阿里雲，理想主義者贏得藍海_風聞

文 |楊珏、唐曉園

編輯|唐曉園

視覺設計：星船知造

正文共計：5323字

為什麼我們判斷阿里雲會贏得人工智能編程（AI coding）的大藍海？

這片藍海的寬度，由人工智能編程行業本身的邊界閾值決定。它的深度，則要用人工智能編程所重構的巨大下游市場測量。比如經由AI coding生成的AI智能體，就是一個千億級的水下大市場。

而阿里雲會最終勝出的原因很簡單——

**1）**從技術擴散規律與商業運營的角度看，開源大模型能更快實現“使用人數激增\對市場需求和用户反饋更快調整適應——大模型能力迭代——使用人數再增長”的正循環。

2）不方便使用海外編程工具的情況下，越來越多的中國開發者終究會投入一款能力在線、可靠方便的AI編程模型。一個巨大的國內市場將為阿里雲的人工智能編程“託底”。

它將最終憑藉不斷滾動進化的模型加速度，贏得AI的藍海。

一切只是時間問題。

01 天下苦Claude久矣

全球範圍內的開發者們有個痛點，Claude雖好，但不便。

作為一款人工智能編程工具——美國企業Anthropic 的Claude 4，在全球範圍內也有不少槽點。

Claude 4資深用户（Reddit ID 名為mashupguy 72），以一封《致Anthropic的公開信：放棄平台前的最後呼籲》，直指Claude Code三大問題——

●運行不穩定，用着用着就顯示服務中斷；

●API超時執行能力差，連文件都能搞混；

●溝通機制弱，對開發者的訴求，Anthropic遲遲給不到回應；

mashupguy 72購買的還是Claude最高價位的訂閲服務，並非預覽版或測試版。貼文一發，引來更多開發者的聲援 Claude 4還被諷刺，“200美元/月就是割韭菜”。

**當然，這場全球範圍內對Claude的追討，沒有多少聲音來自中國。**在Anthropic公司更新的服務區域政策名單裏，“中國（大陸）”的名字是不存在的。

中國用户要用上這款AI編碼模型，要麼通過API中轉、要麼改變網絡環境配置（翻牆），總之得比海外用户多繞半截路。

全球開發者都盼着一個更完美的“Claude”。

不是跑到Claude code上直接要求Anthropic完全開源，就是跑到GitHub上找素材手搓一個粗糙的“開源版”。

但還沒等Anthropic想通，一個比肩Claude的開源模型出現了。

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阿里雲直接把大家理想中的編程大模型做出來了。

7月23日發佈的阿里開源全新的通義千問AI編程大模型Qwen3-Coder，性能強於所有開源模型。和Claude 4一對比，也僅有個別參數稍稍遜色，實際體驗中，性能完全不輸於Claude 和 GPT4.1 等閉源模型

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藉助Qwen3-Coder，新人程序員一天也能完成資深程序員一週的工作，生成一個品牌官網最快只需5分鐘。

説來也有趣，Anthropic把中國（大陸）排除在可使用的地區之外，最後卻還是來自中國的科技企業做到了Anthropic沒做到的，直接就把大家理想中的大模型給開源了。

但阿里雲Qwen3-Coder所指向的，不僅僅是解決開發者痛點單一維度——而是一家懷着“讓全社會共享科技紅利”願景的企業，才能踩中了廣袤的AI藍海。

02 窄門即藍海

一方面，人工智能編程（AI coding）本身就是一片潛力海域，市場需求明確、收入模式清晰、資本觸角已經冒頭。

同時，作為技術上游，AI coding有着變革各行各業的可能性。未來所有行業都能用AI再做一遍的前提，就是先掌握AI編程。它意味着，這片海域的潛力空間和增長速度會遠超人們今天的想象。

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先看目前“已知的”藍海有多大。

美國編程公司Cursor已經擁有超36萬付費用户，年度經常性收入（ARR）增長超過了5億美元。

阿里-通義靈碼：插件下載量突破2000萬，代碼累計生成超30億行；

Cursor：採用了GPT-4 Turbo和Claude 3.7Max，年度經常性收入（ARR）增長超過5億美元，付費用户超36萬；

Claude Code：截至7於6日，已吸引到11.5萬名開發者；

**資本也沒錯過這場盛宴。**Cursor今年完成了9億美元融資，估值接近100億美元。谷歌作價24億美元，收購了去年12月才上線的Windsurf。

自研或收購，蓄勢待發的人工智能企業都在靜候這一輪市場饋贈。根據研究機構Vision Research Reports預測，8年後，全球人工智能編碼（AI Coding）市場將突破200億美元。

