共计 7607 个字符，预计需要花费 20 分钟才能阅读完成。
编程被视为人类与人工智能之间的桥梁。在当前各种生成式AI的市场应用中，编程凭借其结构化程度高、效果易于验证以及用户支付意愿强等特点，显然是最适合实现商业化的领域。然而，长期以来，Anthropic旗下的Claude几乎完全占据了这一市场，凭借其卓越的编程能力。
如今，随着Anthropic决定停止对华供货，国内的大型模型公司也开始抓住这个难得的机遇。特别是Kimi、智谱和Qwen等在长上下文处理和推理能力上有深入布局的大模型，正迎来展示实力的良机。
在2025年9月5日，Anthropic正式发布公告《更新对不支持地区的销售限制》，宣布立即停止向大部分由中国资本控股的公司及其子公司提供Claude服务。
在这个公告中，Anthropic不仅明确将中国等国家列为敌对国，还对中资占比超过50%的实体一律实施禁令。这一决定直接影响了部分位于新加坡和香港的中资子公司。
面对这一禁令，许多大型模型开发商都感受到国产替代的巨大机会。
在最近的阿里云栖大会上，阿里云一口气推出了7个大模型，特别是新版旗舰模型Qwen3-Max，其能力得到了显著提升。目前，其预览版已在LMArena的编程能力排行榜中位列第三名。
阿里的技术专家们深刻分析了他们在AI编程领域的战略思路：由于代码具备“可验证”的特性，它被看作是实现通用人工智能（AGI）的最前沿领域。因此，阿里不仅仅满足于开发“代码助手”，他们的终极目标是创建可以自主完成复杂任务的“自主编程智能体”（Agent）。
在大厂竞争中艰难求生的“六小龙”，同样迎来了难得的商业化机遇，Kimi便是一个典型的例子。在9月5日禁令发布当天，Kimi K2发布了更新以提升性能，并随即宣布高速版API限时半价。
随着Anthropic对中国市场的封杀，全球知名的AI编程平台Roo Code最新评分显示，Kimi K2不仅是当前排名最高的开源模型，还是前十名中速度最快、价格最具竞争力的模型。
Roo Code评测指出K2为评分最高的开源模型
商汤、京东云等竞争对手也在快速响应，纷纷推出开发者迁移计划。同时，同为六小龙的智谱率先推出了一键搬家服务，并在9月22日发布了专为高频重度开发者设计的GLM Coding Max版本，启动了“拼好模”的促销活动。
国产替代的号角已吹响
对许多国内AI公司而言，Anthropic的禁令犹如一声号令，市场争夺战迅速展开。
在禁令公布当天，K2进行了更新，提升了兼容性、输出速度、编程能力和上下文长度，随后Kimi宣布高速版API限时半价，意图明显，旨在吸引Claude用户。
其他国产企业也迅速采取行动：
智谱AI宣布为Claude API用户提供“一键搬家”的服务，并为新用户提供2000万Tokens的免费体验，其为开发者推出的GLM-4.5编码专属包月套餐，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服务，附赠5000万Tokens的体验包，并提供API迁移的专属顾问和培训。
京东云则表示，推出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，帮助开发者顺利过渡。
与新兴AI企业相比，传统互联网巨头的态度显得有些模糊，甚至略显尴尬。
对于是否有计划宣传Qwen替代Claude，阿里云的一名员工曾向观察者网表示：“国内使用Claude的规模不大，目前没有相关计划。”
除了认为市场份额较小外，大型企业低调处理的另一个原因可能是它们在国际布局时普遍依赖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。国内版本已经无法使用Claude，而国际版仍将Claude作为主要卖点，如今却面临技术断供的风险。
Trae在新加坡的运营实体正经历这一困扰，其运营方是字节的新加坡子公司SPRING，并通过新加坡实体向用户提供OpenAI的GPT和Anthropic的Claude模型。
尽管通过公司结构规避了地缘政治和数据审查的风险，但在封杀消息传出后，Trae依然接到了大量退款咨询。
对此，Trae的管理员在官方Discord中表示Claude依旧可用，并且强调目前没有削减Claude的消息，鼓励用户“暂时不要考虑退款”。
除了字节，阿里巴巴的Qcoder和腾讯的CodeBuddy在海外推广时同样将Claude作为卖点，面临着技术断供的潜在风险。
