共计 7605 个字符，预计需要花费 20 分钟才能阅读完成。
编程可以看作是人类与人工智能之间的桥梁。在各种生成式AI应用逐渐商业化的进程中，编程因其结构化程度高、效果验证简单、用户愿意付费等优势，成为最有潜力的商业化领域。然而，长期以来，Anthropic旗下的Claude凭借其卓越的编程能力几乎独占了这一市场。
当前，Anthropic已决定停止向中国市场供货，国内的大模型公司抓住了这一机会。尤其是Kimi、智谱和Qwen等原本专注于长上下文和推理能力的大模型，现在迎来了展示实力的良机。
2025年9月5日，Anthropic发布公告《更新对不支持地区的销售限制》，宣布立即中止向大部分股权由中国资本拥有的公司及其子公司提供Claude服务。
在公告中，Anthropic不仅明确将中国视为敌对国家，还指出对中资占比超过50%的实体一律禁止使用其服务，这直接影响到一些新加坡和香港等地的中资子公司。
面对这一禁令，许多大模型企业感受到巨大的国产替代机会。
在最近举办的阿里云栖大会上，阿里一口气推出了七款大模型，尤其是新版旗舰模型Qwen3-Max的能力进一步增强。目前，其预览版在LMArena的编程能力排行榜上位列第三。
阿里的技术专家深入阐释了对AI编程的战略思考：代码因其“可验证”的特性，被认为是实现通用人工智能（AGI）的重要领域。基于这一认识，阿里的最终目标不仅是成为“代码助手”，而是希望打造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）。
在大厂之间艰难求生的“六小龙”们也迎来了难得的商业机会，其中Kimi便是一个典型的例子。9月5日禁令发布当天，K2发布更新以提升性能，并宣布高速版API限时半价。
在Anthropic封杀中国后，全球知名AI编程平台Roo Code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，也是前十中速度最快、价格最低的模型。
Roo Code评测显示K2是总评分最高的开源模型
商汤、京东云等竞争对手同样密切关注，并在短期内迅速推出了开发者迁移计划。而同为六小龙的智谱，则在第一时间推出了一键搬家服务，随后在9月22日推出专为高频重度开发者设计的GLM Coding Max版本，并开展了“拼好模”促销活动。
国产替代的号角
对于许多国产AI企业而言，Anthropic对中国的禁令犹如发令枪，市场争夺战瞬间拉开帷幕。
9月5日当天，K2发布了更新，提升了兼容性、输出速度、编程能力和上下文长度，几天后Kimi便宣布高速版API限时半价，显然是为了吸引Claude的用户。
其他国产厂商也迅速跟进：
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，其为开发者专门设计的GLM-4.5编码包月套餐，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服务。
京东云则推出了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，以帮助开发者平稳过渡。
相比于新兴AI企业，传统互联网巨头的态度显得相对模糊，甚至带有些尴尬。
对于是否有计划宣传Qwen替代Claude，有阿里云员工对观察者网表示：“国内使用Claude的用户并不多，目前没有相关计划。”
除了觉得市场份额有限外，大型企业低调处理的另一个原因可能是它们在海外布局时普遍依赖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，分为国内版和海外版。其国内版本已无法使用Claude，但国外版本仍以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也遇到了麻烦，其运营方是字节新加坡子公司SPRING，并通过新加坡实体向用户提供OpenAI的GPT和Anthropic的Claude模型。
尽管通过公司架构规避了地缘政治和数据审查的风险，封杀消息传出后，Trae依然收到了大量退款咨询。
对此，Trae的管理员在官方Discord中表示Claude仍然可用，并称Trae目前没有删减Claude的消息，呼吁用户“暂时不要考虑退款”。
除了字节外，阿里巴巴的Qcoder和腾讯的CodeBuddy在海外推广时也都将Claude作为卖点，面临Claude技术断供的风险。