再看“未知的”藍海潛力。

在整條AI產業鏈上，編程能力是AI技術的“元能力”。它既是制約AI技術的瓶頸，也是撬動生態主導權的槓桿。作為技術上游，屬於“AI的AI”

從技術層面上來説，人工智能編程能自主生成更優的代碼，實現AI設計AI的自主進化。

從應用層面上來説，人工智能編程是AI 智能體（Agent）爆發的基礎。

開發一個智能體，看似你只是説了一句“幫我開發一個智能客服AI Agent，目標是在5分鐘內準確回答80%的常見客户諮詢”。其實當你點擊發送的那一刻，人工智能編程（AI coding）就像一羣瞬間集結成的工程師，開始針對你的需求藍圖，從打地基開始施工。

如果要給下一代工業革命尋找一個意象， Agent也是最合適的選擇。

綜合公開數據看，2024年中國AI Agent市場規模預計達1473億元，企業滲透率不足5%。但預計到2028年，市場規模將突破3.3萬億元，年複合增長率高**。**

人工智能編程就是催生Agent這一萬億市場的關鍵。

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更多人工智能編程的下游已經開始展露潛力。

餐飲業已經表現出了適用性，一些外賣企業支持餐廳經理通過對話生成報表。到2030年，一個運營小白只需要説一句“把昨天的銷售漏斗可視化並找出原因”，AI coding就將在極短時間內生成一張具體的經營報表。

餐飲、智慧家居、醫療、工業製造，AI coding具備改變各行各業底層邏輯的潛力，其中所存在的市場機會，會是一個比人工智能編程行業本身，更具有想象力的藍海。

source：餘杭交通

**這片藍海，阿里雲已經先一步踩中了，而且一定會跑到第一。**我們這麼説，是有理由的——

相對閉源而言，開源是“窄門”——開源大模型要比閉源的大模型多一層商業上的損失和讓利。**但穿過“窄門”，**就能比閉源大模型更快實現“使用人數激增\對市場需求和用户反饋更快速調整適應——大模型能力迭代——使用人數再增長”的正循環。

目前看，阿里雲所承擔的商業“讓利”，可能是所有開源大模型中程度最大的。

以市面上最先進的閉源AI編程大模型Claude 4為例，Claude 4訂閲版本最低價格是200美元/年，約合16.67美元/月。

結合阿里千問系列編程模型全球2000萬次的下載量，粗略估算，單在編程模型上，哪怕按照一半的下載量，阿里雲也已經讓利了上億美元。

開源的Qwen3-Coder，更可以免費下載商用。

這相當於工業革命時期，把珍妮紡織機的圖紙直接公開，每個人都能按照這張圖紙生產、改造機器。

因此Qwen3-Coder必然是最有利於推廣普及的。阿里雲的千問系列編程模型的全球下載量就突破了2000萬次，通義靈碼也累計生成了超30億行代碼，降低了普通人入門編程的門檻，是國內最受歡迎的輔助編程工具。

生產圖紙的公之於眾，也意味着每個人拿到手都可以改改配方，把這台機器優化地最省力。目前，全球範圍內開源社區中通義千問的衍生模型數量已突破14萬，全球下載量突破4億，是全球第一開源模型。

**用的越多越好用，越好用用的越多，是大模型的規律。**阿里雲通義千問大模型，天然會吸引到更多的開發者，帶動這一正循環飛輪。

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下一個問題。飛輪起來後，是開源的Qwen3-Coder，還是閉源的Claude 4，能在藍海市場第一個衝線？

答案還是Qwen3-Coder。

Qwen3-Coder在基礎模型能力上已經和Claude 4站在了同一起跑線上。在執行任務時，Qwen3-Coder能調用的工具數量也比Claude多了幾倍。

相當於兩者的起跑姿勢、初始速度都差不多，誰能最先衝線，關鍵在加速度。

也就是模型的進化速度。

Qwen3-Coder的最大優勢，即在於當模型的基礎能力不相上下時，更多開發者都會選擇免費、低成本使用的Qwen3-Coder。

還是那句老話，人多，力量就大。倍數級的模型使用者助推之下，Qwen3-Coder無疑擁有領先的加速度。

穿過窄門，是走向藍海的通途。

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Qwen3-Coder還有另一個Claude 4無法比擬的優勢——

