今年3月，腾讯WorkBuddy上线。公测三个多月后，数智前线问它的第一行代码作者、第一任产品经理汪晟杰：CodeBuddy和WorkBuddy谁的价值更大？“要看人群。”他说。追问“长远是不是WorkBuddy用的人更多？”回答是“不一定”。

两个月后，最新数据来了。截至6月底，易观分析统计，WorkBuddy在国内PC端AI原生办公智能体市场月访问量2097万，位列第一，从3月发布当月的885万涨了将近2.4倍。不过从当下收入来看，AI编程更挣钱。

紧接着，三家大厂在两周内同时变阵。7月20日，腾讯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。百度推出DuMate，Kimi推出Kimi Work，360推出纳米Work。

这场仗不是突然打响的。在它背后，是一段被“淹没”的四年。

01两周内变阵

“桌面级办公窗口期正在以月为单位快速关闭。”有分析称，三家大厂挤在两周内进行组织调整不是巧合。

此前，Anthropic在上线Claude Code近一年后，于今年1月推出Claude Cowork，面向不会用命令行的普通职场人——财务、HR、运营、市场。Kimi杨植麟今年6月算过一笔账：编程场景占模型token消耗量九成以上，但全球程序员不过3000万，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。”

WorkBuddy的底座是CodeBuddy——腾讯3年前开发的AI编程工具。腾讯云副总裁、CodeBuddy & WorkBuddy负责人刘毅解释，他们先做了两年多代码产品，打磨出一个“Coding Agent内核”，嵌入WorkBuddy，“诞生第一天就有稳固的底座”。相比之下，很多同行基于开源项目Openclaw搭建的work产品“效果出不来”。

刘毅对差距的判断很坦诚，“中国模型对比硅谷一定有差距，如果只用国内模型，一定没有像Claude Opus这样的能力，这是现实。”但他话锋一转：从2025年年中开始，产品功能上“已经没什么差距了”。CodeBuddy在SWE-bench测试中的得分“不会比开源项目低”。

不过，腾讯人士告诉数智前线，现阶段coding产品更挣钱。很多企业还在办公产品试用阶段，对于高额token消耗费用和企业降本、开拓新业务的价值还在评估之中。

那么为什么所有人都在从AI编程走向AI办公？

一位大厂资深人士拆解了底层逻辑。第一，人群基数大。白领数以亿计，行政、商务、人事都能用，“一旦用起来就回不去了”。第二，粘性强。程序员货比三家、快速切换、谁便宜用谁；白领不关注技术细节，建了自己的空间就不走了。第三，也是最关键的——数据。程序员做事窄，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，维度极丰富。在国内大厂有生态围栏的环境下，这些数据壁垒长期极有价值。

“一个程序员和一个女白领的消费力不是一个级别。这是大厂喜欢的战役，work一旦打开，会放大100倍、1000倍。”

但企业级怎么变现，所有人都在探索。飞书会议纪要好用了带来付费，WorkBuddy打通知识库后可能按存储收费——过去企业网盘在国内没人认，飞书做的其实就是这个卖法。汪晟杰的愿景是让WorkBuddy变成“工作生活的总入口”，硅谷Codex和ChatGPT也在合并，用户习惯了一个AI作为工作入口后，离开工位8小时也会接着用。

这里出现了一个问题。如果Work的底座是Coding Agent，那么上一场Coding战争究竟是谁赢了？答案不是腾讯、阿里或者字节。时间要倒回四年前。

02 被拉开的思念

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 CEO：“你们是我们见过增长最快的客户。”Bolt使用了Anthropic新推出的Claude 3.5 Sonnet，暴涨的调用量一度把Anthropic的GPU打满。

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”。另一家企业接了一批定制项目，多个团队开始驻场。还有几家大厂正在准备春节流量大战。AI Coding后来成为大模型最清晰的商业化方向之一，但在那个阶段，它并不是中国大厂最重要的战争。

“这里面有很多偶发因素。”一位大厂资深人士说。

截至今年8月6日，在开发者平台Vercel上，Anthropic占据24.9%的Token消耗量，却拿走71.8%的消费金额。Cursor年化收入已超过40亿美元。相比之下，阿里、腾讯、字节没有一家公开披露Coding产品收入。

2025年中期似乎是一道分割线。在此之前，战略方向、商业模式和数据闭环三股力量拉开了中美的距离。

2025年中期以前，中国大模型公司的主要对标对象是OpenAI。“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。”一位智谱人士回忆。当时OpenAI估值已经达到数千亿美元。相比之下，Coding看起来只是一个垂直小市场。

