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编程作为人与人工智能之间的桥梁，在生成式AI的商业应用中展现出其独特的价值。由于编程的结构化特征、易于验证的效果以及用户的强烈付费意愿，它被认为是最具潜力的商业化领域。然而，长期以来，Anthropic的Claude几乎完全垄断了这一市场，以其强大的编程能力占据了主导地位。
现如今，随着Anthropic主动停止对华供货，国内的大型模型公司正在抓住这一良机。特别是Kimi、智谱和Qwen等在长上下文处理和推理能力方面已经深耕的公司，迎来了展示实力的最好时机。
2025年9月5日，Anthropic发布公告《更新对不支持地区的销售限制》，正式宣布停止向大多数股权由中国资本持有的企业及其子公司提供Claude服务。
在公告中，Anthropic不仅将中国等国家视为敌对国家，还明确禁止中资占比超过50%的实体使用其服务。这一决定直接影响了新加坡、香港等地的部分中资子公司。
面对这项禁令，很多大型模型厂商感受到了一股强烈的国产替代契机。
在不久前的阿里云栖大会上，阿里不仅推出了七个大型模型，尤其是新版旗舰模型Qwen3-Max的能力得到了进一步提升。截至目前，其预览版已经在LMArena的编程能力排行榜上位列第三。
阿里的技术专家详细阐述了他们对AI编程的战略思考：由于代码具有“可验证”的特性，编程被认为是实现通用人工智能（AGI）的一个重要领域。基于此，阿里的最终目标并不止于“代码助手”，而是要开发出能够像人类工程师一样自主完成复杂任务的“自主编程智能体”。
在大型企业的夹缝中生存的“小龙”们，也迎来了难得的商业机会，其中Kimi就是最具代表性的。禁令发布当天，K2更新了性能，并迅速宣布高速版API限时半价。
在Anthropic停止对中国供货后，全球知名的AI编程平台Roo Code的最新评分显示，月之暗面的Kimi K2不仅是当前排名最高的开源模型，也是前十名中速度最快、价格最优惠的模型。
Roo Code评测称K2为最高评分的开源模型
商汤、京东云等竞争对手也在密切关注，迅速推出了开发者迁移计划，而同为“小龙”的智谱则在第一时间推出了一键搬家服务，并于9月22日推出专为高频重度开发者设计的GLM Coding Max版本，开启了“拼好模”的促销活动。
国产替代的号角已吹响
对于众多国产AI企业而言，Anthropic的禁令犹如一声号令，市场争夺战瞬间展开。
在9月5日当天，K2发布了更新，兼容性、输出速度、编程能力和上下文长度都得到了提升，接着Kimi宣布高速版API限时半价，显然是想吸引Claude的用户。
其他国产企业也迅速响应：
智谱AI宣布为Claude API用户提供“一键搬家”服务，并为新用户提供2000万Tokens的免费体验，其为开发者量身打造的GLM-4.5编码专属月套餐，价格仅为Claude的七分之一。
商汤科技的“日日新SenseNova”也为原Claude用户提供了快速切换的服务，附赠5000万Tokens的体验包，并且配备API迁移专属顾问和培训服务。
京东云则表示，将Claude Code接入京东云JoyBuilder大模型服务方案，以及JoyCode+JoyBuilder大模型的智能编程解决方案，以协助开发者平稳过渡。
与新兴的AI企业相比，传统互联网巨头的态度显得较为模糊，甚至有些尴尬。
关于是否会宣传Qwen替换Claude，一位阿里云员工曾对观察者网表示：“国内使用Claude的用户不多，目前没有这样的计划。”
除了认为市场份额不足外，大企业们低调处理的另一个原因可能是它们在海外布局中普遍依赖Claude技术。
字节跳动的AI代码编辑器Trae采用了类似抖音和TikTok的策略，分为国内版和国际版。其国内版本早已无法使用Claude，而国际版本仍将Claude作为卖点，如今面临技术断供的风险。
Trae在新加坡的运营实体遇到了麻烦，其运营方是字节新加坡子公司SPRING，且通过新加坡实体向用户提供OpenAI的GPT和Anthropic的Claude模型。
尽管通过公司架构规避了地缘政治和数据审查的风险，但在禁令发布后，Trae收到大量退款咨询。
对此，Trae的管理员在官方Discord中表示，Claude仍然可用，并且强调目前没有停止Claude服务的消息，劝用户“暂时不要考虑退款”。
除了字节，阿里巴巴的Qcoder和腾讯的CodeBuddy在海外推广时也将Claude作为卖点，现阶段也面临断供风险。