一片巨大的市場將為其“託底”。

不誇張的説，Qwen3-Coder的出現，對大多數中國開發者而言，是具有跨時代意義的。

如開頭所説，中國開發者要用上Claude 4，“怎麼都得多繞半截路”。

Qwen3-Coder已經至少為國內開發者解決了兩個最大的問題。

**一是剛需痛點。**在國內不方便使用Claude和OpenAI系列的場景裏，中國開發者始終是需要一款能力在線的AI編程模型的。性能比肩Claude 4的Qwen3-Coder，補上了這塊拼圖。

**二是使用成本。**開源的Qwen3-Coder，不需要訂閲費用，Token的輸入和輸出價格也比Claude 4要低。

以約200K輸入為例，Claude 4輸入價格為22元/百萬 Tokens，輸出價格約108元/百萬 Tokens。Qwen3-Coder的輸入為10元/百萬 Tokens，輸出價格為40元/百萬 Tokens。

輸入和輸出價格，分別為Claude 4的1/2和近1/3。

Qwen3-Coder使用權和成本的下放，拉齊了國內開發者和海外開發者的初始差距，也降低了國內AI創業者的起步難度。

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根據中央廣播電視總枱與阿里雲研究院聯合發佈的《中國人工智能應用發展報告（2025）》顯示，89.84%的中國企業已部署AI，金融業投資決策智能化覆蓋率達65%，製造業AI滲透率達42%。

中國的人工智能產業已經創造出了眾多細分場景需求和最活躍的應用市場，讓大模型訓練有了豐富、廣泛的數據庫，也讓最上游的人工智能編碼（AI coding）具備了主動進化的意識和被動提升的能力。

人數不斷增加的中國開發者，正在為阿里雲的人工智能編程“託底”。200餘萬開發者的合力，不會使為眾人抱薪者凍斃於風雪——憑藉不斷滾動進化的開源技術，Qwen3-Coder也最終將俘獲更多的全球用户。

03 那麼，為什麼是阿里雲？

做出比肩Claude4的開源模型，只是故事的開始。“先一大步”踏進AI的超級藍海，才是未來的征途。

它是阿里雲自誕生起就堅持重倉技術，疊加阿里堅定戰略投入的必然結果。

也是一家企業獨特氣質的回報——**“開源”是屬於理想主義者的敍事。**不僅關乎技術路線的選擇，更是價值觀的體現。Qwen3-Coder是編程工具，也同樣是阿里雲“達則兼濟天下”精神的載體。

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先看第一點。

AI編程大模型的競爭不僅單一技術維度的競爭，也是戰略投入等系統實力的較量。

從2008年自研雲計算系統“飛天”（實現“去IOE”）開始，到成為國內最早開源自研大模型（通義大模型）的大廠，阿里雲幾十年技術自研帶來的人才、科研實力等豐厚家底，是能卷出強大AI模型的地基。

●阿里雲也是全球唯一一家積極研發先進AI模型並且全方位開源的雲計算廠商，業界率先實現“全尺寸、全模態、多場景”開源。

●自2023年8月以來，通義累計推出數十款不同類型的大模型，從Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5到Qwen3，囊括大語言模型、多模態模型、數學模型和代碼模型、混合推理模型等300多款開源模型。

●通義千問的客户羣不斷擴大。美國亞馬遜正在加速佈局人形機器人，並採用DeepSeek、阿里通義千問等開源的大語言模型進行機器人的操控。

英偉達正式開源了全新的代碼推理模型OpenCodeReasoning，選用了阿里通義千問大模型作為基礎底座

總體看，一家企業自身的多重優勢疊加，共同鑄就了Qwen3-Coder的競爭力。

比如數據上，根據公開報道，“預訓練階段，團隊構建了包含 7.5T 數據（代碼佔比 70%）的混合語料庫，具備卓越的編程能力”。

又比如，Qwen3-Coder 通過阿里雲百鍊平台提供 API 服務，每百萬Tokens最低輸入和輸出價格分別為4元和16元，平均價格為Claude 4的1/3。為了應對開源以後蜂擁而至趕來的開發者們，阿里雲百鍊還在“低價”上更進一步，推出了低至5折的限時優惠。開源的Qwen3-Coder又將吸引更多開發者進行生態共建。是一家企業多年產品積累下，才能有的“商業協同”優勢。

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另一個細節是，阿里雲開源模型做出的商業“讓利”背後，還有阿里對AI的堅定投入。

某種程度上，一家巨型企業，選擇將錢“燒”在哪裏，就是企業為自己選擇了怎樣的明天。

開源在“讓利”——假設按照Claude 4最低20美元/月的價格，和千問系列編程模型全球2000萬次的下載量粗略估算，單在編程模型上，阿里雲已讓利上億美元——在“商人”還是“技術開發者”的角色選擇中，更偏向於純粹的技術理想主義者。且開源模型的公開代碼和模型權重都是免費對外，不存在高昂的訂閲費用。

