腾讯、阿里、字节的两场仗：补Coding旧账，赌Work未来

2026.08.06 文｜数智前线 赵艳秋 编辑｜牛慧 2024年10月，美国AI编码创业公司Bolt.new按下上线键。四周后，它的年化收入冲到400万美元。Anthropic总裁达里奥激动地致电Bolt的CEO：“你们是我们见过增长最快的客户。”Bolt采用了Anthropic新上线的模型Claude 3.5 Sonnet，把Anthropic的“GPU打满了”。 几乎同一时间，中国一家大厂的AI编程团队“比较清闲，不用加班”。另一家企业接一些定制项目，多个团队开始驻场。另几家大厂正为春晚红包备战，AI coding这场蕴含着丰厚价值的赛道被淹没了。“这里面有很多偶发因素。”一位大厂资深人士总结。 截至今年8月6日，在开发者平台Vercel上，Anthropic占走了token消耗量的24.9%、消费金额的71.8%；5月年化收入已达470亿美元，Cursor超40亿美元。阿里、腾讯、字节则没有一家披露过coding产品营收。 差距是多方面因素造成的。2025年中期是一道分割线，在此之前，三股力量同时拉开了中美Vibe Coding的距离——战略赌注、商业模式和数据飞轮。中国企业用了近三年时间回味过来，并加速了节奏。Anthropic从成立第一天押注了“看起来只是垂直小市场”的编程，正在成为当下AI最大的价值点。而现在，战场已经从coding扩展到work，从3000万程序员扩展到10亿知识工作者。 01 Vibe Coding方向差异 “我一定要纠正你的观点，不是说国内Coding不行，是Claude太厉害了，国内也行。”一位大厂资深人士告诉数智前线，国内发展瓶颈在于算力。“Anthropic拥有的GPU卡，比国内所有厂商加起来还都多。”但国内产业界也有另一种声音，认为差距是从底层创新就开始的。 在2025年中期之前，字节、阿里、腾讯、智谱、百度以OpenAI为主要对标系。“追通用能力、文生图、文生视频，C端、B端，OpenAI做什么我们就做什么。"智谱一位人士说，彼时OpenAI估值3000亿美元，“相比之下，编程看起来只是垂直的小市场。”Deepseek第一代模型是coding，后面也转换了方向。 而2026年7月Anthropic发布的口述史《The Making of Claude Code》揭示，公司成立之初就把Coding当作战略方向，2021年第一款产品是VS Code编程助手；值得关注的是，2022年初，Anthropic强化学习团队就已搭建平台，训练能自主完成软件任务的模型，他们认为“通往AGI的路径，很可能要经过大规模自动化软件工程”；2023年到2024年间，内部工具“clide”已经形成，这款“简陋”的产品，是Claude Code原型，定义了今天所有coding CLI的形态。 智源研究院理事长黄铁军告诉数智前线，Anthropic训练模型时，代码token占了4.2T（万亿），超过总量三分之一，其中约一半来自商业软件代码。“我认为所有搞大语言模型的企业，一开始都重视代码，但程度不同。”他直言，“值得反思的是，数字世界对我们影响往往被低估了。现代社会运行在电网上，电网上是一张信息网络，我们很多信息系统不都是计算机代码吗？OpenAI也一样后悔这块没够重视，被反超了。” 除了押宝方向外，在商业模式上，国内外差异更大。早在2024年，中国首批大模型企业已收到了“coding能卖钱”的信号。百度智能云人士告诉数智前线，在当年招采记录中，代码类AI应用成交金额和数量都很靠前，四大需求行业是金融、泛科技互联网、传统软件和制造业。科大讯飞董事长刘庆峰也提及，金融客户大量使用模型代码能力。 但这些项目很大一部分是定制开发、驻场服务。这也造成阿里通义灵码既做标准产品还承接定制开发，投入很高，收益有限；智谱2024年扩张政企项目团队，堆人做项目。