尽管Anthropic的声明明确针对中国及中资占股51%以上的实体实施禁令，但对于如何认定51%的中资身份，目前尚无统一标准，这使得Claude垄断的最终解释权和维权过程面临巨大的时间成本和法律不确定性。此番Anthropic的封杀对所有中资企业来说，就像一把达摩克利斯之剑，悬而未决。
这意味着，Anthropic的禁令不仅为国产大模型企业提供了展示实力的舞台，也促使境内开发者、海外中资企业乃至国际开发者重新审视自身的技术路线。
月之暗面的反击之路
今年年初，月之暗面曾一度在DeepSeek的竞争中陷入低谷。然而，经过半年多的激烈竞争，Kimi在大幅减少市场投放的情况下仍然保持了用户基数。
这与其在今年7月推出的“王炸”Kimi K2密不可分，背后更是一场深刻的路径变革。
今年3月，金沙江创投的朱啸虎曾公开表示：“杨植麟在科研方面很优秀，但我不清楚他如何实现商业化。月之暗面在国内大模型领域处于领先地位，但从长远来看，仍需证明其自身价值，至少要追赶上美国的开源模型。如果能够超越开源，团队才会真正有价值。”
这番来自顶级投资人的公开质疑，为月之暗面的未来增添了不确定性，也准确预测了其在接下来的几个月里需要克服的几重挑战。
与此同时，2025年AI领域也迎来了更为激烈的竞争格局，腾讯通过微信生态高调入场，阿里将Qwen模型植入夸克、钉钉等多个入口以争夺市场份额，而字节则通过抖音引流及大幅买量，确保每个巨头都占据了一块流量市场。
今年的AI竞赛不仅体现在入口争夺，产品发布的频率也显著上升，昆仑万维甚至在一周内连发6款模型。
与同行频繁推出新产品不同，月之暗面在此期间保持了低调，直到今年7月才意外推出了最新的K2模型。
K2是一款拥有1万亿参数、384个专家的MoE模型，作为全球首个达到1T参数量的开源模型，其设计精妙，显著降低了部署门槛。K2主打代码和通用智能体能力，完全开源且兼容OpenAI和Anthropic的API格式，发布时就明确对标Claude。
在性能测试中，K2模型达到了开源模型的SOTA水平，与顶尖闭源模型不相上下，成为开源模型中的佼佼者，也在整个大模型竞争领域中跻身第一梯队。
在实际应用中，K2模型展现了用户和业内人士都满意的效果。
多位程序员和AI从业者对观察者网表示，展望2025年，AI编程产品几乎只有两个选择：要么使用Anthropic的Claude3.7/4.0，要么选用谷歌的Gemini 2.5 Pro/Gemini Cli，而K2的表现已经与之不分上下，甚至在某些案例中更为出色。
尽管Kimi并非推理模型，但在处理曾令大模型感到棘手的常识问题时，K2的表现也显示了其能力的提升。无论是比较6.9与6.11的大小，还是“strawberry”一词的字母数量，K2模型都给出了准确的答案，甚至在生成183个“哈”字这样的挑战中也表现不俗。
Kimi K2：技术与商业模式的双重突破在短短几个月内，Kimi K2的发布成功回应了朱啸虎提出的三个关键问题。在技术层面上，K2不仅实现了对美国开源模型的“追赶”，更在多个方面实现了“超越”。其在Roo Code开源排行榜上的领先地位，便是实力的直接证明。同时，在商业化方面，月之暗面公司摒弃了曾经模糊的C端打赏模式，坚定地转向需求更为明确、价值更高的长链路任务赛道。
K2的开源发布，象征着月之暗面公司战略的重大转变。
去年11月，月之暗面的创始人杨植麟曾谈到Kimi大规模投资的原因。他指出，Kimi的首要任务是确保用户留存和增长，因为技术的迭代会让API的价格不断波动，而获取用户的成本却只会增加。通过提前投入资金来解决获客问题，不仅能塑造用户认知，还能通过用户反馈的数据实现正向循环，使得Kimi的产品越用越好。
从ChatBot市场竞争的角度来看，杨植麟的战略似乎没有明显问题。然而，随着DeepSeek在今年1月底的迅速崛起，市场格局发生了剧烈变化。
在传统的用户增长与模型提升的循环模式面临挑战后，Kimi果断调整策略，选择开源，走上了生态建设的新道路。
一位月之暗面的研究人员坦言：“开源的初衷在于获取声誉，若采用闭源模式，恐怕不会有现在的关注度和讨论热度。”
然而，开源的真正目的远不止于此。研究员还表示：“开源能够借助社区的力量来完善技术生态，同时，它也意味着更高的技术标准，这将推动我们开发出更优质的模型，这与AGI的目标是一致的。”
换句话说，一旦模型选择开源，就意味着它必须展现出足够的通用能力，让第三方能够轻松验证和复现，而不能依赖于所谓的特调来掩盖其不足之处。
这一战略转型背后，显然也包含了商业考量。