虽然Anthropic的声明明确针对中国及中资占股51%以上的实体进行封禁，但对于如何认定51%的中资身份，尚无统一标准。而无论是Claude垄断的最终解释权，还是维权过程都存在巨大的时间成本和法律不确定性。这次Anthropic的禁令如同达摩克利斯之剑，笼罩在所有中资企业的头顶。
这也意味着，Anthropic的封禁不仅为国产大型模型企业提供了展示实力的平台，也促使国内开发者、海外中资企业甚至海外开发者重新思考其技术路线。
月之暗面的“反击战”
今年年初，月之暗面曾一度陷入被DeepSeek夺走光环的“黑暗时刻”。然而，在过去的半年多中，面对来自DeepSeek、互联网大厂及“小龙”的激烈竞争，Kimi在大幅缩减市场投放的情况下仍能保持用户规模。
这与其在今年7月推出的“王炸”——Kimi K2，以及背后的一次深刻转型密不可分。
今年3月，金沙江创投的朱啸虎曾公开表示：“杨植麟在科研方面可以，但我不清楚他如何商业化。月之暗面在国内大模型上处于领先地位，但长远来看，仍需证明其价值，至少要追赶上美国开源技术。如果能超越开源，团队才真的有价值。”
这番来自顶级投资人的质疑，几乎为月之暗面的未来打上了问号，也精准预言了接下来几个月必须面对的挑战。
除了DeepSeek带来的行业冲击，2025年AI赛道也迎来了激烈的竞争局面。腾讯高调入局，借助微信生态推动元宝，阿里将Qwen模型植入夸克、钉钉等平台以抢占市场，而字节的豆包则稳步通过抖音引流加大市场投入，每个巨头都在各自领域占据了一席之地。
今年的AI竞争除了争夺市场入口，各家企业还在产品发布上展开了激烈竞争，AI公司发布产品的频率明显上升，昆仑万维甚至曾在一周内推出了6款模型。
与同行们频繁推出新产品不同，月之暗面在今年的表现显得较为低调，直到7月才突然推出了最新的K2模型。
K2是一款参数规模达到1万亿、拥有384个专家的MoE模型，成为全球首个达到1T参数量的开源模型，设计精妙，极大降低了部署门槛。K2专注于编程和通用智能体能力，完全开源，并兼容OpenAI、Anthropic API格式，发布时便明确与Claude形成直接竞争。
在跑分方面，K2的表现达到了开源模型的SOTA水平，与顶尖闭源模型相比毫不逊色，不仅在开源模型中脱颖而出，更在整个大模型竞争中跻身第一梯队。
在具体应用领域，K2模型的表现也得到了用户及行业专家的认可。
多位程序员和AI从业者在接受观察者网采访时表示，从2025年的角度看，AI编程产品几乎只有两个选择，要么是使用Anthropic的Claude3.7/4.0，要么是谷歌的Gemini 2.5 Pro/Gemini Cli，而K2的表现已经达到了不相上下，甚至在某些案例中更胜一筹。
即使不是推理模型，Kimi在曾经困扰大模型的常识性问题上也展现了其进步，比如在“6.9和6.11哪个大”或“strawberry有几个字母r”等曾经的“难题”，以及在生成183个“哈”字等特意刁难AI的问题上，K2都成功给出了正确答案。
Kimi K2崛起：AI编程时代的战略转型与市场竞争
不久前，Kimi K2的问世为朱啸虎曾提出的三个关键问题提供了明确的答案。从技术层面来看，K2不仅在多个方面赶超了同时期的美国开源模型，更是荣登Roo Code开源排行榜的首位，这无疑是其技术实力的最佳印证。而在商业化方面，月之暗面公司则果断放弃了之前模糊的C端打赏模式，转而投向了需求更加明确、商业路径更为清晰的高价值长链路任务领域。
K2的推出和开源选择，标志着月之暗面公司战略的深刻变革。
去年11月，创始人杨植麟曾阐述过为何Kimi会进行大规模的市场投放。他指出，Kimi的首要任务是确保用户留存和增长，因为技术会不断进步，API价格也会随之变化，但获客成本却只会增加。因此，提前投入资金来解决获客问题，不仅能够建立用户的品牌认知，用户带来的数据也能促使Kimi形成“使用越多，效果越好”的良性循环。
从单一的ChatBot竞争角度来看，杨植麟的战略是合理的。然而，随着DeepSeek在今年1月底的出现，市场格局发生了剧烈变化。
在以往的用户增长模式已经难以为继的情况下，Kimi迅速调整策略，转向开源，开始着手构建生态系统。
一位来自月之暗面的研究员坦言：“开源的首要目的在于提升品牌知名度，如果选择闭源，绝对无法获得如今的关注和讨论。”
然而，开源的真正目的远不止于此。他表示：“开源能借助社区的力量来完善技术生态，同时意味着更高的技术标准，这将迫使我们开发出更优秀的模型，与AGI的目标相一致。”
