坚持“找付费能力好的客户”；欧美巨头以品牌溢价收割市场，它把服务时效与本地化做成第一张名片。
“我们从来就没想过打价格战。”极光全球市场营销总监全啸宇对表示，“客户互动”是企业再难也不会砍掉的刚需，而中国企业走向世界的每一步，都要把信任与责任一起带出去。
从国内深耕到全球破界
谈及逆势盈利，全啸宇把首要原因归于出海。“公司成立15年，国内市场人口虽多，体量始终有限，会有天花板。”数年前，创始人便坚定出海决心，“把原来限制住营收增长的天花板破掉了”。在她看来，放眼全球，单个公司短期内很难再碰到这样的天花板。
其次是赛道属性。“这两年企业预算都在收紧，会把可有可无、效果导向不强的工具优先砍掉。”但客户互动是企业直接触达用户的通道，“这种工具是企业再怎么收紧预算也不会放弃”。
“刚需”逻辑得到财务印证：出海产品EngageLab单季确认收入2750万元、同比增长186%，年度经常性收入（ARR）达1460万美元、同比增长170%；开发者服务收入约为7,990万元人民币，创单季历史新高，订阅收入同比增长32%。上半年公司营收1.95亿元、净利润325万元，较原定目标提前一个季度达成；上一完整年度营收3.75亿元、净利润257.4万元，实现扭亏为盈。
在国内市场趋于饱和的背景下，一批中国科技企业正把“第二增长曲线”画在海外版图上。“极光样本”的意义在于：把国内验证过的技术能力与服务标准带向全球，再用全球市场反哺国内基本盘。
面对“是真盈利，还是省出来的盈利”的追问，全啸宇说：“主要还是业务拓展，当然内部的提效也是有的。”公司将自研AI融入内部日常工作，“人还是原来这些人，但有了AI的加持，可以做的高质量的事情变多了”。
为何预算越紧，老客户反而越愿意集中付费？全啸宇将其归因于客户自身也在出海：扩张越快，越需要规避营销成本的陡线上升，因而更坚定地选择“能带来业务结果、并帮他衡量效果”的服务商。至于又增收又增利的关键，全啸宇透露了一条并未成文的经营原则——“要去找这些付费能力好的客户”。内部复盘显示，占比较大的流失多来自小体量创业公司在经济波动中退出，而“发展得好的大客户始终跟我们在一起”。
从粗放获客到合规立信
企业出海的痛点正在位移。“早几年大家预算充足，出海圈子聊的都是获客，不计成本地拉新。”如今可盲目砸的钱不多了，更关键的变化是拉新之后留不住。“有些客户拉了很多新，发现内部运营能力不够，用户没有转化、没有购买，等于白拉。”与其拉新，不如把存量客户运营好，“让他不断产生消费，才是源源不断的收入”。
另一重痛点是工具堆叠导致的数据割裂。邮件用一家服务商，消息推送用另一家，WhatsApp再用第三家——面对同一个客户池，渠道彼此分散，数据无法打通。“企业审视自己的用户运营策略时就会有很多盲点，业务越做越大，这种痛非常剧烈。”
在此基础上，合规成为新门槛，且具有“一票否决”性质。“尤其是日本、欧盟、美国等发达市场，对涉及用户数据的服务商合规门槛非常高。”企业若要去欧洲，做不到GDPR合规，“业务根本没有办法开展”；而自建合规体系，“从时间上、从金钱上都是非常庞大的成本”。
极光从一开始便押注合规，目前持有ISO 27001、ISO 27701与SOC 2 Type II认证，GDPR与美国CDPA认证亦在推进中。客户选择本身合规的服务商，即可“完全转移自己做数据合规的压力”。据悉，公司已在新加坡、法兰克福、东京、中国香港部署分布式数据中心，实现多区域数据物理隔离与本地化存储，并成立日本子公司Aurora Mobile株式会社。
这场投入的意义不止于商业。当中国企业的数据走向世界，最先被检验的是信任。把合规成本主动变成竞争壁垒，既是对客户负责，也是在为“中国科技”的全球信誉负责。