放大到阿里的動作上——過去一年多里，阿里賣掉了大潤發和銀泰，更聚焦電商和雲計算。阿里同時在2025財年第四季度及全年財報會上表示，將繼續聚焦電商、AI+雲的核心業務增長，面向中長期，塑造以科技為核心動力的第二增長曲線。

答案已經很清晰了。**阿里對技術的支持將不遺餘力。**阿里選擇投入“真金白銀”——對Coding AI 的投入並非趕“大模型”的時髦，而是長期戰略中最堅定的部分。

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從企業精神上看，Qwen3-Coder更是阿里雲“達則兼濟天下”的氣質體現。

沿着一根線捋到盡頭，繞不過阿里雲始於“飛天”的故事。2008年阿里巴巴心一橫，搞了一套自己的計算架構出來。初心是先服務好淘寶“小家”，以後有能力了，再服務更多中小企業**——**雲計算可以極大降低小企業利用新技術的難度。讓所有人平等邁進算力時代。

從雲計算抹平山川異域的差異，到今天Qwen“讓每個開發者都能拿Qwen做點實際的事”——其實是同一種信仰在不同技術產品下的體現。

開源代碼意味着全球的開發者可以無門檻參與，最終帶來可持續的技術進化。

阿里最新發布的千問3系列模型支持119種語言，不但囊括了中、英、法、西、俄、阿拉伯等主要的聯合國語言，還包含了德、意、日、韓、泰、越南、尼泊爾、瑞典、波蘭、匈牙利等各國官方語言，以及中國的粵語、非洲的斯瓦西里語、中東的意第緒語、西亞的亞美尼亞語、東南亞的爪哇語、美洲的海地語等地方性語言。

許多國家和地區沒有技術能力開發自己語種的AI大模型，隨着千問3的開源，全球各國各地區的人從此有了自己的AI大模型。

也意味着，**在全球範圍內，**阿里雲可能不是第一個看到不同國家開發者需求的，但開源帶來的用户和場景等使用數據，讓阿里雲在世界範圍內有了快速調整和及時響應的優越性。

就像其開源的300多款模型裏，有個人開發者真正能用得起的Qwen 1.7B和Qwen 0.6B，有剛好適用於企業的Qwen 3-235B、Qwen 30B-A3B，也有綜合實力最強的基礎大模型。

它們提高的是全社會的開發效率。讓所有人共享科技進步帶來的紅利。

這是“無法計算的價值”最直觀的註腳：價值不在價格，而在於它能讓最廣大的人羣不被阻擋在新技術的浪潮之外。

相信更多人會加入理想主義者的陣營，會手握Qwen的開源模型——畢竟，為眾人抱薪者,不可使其凍斃於風雪、困頓於荊棘。

尾聲

人工智能行業，註定是未來最擁擠的賽道。有人懷揣淘金的鐵鏟，也有人從最開始就做着以技術改變世界的長夢。

阿里雲的夢想中，有為中國佔領人工智能產業高地的擔當，也有技術普惠全球的理想主義追求。

所以他不僅需要用Qwen3-Coder，拿到打破美國閉源封鎖的鑰匙，還需要一條嚴密的全產業鏈築底——

在大模型的上游，是底層芯片和雲計算平台，那裏有玄鐵、含光800、倚天710芯片和飛天系統，提供了最根本的技術支持。大模型的中游，是整個通義實驗室歷經多年構建起的涵蓋了“全尺寸”“全模態”“多場景”的模型體系。在下游，是釘釘智能體、夸克“AI超級框”、阿里雲百鍊平台等等，已經重構了部分社會生活。

全球產業的星圖上，他的座標與谷歌遙遙相對。沿着相同路線，能找到谷歌打下的樁：TPU芯片、Google Cloud計算平台和Gemini大模型。但阿里雲不會止步於“成為另一個谷歌”——他背後是廣袤的中國需求市場，從中國，到世界——當更多需求像潮水一樣湧來，技術會自己長出新的航道。

**阿里雲的夢想也不是成為另一個谷歌，**而是成為一座更大的橋樑：有人淘金，有人修橋。這家亞洲最大的雲計算企業，選擇把橋修到全球，修到每一個人腳下。

主要參考資料：

[1] 《中國人工智能應用發展報告（2025）》

[2] CSDN.Claude突然“降智”？技術老兵怒寫公開信控訴，引發熱議：200美元/月就像是“割韭菜”！