文 | AI 真探社，阿泽   | 作者

正当国内出海企业因 AI 的到来携手迈入新阶段时，美国 AI 独角兽 Anthropic 的一份公告在全球科技圈投下深水炸弹：即刻起全面禁止 " 中国控股公司 " 使用其旗下包括 Claude 在内的 AI 服务，不论这些公司注册于中国大陆、新加坡还是硅谷，只要中资持股超 50%，一律关停 API。

这项基于股权结构而非地域的禁令，甚至切断了通过云端中转的 " 白手套 " 路径，被业界视为美国对中国 AI 发展的又一次无预警 " 精准打击 "。赶巧的是，这就发生在阅兵后的第两天。Anthropic 此举是美国 AI 公司首次公开宣布这类限制。依我们 AI 真探社看，仅在企业数字化层面，已然完全印证了高中历史里那句 " 现代战争不再是单纯的武力对抗，而是包含了文化、价值观、信仰等多个层面的冲突。"

技术冷战：Claude 禁令的来龙去脉

细读 Anthropic 的公告，不难发现他们给的理由是出于对 " 法律、监管和国家安全风险 " 的考量。他们担心模型被我们国家用于军事或情报场景，担心中资企业通过 " 蒸馏 " 等手法推进自身 AI 或自研大模型研发，并与美国及其盟国科技公司在全球市场竞争。

Anthropic 作为行业巨头，能发出如此冠冕堂皇的公告，本身就是一件滑稽的事。放眼望去哪怕在贸易战最激烈的时候，也没有任何一家如此体量的美国公司能明晃晃地这般措辞。更令人无语的还是 Anthropic 高管坦言，这一决策对公司全球收入会造成数亿美元影响，这表明他们宁愿承担经济损失，也要限制中国人工智能技术的发展，可谓是演都不演了。

同时我们 AI 真探社也注意到，Anthropic 的政策不仅针对中国，还适用于俄罗斯、伊朗、朝鲜等被美国视为 " 敌对国家 " 的实体：

此外，该禁令完全针对中资企业，这就意味着那些为逃避国内市场监管而在新加坡、硅谷等海外地区设立的出海公司，也将受到技术限制。比如 " 跑路 " 到新加坡的 Manus，其核心也是以 Claude Sonnet 模型为基础的。这标志着美国对华 AI 技术战，已从英伟达、AMD 所在的 " 算力层 " 正式迈入 Anthropic 所在的 " 模型层 " 时代。

回归中国 AI 行业现实，我们在公告之下需要注意的是，Anthropic 表面用防范风险充当理由，真实目的却是美国政府的技术遏制。国内 AI 技术的迅猛发展已让美国坐立不安，或许我们真的可以认为，国内大模型比我们想象的要强大。从 ChatGPT 到 DeepSeek，从 Claude 到 GLM，中美在人工智能领域的差距正在以肉眼可见的速度快速缩小。

不难想象在 Anthropic" 破防 " 初期，依赖 Claude 或者说 Anthropic 技术的互联网大厂、游戏公司和初创企业将首当其冲。Claude 凭借在 STEM 领域的强推理能力、成熟的 API 生态，此前吸引了不少中资企业用户。从跨境 SaaS 公司优化多语言客服，到游戏企业生成剧情脚本，再到初创 AI 团队加速原型开发，大多都依赖 Claude 与 Claude Code 的支持。

不少网友表示：" 短时间内要找到替代方案确实压力山大。" 对于一些企业深度集成 Claude 模型的国际版产品，切换可能导致性能下降，和成本上升，短期内削弱他们的国际竞争力。并且对基于 Claude Code 代码开发平台打造的应用而言，这种卡脖子式遏制不仅打乱了中国企业的国际化布局，更是在全球 AI 产业竞争中挤压中资企业的发展空间。

" 搬家计划 "：中国 AI 产业供应端的 " 临时军演 "

然而所谓 " 一鲸落，万物生 "。让 Anthropic 和其背后的美方资本没想到的是，中国 AI 大模型供应企业的反应如此迅速而给力。24 小时内，整个行业形成了协同作战的态势。