从底层算力到应用价值
在大模型被视为最大风口的当下，极光的AI路线格外克制。“我们做AI这条线，一开始是受了2023年ChatGPT火爆的启发。”但从起点起，公司就没打算参与底层竞争——“我们从一开始就没想去做算力或大模型这种最底层的竞争，始终想着交付给客户的，是能够直接帮助到他的形态”。定位很清楚，“做一个应用层的东西”。
难点不在模型强弱，而在如何嵌进客户既有系统。面向非技术型客户，问题“都是非常接地气的”：“团队只有两个人，但每天询盘很多，我该怎么办？”也有更复杂的场景：一些政府客户积累多年的知识库形态各异，“什么PDF、邮件、文档，还有录音”，AI如何系统化解读处理，“都是非常深地结合到客户现有业务流程里面”。目标是让客户在AI融入后“还能像平常一样处理日常工作，但同时感受到提效”。
“客户需要的，不是让内部AI一定赶上最新的大模型，而是让这个AI能够理解我们、被我们用起来。”这个过程“很吃经验，也很吃人力”，因此公司“贴身级地去做交付”。验收也不看演示——“不是说在demo那部分就稳了”，必须在客户业务系统里完成试运营，“客户认可了才算最终的验收成功”。
据悉，在AI创新应用与出海方面，极光已充分布局核心 AI 与全球化产品矩阵： EngageLab定位AI原生客户互动平台，整合全渠道触达、营销自动化、身份验证与智能客服LiveDesk，并新增无密码认证方案Silent Auth；GPTBots.ai为企业级无代码AI智能体构建平台，可通过API直连ERP、CRM，已发布生产级执行产品LoopAgent；Modellix.ai定位模型调度层，是一站式聚合全球领先多模态生成式 AI 模型的平台。
在全行业比拼模型参数的时候，极光的克制更像一种清醒：把技术落在客户的业务里，让客户真正用起来。这是对浮躁风气的纠偏，也是一种责任。
从智能问答到自动写信
不少管理者觉得，当下的AI客服仍“像个智能问答机器人”。全啸宇给出的分野标准是：让AI真正完成任务、改变交付质量。她用“古法办公”形容没有AI的工作方式。
以邮件营销为例：“以前运营人员发邮件，得自己去措辞，要想写什么才有吸引力。现在AI可以根据客户库里每一个客户过往的喜好、表现，自动写一封最适合他的促销邮件，或者说最戳他内心深处需求的邮件。”不止内容，还包括时机——AI会判断“这个人一般什么时候打开邮件”，“在他最容易打开邮件那个时间发出去”。
“这种能力是古法办公的同学没有办法做到的，所以他们享受到AI带来的便利和效果之后，没有办法再回归到古法办公了。”
精准触达的目标，概括为：“在正确的渠道、正确的时机，让正确的消息刚好能被这个用户读到”，并由此触发一系列动作，反映到企业客户的业务结果上。“像广播一样，我推了这个信息、发了这个邮件就可以了——那种互动方式已经是过去式了”，因为终端用户的注意力已高度分散。
数据安全则是AI Agent进入企业核心环境的现实门槛。企业IT负责人最担心权限失控：AI“一直在询问你的权限，我可不可以访问你这个文件夹？可不可以访问你那个文件夹？这样的AI在工作环境中，企业是不敢用的”。因此，供应商的产品体系必须在后台具备“非常严格、非常等级分明的权限管控能力”，能按不同职能部门、不同角色，限制其可访问的数据权限与可执行的动作权限。“当企业能够真正打消说这个AI我能100%管控到它，它不会在内部系统或数据里乱搞动作，这个时候企业就会很相信。”
GPTBots.ai落地最快的行业集中在跨境电商、出海服务、不动产管理、泛娱乐与智能家电。把权限管住、把数据安全守住，是企业运用AI的前提——极光要解决的问题，与客户要的答案，恰好是同一道题。
