文 | AI 真探社，阿澤 | 作者

正當國內出海企業因 AI 的到來攜手邁入新階段時，美國 AI 獨角獸 Anthropic 的一份公告在全球科技圈投下深水炸彈：即刻起全面禁止 " 中國控股公司 " 使用其旗下包括 Claude 在內的 AI 服務，不論這些公司注冊于中國大陸、新加坡還是硅谷，只要中資持股超 50%，一律關停 API。

這項基于股權結構而非地域的禁令，甚至切斷了通過云端中轉的 " 白手套 " 路徑，被業界視為美國對中國 AI 發展的又一次無預警 " 精準打擊 "。趕巧的是，這就發生在閱兵后的第兩天。Anthropic 此舉是美國 AI 公司首次公開宣布這類限制。依我們 AI 真探社看，僅在企業數字化層面，已然完全印證了高中歷史里那句 " 現代戰爭不再是單純的武力對抗，而是包含了文化、價值觀、信仰等多個層面的沖突。"

技術冷戰：Claude 禁令的來龍去脈

細讀 Anthropic 的公告，不難發現他們給的理由是出于對 " 法律、監管和國家安全風險 " 的考量。他們擔心模型被我們國家用于軍事或情報場景，擔心中資企業通過 " 蒸餾 " 等手法推進自身 AI 或自研大模型研發，并與美國及其盟國科技公司在全球市場競爭。

Anthropic 作為行業巨頭，能發出如此冠冕堂皇的公告，本身就是一件滑稽的事。放眼望去哪怕在貿易戰最激烈的時候，也沒有任何一家如此體量的美國公司能明晃晃地這般措辭。更令人無語的還是 Anthropic 高管坦言，這一決策對公司全球收入會造成數億美元影響，這表明他們寧愿承擔經濟損失，也要限制中國人工智能技術的發展，可謂是演都不演了。

同時我們 AI 真探社也注意到，Anthropic 的政策不僅針對中國，還適用于俄羅斯、伊朗、朝鮮等被美國視為 " 敵對國家 " 的實體：

此外，該禁令完全針對中資企業，這就意味著那些為逃避國內市場監管而在新加坡、硅谷等海外地區設立的出海公司，也將受到技術限制。比如 " 跑路 " 到新加坡的 Manus，其核心也是以 Claude Sonnet 模型為基礎的。這標志著美國對華 AI 技術戰，已從英偉達、AMD 所在的 " 算力層 " 正式邁入 Anthropic 所在的 " 模型層 " 時代。

回歸中國 AI 行業現實，我們在公告之下需要注意的是，Anthropic 表面用防范風險充當理由，真實目的卻是美國政府的技術遏制。國內 AI 技術的迅猛發展已讓美國坐立不安，或許我們真的可以認為，國內大模型比我們想象的要強大。從 ChatGPT 到 DeepSeek，從 Claude 到 GLM，中美在人工智能領域的差距正在以肉眼可見的速度快速縮小。

不難想象在 Anthropic" 破防 " 初期，依賴 Claude 或者說 Anthropic 技術的互聯網大廠、游戲公司和初創企業將首當其沖。Claude 憑借在 STEM 領域的強推理能力、成熟的 API 生態，此前吸引了不少中資企業用戶。從跨境 SaaS 公司優化多語言客服，到游戲企業生成劇情腳本，再到初創 AI 團隊加速原型開發，大多都依賴 Claude 與 Claude Code 的支持。

不少網友表示：" 短時間內要找到替代方案確實壓力山大。" 對于一些企業深度集成 Claude 模型的國際版產品，切換可能導致性能下降，和成本上升，短期內削弱他們的國際競爭力。并且對基于 Claude Code 代碼開發平臺打造的應用而言，這種卡脖子式遏制不僅打亂了中國企業的國際化布局，更是在全球 AI 產業競爭中擠壓中資企業的發展空間。

" 搬家計劃 "：中國 AI 產業供應端的 " 臨時軍演 "

然而所謂 " 一鯨落，萬物生 "。讓 Anthropic 和其背后的美方資本沒想到的是，中國 AI 大模型供應企業的反應如此迅速而給力。24 小時內，整個行業形成了協同作戰的態勢。

