编程，是人与AI交互的连接器。而且在各种生成式AI的产业化应用中，编程由于其高度结构化、效果易验证、用户付费能力强的特点，可能是最适合商业化落地的赛道。然而长期以来，Anthropic旗下的Claude凭借强大的编程能力，几乎完全主导着这个市场。

如今，Anthropic主动对华断供，国内大模型公司正在顺势抓住时机。尤其是Kimi、智谱和Qwen等原本就深耕长上下文和推理能力的大模型，迎来了证明自己的绝佳机会。

2025年9月5日，Anthropic官方发布公告《更新对不支持地区的销售限制》，宣布立即停止向多数股权由中国资本持有的公司或其子公司提供Claude服务。

Anthropic在公告中不仅明确表示中国等国是敌对国家，也明确对于中资占比超过50%的实体一律禁止使用服务。这直接波及了部分新加坡、香港等地的中资子公司。

面对这份禁令，不少大模型厂商都嗅到了巨大的国产替代机会。

就在近日的阿里云栖大会上，阿里不仅一口气拿出了7个大模型，尤其是新版旗舰模型Qwen3-Max能力继续提升。截至目前，其preview版已经在LMArena的编程能力榜上排名第三。

其技术专家更是深刻阐述了他们对AI编程的战略判断：代码因其“可验证”的特性，被视为能够率先实现通用人工智能（AGI）的领域。基于此，阿里的终极目标并非仅做“代码助手”，而是要打造能像人类工程师一样自主完成复杂任务的“自主编程智能体”（Agent） 。

本就在大厂夹缝中求生存的“六小龙”们，也迎来了难得的商业化契机，Kimi就是其中的典型代表。9月5日禁令发布当天，K2发布更新提升了性能，并随后宣布高速版API限时半价。

在Anthropic封杀中国后，根据全球知名AI编程平台Roo Code的最新评分，月之暗面的Kimi K2不仅是目前排名最高的开源模型，也是排名前十中速度最快，价格最便宜的模型。

Roo Code评测称K2是总评分最高的开源模型

商汤、京东云等竞争对手同样虎视眈眈，都在短期内迅速跟进推出了开发者迁移计划，而同为六小龙的智谱更是先在第一时间推出一键搬家服务，随后在9月22日推出专为高频重度开发者打造的GLM Coding Max 版本，并开启了“拼好模”促销活动。

国产替代的发令枪

对于不少国产AI企业来说，Anthropic封杀中国的禁令就是发令枪，一场抢占市场空白的竞速赛瞬间打响。

9月5日当天，K2发布了更新，在兼容性，输出速度，编程能力，上下文长度都进行了升级，随后几日Kimi宣布高速版API限时半价，其承接Claude用户的意图昭然若揭。

其他国产厂商也迅速跟进：

智谱AI官宣为Claude API用户提供“一键搬家”服务，并将为新用户提供2000万Tokens免费体验，其为开发者打造的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，并且提供了API迁移专属的顾问和培训业务。

京东云官方表示，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，帮助开发者平稳过渡。

相比起AI新锐企业们，传统的互联网巨头们反而态度相对暧昧，甚至说有点尴尬。

对于是否有计划宣传Qwen替换Claude，有阿里云员工曾对观察者网透露：“国内用Claude的量不大，目前没有这个计划。”

除了觉得蛋糕太小外，大厂们低调处理的另一个可能性则是海外布局时普遍使用了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，也分为国内版和国外版。其国内版本早已无法使用Claude，但是国外版本一直把Claude作为卖点，如今面临着技术断供的风险。

Trae在新加坡的运营实体就遇到了这个麻烦，其运营方是字节新加坡子公司SPRING，并通过新加坡实体运营向用户提供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，但是在封杀消息出现后，Trae依然收到了大量的退款咨询。

对此，Trae的管理员在官方Discord中称，Claude仍然可用，并且表示Trae目前没有阉割Claude的消息，敦促用户“暂时不要考虑退款”。

除了字节外，阿里巴巴的Qcoder和腾讯的CodeBuddy也均在海外推广时将使用Claude作为自身的卖点，或面临Claude技术断供的风险。

本次Anthropic声明中尽管明确针对中国和中国资本占股51%以上的实体进行封禁，但是对于如何认定51%的中资身份，目前并没有统一的共识，而无论是Claude垄断的最终解释权还是进行维权存在巨大的时间成本和法律不确定性。本次Anthropic封杀的不确定性是萦绕在所有中资企业的达摩克利斯之剑。