首先便是智谱立即推出的 "Claude API 用户特别搬家计划 "，宣布全面兼容 Claude 协议，用户仅需替换 API URL 即可无缝切换至 GLM 模型。这种 " 即插即用 " 的替代方案，让多数企业避免了 " 技术断档 "：

并且提供 " 畅享 " 的 GLM-4.5 模型，其不俗的能力几乎可以做到无感切换。价格方面，为迁移开发者提供专属包月套餐，能够把价格打到 Claude 的 1/7，新用户赠送 2000 万 Tokens，还为企业客户提供更多优惠和 1 对 1 解决方案顾问服务。

同为基模五强的 Kimi 和 DeepSeek 皆趁机发布全新模型，其中 Kimi 还兼容 Claude Code，为代码开发用户提供更多便利，也做好了 API 迁移准备。

大厂里最先响应的便是以低价供应而著称的火山引擎，并且一次性推出了两套方案：

针对已经使用 Claude Code 开放的产品，现在 Claude Code 已经接入火山方舟上的模型，包括豆包大模型 1.6。同时，火山引擎也鼓励更多的开发者从 Claude Code 平台转移到 TRAE 平台，由此推出第二套方案，即 TRAE+ 火山方舟。TRAE 完全支持所有 MCP 协议，平滑迁移体验确保开发者在保持原有的工作流程的同时，还享受更加可靠的本地化服务。

还有商汤科技，日日新大模型在事发第二天便宣布要豪掷 5000 万 Tokens 的免费体验额度，并为迁移用户配备专属技术顾问。同时商汤小浣熊针对用户对高质量编程和 Agent 工具的需求，还将提供价值达 30 万元的会员权益。还有包括阿里云百炼和百度千帆，均宣布为用户提供最具性价比的中国大模型替代方案。这种快速响应能力体现了中国 AI 产业日益成熟的生态体系和技术自信。

面对技术强权，中国的各生态行业都早已不是第一次面对。仅在 AI 行业，从前两年的芯片禁令，到年初的算力禁令，都让人印象深刻。但是两轮封锁下来，西方还没认识到中国所拥有的，世界上最丰富的 AI 应用场景、最庞大的数据资源和最完整的产业链条——是任何国家无法封锁的优势。就像算力禁令时期，连黄仁俊本人都亲口承认华为昇腾算力已部分超越英伟达水平一样，在 " 模型层 "，技术兼容只是起点，性能超越方为追求。

当前国产大模型实力已显著提升。全球各类大模型性能排行榜单上，多数席位被中国模型占据。DeepSeek R1 以 6710 亿参数规模、深度双向注意力机制等技术优势，超越 OpenAI 的 o1 模型登顶，在数学推理、复杂编码等 Claude 的 " 强项领域 " 实现反超。另根据 SWE-reBench 榜单，智谱 GLM-4.5 模型的编程能力已位居全球第四、国内第一。商汤日日新 V6.5 的多模态推理能力，已经超越 Claude4-Sonnet：

同时在 "Agent 应用层 "，9 月 4 日第三届全国人工智能应用场景创新挑战赛，AI Agent 全球专项赛组委会宣布，参赛项目数量已突破 1000 个，成为全球较大规模 AI Agent 赛事。这些参赛项目类型从基座大模型到垂直应用，从虚拟内容创作到物理世界连接，呈现出前所未有的多样性。既有扎堆内卷的领域如出海营销、内容创作，也有养鸡、海洋勘探、仿生电子鼻等新奇方向，更有体现人文关怀的普惠型项目如儿童教育、养老服务和针对自闭症、残疾人群体的特殊关爱项目。

Anthropic 拒绝中资企业使用 Claude 及其衍生技术，却意外地为国内大模型发展掀开了新一轮蓬勃发展的序幕。这场看似严峻的挑战，正在转化为中国 AI 产业自主创新的历史机遇。" 搬家计划 " 毫无疑问可以被当做一场，国产 AI 技术硬实力对外展示的 " 临时军演 "，是对技术霸权最有力的回击。