定制化被认为是一件苦活累活、增长有明显天花板。没有漂亮的增长曲线，在大厂内就无法竞争资源。一位大厂Coding研发人士向数智前线回忆，当时团队数十人，“比较清闲”。 而海外，此时增长曲线已经跑出来了。“从2024年中开始，Coding赛道开始火爆。Lovable、Boit.new、Github copilot的年化收入都是以亿美元为单位的，而且不是一家，是十来家。”专注AI编程的创企蔻町科技CTO陈秋武曾告诉数智前线。 这些高速增长起来的企业采用了订阅的MaaS收入，产品与模型能力直接相关，定制化项目则有更多额外工作，可以提升效果体验。而中国大厂要到2025年中和2026年之后才全面转向大规模MaaS服务，并从免费获客转向商业收费。 在商业模式差异之外，Anthropic在此阶段也已经开始了模型、产品和数据的闭环飞轮，这是拉开模型差距的核心原因。 “现在模型训练能力、方法已经不是瓶颈了，可能就是算力和时间问题。”华为云coding产品“码道”人士告诉数智前线，“这个时间，核心是数据飞轮。” Anthropic Claude code是一系列前沿探索的综合结果。2024年9月，Claude code灵魂人物Boris Cherny加入后，同事曾拒绝了他提交的手写代码，理由是“你应该试试公司代码工具clide。”之后，当Anthropic推出tool use后，Boris给模型一个工具做实验，问“我现在正在听什么音乐”，模型自己写了AppleScript查询播放器，一次成功。这个实验让Boris确立了“模型应该作为行动主体，人类给它各种工具，允许它读取、编写和运行程序，不要过早把它限制在一套固定工作流里”。这最终演化为Claude Code。2024年下半年，一系列在Claude模型上的AI编程工具迅速走红，于是Anthropic内部两周冲刺拿出产品。 2025年2月，Claude Code随3.7 Sonnet发布。“Anthropic通过Claude Code与用户签协议，收集数据——开发者输入的指令、测试做什么、代码评审关注什么，这些数据不断训练它的模型。”华为云码道人士进一步举例，实际上2026年推出的GLM5.1编码能力跟Claude Code基本相当，现在更关键的是推理、调度工具和项目框架理解能力，而这些软件工程数据在GitHub上根本没有。 大厂自己的代码仓也补不上这个缺口。“大厂里的代码数量并不是特别丰富，质量参差不齐，很多都是日积月累的‘屎山代码’。”一位大厂人士说。这也是为什么2025年底姚顺雨加入腾讯后，提议搭建一套集团层面的强化学习基础设施，把真实业务产生的数据回流给混元，目标是建立数据飞轮。 2025年年中之前，中国Vibe Coding经历了一段迷茫与沉寂期。百模大战中的小虎们，面临“只有大厂养得起基础模型”的困惑，纷纷缩减模型训练，去搞应用。大厂中负责coding项目的人士，方向虽然看得很准，但面临资源争取问题。 2025年1月，通义灵码负责人丁宇曾向数智前线“剧透”下一阶段努力的方向——自主编程、“一人公司”、“20个程序员带10个AI程序员”。只是集团层面，2025年最大的AI竞争战场是模型开源和“通用助手入口之争”，豆包、元宝、千问的比拼如火如荼，coding这件事被淹没了。 真正的转身要等到2025年年中之后，海外Cursor、Claude Code等年化收入数据高企，大厂管理层开始更加关注coding。在阿里，丁宇从集团内多团队抽调人手，对标Cursor封闭开发数月，于8月推出Qoder，并于当月云栖大会上亮相。 02 追赶与分化 2025年转折来得猝不及防，DeepSeek推出R1，给整个行业带来强烈冲击。图灵智能研究院院长，北京智源人工智能研究院创始副院长刘江回忆，之前大家或多或少有些懈怠，但Deepseek让大家看到模型训练的价值。 “唐杰发了内部信说，大意是很遗憾不是我们做出来的，但同时重燃希望。”一位智谱人士回忆。唐杰后来复盘说，他原本预判大模型会替代搜索，但现实是谷歌用AI把自己的搜索革命了；DeepSeek R1出现后，“这个范式基本到头了，剩下更多是工程和技术问题”。团队争论了很多个晚上，最终决定把精力押注在Coding和Agent上。 几乎同时，两公里外的月之暗面也在做出选择。在与豆包的投流大战中挫败后，Kimi停止在产品上大规模投放，把资源收缩回模型，计划做国内第一个万亿参数模型。杨植麟当时说，“创业公司必须有自己的bet（赌注），这是避免与对手陷入消耗战的现实选择。” 但两家公司的路径又有些不同。一位智谱人士回忆，当时公司商业上体感还是疯狂做政府外包项目，因为上市需要现金流。智谱在2025年7月发布了GLM-4.5，把Coding、Agentic、Reasoning整合在一起，提出“ARC”，这个词后来在圈内流行。 智谱也抓住了一个窗口：2025年9月Anthropic停止服务中国用户，它第一时间推出迁移计划，Coding Plan20元/月，是Claude Pro的1/7。到12月，媒体报道其ARR突破1亿元，这样，MaaS服务的势头就出来了。2026年3月业绩电话会上，CEO张鹏首次明确提出对标“Anthropic”。 Kimi更侧重在模型层。就在今年K3发布前一个月，杨植麟判断，编程场景占token消耗量的九成以上，“底层模型还有非常多新的变量”。他提到了团队训练新一代模型的一些创新，如用MuonClip替代2014年提出的Adam优化器，用线性注意力替代2017年提出的Attention架构，用注意力残差替代残差连接。“接下来的2到3年，底层技术都会被重新改写一遍，将有更多创新架构出现。” 此前，2026年2月Anthropic指控月之暗面通过数百个虚假账号蒸馏数据，但多名外部研究者认为，2.8万亿参数的K3，其大幅进步不可能仅靠蒸馏，关键仍是模型规模、强化学习和工程能力。 据Stripe数据，2026年1月，Kimi的K2.5发布后ARR突破1亿美元，是“六小虎”里第一个。这笔钱是从coding来的。今年3月Cursor发布Composer 2，不到24小时就被开发者发现底层基于Kimi K2.5开源模型训练而来。第三方行业信息显示，K3上线后API日销售额相比发布前至少提升6倍。 大厂在同一时期也有动作。在2025年8月云栖大会上，Qoder、通义灵码，甚至淘天小团队都展示了vibe coding产品。9月，腾讯发布CodeBuddy。字节则在2025年底发布Trae企业版，“并获得了数千坐席的大客户”。TRAE个人版用户量在国内最多，6月数字约为800万。 那是大厂在2025年离coding最近的一段时间，但这个赛道有些“窄”。进入秋冬，大厂的注意力被另一件事夺走了——争夺AI对话助手市场。这一赛道被认为是AI时代新流量入口，DeepSeek、腾讯元宝、字节豆包、阿里千问轮番攻顶。 “在我们内部，要把所有App聚合到千问，这件事情不管是公司内部，还是跨公司去协同都很难，我们和字节都在做同一件事，就看谁跑得快。”一位阿里资深人士告诉数智前线。千问在之后陆续接入淘宝、支付宝、高德、飞猪，而豆包则与抖音有更多协同。 2025年底，字节拿下春晚合作，腾讯准备了10亿元现金红包通过元宝发放，阿里投入30亿元通过千问App送奶茶，百度5亿红包推文心助手。大厂入口之争白热化，coding的关注力被掩盖。 “在这一轮coding战争中，中美大厂似乎都不太行。”一位人工智能人士观察，谷歌不缺模型、不缺算力、不缺人、不缺代码库，coding产品同样不强。大厂旗舰模型要同时对chat、搜索、多模态、行业。。。。。。编程只是其中一格；内部团队竞争，分散了资源；不能像初创企业那样All in，商业定位顾及面更多。。。。。。