首先便是智譜立即推出的 "Claude API 用戶特別搬家計劃 "，宣布全面兼容 Claude 協議，用戶僅需替換 API URL 即可無縫切換至 GLM 模型。這種 " 即插即用 " 的替代方案，讓多數企業避免了 " 技術斷檔 "：

并且提供 " 暢享 " 的 GLM-4.5 模型，其不俗的能力幾乎可以做到無感切換。價格方面，為遷移開發者提供專屬包月套餐，能夠把價格打到 Claude 的 1/7，新用戶贈送 2000 萬 Tokens，還為企業客戶提供更多優惠和 1 對 1 解決方案顧問服務。

同為基模五強的 Kimi 和 DeepSeek 皆趁機發布全新模型，其中 Kimi 還兼容 Claude Code，為代碼開發用戶提供更多便利，也做好了 API 遷移準備。

大廠里最先響應的便是以低價供應而著稱的火山引擎，并且一次性推出了兩套方案：

針對已經使用 Claude Code 開放的產品，現在 Claude Code 已經接入火山方舟上的模型，包括豆包大模型 1.6。同時，火山引擎也鼓勵更多的開發者從 Claude Code 平臺轉移到 TRAE 平臺，由此推出第二套方案，即 TRAE+ 火山方舟。TRAE 完全支持所有 MCP 協議，平滑遷移體驗確保開發者在保持原有的工作流程的同時，還享受更加可靠的本地化服務。

還有商湯科技，日日新大模型在事發第二天便宣布要豪擲 5000 萬 Tokens 的免費體驗額度，并為遷移用戶配備專屬技術顧問。同時商湯小浣熊針對用戶對高質量編程和 Agent 工具的需求，還將提供價值達 30 萬元的會員權益。還有包括阿里云百煉和百度千帆，均宣布為用戶提供最具性價比的中國大模型替代方案。這種快速響應能力體現了中國 AI 產業日益成熟的生態體系和技術自信。

面對技術強權，中國的各生態行業都早已不是第一次面對。僅在 AI 行業，從前兩年的芯片禁令，到年初的算力禁令，都讓人印象深刻。但是兩輪封鎖下來，西方還沒認識到中國所擁有的，世界上最豐富的 AI 應用場景、最龐大的數據資源和最完整的產業鏈條——是任何國家無法封鎖的優勢。就像算力禁令時期，連黃仁俊本人都親口承認華為昇騰算力已部分超越英偉達水平一樣，在 " 模型層 "，技術兼容只是起點，性能超越方為追求。

當前國產大模型實力已顯著提升。全球各類大模型性能排行榜單上，多數席位被中國模型占據。DeepSeek R1 以 6710 億參數規模、深度雙向注意力機制等技術優勢，超越 OpenAI 的 o1 模型登頂，在數學推理、復雜編碼等 Claude 的 " 強項領域 " 實現反超。另根據 SWE-reBench 榜單，智譜 GLM-4.5 模型的編程能力已位居全球第四、國內第一。商湯日日新 V6.5 的多模態推理能力，已經超越 Claude4-Sonnet：

同時在 "Agent 應用層 "，9 月 4 日第三屆全國人工智能應用場景創新挑戰賽，AI Agent 全球專項賽組委會宣布，參賽項目數量已突破 1000 個，成為全球較大規模 AI Agent 賽事。這些參賽項目類型從基座大模型到垂直應用，從虛擬內容創作到物理世界連接，呈現出前所未有的多樣性。既有扎堆內卷的領域如出海營銷、內容創作，也有養雞、海洋勘探、仿生電子鼻等新奇方向，更有體現人文關懷的普惠型項目如兒童教育、養老服務和針對自閉癥、殘疾人群體的特殊關愛項目。

Anthropic 拒絕中資企業使用 Claude 及其衍生技術，卻意外地為國內大模型發展掀開了新一輪蓬勃發展的序幕。這場看似嚴峻的挑戰，正在轉化為中國 AI 產業自主創新的歷史機遇。" 搬家計劃 " 毫無疑問可以被當做一場，國產 AI 技術硬實力對外展示的 " 臨時軍演 "，是對技術霸權最有力的回擊。