这也意味着，Anthropic的封禁，不仅仅给了国产大模型企业搭台展示的机会，也让不少境内的开发者、海外的中资企业甚至海外开发者重新审视自己的技术路线。

月之暗面的“绝地反击”

就在今年年初，月之暗面还一度陷入其被DeepSeek夺走光环的“至暗时刻”。但是半年多之后再看，面对DeepSeek、互联网大厂们和小龙们的高强度竞争，Kimi还是在大幅缩减投放的情况下守住了用户规模。

这离不开其在今年7月甩出的“王炸”——Kimi K2，以及这背后一次深刻的路径变革。

今年3月，金沙江创投朱啸虎曾公开表示，“杨植麟做科研是可以的，但我不知道他怎么商业化。月之暗面在国内大模型上是领先的，但长远看，还是要证明自己价值，至少能追上美国开源。如果能超过开源，团队就真的有价值了”。

这番来自顶级投资人的公开质疑，几乎为月之暗面的前景画上了一个巨大的问号，也精准地预言了其后几个月必须跨越的几座大山。

而除了DeepSeek的带来的行业冲击，2025年AI赛道也迎来了更强的竞争格局，腾讯高调入局靠微信生态给元宝开路，阿里将Qwen模型植入夸克、钉钉等入口蚕食市场，而字节的豆包则一如既往地稳定通过抖音引流+大幅买量，每个巨头都占据了自己的一块流量入口。

今年的AI竞赛除了卷入口，大家还一起卷产品，AI企业在今年发布产品的频率明显上升，昆仑万维更曾在一周内连续发布6款模型。

相比同行频繁发布产品，月之暗面一反常态地低调了起来。这份沉默直到今年7月才被打破——Kimi毫无征兆地上线了最新模型K2。

K2是一款总参数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，其设计精妙，大大降低了部署门槛。K2主打代码和通用智能体能力，完全开源且兼容OpenAI、Anthropic API格式，在发布时就已明确对标Claude。

跑分方面，K2模型达到了开源模型的SOTA成绩并做到了和顶尖闭源模型不相上下的水平，不仅是开源模型中的翘楚，在整个大模型竞争领域也达到了第一梯队的水平。

具体实操领域，K2模型也达到了令用户和行业人士满意的效果。

有多位码农和AI从业者对观察者网表示，放在2025年的视角，AI Coding（AI编程）产品几乎只有2个选择，即采用Anthropic旗下的的Claude3.7/4.0或谷歌旗下的Gemini 2.5 Pro/Gemini Cli，而K2的表现都已经做到了不分上下，甚至在部分案例中表现更优。

即便不是一个推理模型，Kimi也在曾经难倒大模型的常识问题上展示了其进步之后的能力，无论是6.9和6.11谁大还是strawberry有几个字母r这种曾经的“难题”，还是生成183个“哈”字这种专门刁难AI的问题上，K2模型都给出了正确的解答。

仅仅数月之后，Kimi K2的出现便对朱啸虎当初的三个“灵魂拷问”给出了回答：在技术上，K2不仅“追上”，甚至在多个维度上“超过”了美国同期的开源模型，登顶Roo Code开源榜首就是最好的证明；而在商业化上，月之暗面也放弃了过去模糊的C端打赏模式，毅然转向了商业路径更清晰、需求更刚性的高价值、长链路任务赛道。

推出K2并毅然选择开源，标志着月之暗面公司战略的根本性转变。

在去年11月，月之暗面创始人杨植麟曾经解释过为什么Kimi选择大手笔投放。当时他认为Kimi最核心的任务是做好留存和增长，因为技术会不断迭代API价格会不断脚踝斩，但是获客成本只会越来越高。提前砸钱解决好获客问题，不仅仅能打造用户心智，用户带来的数据也能让Kimi实现用得越多越好用的正向循环。

