AI商業(yè)化集體toB。

定焦One（dingjiaoone）原創(chuàng)

作者 | 陳丹

編輯 | 魏佳

一年多前，Cursor還是林鳴最常用的編程軟件之一。

他是互聯(lián)網(wǎng)大廠里負(fù)責(zé)Agent落地的工程師。那時(shí)候，他用AI寫代碼，主要讓它補(bǔ)幾行或者改個(gè)參數(shù)。在這個(gè)軟件里，大模型塞進(jìn)編輯器，他可以隨時(shí)調(diào)用。

現(xiàn)在，林鳴已經(jīng)很久沒(méi)有打開(kāi)Cursor了，日常用得更多的，是Claude Code、Codex，以及公司自研的AI編程工具。

這不只是工具的變化。如果說(shuō)用Cursor的時(shí)候，AI更像一個(gè)副駕，程序員還坐在駕駛位上；那么到了Claude Code和Codex，模型被直接接進(jìn)了研發(fā)流程。給它一個(gè)任務(wù)，它可以自己拆需求、讀代碼、調(diào)用工具、跑測(cè)試，并最終交付。

也就是說(shuō)，林鳴可以把一整塊工作都交出去了。但代價(jià)是，token的消耗也上去了。

過(guò)去，公司給工程師的額度幾乎不限量，后來(lái)額度收緊，林鳴干脆自己訂閱了好幾款工具，身邊像他一樣的同事很多。

當(dāng)一個(gè)開(kāi)發(fā)者愿意自掏腰包，背后是一個(gè)已經(jīng)跑出來(lái)的市場(chǎng)。

Anthropic是最早接住這個(gè)市場(chǎng)的AI公司。它雖然沒(méi)有ChatGPT那樣的C端流量，卻靠Claude Code講出了一個(gè)更容易算清賬本的故事——開(kāi)發(fā)者愿意付費(fèi)，企業(yè)愿意***購(gòu)。如今，它的用戶量雖遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及OpenAI，但估值已經(jīng)反超，接近萬(wàn)億美元。

承壓的OpenAI也在調(diào)整重心。ChatGPT仍然是最大入口，但Codex的位置越來(lái)越重要。據(jù)報(bào)道，Codex半年周活增長(zhǎng)逾7倍，目前已經(jīng)突破500萬(wàn)。

國(guó)內(nèi)的智譜是另一種樣本。

其最新模型GLM5.2的軟件工程能力逼近Claude Opus 4.8，Coding Plan的價(jià)格卻只有Claude的七分之一。這家2025年?duì)I收僅7.24億元、凈虧損卻高達(dá)47.18億元的公司，市值一度突破萬(wàn)億港元。市場(chǎng)買單的顯然不是眼下的財(cái)報(bào)，而是“中國(guó)版Anthropic”的預(yù)期。

比起繼續(xù)追用戶規(guī)模，找到愿意持續(xù)付費(fèi)的開(kāi)發(fā)者和企業(yè)，正在變得更重要，這是2026年大模型商業(yè)化的分水嶺。

字節(jié)現(xiàn)在也在靠近這條路。

其最新發(fā)布的豆包2.1 Pro，補(bǔ)上了Coding和Agent能力。在現(xiàn)場(chǎng)演示和評(píng)測(cè)中，火山引擎反復(fù)拿自己和Claude Opus等模型對(duì)標(biāo)。種種跡象表明，字節(jié)不再只是追求更多用戶打開(kāi)豆包，而是開(kāi)始瞄準(zhǔn)開(kāi)發(fā)者、Agent和真實(shí)工作流。

對(duì)于一家長(zhǎng)期信奉“模型即產(chǎn)品”，最擅長(zhǎng)用C端流量滾出飛輪的公司來(lái)說(shuō)，這個(gè)轉(zhuǎn)身本身就代表了一種信號(hào)：免費(fèi)聊天能帶來(lái)熱度，卻很難撐起一門生意。

01.豆包掉頭：一半是誘惑，一半是成本

豆包的掉頭并非突然發(fā)生。

據(jù)多家媒體報(bào)道，字節(jié)高層到訪Anthropic后，內(nèi)部啟動(dòng)AI***重整，把更多***從豆包這類大眾產(chǎn)品，挪向企業(yè)服務(wù)和編程模型。為此，大模型數(shù)據(jù)審核團(tuán)隊(duì)從約1500人擴(kuò)到3000多人，專門為編程模型清洗數(shù)據(jù)。火山引擎MaaS還被定下收入翻10倍的目標(biāo)。

這次，它不僅僅是發(fā)布了一個(gè)更會(huì)寫代碼的新模型，是在組織和***層面，把AI商業(yè)化的重心往B端推。

字節(jié)轉(zhuǎn)向B端，動(dòng)力來(lái)自兩個(gè)方向。

向外看，企業(yè)市場(chǎng)已經(jīng)開(kāi)始為AI能力付費(fèi)；向內(nèi)看，持續(xù)高企的算力支出，也迫使每家公司盡快找到一條能夠自我造血的路。