目前，AI最具商业化潜力的三个方向分别是ChatBot订阅、AI生图/视频和AI编程。对于中国用户而言，要求他们为AI聊天进行大规模付费几乎是不可能的，ChatBot仅仅是AI流量与数据的入口。
Kimi并非没有进行过商业化尝试。2024年5月，Kimi曾推出了价格在5.2至399元之间的打赏功能。近日，又有消息称Kimi将在Agent功能上推出会员订阅服务。
曾经的打赏用户晒出Kimi会员权益
然而，在AI生图/视频功能方面，Kimi在推出了两个灰测产品后便没有进一步的更新，显然并不是公司的战略重点。因此，专注于编程领域成为了既能发挥优势又具备可行商业模式的理想选择。
清华姚班的优秀学子、OpenAI的研究员姚顺雨在最近的访谈中表达了对这一领域的期待：“在2022年，我一直在思考：为什么没有人来做Coding Agent？这不是一件重要的事情吗？”
他进一步提到：“编程是人与AI之间连接的最佳工具，正如手是我们执行各种工作的工具。拥有了手，才能使用锤子、剪刀等工具，完成各种任务，因此，当前的模型都在竞相开发代码。”
同样来自清华的杨植麟虽然没有公开表态，但其战略思路从以往的发言和经历中已可见端倪。
在2023年，尽管行业普遍追求通用能力的“大而全”，杨植麟在采访中明确表示：“我们将200万字的上下文列为首要任务，而非盲目追求通用榜单。”
Kimi K2的设计与开发理念与Coding Agent的方向高度契合。
因此，在大家纷纷追求通用Agent的当下，聚焦于编程领域的选择显得一以贯之。
切入这一赛道的另一大优势在于占据国产替代的生态位，成为“中国的Anthropic”，从而获取Claude放弃的市场份额。
作为一款纯国产模型，Kimi不仅规避了合规与备案的麻烦，而且作为这一领域的先行者，一旦形成行业生态，即使其他开源模型也开始竞争，生态所带来的沉没成本将成为Kimi的潜在护城河。
不止于Kimi：巨头与独角兽的“编程豪赌”
当然，专注于编程这一战略高地的并非月之暗面一家。实际上，这已成为国内领先大模型厂商争相角逐的“必争之地”。
以智谱为例，其市场策略尤为引人注目。作为清华背景、带有明显“国家队”色彩的AI企业，外界原本预期其会采取相对保守的路线。
然而，智谱在市场竞争中展现出的姿态却出乎意料的激进。其最新推出的“GLM Coding Plan”，旨在构建一个极度开放且兼容的编码生态。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，并覆盖了所有主流IDE环境。
这种“广撒网”的平台策略，加上最低20元的月付计划和“拼好模”式的用户拉新优惠，在大模型领域引发了一场激烈的价格战。
这种貌似“不计成本”的投入，清晰地展示了智谱的雄心：不仅要在技术上与国际顶尖模型抗衡，更要以最接地气的方式，在商业上不惜一切代价争夺开发者的心智和市场份额。
低价拉新的策略并不意味着智谱在技术实力上落后，反而表明国产大模型的技术水平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的表现。
在CC-Bench评测体系下，国产开源模型已接近顶级模型的水平
在GLM-4.5发布后的多个开源评测中，GLM-4.5与国际主流模型保持了相当的竞争力。在WebDev Arena中，GLM-4.5与全球领先模型并列第二，而在SWE-bench Verified中，其性能优于Gemini-2.5-Pro和GPT-4.1。在CC-bench的评测中，智谱与DeepSeek、Kimi K2模型互有胜负，对Qwen-Coder则占据了一定优势。
值得关注的是，这并不意味着阿里在AI编程领域落后，反而说明国内市场在这一赛道逐渐“内卷”至极致。
就在9月24日，阿里在云栖大会上隆重发布了Qwen3-Coder的重大升级。
对于像阿里巴巴这样的巨头而言，尽管AI编程看似是一个垂直的市场，他们依然对此保持着坚定的战略性投入。这一根本原因在于，阿里深知开发者是其云业务的基石与命脉。
阿里云栖大会：AI编程的未来与挑战
在云栖大会的技术交流环节中，通义实验室的算法科学家深入探讨了他们对人工智能编程的独到见解。他们认为，编写代码是人类与数字世界交互的核心方式，而AI编程凭借其“可验证”的特性，将成为实现通用人工智能（AGI）的先锋领域。基于这一观点，阿里将AI编程的演变清晰地划分为三个阶段：从最初的代码补全发展到如今的代码助手，最终目标则是创造出能够像人类工程师一样独立完成复杂任务的“自主编程智能体（Agent）”。