从席位订阅到结果付费
随着能独立干活的AI大批量“上岗”，传统SaaS沿用十余年的“按席位付费”模式正被撼动。“越来越多的SaaS公司现在开始，或者说非正式地开始讲，我要按效果去付费了。这对整个SaaS行业的定价体系会是一个不小的冲击。”全啸宇判断，这一冲击“可能要影响好几年”。
推动力来自交付本身。为解决“客户不会用”的问题，极光转向重交付、联合技术合作伙伴帮客户落地，“慢慢就变成了，实际上也需要按结果去收费”。这一影响还会外溢：其他领域的SaaS“慢慢也需要按效果去交付”，而“怎么衡量按效果交付和按订阅交付对营收的影响，这是很多企业这两年要好好琢磨的”。
值得注意的是，极光自身已在执行按结果交付，却刻意未写入公开价目表。原因来自她对欧美同行的观察：已有厂商把按解决次数收费放进公开定价表——用户问完问题需“摁一下”确认已解决，服务商按成功会话计费。“这种按解决次数收费可能过于死板。因为什么叫解决了？也有可能有些问题客户实际上没解决，但他点了一下已解决，那就造成一次成功的计费项。”因此，“我们虽然是按结果交付的，但出于这种考虑，就没有把它写在全网公开的价目表里”。目前定价仍为平台订阅费加搭建费。
按结果付费何时成为主流？她没有给出时间表，只判断行业仍在博弈：“各方意见要争执一段时间，才能慢慢摸出一条终端用户比较认可的收费模式。”
管理者当下最该做什么？她的答案不是“如何引入AI”，而是“谁来管住AI”。研发领域已有成熟概念——智能体的harness（即约束智能体行为的框架），用于管控交付质量；但对研发之外的职能部门，“企业最需要关心的，不是该怎么引入AI，而是AI干了这么多事以后，谁来把控AI的质量”。更棘手的是人才缺口：“市面上应该不存在现成的人才能干这个事情，都需要各公司内部慢慢摸索。”
从“卖工具”到“卖结果”，改变的不仅是计费方式，更是行业对价值的态度。极光没有把按结果交付写进价目表，恰恰是在为“结果”二字留出更严肃的定义空间——对客户负责，比把口号印在价目表上更负责任。
从欧美溢价到中国时效
在日本、欧美等高门槛市场，极光不可避免地要与Klaviyo、Twilio正面竞争。全啸宇的第一张牌是服务，且认为这一优势早被验证。“很多中国比较早的出海企业都验证了我们跟欧美巨头的竞争优势，就是我们的服务。”原因很直接：欧美厂商人工太贵，用户遇到问题“想找到一个人来回答，是非常非常非常难的”，可能要跟聊天机器人聊很多轮，才会暴露一个能接触到真人的口子，“问题发生了，可能要三四天之后才能真正接触到工具方那边一个可以沟通问题的人”。
极光则在各市场配备本地服务人员，“客户遇到问题可以很快接触到真人、原厂的技术支持人员，而且是用本地语言沟通”。海外用户已逐渐形成一种认知——“中国厂商的服务水平是非常优秀的”。
第二张牌是价格，但她对这一点的表述有所限定：不是中国厂商便宜，而是欧美厂商品牌溢价过高。“他们作为最早的科技SaaS入局者、规则制定者，业务延续到今天，品牌溢价已经非常严重了。以前客户没得选；现在中国出海的SaaS企业越来越多，给了终端用户更多选择，而我们又不会有那种品牌溢价。”
她举了一个近期签约的大型电商客户为例。该客户出海较早，早期选用的是欧美营销类SaaS工具，“那个价格真的贵得很离谱”，而离谱之处在于——“用户规模越大、生意涨得越大，欧美厂商对他的收费就更离谱，可能不是翻倍增长，可能一下子3到5倍地增长”。她的评价一针见血：“就仿佛是对你业务增长过快的一种惩罚一样。”