从单纯ChatBot竞争层面考虑，杨植麟的战略没有什么大问题，但随着今年1月底DeepSeek的横空出世，整个市场格局被迅速打乱。

在过去的买量攒用户-用户使用模型-模型继续训练提升的循环模式难以为继后后，Kimi果断转变打法押宝开源，走起了建设生态的道路。

对于选择开源的理由，一位月之暗面的研究员坦言：“开源首先就是为了赚名声，如果是闭源模型，肯定不会有如今的关注和讨论度”。

但是开源的真正目的并不仅限于此，其表示“开源可以借助社区的力量完善技术生态，同时开源意味着更高的技术标准，会倒逼我们做出更好的模型，与AGI的目标一致”。

也就是说一旦一个模型开源，就代表这个模型必须拿出足够通用的能力，使得第三方也能简单验证和复现，而不能靠所谓的特调来粉饰跑分。

这一战略转型，背后也存在商业考量。

对于中国用户来说，让用户为AI聊天进行大规模付费可谓天方夜谭，Chatbot只是一个AI的流量和数据入口。

曾经的打赏用户晒出Kimi会员权益

而在AI生图/视频功能上，Kimi扔出两个灰测产品后再无更新，应该不是战略重心。因此，发力编程是既能发挥长处、商业模式也走得通的选择。

清华姚班学霸、OpenAI研究员姚顺雨在近期访谈中表达了对这个赛道的看好：“我2022年一直在想：做Coding Agent明明是很重要的事，为什么没人做？”

他表示：“Coding（编程）是人与AI连接最好的工具，就像人的手一样，有了手，才能拿起锤子、剪刀这样的生产工具，才能干出各式各样的活儿，所以模型们现在都在卷代码。”

同样清华背景的杨植麟尽管没有公开表态，但是其战略思路可以从过往的发言和经历中窥见一斑。

当2023年大家都在追求通用能力“大而全”时，杨植麟在采访中就明确提到“我们就把 200 万字上下文列为第一优先级，而不是去卷通用榜单。”

Kimi K2模型的设计和开发理念与 Coding Agent 的方向高度契合。

因此在目前很多人追求通用Agent的时代，他选择聚焦Coding垂类反而是一以贯之的思路。

切入这个赛道的另一个核心优势便是国产替代生态位的占据做“中国的Anthropic”，去吃下Claude放弃的这块蛋糕。

Kimi作为纯国产模型，不仅没有合规和备案的问题，作为先入局这个赛道的玩家，一旦能够形成行业生态，那么即便别的开源模型也来内卷，生态带来的沉没成本反而会是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Coding这一战略高地的并非只有月之暗面。事实上，这已成为国内头部大模型厂商的“兵家必争之地”。

以智谱为例，其打法尤为值得关注。作为源自清华、带有浓厚“国家队”色彩的AI企业，外界可能预期其路线会相对稳健保守。

然而，智谱在市场竞争中的姿态却出人意料地激进。其最新推出的“GLM Coding Plan”，志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，新增兼容了Roo Code、Cline、Kilo Code等多种主流AI编程工具，并覆盖了所有主流IDE环境。

这种“广撒网”的平台化战略，叠加最低20元的月付计划和“拼好模”式的拉新优惠，在大模型领域掀起了一场毫不手软的价格战。

这种看似“不计成本”的投入，清晰地表明了智谱的野心：它不仅要在技术上与国际顶尖模型对标，更要在商业上用最接地气的方式，不惜一切代价抢占开发者心智和市场份额。

低价拉新并不代表智谱在技术实力上存在落后，反而代表了国产大模型技术实力普遍已经达到了全球领先的层次。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。

CC-Bench 评测体系下，国产开源模型已经接近持平顶级模型

在GLM-4.5发布后的多个开源评测中，GLM-4.5 也与国际主流模型保持同等竞争力，其中在WebDev Arena中与全球领先模型并列第二，而在SWE-bench Verified性能优于 Gemini-2.5-Pro 和 GPT-4.1。在CC-bench的评测中，智谱和DeepSeek，Kimi K2模型互有胜负，而对于Qwen-Coder则占据一定优势。

值得注意的是，这并不意味着阿里在AI编程领域的掉队，只是说明国内在这个赛道逐渐“内卷”到极致。

就在9月24日，阿里在云栖大会上高调发布了Qwen3-Coder的重磅升级。

对于阿里巴巴这样体量的巨头而言，AI编程这个看似垂直的赛道，却获得了其毫不动摇的战略性投入。其根本原因在于，阿里深知开发者是其“云”业务的基石和命脉。

在云栖大会的技术分享中，通义实验室的算法科学家进一步阐述了他们对AI编程的深刻理解：他们认为，代码是人类与数字世界交互的核心工具，而AI编程因其“可验证”的特性，将是率先实现通用人工智能（AGI）的领域 。基于此判断，阿里将AI编程的进化清晰地划分为三个阶段：从最初的代码补全，到现在的代码助手，最终迈向终极目标——能像人类工程师一样自主完成复杂任务的“自主编程智能体（Agent）” 。