但Anthropic从很早开始就走了另一条路。2026年7月，Anthropic发布口述史《The Making of Claude Code》。其中披露，早在2021年，公司就开发过VS Code编程助手；2022年初，其强化学习团队开始搭建平台，训练能够自主完成软件工程的模型。他们当时形成了一个判断：通往AGI的路径，很可能要经过大规模自动化软件工程。到2023年至2024年，Anthropic内部已经出现一款名为“clide”的工具。它很简陋，却已经具有后来Claude Code的雏形。

智源研究院理事长黄铁军告诉数智前线，Anthropic训练模型时使用的代码Token达到4.2万亿，占总量三分之一以上，其中大约一半来自商业软件代码。“所有搞大语言模型的企业一开始都重视代码，只是程度不同。”他认为，真正值得反思的是，中国AI产业过去低估了数字世界的重要性。“现代社会运行在电网上，电网上又是一张信息网络。我们这么多信息系统，底层不都是计算机代码吗？”

中国企业很早就发现Coding可以赚钱。百度智能云人士告诉数智前线，2024年的大模型招采中，代码类AI应用的成交金额和数量已经非常靠前，金融、泛科技互联网、传统软件和制造业是主要需求行业。但国内跑出来的主要是另一种生意：定制和驻场。阿里通义灵码既做标准产品，也承接定制开发；智谱一度扩张政企项目团队，大量人员投入项目交付。这种模式可以获得收入，却很难产生指数级增长。“定制是一件苦活累活，增长有明显天花板。”一位大厂人士说，没有漂亮的增长曲线，在大厂内部就争不到资源。

海外的另一条曲线却已经跑了出来。“从2024年中开始，Coding赛道开始火爆。”专注AI编程的蔻町科技CTO陈秋武告诉数智前线，“Lovable、Bolt.new、GitHub Copilot的年化收入都是亿美元级，而且不是一家，是十来家。”它们主要采用标准化订阅和MaaS模式。模型能力每提高一点，就可以通过更多用户、更高调用量直接转化成收入。

但比收入更关键的，是数据。

2024年9月，Boris Cherny加入Anthropic。刚入职时，他的手写代码提交被同事拒绝，理由是：“你应该试试公司的代码工具clide。”不久后，Anthropic上线Tool Use。Boris做了一个实验：给模型一个工具，然后问，“我现在正在听什么音乐？”模型自己编写AppleScript，查询播放器，一次成功。这个小实验让他意识到，模型不应该被限制在固定工作流里。人类只需要给它目标和工具，让它自己读取、编写、运行程序，并根据结果继续行动。这成为Claude Code最重要的产品思想之一。

2024年下半年，建立在Claude模型上的Coding创业公司迅速增长，Anthropic内部也开始加速。团队用两周冲刺做出产品，2025年2月，Claude Code随Claude 3.7 Sonnet正式发布。Claude Code不仅是模型能力的出口，也是数据入口。它与开发者签署协议，开发者输入什么指令、如何修改代码、测试为什么失败、代码评审关注什么——这些真实的软件工程过程开始源源不断产生。

“现在模型训练能力、方法已经不是最大的瓶颈，核心是数据飞轮。”一位华为云Coding产品码道人士告诉数智前线。GitHub拥有海量代码，却很难告诉模型一个真正的软件工程师是如何工作的。大厂自己的代码仓同样无法完全解决这个问题。

“大厂里的代码数量并不是特别丰富，质量还参差不齐，很多都是日积月累的‘屎山代码’。”一位大厂人士说。

Claude越好，Claude Code用户越多；用户越多，真实软件工程数据越丰富；数据越丰富，又可以继续训练Claude。模型、产品、用户和数据开始互相加速。中国公司则在相当长时间里缺少这个闭环。

更麻烦的是，2025年中国大厂还有一场更重要的战争要打——通用AI助手入口。豆包、元宝、千问轮番争夺用户。到年底，字节拿下春晚合作，腾讯通过元宝投入巨额现金红包，阿里也通过千问App展开大规模市场投入。“在我们内部，要把所有App聚合到千问，这件事不管公司内部还是跨公司协同都很难。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。Coding再次被淹没。