尽管Anthropic在声明中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，目前并没有统一的共识。而无论是在Claude垄断的解释权还是维权方面，都存在巨大的时间成本和法律不确定性。这次Anthropic的封杀，对于所有中资企业来说，都是一把悬在头顶的达摩克利斯之剑。
这意味着，Anthropic的禁令不仅为国产大模型公司提供了展示的平台，也促使许多国内开发者、海外中资企业乃至海外开发者重新审视自己的技术方向。
月之暗面的“绝地反击”
今年年初，月之暗面曾一度陷入被DeepSeek夺走光环的“至暗时刻”。但是时隔半年后，面对DeepSeek、互联网巨头和小龙们的激烈竞争，Kimi在大幅削减投放的情况下仍然保持了用户规模。
这与其在今年7月推出的“王炸”——Kimi K2，以及背后深刻的战略转型密不可分。
今年3月，金沙江创投的朱啸虎曾公开表示：“杨植麟做科研是可以的，但我不知道他如何商业化。月之暗面在国内大模型上是领先的，但从长远来看，仍需证明自身价值，至少要追赶上美国的开源。如果能超越开源，团队才能真正有价值。”
这番来自顶级投资人的公开质疑几乎为月之暗面的未来画上了一个巨大的问号，也精准地预示了其后几个月必须克服的几道难关。
除了DeepSeek带来的行业冲击，2025年AI领域也迎来了更加激烈的竞争格局，腾讯高调入局通过微信生态为元宝铺路，阿里将Qwen模型植入夸克、钉钉等入口来争夺市场，而字节的豆包则一如既往地借助抖音引流并大幅采购，每个巨头都占据了自己的流量入口。
今年的AI竞赛不止于争夺流量入口，产品的发布频率也明显上升，昆仑万维甚至曾在一周内连续推出六款模型。
相较于同行频繁发布新产品，月之暗面则显得异常低调。这种沉默一直持续到今年7月，Kimi突然上线了最新模型K2。
K2是一款总参数达到1万亿、拥有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，其设计出色，大幅降低了部署门槛。K2主攻代码和通用智能体能力，完全开源且兼容OpenAI、Anthropic的API格式，在发布时已明确对标Claude。
在性能测试方面，K2模型达到了开源模型的SOTA成绩，与顶尖闭源模型不相上下，已成为开源模型中的佼佼者，并在整个大模型竞争领域中跻身第一梯队。
在实际应用中，K2模型也取得了用户和业内人士的高度认可。
多位程序员和AI从业者对观察者网表示，从2025年的角度看，AI编程产品几乎只有两个选择，即使用Anthropic的Claude3.7/4.0或谷歌的Gemini 2.5 Pro/Gemini Cli，而K2的表现已达到不相上下，甚至在某些案例中表现更优。
即使不是一个推理模型，Kimi在曾经让大模型困扰的常识性问题上也展示了其显著进步，无论是判断6.9和6.11谁更大，还是“strawberry”这个词中有多少个字母r，甚至是生成183个“哈”字这样的难题，K2模型都给出了准确的答案。
短短几个月后，Kimi K2的问世成功回应了朱啸虎曾提出的三个“灵魂拷问”。在技术层面上，K2不仅成功“追赶”美国同类开源模型，甚至在多个方面实现了“超越”，登上Roo Code开源排行榜的首位便是最佳的证明。而在商业化策略上，月之暗面则放弃了以往模糊的C端打赏模式，果断转向更加明确且需求强烈的高价值、长链路任务领域。
K2的发布及其开源决定，标志着月之暗面公司战略的重大转型。
去年11月，月之暗面的创始人杨植麟曾阐述为何Kimi选择高额投入。当时，他指出Kimi的首要任务是确保用户留存与增长，尽管技术会不断进步、API价格也会不断下降，但获客成本却是只增不减。提前投入资金来解决获客问题，不仅能塑造用户的认知，也能通过用户带来的数据形成良性循环，使得Kimi越来越好用。
从单纯的聊天机器人竞争角度来看，杨植麟的战略看似合理，但随着DeepSeek在今年1月底的突然出现，市场格局迅速被改变。
在过去那种通过购买用户、用户使用模型、再利用模型进行迭代提升的循环模式已难以为继后，Kimi果断调整策略，押宝于开源，开始走上生态建设的道路。
一位来自月之暗面的研究员坦言，开源的首要原因是为了提升知名度。他表示：“若是闭源模型，肯定不会引起如此的关注与讨论。”
然而，开源的真正目的远不止于此。他们认为：“开源能够借助社区的力量来完善技术生态，此外，开源还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的目标保持一致。”
换句话说，一旦某个模型开源，就意味着该模型必须展现出足够的通用能力，以便第三方能够轻松验证和复现，而不能依赖所谓的特调来掩盖其真实表现。
这种战略上的转变背后同样存在商业考量。