为了实现这一终极目标，阿里的技术路线也异常清晰：首先，在预训练阶段就用海量、高浓度的代码数据（高达7.5万亿Tokens）为模型注入强大的代码“记忆”；其次，将超长上下文视为关键，确保模型能处理整个代码仓库；最后，通过反馈学习（Reinforcement Learning）模仿人类从调试报错中学习的过程，不断提升模型上限。这一切的背后，是阿里基于阿里云自建的、能瞬间拉起成千上万个虚拟环境的庞大训练基础设施，为AI智能体的进化提供了“罗马斗兽场” 。

因此，Qwen3-Coder的升级——更快的推理、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。其开源后在OpenRouter平台调用量激增1474%，也证明了这一策略的成功 。

同样在云栖大会上发布的Qwen3-Max，作为阿里最新的闭源旗舰模型，更是在解决真实世界问题的SWE-Bench测试中斩获高分。这清晰地展示了阿里的“组合拳”：用顶级的开源模型吸引最广泛的开发者，用最强的闭源模型服务最高价值的企业客户，将AI编程的投入，最终转化成整个云帝国的增长引擎。

无论是程序员简化重复工作的刚性需求还是未来低代码甚至无代码时代涌现的大量编程需求，都指向了同一个未来：编程（Coding）正在成为AI时代的“通用语言”。布局编程赛道，与其说是选择了一个垂类，不如说是选择成为下一代AI原生应用的基础设施和操作系统，这是一个赢家通吃的战略高地。

历史性机遇，也是历史级挑战

Anthropic的禁令，无意中为中国AI技术的发展创造了一个历史性机遇。

然而，打赢这场漂亮的反击战，或许只是万里长征的第一步。所有玩家前方的道路并非一片坦途，而是布满了更加残酷的“焦土战争”。

第一个挑战，是“从惊艳到稳定”的基建鸿沟，这在To B市场是生死线。在Kimi K2上线初期，访问激增曾导致服务器卡顿、延迟。这对于C端用户或许可以容忍，但对于企业级服务而言则是致命缺陷。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——无论是财大气粗的互联网大厂，还是同样凶猛的智谱等“小龙”——都在虎视眈眈。每家企业都必须证明，自己不仅能产出“王炸”，更能提供如水电煤一般可靠的基础设施服务，而这背后是对供应链、工程能力和巨额资本的极限考验。

第二个挑战，是开源之后的商业化道路远比想象的更凶险。以月之暗面、智谱、DeepSeek为代表的开源路线玩家，赢得了声誉和生态的入场券，但也等于将自己最锋利的武器“公之于众”。

对于商业化而言，这意味着一场残酷的“左右手互搏”。这些开源模型公司官方提供的API服务，不仅要面对直接竞争对手的“一折”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、它们自己的开源模型。 阿里云、腾讯云们完全可以将任何一个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，在Kimi K2发布后，不仅海外平台各大AI和云平台都部署上线了该模型，Perplexity CEO在社交媒体表示，基于K2的良好表现，公司后续可能会利用其进行后训练。

因此，所有开源玩家都必须以比所有“搭便车者”更快的速度，建立起围绕官方API、Agent功能等增值服务的足够深的护城河——无论是极致的性能优化、独有的功能，还是强大的解决方案生态。否则，模型的先进，最终可能只是为他人做了嫁衣，自己陷入“叫好不叫座”的商业化泥潭。

而不同于背靠幻方量化且备受关注、可以持续烧钱的DeepSeek，或是拥有强大云业务输血的互联网巨头，多数AI独角兽公司无论是从自身造血还是对投资人负责的角度，实际上都不允许它们无止境地为生态投入。 在技术信仰和商业现实之间找到平衡点，是摆在这些明星创业公司面前最严峻的考验。

尽管如此，在Claude禁令带来的窗口期中，无论是AI独角兽自身、它们的投资人们，还是亟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。国产大模型的集体崛起，至少证明了中国AI力量拥有在关键时刻拿出“王炸级”产品的能力。但这盏在长征路上点亮的指路灯能否持续燃烧，最终取决于中国的AI玩家们能否在技术之外，打赢一场关于稳定、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抢得了先手，但阿里不计代价的投入、智谱的步步紧逼同样不容小觑。中国AI的“王座”仍然虚位以待，真正的王者，将在技术、生态与商业的残酷“铁人三项”中诞生。