未來路徑：產業融合的自主創新是必然選擇

" 關鍵核心技術是要不來、買不來、討不來的 "，這一被無數事實驗證的道理如今再次得到深刻印證。前段時間國務院《關于深入實施 " 人工智能 +" 行動的意見》明確提出，到 2027 年新一代智能終端、智能體等應用普及率超 70%，到 2030 年這一比例將提升至超 90%。這一目標意味著未來三年內，AI Agent 將如同當年的移動互聯網一樣，滲透到幾乎所有行業。

當前中國 AI 產業需要突破的不僅是技術瓶頸，更包括生態建設。需要提供持續優秀的工具鏈、文檔和支持體系，才能真正留住開發者群體。比如明明國產 AI Coding 產品已經很不錯了，但還是有這么多的開發者會選擇基于 Claude Code 開發，這本質上是對國內產品的不信任，是對 AI 產業上下游協同和全棧式能力的不信任。

所以像同為大廠的騰訊，就沒有選擇直接參與 " 搬家計劃 "，而是選擇另辟蹊徑，通過推出 Claude Code 的平替，來從生態建設層面 " 曲線救國 "。其核心產品是騰訊于 9 月 9 日正式推出的自研 AI CLI 工具 CodeBuddy Code，該產品之所以被稱之為 " 騰訊版 Claude Code"，是因為 CodeBuddy Code 作為面向專業開發者的命令行 AI 編程助手，擁有支持用自然語言驅動整個開發運維生命周期，包括需求理解、代碼生成、分支管理、提交信息等。支持通過 npm 一鍵安裝，這些功能都幾乎對標 Claude Code

甚至在核心能力方面，CodeBuddy Code 擁有自然語言開發、自動化流程、自我開發能力（如騰訊工程師演示的用 CodeBuddy Code 開發 CodeBuddy Code），并且對多模型的支持也有了新的突破。同時，CodeBuddy Code 已成為業內首個同時支持插件、IDE、CLI 三種形態的 AI 編程工具矩陣：

此時再回看 6 月份發布的《騰訊云：2025 年騰訊云出海解決方案手冊白皮書》，主打聚焦社交文娛與跨境電商兩大核心領域，依托騰訊集團 26 年技術積累，構建了覆蓋全球的基礎設施與服務體系，正好對應 " 應用層 " 和 " 基礎層 "，再加騰訊混元大模型的實際能力，騰訊云已然構建起了一套上下游協同的全棧式能力，可謂 AI 生態建設的成熟范例。

這樣的例子還有很多，國內的大廠皆有在布局。甚至于中廠們受限于資金限制，或專注模型、或專注算力、或專注存儲，大家都在自己擅長的領域努力。這背后是由于我們習慣了在不同行業聽到 " 卡脖子 " 這一俗詞，因此從制造業到信息產業，我們已經學會了在任何時候都留一手以備不時之需，而這一手就是 " 自主創新 "。

根據數據顯示，2024 年我國 AI 大模型市場規模超 290 億元，預計 2026 年將突破 700 億元。我國已累計發布大模型數量超過 300 個，其中參數規模超過 10 億的國產大模型達到 100 多個。國產芯片企業也在快速發展。寒武紀 2025 年上半年營業收入 28.81 億元，同比增長 4347.82%。海光信息憑借 "CPU+GPU" 雙輪驅動策略，上半年實現營業收入 91.6 億元，同比增長 52.4%。

我們需要認識到，目前國產 AI 供應能力面臨的主要挑戰在于性價比和軟件生態。硬件追趕只是第一步，軟件生態的完善需要更多時間和資源投入。這也意味著如今的全球科技競爭，早已不是單一產品的較量，而是產業鏈、創新鏈、生態鏈的全面博弈。大模型與產業的深度融合，既是技術革命，是組織和生產關系的深刻變革。未來，基于產業融合的 AI 自主創新就是必然的選擇。隨著更多中資 AI 原生組織的誕生，以及 AI 生態建設的愈發成熟，國內 AI 大模型發展還將會更進一步。