到这个阶段，中美企业的距离已在战略投入、商业模式和数据闭环三大因素综合积累出来。

但2025年，一个变量出现了。DeepSeek R1来了。

03补课，以及下一场战争

“唐杰发了内部信，说很遗憾不是我们做出来的，但同时又重燃希望。”一位智谱人士回忆。

2025年初，DeepSeek R1发布，给整个行业带来强烈冲击。此前大家或多或少有些懈怠，现在重新看到：基础模型仍然存在巨大的创新空间。

智谱和月之暗面几乎同时做出了新的选择。

智谱内部争论了很多个晚上，最终决定把更多资源押向Coding和Agent。“智谱赌对了，市值做到了万亿。”一位字节Trae人士评价。2025年7月，智谱发布GLM-4.5，将Coding、Agentic和Reasoning整合在一起，提出“ARC”。9月，Anthropic停止服务中国用户，智谱迅速推出迁移计划，以低价Coding Plan争夺开发者。到年底，相关MaaS收入开始明显增长。2026年3月业绩电话会上，CEO张鹏首次明确提出对标“Anthropic”。

几乎同时，两公里外的月之暗面也在收缩战线。在与豆包的C端投流大战受挫后，Kimi停止大规模投放，把资源重新集中到底层模型。杨植麟说，创业公司必须拥有自己的“Bet”，否则只能被拖入大厂擅长的消耗战。后来，这个Bet越来越清晰地指向Coding和Agent。

2026年1月，Kimi新模型发布后，ARR迅速突破1亿美元，是“六小虎”里第一个。3月，Cursor发布Composer 2，不到24小时被开发者发现底层使用了Kimi开源模型进行训练。中国模型第一次通过Coding大规模进入全球开发者的真实工作流。

但这里露出一个事实：Kimi出了开源模型，Cursor拿走模型权重，再叠加自己的harness和真实用户反馈，最终最有价值的产品和数据仍然沉淀在Cursor手里。

2025年，大厂的动作也在加大。2025年，阿里从集团内部抽调人手，对标Cursor封闭开发Qoder；腾讯升级CodeBuddy；字节持续投入Trae，并推出企业版。阿里云智能集团资深副总裁刘伟光在一场内部会议上提到，美国大模型最大的调用量来自SaaS，第二大调用量就是Coding。“Coding的价值非常显性，费用客户每年都会花。”

中国大厂开始真正补Coding的课。

但此时行业格局已经发生了变化。过去人们认为，只有大厂才养得起基础模型。到2026年，智谱、月之暗面证明，模型创业公司同样可以通过集中下注冲击全球前沿。而大厂开始采取另一套打法，采用多模型路线，同时使用自研模型、智谱、Kimi等开源模型，再利用算力、云服务、企业客户和产品渠道迅速变现。“大厂现在是谁手上有卡，谁就能迅速把Coding变现。”一位资深人士说。

模型创业公司也意识到了另一个危险。如果只提供开源模型，别人拿走权重，叠加自己的harness和用户反馈，最终最有价值的数据仍然沉淀在别人手里。因此，越来越多模型公司开始做第一方Agent。Kimi推出CLI、Coding订阅和Kimi Work；智谱不断强化Coding Plan；Anthropic则从Claude Code继续向Claude Cowork扩展。模型公司、Coding产品公司和互联网大厂，正在向同一个位置靠拢。

到了2026年，中国公司对Coding的判断已经与两年前完全不同。

“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，大厂有这么多业务场景，又有那么多高水平工程师，用这些应用场景的数据，很快会把Coding赶上。”一位Trae人士说：“现在我们也在训Code模型，以字节的风格，很快就能卷上来。”

2024年，中国企业开始看到美国coding市场的兴起；2025年，他们开始研究Claude Code为什么能够挣钱，追加资源开发产品；到了2026年，当Coding Agent已经能够读文件、调用工具、运行程序、连续工作几个小时、自我演进，大厂看到了程序员背后的10亿知识工作者。

于是，战场突然扩大了。腾讯把CodeBuddy的内核装进WorkBuddy；阿里把QoderWork等产品整合进千问办公；字节一边保留Trae体系，一边重组豆包与飞书；Kimi从Coding继续走向Kimi Work。

上一场Coding战争，中国企业慢了几拍，错过了收入、模型、产品与数据飞轮最早转动的两年。这一场Work战争才刚刚开始，商业模式甚至还没有被证明。但没有人愿意再等了。（联系作者可加微信：helloabc7，注明公司与职位）