当前，AI最易于商业化的三个方向分别是聊天机器人订阅、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聊天进行大规模付费几乎是不可能的，Chatbot仅仅是AI流量和数据的入口。
Kimi并非没有尝试过商业化，2024年5月，其推出了5.2至399元不等的打赏功能。最近又传出Kimi将在Agent功能上推出会员订阅的消息。
曾经的打赏用户展示Kimi会员权益
在AI生成图像/视频领域，Kimi推出的两个灰测产品之后并未有后续更新，这似乎并非他们的战略重点。因此，聚焦编程则成为了既能发挥自身优势，又具备可行商业模式的选择。
清华姚班的优秀学子、OpenAI研究员姚顺雨在最近的访谈中表达了对这一领域的乐观态度：“我在2022年一直在思考：为何没有人专注于开发Coding Agent这一重要方向？”
他指出：“编程是人类与AI之间最理想的连接工具，正如人的手一样，只有拥有了双手，才能使用锤子、剪刀等生产工具，从而完成各种工作。因此，当前所有模型都在争相提升代码能力。”
同样来自清华的杨植麟虽然未公开表态，但从其以往的发言与经历中可以窥见其战略思维。
在2023年大家都在追求通用能力的大背景下，杨植麟在采访中明确指出：“我们将200万字的上下文列为首要任务，而不是去追求通用榜单。”
Kimi K2模型的设计理念与Coding Agent的方向高度吻合。
因此在当下许多人都在追求通用Agent的时代，专注于编程细分领域的选择实际上是一贯的战略思路。
切入这一市场的另一个重要优势在于占据国产替代的生态位，成为“中国的Anthropic”，去争夺Claude留下的市场份额。
Kimi作为完全国产的模型，不仅规避了合规和备案的麻烦，作为进入该领域的先行者，一旦形成行业生态，即使其他开源模型也参与竞争，生态带来的沉没成本反而可能成为Kimi的潜在护城河。
不仅仅是Kimi：巨头与独角兽的“代码豪赌”
当然，瞄准Coding这一战略高地的并非只有月之暗面。实际上，这已成为国内顶尖大模型厂商的“必争之地”。
以智谱为例，其策略尤为引人注目。作为源自清华并带有明显“国家队”色彩的AI企业，外界本可能预期其路线相对保守稳健。
然而，智谱在市场竞争中的表现却出乎意料地积极。其最新推出的“GLM Coding Plan”，旨在构建一个极致开放与兼容的编码生态。在原有支持Claude Code的基础上，又新增了对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元的月付方案和“拼好模”式的拉新优惠，在大模型领域掀起了一场激烈的价格战。
这种看似“不计成本”的投入，清晰地显示出智谱的雄心：不仅要在技术上与国际顶尖模型抗衡，更要在商业上以最接地气的方式，毫不犹豫地争夺开发者的心智与市场份额。
低价拉新并不意味着智谱在技术实力上落后，反而说明国产大模型的技术实力已经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，国产开源模型已接近与顶级模型持平
在GLM-4.5发布后的多项开源评测中，GLM-4.5与国际主流模型同样具备竞争力，其中在WebDev Arena中与全球领先模型并列第二，而在SWE-bench Verified性能方面超越了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，而对Qwen-Coder则占据了明显优势。
值得注意的是，这并不意味着阿里在AI编程领域落后，反而表明国内在这一赛道的竞争已愈加激烈。
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。
对于阿里巴巴这样的大型企业而言，AI编程这一看似细分的领域，却得到了其坚定不移的战略性投入。根本原因在于，阿里深知开发者是其“云”业务的基石与命脉。
阿里在云栖大会上的AI编程战略与挑战
在云栖大会的技术讨论中，通义实验室的算法专家深入分享了他们对人工智能编程的见解。他们强调，代码是人类与数字世界互动的核心工具，而AI编程因其具备“可验证”的特性，将成为通用人工智能（AGI）发展的先锋领域。依据这一观点，阿里将AI编程的演进明确划分为三个阶段：最初的代码补全、现阶段的代码助手，最终目标是实现类似人类工程师那样能够独立执行复杂任务的“自主编程智能体（Agent）”。