未来路径：产业融合的自主创新是必然选择

" 关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的 "，这一被无数事实验证的道理如今再次得到深刻印证。前段时间国务院《关于深入实施 " 人工智能 +" 行动的意见》明确提出，到 2027 年新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70%，到 2030 年这一比例将提升至超 90%。这一目标意味着未来三年内，AI Agent 将如同当年的移动互联网一样，渗透到几乎所有行业。

当前中国 AI 产业需要突破的不仅是技术瓶颈，更包括生态建设。需要提供持续优秀的工具链、文档和支持体系，才能真正留住开发者群体。比如明明国产 AI Coding 产品已经很不错了，但还是有这么多的开发者会选择基于 Claude Code 开发，这本质上是对国内产品的不信任，是对 AI 产业上下游协同和全栈式能力的不信任。

所以像同为大厂的腾讯，就没有选择直接参与 " 搬家计划 "，而是选择另辟蹊径，通过推出 Claude Code 的平替，来从生态建设层面 " 曲线救国 "。其核心产品是腾讯于 9 月 9 日正式推出的自研 AI CLI 工具 CodeBuddy Code，该产品之所以被称之为 " 腾讯版 Claude Code"，是因为 CodeBuddy Code 作为面向专业开发者的命令行 AI 编程助手，拥有支持用自然语言驱动整个开发运维生命周期，包括需求理解、代码生成、分支管理、提交信息等。支持通过 npm 一键安装，这些功能都几乎对标 Claude Code

甚至在核心能力方面，CodeBuddy Code 拥有自然语言开发、自动化流程、自我开发能力（如腾讯工程师演示的用 CodeBuddy Code 开发 CodeBuddy Code），并且对多模型的支持也有了新的突破。同时，CodeBuddy Code 已成为业内首个同时支持插件、IDE、CLI 三种形态的 AI 编程工具矩阵：

此时再回看 6 月份发布的《腾讯云：2025 年腾讯云出海解决方案手册白皮书》，主打聚焦社交文娱与跨境电商两大核心领域，依托腾讯集团 26 年技术积累，构建了覆盖全球的基础设施与服务体系，正好对应 " 应用层 " 和 " 基础层 "，再加腾讯混元大模型的实际能力，腾讯云已然构建起了一套上下游协同的全栈式能力，可谓 AI 生态建设的成熟范例。

这样的例子还有很多，国内的大厂皆有在布局。甚至于中厂们受限于资金限制，或专注模型、或专注算力、或专注存储，大家都在自己擅长的领域努力。这背后是由于我们习惯了在不同行业听到 " 卡脖子 " 这一俗词，因此从制造业到信息产业，我们已经学会了在任何时候都留一手以备不时之需，而这一手就是 " 自主创新 "。

根据数据显示，2024 年我国 AI 大模型市场规模超 290 亿元，预计 2026 年将突破 700 亿元。我国已累计发布大模型数量超过 300 个，其中参数规模超过 10 亿的国产大模型达到 100 多个。国产芯片企业也在快速发展。寒武纪 2025 年上半年营业收入 28.81 亿元，同比增长 4347.82%。海光信息凭借 "CPU+GPU" 双轮驱动策略，上半年实现营业收入 91.6 亿元，同比增长 52.4%。

我们需要认识到，目前国产 AI 供应能力面临的主要挑战在于性价比和软件生态。硬件追赶只是第一步，软件生态的完善需要更多时间和资源投入。这也意味着如今的全球科技竞争，早已不是单一产品的较量，而是产业链、创新链、生态链的全面博弈。大模型与产业的深度融合，既是技术革命，是组织和生产关系的深刻变革。未来，基于产业融合的 AI 自主创新就是必然的选择。随着更多中资 AI 原生组织的诞生，以及 AI 生态建设的愈发成熟，国内 AI 大模型发展还将会更进一步。