海外市场是否也在“卷”？她的观察是：卷，但主要卷在中小体量的SaaS厂商之间，“包括印度、东欧那些小而美的SaaS，价格战也玩得比较厉害”。不过对有规模的客户而言，价格并非首要标准，“第一看的不是价格，还是要看整个产品的可靠性，还有公司的规模”——客户也担心“今天选了个很便宜的公司，一年之后他活不下去了，我又要再切平台”。
技术底座是第三张牌。日均处理120亿条消息的能力，被她视为既成优势而非待转化的资源：“已经不是转化阶段了，它已经是优势了。”对应的真实场景是：“有些出海客户要先往东南亚走、往欧洲走、往南美走，首先他的数据节点在全球是不是能支持上？搞大促、发送量特别大的时候，厂商的基础架构能不能承接？这些问题在我们这已经不是问题了。”
数据显示，极光月活跃设备超18.6亿，SDK累计安装量超824亿次，服务移动开发者超78万，传输网络覆盖220多个国家和地区，日均处理消息120亿条。
与欧美巨头同台，中国厂商赢得市场没有捷径：把服务做“快”，把价格做“实”，把底座做“稳”。靠产品实力与本地化诚意赢得客户，而非靠恶性降价挤压对手——这既是极光的商业选择，也是中国科技品牌走出去应当守住的分寸。
从普遍悲观到痛点切入
日本是极光近期投入最重的海外市场，但进入前的外部预期并不乐观。“我们做调研时听了很多伙伴和过来人的意见，大家都一致认为日本市场很难打，得做好准备，头1到3年投入产出都是不成正比的。”她说，“但真正去到这个市场之后，我们发现现状没有一开始警告的那么可怕。”
原因之一是布局提前。“一开始决定要去日本市场的时候，我们几乎是提前就把东京的数据节点布好了”，因为日本本地客户非常注重数据存在本国而非海外。其次是人才储备，日本团队已有数名本地员工与中国员工协作。
还有一个不常见的做法：市场调研由创始人亲自完成。“初期做市场调研的时候，是我们创始人自己去市场做调研，他跟大量的日本企业客户做了非常多的访谈。”这些一手反馈帮助公司确立了新的市场策略，“帮我们避免走了很多弯路”。
日本并非极光出海第一站。“我们出海第一站在东南亚这边”，日本是公司最新开拓的市场，2025年才正式决定进入。而日本最难的一关落在商务规则上——“整个日本的商务合同流程、商业付款流程，对你在日本境内开展业务的公司资质，有非常严苛和严谨的要求”，因此“对本地各种商务法规的吃透”至关重要。
成效方面，她举了一个本地客户的例子：一家做面向海外高净值买家的日本房产中介，使用了AI客服加客户互动的产品组合。由于询盘常在日本时间的后半夜进来，AI客服承接并协助完成转化。“他采购我们的解决方案之后，基本上两周之内，AI客服就帮他出了一个大单，已经覆盖了他采购方案成本的三分之一这个水平了。”全啸宇同时透露，另有规模更大的客户正在签约中，出于保密暂不便透露名称——日本本地劳动力紧张，这类客户尤其关注“如何用AI去辅助人力承接更多的工作”。
进入日本市场最大的心得，在于切入点选得准：“用AI去切它这个劳动力短缺的、整个国家普遍性的痛点，切得比较准。”极光已与日本上市企业AI Storm株式会社达成合作，并在其全资子公司的实际业务环境中启动EngageLab与GPTBots.ai的导入与验证项目；按公司披露口径，该合作目前仍处于导入与验证阶段。
在更长的时间维度上，她把海外客户拓展划分为三个圈层：第一阶段最好打的是中国出海企业；第二圈是合规与政治敏感度要求不那么严格的商业化企业；第三层是当前正在努力攻的政府与金融行业。生态建设上，极光对标华为：与其在各国家无限铺人，不如与当地系统集成商签约合作，“第一是借助它本地客户的认可度，第二是借助他们本地的技术方案交付能力”，从而“帮中国企业更快地打入他本国真正的本地企业里面去”。