为了实现这一理想目标，阿里的技术路径也相当清晰。首先，在预训练阶段，利用海量且高浓度的代码数据（多达7.5万亿Tokens）为模型注入强大的代码“记忆”；其次，超长上下文被视为关键，确保模型能够处理整个代码库；最后，通过反馈学习（Reinforcement Learning）模拟人类从调试和错误中学习的过程，持续提升模型的性能。这一切背后，是阿里基于自身云计算平台构建的庞大训练基础设施，其能力能够瞬时生成成千上万个虚拟环境，为AI智能体的进化提供了强有力的支持。
因此，Qwen3-Coder的升级，展现出更快的推理速度、更高的安全性以及256K的上下文窗口，正是这一宏大战略的体现。其在OpenRouter平台开源后，调用量激增1474%，进一步证明了这一策略的成功。
同样在云栖大会上推出的Qwen3-Max，作为阿里最新的闭源旗舰模型，在解决现实问题的SWE-Bench测试中表现优异，获得高分。这清晰展现了阿里的“组合拳”：通过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于高价值的企业客户，将AI编程的投入转化为整个云帝国的增长引擎。
不论是程序员对简化重复工作的迫切需求，还是未来低代码乃至无代码时代带来的大量编程需求，皆指向同一个未来：编程（Coding）正逐渐成为AI时代的“通用语言”。在这个赛道上的布局，实际上不仅是选择了一个细分领域，更是选择成为下一代AI原生应用的基础设施和操作系统，这是一场赢家通吃的战略博弈。
历史性的机遇与挑战并存
Anthropic的禁令，意外为中国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漫长征的第一步。所有参与者面临的道路并非一帆风顺，而是布满了更加严酷的“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B端市场是生死攸关的。在Kimi K2上线初期，访问量激增导致服务器出现卡顿和延迟。对于C端用户或许可以忍受，但对于企业级服务而言，这无疑是致命的缺陷。在2025年的AI竞赛中，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“小龙”，都在虎视眈眈。每家公司必须证明自己不仅能提供“王炸”产品，同时也能提供如水电煤般可靠的基础设施服务，而这一切背后则是对供应链、工程能力及巨额资本的极限考验。
其次，开源后的商业化路径比想象更为凶险。以月之暗面、智谱、DeepSeek等为代表的开源玩家，虽然赢得了声誉与生态的入场券，却也将自己最锋利的武器公之于众。
在商业化方面，这意味着一场残酷的“左右手互搏”。这些开源模型公司所提供的API服务，不仅需应对直接竞争对手的价格战，还要面对更可怕的对手——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，轻松“截胡”客户。
值得一提的是，在Kimi K2发布后，多个海外AI和云平台迅速上线了该模型，Perplexity的CEO在社交媒体上表示，基于K2的良好表现，未来可能会利用其进行后续训练。
因此，所有开源玩家都必须比所有搭便车者更快地构建围绕官方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，模型的先进性最终可能只是为他人做嫁衣，自己陷入“叫好不叫座”的商业泥潭。
与背靠幻方量化、可以持续烧钱的DeepSeek，或拥有强大云业务支撑的互联网巨头不同，大多数AI独角兽公司在自身造血或对投资者负责的角度，实际上都不能无限制地为生态进行投入。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前严峻的考验。
尽管如此，在Claude禁令带来的窗口期内，无论是AI独角兽、它们的投资者，还是迫切需要国产合规替代方案的开发者和企业，皆暂时松了一口气。国产大模型的集体崛起，至少证明了中国AI的力量在关键时刻能够推出“王炸级”产品。然而，这盏在长征路上点亮的指路灯能否继续燃烧，最终取决于中国的AI参与者能否在技术之外，赢得一场关于稳定性、生态和商业模式的更艰难的战争。
在这条机遇与挑战并存的道路上，Kimi抢得了先机，但阿里的不遗余力投入和智谱的步步紧逼同样不可小觑。中国AI的“王座”依旧空缺，真正的王者将会在技术、生态和商业的激烈“铁人三项”中诞生。
本文系观察者网独家稿件，文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点，未经授权，不得转载，否则将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，每日阅读趣味文章。