某种程度上这是多组约束的结果。 过去人们认为，只有大厂才训得起基础模型。2026 年，智谱和月之暗面证明了，创业企业可以下赌注，在模型上冲到全球前沿，并继续追逐AGI的前沿。而大厂采用了多模型策略，迅速将自研模型、智谱、Kimi的开源模型变成coding plan、云收入和各类产品。“大厂目前的情况是谁手上有卡，谁就能迅速将coding变现。”一位资深人士说。 在海外，Cursor等企业也拿走了Kimi的开源模型权重，补上自己Harness的真实反馈，做成coding产品，最后成果归Cursor。 为此，模型创业公司也在考虑扩大变现。杨植麟称，越来越多模型公司都在做第一方Agent产品，以Anthropic的Claude为例，它并不是在所有维度都极致强调长推理，但依靠Agent和Coding产品，拿到了非常强的产品效果。业界看到，Kimi一方面开放API、适配第三方Coding工具，另一方面推出Kimi CLI和Coding订阅，还有Kimi Work这类第一方生产力产品。 2026年后差距还在，但信心已经不同。“Coding追上来不难，你看Kimi追上智谱很快，我相信千问、DeepSeek也都能追上来。”一位阿里云资深人士告诉数智前线，“基模更好之后，我们涉及到的业务场景很丰富，在这些场景里又有那么多高水平工程师，用应用场景的数据，很快会把coding赶上。”“现在我们也在训code模型，以字节的风格很快就能卷上来。”一位TRAE人士说。 “从Coding上看，中国模型对比硅谷有一定差距，如果只用国内模型，它一定没有像Claude Opus这样的能力，这是现实。”腾讯云副总裁、CodeBuddy & WorkBuddy负责人刘毅对数智前线坦承，但他明确表示，从2025年年中开始，产品功能上“已经没什么差距了”。他们的评测显示，CodeBuddy整个harness工程在SWE-bench测试中的得分“不会比Openclaw项目低”。 “只要把产品做好，把用户场景做好，把用户和企业业务流程链接好，就能一步步解决真实问题。”战场因此往前移了一步，中国企业已经开始从coding走向work。 03 从coding到work的争夺 今年3月，腾讯WorkBuddy公测。三个多月后，数智前线问它的第一行代码作者、也是第一任产品经理汪晟杰：CodeBuddy和WorkBuddy谁的价值更大？ CodeBuddy是腾讯3年前开发的AI编程工具，WorkBuddy则是面向不写代码的知识工作者。“要看人群。”他说。追问“长远来讲是不是WorkBuddy用的人更多？”他的回答是“不一定，开发同学肯定还是用codebuddy。” 一位腾讯人士告诉数智前线，现阶段coding产品更挣钱，很多企业还在试用WorkBuddy产品阶段，对于token消耗费用和企业降本、开拓新业务的机会上还在评估之中。 不过，WorkBuddy已经成为腾讯今年最受关注的AI产品。易观分析统计，截至6月底，它在国内PC端AI原生办公智能体市场的月访问量达到2097万，位列第一。 这个用户数据反转的背后，是全球行业在半年内的一次集体转向。2025年2月，Anthropic上线编程工具Claud code，今年1月它又以研究预览形式上线Claud Cowork，面向不写代码的普通职场人。 Kimi杨植麟在今年6月算过一笔账：编程场景占模型token消耗量的九成以上，但全球程序员不过3000万，全球知识工作者超过10亿。“接下来的两三年会是范式的重要突破。”纯写代码的能力会在12个月内达到很高的程度，但再往下，智能体要处理的是“很多数字化任务的端到端执行”。 WorkBuddy的底座是CodeBuddy。腾讯云刘毅解释说，他们先做了两年多代码产品，打磨出一个稳定、可以长时工作的“Coding Agent内核”，然后把这个内核嵌入WorkBuddy。