换句话说，一旦一个模型选择开源，就意味着它必须展现出足够的通用性，以便第三方能够轻松验证和复现，而不能依靠特定的调整来掩盖其性能。
这一战略转型背后同样蕴含着商业考量。
目前，AI商业化的主要方向包括ChatBot订阅、AI生成图像/视频以及AI编程。对于中国用户而言，让他们为AI聊天付费几乎是不可能的，ChatBot仅仅是AI流量和数据的一个入口。
Kimi并非没有进行过商业化尝试，2024年5月推出了5.2至399元不等的打赏功能。最近又有消息称，Kimi将在Agent功能上推出会员订阅服务。
曾经的打赏用户展示Kimi会员权益
在AI生成图像/视频功能方面，Kimi在推出了两个灰度测试产品后，没有进行进一步的更新，因此这可能并不是其战略重点。因此，专注于编程领域将是既能发挥自身优势，又具备可行商业模式的选择。
清华姚班优秀毕业生、OpenAI研究员姚顺雨在近期的访谈中表达了对编程赛道的看好：“2022年我一直在思考，为什么没有人做Coding Agent，这明明是非常重要的事。”
他指出：“编程是人与AI最佳连接的工具，就像人类的手，拥有手才能使用锤子、剪刀等工具，从而完成各种任务，因此各大模型现在都在争相提升编程能力。”
同样来自清华的杨植麟虽然没有明确表态，但从他的过往发言和经历中，可以看出他的战略思路。2023年，当大家都追求通用能力时，杨植麟在采访中就明确表示：“我们将200万字的上下文作为第一优先级，而不是去追逐通用榜单。”
Kimi K2的设计和开发理念与Coding Agent高度契合。
因此，在许多人追求通用Agent之际，聚焦于编程领域的选择，正是杨植麟的一贯思路。
此外，进入这一赛道的另一个核心优势在于占据国产替代的生态位，努力成为“中国的Anthropic”，以填补Claude所遗留的市场空白。
作为纯国产模型，Kimi不仅无须担忧合规和备案问题，且作为这一领域的早期参与者，一旦能形成行业生态，即使其他开源模型也参与竞争，生态带来的沉没成本将成为Kimi的潜在护城河。
不止Kimi：巨头与独角兽的“代码豪赌”
当然，瞄准编程这一战略高地的并非只有月之暗面。实际上，这已成为国内主要大模型厂商的必争之地。
以智谱为例，其市场策略尤为引人注目。作为源自清华、带有浓厚“国家队”色彩的AI企业，外界可能认为其发展路线将相对稳健保守。
然而，智谱在市场竞争中的表现却显得格外激进。其最新推出的“GLM Coding Plan”，旨在构建一个极致开放、兼容的编码生态。在原有支持Claude Code的基础上，新增了对Roo Code、Cline、Kilo Code等多种主流AI编程工具的兼容，并覆盖所有主流IDE环境。
这种“广撒网”的平台化战略，加上最低20元的月付计划和“拼好模”式的拉新优惠，迅速在大模型领域掀起了激烈的价格战。
这种看似“不计成本”的投入，清晰地体现了智谱的雄心：不仅要在技术上与国际顶尖模型对标，还要在商业上以最接地气的方式，全力争夺开发者的心智和市场份额。
低价拉新并不意味着智谱在技术实力上存在短板，反而显示出国产大模型的技术实力已达到全球领先的水平。GLM-4.5凭借1/7的价格解决实际问题的能力，已接近Claude Sonnet 4。
在CC-Bench评测体系下，国产开源模型的表现已接近国际顶级模型
在GLM-4.5发布后的多个开源评测中，该模型与国际主流模型的竞争力保持一致，其中在WebDev Arena中与全球领先模型并列第二，在SWE-bench Verified性能上优于Gemini-2.5-Pro和GPT-4.1。在CC-bench的评测中，智谱、DeepSeek与Kimi K2模型互有胜负，而Qwen-Coder则在一定程度上占据优势。
值得注意的是，这并不代表阿里在AI编程领域落后，仅仅说明国内竞争正在逐渐达到白热化的程度。
就在9月24日，阿里在云栖大会上正式发布了Qwen3-Coder的重大升级。
对于阿里巴巴这样规模的巨头而言，AI编程这一看似狭窄的赛道，却获得了其坚定的战略性投入。这是由于阿里深知开发者在其“云”业务中占据的基础性和关键性地位。
阿里云栖大会：AI编程的未来与挑战
在云栖大会的技术讲座上，通义实验室的算法专家深入探讨了他们对人工智能编程的独到见解。他们指出，编程代码是人类与数字世界沟通的关键工具，而由于其“可验证”的特性，AI编程将成为实现通用人工智能（AGI）的先锋领域。由此，阿里将AI编程的发展清晰地划分为三个阶段：最初的代码补全，接下来的代码助手，最终目标是创造能够独立完成复杂任务的“自主编程智能体（Agent）”。