在日本这样一个讲究规则与细节的市场，一把手亲自做调研、数据节点提前布好、本地团队与本地语言一步到位——这些“慢功夫”恰恰是最快的路。对市场的敬畏，是中国企业走向全球最可靠的通行证。
从产品改造到责任出海
从消息推送到AI执行平台，15年间最难的一步是什么？全啸宇的答案不是技术，而是产品形态的出海改造。“同样的推送产品、邮件产品，中国客户的使用方式跟海外用户是不一样的。”因此产品出海“不是把中文改成英文这么简单”，而要对标海外友商、了解客户使用习惯，“把产品除了能力之外，所有外在的内部结构、用户使用面板全部脱胎换骨，成为海外用户习惯的那一套样子”。
产品理念上，“一站式但不捆绑”。欧美厂商常要求买够某一套产品组合才能打通数据，“但我们没有给客户设这种线”——客户可从单产品开始，逐步增加至多产品与AI，“买第二个产品的时候，第一个产品的数据跟第二个产品的数据自然而然就打通了”。
向海外客户讲中国AI故事，从场景而非参数入手。“来听的人更多是营销口、运营口，或者中小企业的创始人，他们关注的都是怎么把技术运用到真实业务场景里去。”至于AI时代是否会有企业异军突起成为“代理人”，全啸宇判断相当冷静：“现在各种应用简直是井喷式的爆发”，要有一家企业异军突起“还是比较难的”。最终标准只有一个——“刚好是他能够交付、满足到客户的需求，就是最好的”。
对于中国SaaS出海的路径，“没有办法去复制欧美那套SaaS当年崛起的方向。要学习欧美厂商成功成长的经验，但要把这套经验内化成更适合我们中国人的出海经验套路——走中国特色的SaaS出海道路。”
全啸宇给出两点建议。第一，不迷信付费顾问。“公司到底应该出哪里、该以什么方案和产品的形式出海，这个判断还是要自己去做。”理由是，顾问虽经验丰富，却“并不非常了解你企业内部到底是什么情况”——你的人、你的产品、团队的个性，“这种种加在一起的化学反应，决定了出海的路走起来是什么样子，这些关起门来自己家里的事情，外部顾问没有办法搞清楚”。
第二，本地化要从第0天开始，日本尤其如此。“虽然英语是国际通用语言，但日本市场还是比较封闭的，所以从一开始，官网、所有产品材料、人员、对外的营销和公关信息，全部要做到本地化。”细节决定成败：“日本是非常严谨的市场，他们会非常在意一些中国人觉得很细节的东西。比如你那封邮件，排版格式到底工不工整？该多空一行的地方空了行没有？该加粗的地方加粗了没有？”“如果细节做不好，日本客户会很礼貌，面子上还仿佛在认可你，但心里会有点忐忑：你既然这种小事都做不好，那在整个交付上、大事情上，是不是也可能这么粗心。”
精准运营同样依赖细节。以海外大促为例，许多外贸企业的第一反应是找一批新名单大规模群发，“但促销类邮件和短信的变现并不是那么简单——这种粗暴式发送，在当下很有可能50%到75%都会进垃圾箱”。真正的功夫在精细化：控制发送频率与单次条数，并提前“养号”提升域名可信度，最终体现在打开率、点击率上。
据悉，极光正在做一款面向企业员工的工作空间产品，目标是“让企业里的每个员工都能够用到AI”，预计近期发布。此外，她对于正在穿越周期的同行的建议是：找到付费能力好的客户，远离价格战，把交付做到“贴身级”。对于AI创业者，则是精准地抓住客户的一个痛点。
编者按：
“增收不增利”的行业焦虑仍在蔓延，但中国SaaS的故事，正在从“能不能赚钱”走向“以什么姿态赚钱”。“极光样本”显示，出海不是把产品搬出去，而是把能力、标准与责任一起带出去；做强做大，不是靠价格战挤压对手，而是靠把价值做实、把客户服务好。当越来越多的中国企业带着合规的自觉、服务的诚意和对细节的敬畏走向全球，中国软件业“大而不强”的短板才有望被一寸寸补齐。中国SaaS走向世界，更要让世界看到中国企业的担当。（马国香）