相比之下，很多同行基于OpenClaw开源项目搭建的work产品，“效果出不来”。 汪晟杰介绍，今年1月初，他想做一款对标Claude Cowork的产品，先面向腾讯内部办公人群。他设想是把腾讯文档、邮箱、乐享知识库、ima甚至微信读书、音乐串起来，打通工作和生活场景的孤岛。底层复用了CodeBuddy对Anthropic生态的兼容——插件、Skill，让平台越长越大。 腾讯WorkBuddy的势头，搅动大厂展开了新一轮争夺。7月底到8月初，三家大厂的组织调整几乎同时发生。7月20日，腾讯对标Openclaw产品的QClaw相关团队，调整至云产品六部，与WorkBuddy归入同一管理体系。7月30日，字节飞书产品团队并入豆包，成立新的豆包产品团队。8月3日，阿里千问办公正式公测，由QoderWork、MuleRun、悟空三款产品整合而来，钉钉新任CEO陈宇森统筹。百度在今年初推出DuMate，Kimi推出Kimi Work，360推出纳米Work。 “现在行业里有一种观点，未来有一个通用的入口就OK了，但是产品形态还在摸索中。你看Anthropic有Claude Code，也有CoWork，这两个产品长在一个桌面端上。”百度DuMate产品总架构师李景秋对数智前线分析。而OpenAI也类似，Work与Codex两个产品，长在一个桌面端上。 中国大厂也在进行新一轮产品布局。腾讯一手CodeBuddy，一手WorkBuddy；百度编程有Comate，办公有DuMate。阿里的Qoder是个全家桶，现在QoderWork从全家桶中拆分出来，与悟空、MuleRun 一起，合并进千问办公QwenWork。Qoder（编码）等仍是独立产品。 字节仍保留了多渠道，豆包与飞书产品合并新豆包产品体系，还有编程体系的Trae IDE和它衍生出的Trae Work。一位人士分析，豆包与飞书产品合并，对白领更有亲和力。 “企业一个组织里有不同的人，有开发者，也有了解一些技术知识的产品经理，还有职能部门。有的希望零代码开箱即用，有的是低代码，有一些需要高代码或vibe Coding方式。”今年6月火山引擎总裁谭待告诉数智前线，“未来也许会更多，也许会收敛，这个就随着AI的发展我们来看就好了。” 当下，所有企业都在从coding走向work，这是为什么？ 一位大厂资深人士拆解了这场争夺的底层逻辑。第一，人群基数大。白领数以亿计，场景发散，行政、商务、人事都能用起来，“一旦用起来就回不去了”。第二，白领的粘性远强于程序员。程序员货比三家、快速切换，谁便宜、谁效果好用谁；白领不关注技术细节，建了自己的空间、找到能力后就不走了。第三，也是最关键的——数据。“coding端相对数据不算多，程序员特别注重隐私，会开隐私模式。”但work端不一样，用户会上传100个文件让你帮忙梳理，上传量极大、维度极丰富。在国内大厂生态长期有围栏的环境下，这些数据建立的壁垒长期极有价值。 “一个程序员和一个女白领的消费力不是一个级别。”他进一步补充，“这是大厂喜欢的战役。coding对企业市值或许没那么大影响，work一旦打开了，会放大100倍、1000倍。” 其实，Work智能体在企业级怎么变现，所有人都在探索。一位ToB企业人士提出，work类产品的普及是一种员工提效，与企业采购逻辑不同。另一位ToB人士说，模式需要摸索。“飞书里的会议纪要好用了会带来付费，WorkBuddy打通知识库后，可能会带来按存储的知识库收费，过去企业网盘在国内没人认，现在一些产品如飞书，其实就是网盘卖法。” 四年前，Anthropic打响了coding之战，竞争的核心是模型、产品和数据闭环。如今，Work这场仗的规模要比coding大得多，所需的核心能力仍是这三方面，所有企业都已下场。 “我们都在圈用户，让用户快速用起来，表达偏好，把skill沉淀下来，让他们留在我们这里。”一位大厂人士说。