为了实现这一最终愿景，阿里的技术路线图显得极为明确：首先，在预训练阶段充分利用海量且高质量的代码数据（高达7.5万亿Tokens）为模型注入丰富的“记忆”；其次，重视超长上下文的处理，以确保模型能够高效管理整个代码仓库；最后，通过强化学习（Reinforcement Learning）模拟人类从错误调试中汲取经验，不断提升模型的能力。这一切的背后，依赖于阿里云自建的强大训练基础设施，能够迅速启动数以千计的虚拟环境，为AI智能体的演化提供强有力的支持。
因此，Qwen3-Coder的升级——更快的推理速度、更高的安全性以及256K的上下文窗口——体现了这一宏大的战略构想。在其开源后，OpenRouter平台上的调用量激增1474%，进一步验证了这一策略的有效性。
同时在云栖大会上发布的Qwen3-Max，作为阿里最新的闭源旗舰模型，在解决真实世界问题的SWE-Bench测试中表现突出。这一成果清晰地展示了阿里的“组合拳”策略：通过顶尖的开源模型吸引广泛的开发者，同时利用最强大的闭源模型服务高价值的企业客户，最终将AI编程的投资转化为整个云计算帝国的增长引擎。
无论是程序员日常工作中对简化重复任务的迫切需求，还是未来低代码甚至无代码时代带来的大量编程需求，都指向一个共同的未来：编程正在演变为AI时代的“通用语言”。与其说阿里选择了一条垂直领域，不如说它选择了成为下一代AI原生应用的基础设施和操作系统，这无疑是一个赢家通吃的战略高地。
历史性机遇，亦是历史级挑战
Anthropic的禁令无意中为中国AI技术的发展创造了一个前所未有的机遇。
然而，打赢这场反击战或许只是漫长征途的起点。所有参与者面临的道路并非一路平坦，而是布满了更加严峻的“焦土战争”。
首要挑战是“从惊艳到稳定”的基础设施鸿沟，这在To B市场中至关重要。在Kimi K2上线初期，激增的访问量曾导致服务器出现卡顿和延迟。这对C端用户而言也许可以容忍，但对企业级服务来说则是致命的缺陷。在2025年的AI竞赛中，模型的性能和稳定性同等重要。竞争对手，无论是资金雄厚的互联网巨头，还是同样强劲的智谱等新兴“小龙”，都在密切关注。每家企业都必须证明自己不仅能提供“王炸”产品，更能提供像水电煤一样可靠的基础设施服务，而这背后考验的是供应链、工程能力以及巨额资本的极限。
其次，开源后的商业化之路远比预想的复杂。以月之暗面、智谱、DeepSeek为代表的开源玩家，虽然赢得了声誉和生态的入场券，却也将自己最锋利的武器“公之于众”。
从商业化的角度来看，这意味着一场残酷的“左右手互搏”。这些开源模型公司提供的官方API服务，不仅要面对来自直接竞争对手的价格战，更要面对一个更可怕的敌人——被各大云厂商“魔改”并低价打包的开源模型。阿里云、腾讯云等完全可以将任何流行的开源模型作为“亏损换市场”的引流产品，以远低于官方API的价格提供服务，从而轻松“截胡”客户。
值得注意的是，Kimi K2发布后，海外各大AI和云平台迅速部署了该模型，Perplexity的CEO在社交媒体上表示，基于K2的良好表现，公司后续可能会利用其进行后续训练。
因此，所有开源玩家必须以更快的速度建立起围绕官方API、Agent功能等增值服务的深厚护城河——无论是极致的性能优化、独特的功能，还是强大的解决方案生态。否则，模型的优越性最终可能只是为他人提供了便利，而自身却陷入“叫好不叫座”的商业化困境。
与依靠幻方量化持续烧钱的DeepSeek或拥有强大云业务支持的互联网巨头不同，大多数AI独角兽公司在自我造血或对投资人负责的背景下，实际上都不允许无止境地投入资源于生态建设。在技术信仰与商业现实之间找到平衡，是这些明星创业公司面临的最大挑战。
尽管如此，在Claude禁令带来的机遇期内，无论是AI独角兽还是它们的投资者，乃至急需国产合规替代方案的开发者和企业，都暂时松了一口气。国产大模型的集体崛起，至少证明了中国AI的实力在关键时刻能够推出“王炸级”产品。然而，这盏在漫长征途上点亮的指路灯是否能够持续燃烧，最终取决于中国的AI参与者能否在技术之外，赢得关于稳定性、生态和商业模式的更艰难之战。
在这个充满机遇与挑战的旅程中，Kimi抢占了先机，但阿里不遗余力的投入及智谱的紧逼都不容小觑。中国AI的“王座”仍在空缺，真正的胜者将会在技术、生态与商业的残酷“铁人三项”中诞生。
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