为了达成这一宏伟目标，阿里制定了明确的技术路线。首先，利用庞大而高密度的代码数据（高达7.5万亿Tokens）为模型注入强大的代码“记忆”，以增强预训练效果；其次，强调超长上下文的重要性，确保模型能够处理整个代码库；最后，通过反馈学习（Reinforcement Learning）模拟人类从调试中学习的过程，持续提升模型的性能。这一切的实现，得益于阿里云自主搭建的庞大训练基础设施，能够瞬间创建成千上万个虚拟环境，为AI智能体的进步提供了理想的环境。
因此，Qwen3-Coder的升级，包括更快的推理速度、更高的安全性以及256K的上下文窗口，都是这一宏大战略的体现。其在开源后于OpenRouter平台的调用量飙升1474%，进一步验证了这一策略的成功。
同样在云栖大会上，阿里发布了Qwen3-Max，作为其最新的闭源旗舰模型，在SWE-Bench测试中表现卓越，解决了现实世界中的诸多问题。这一成果展现了阿里的“组合拳”策略：借助顶级开源模型吸引广泛的开发者，同时用最强的闭源模型服务高价值的企业客户，这一切都将AI编程的投入转化为整个云帝国的增长引擎。
无论是程序员对简化重复工作的迫切需求，还是未来低代码和无代码时代带来的大量编程需求，都指向同一个未来：编程正在成为AI时代的“通用语言”。在编程领域布局，实际上是选择成为下一代AI原生应用的基础设施与操作系统，这一战略高地将是赢家通吃的。
历史机遇与挑战并存
Anthropic的禁令无意中为中国AI技术的发展提供了一个历史性的机遇。
然而，赢得这场反击战或许只是漫长征途的第一步。所有参与者面临的道路并非一帆风顺，而是充满了残酷的“焦土战争”。
第一个挑战是“从惊艳到稳定”的基础设施鸿沟，这在To B市场上至关重要。Kimi K2上线初期，因访问激增导致服务器出现卡顿和延迟，这在C端用户中可能尚可接受，但对于企业级服务来说却是致命的短板。在2025年的AI竞争中，模型的性能与稳定性同样重要。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公司，都在虎视眈眈。各企业必须证明自己不仅能够提供“王炸”产品，还能提供如水电煤般可靠的基础设施服务，而这背后则考验着供应链、工程能力及巨额资本的极限。
第二个挑战是开源后的商业化之路远比想象中更加艰难。以月之暗面、智谱和DeepSeek为代表的开源项目，虽然赢得了声誉和生态入场券，但也将自身最锋利的武器亮相于众。
在商业化方面，这意味着一场惨烈的“自相残杀”。这些开源模型公司提供的API服务，不仅要面对直接竞争对手的价格战，还要应对更为可怕的敌人——各大云厂商将其开源模型进行改编并以低价打包。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，从而轻松抢占客户。
值得一提的是，在Kimi K2发布后，海外各大AI和云平台纷纷上线该模型，Perplexity的CEO在社交媒体上表示，基于K2的良好表现，公司未来可能会进行后续训练。
因此，所有开源参与者必须比所有“搭便车者”更快地建立围绕官方API和Agent功能等增值服务的深厚护城河——无论是卓越的性能优化、独特的功能，还是强大的解决方案生态。否则，模型的先进性最终可能只是为他人做嫁衣，自己则陷入“叫好不叫座”的商业陷阱。
不同于依靠幻方量化支持并备受关注、能够持续烧钱的DeepSeek，或是拥有强大云业务支持的互联网巨头，多数AI独角兽公司无论是从自身造血还是对投资者负责的角度，都不允许无止境地投入生态建设。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必须面对的严峻考验。
尽管如此，在Claude禁令带来的窗口期内，AI独角兽、其投资人以及急需国产合规替代方案的开发者和企业们都暂时松了一口气。国产大模型的崛起，至少证明了中国AI在关键时刻具备推出“王炸级”产品的能力。然而，这盏在漫漫征途中点亮的明灯能否持续发光，最终取决于中国的AI从业者是否能够在技术之外，赢得一场关于稳定性、生态和商业模式的更为艰难的战争。
在这条机遇与挑战并存的道路上，Kimi率先占得先机，但阿里不计代价的投入以及智谱的紧逼同样不可小觑。中国AI的“王座”依然虚位以待，真正的王者将会在技术、生态与商业的残酷竞争中脱颖而出。
本文为观察者网独家稿件，内容仅代表作者个人观点，不代表平台立场，未经授权不得转载，违者将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，获取每日趣味文章。