先看收入端。

短短兩年，AI coding已從程序員嘗鮮的玩具，變成企業(yè)軟件工程的一部分。Stack Overflow 2025年開(kāi)發(fā)者調(diào)查顯示，84%的受訪者已在開(kāi)發(fā)流程中使用或***使用AI工具，較前一年的76%持續(xù)攀升；其中近半數(shù)（47.1%）開(kāi)發(fā)者每天都在使用AI編程。Gartner則預(yù)測(cè)，到2028年，90%的企業(yè)軟件工程師將使用AI代碼助手，而2024年初這一比例還不到14%。

圖源 / unsplash

AI coding的商業(yè)價(jià)值，體現(xiàn)在兩個(gè)層面。

一層是開(kāi)發(fā)者的付費(fèi)意愿。過(guò)去，AI編程工具只是幾美元一個(gè)月的插件?，F(xiàn)在，主流產(chǎn)品普遍***用訂閱加用量的模式，個(gè)人版每月十幾到幾十美元，高強(qiáng)度Agent版本可以到100美元以上。

一位開(kāi)發(fā)者打趣說(shuō)，過(guò)去擔(dān)心的是“別讓AI取代我”，現(xiàn)在變成了“別把AI從我手里奪走”。

另一層是企業(yè)的買單意愿。企業(yè)按席位、按token、按合同付費(fèi)。只要工具能進(jìn)入研發(fā)流程，就有機(jī)會(huì)變成可預(yù)測(cè)的現(xiàn)金流。

Anthropic的收入曲線，更是讓行業(yè)看到了這個(gè)市場(chǎng)的潛力。去年5月才發(fā)布的Claude Code，到2026年2月，年化收入已經(jīng)達(dá)到了25億美元。其中，超過(guò)一半來(lái)自企業(yè)客戶，年支出100萬(wàn)美元以上的大客戶，兩個(gè)月內(nèi)從500多家增至1000多家。整個(gè)公司的年化收入也隨之水漲船高，從2月的140億美元，一路攀升至5月的470億美元以上。

再來(lái)看成本端。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代生意邏輯是“先做規(guī)模、再談變現(xiàn)”。用戶夠多、停留夠久，靠著廣告、電商、會(huì)員，總能賺到錢。

但現(xiàn)在這一套不靈了。AI應(yīng)用不是信息流，每一次提問(wèn)、生成，背后都是真實(shí)燒掉的算力。甚至，用戶越多，成本越高。

豆包正承受著這種壓力。據(jù)《晚點(diǎn)LatePost》報(bào)道，每天2億多人使用的豆包，日收入不足百萬(wàn)元，且主要來(lái)自電商傭金。但今年5月，豆包每天消耗的算力成本達(dá)數(shù)千萬(wàn)元——文字聊天尚不算貴，而推理、圖片識(shí)別、語(yǔ)音聊天、***聊天等多模態(tài)功能的算力成本，是純文本交互的幾倍甚至幾十倍。

支出壓力也體現(xiàn)在企業(yè)內(nèi)部的token使用上。

林鳴表示，他所在的公司一開(kāi)始給的額度幾乎不限量，是因?yàn)楣芾韺涌吹紸I能力強(qiáng)，但不清楚到底多強(qiáng)、能給企業(yè)帶來(lái)什么，只能讓大家先用起來(lái)看效果?？捎昧艘魂?，發(fā)現(xiàn)收益并沒(méi)有成倍增長(zhǎng)，于是公司開(kāi)始控制成本。

字節(jié)技術(shù)副總裁洪定坤在一次公開(kāi)演講中，也提到過(guò)類似落差。字節(jié)專做AI coding的TRAE團(tuán)隊(duì)，90%的代碼已經(jīng)由AI寫出，但人均需求吞吐率只提升了60%。

洪定坤認(rèn)為，問(wèn)題出在寫代碼之后。字節(jié)做過(guò)一組實(shí)驗(yàn)，在不同模型和框架下，AI生成代碼的功能正確率普遍超過(guò)80%，但到了UI、可靠性、可維護(hù)性這些真正決定能否上線的維度，分?jǐn)?shù)卻只有40到60分。

算力燒掉了，可交付的產(chǎn)出卻沒(méi)跟上。這個(gè)差距，正是大廠轉(zhuǎn)向B端時(shí)必須先解的題。只有把那些40到60分的半成品打磨成可交付的產(chǎn)出，燒掉的每一分算力才算真正轉(zhuǎn)化成了生產(chǎn)力。

02.字節(jié)的優(yōu)勢(shì)，也可能是包袱

豆包的這次轉(zhuǎn)向，是字節(jié)整體AI戰(zhàn)略的一部分。

字節(jié)的AI業(yè)務(wù)大致有四條主線：世界模型、***模型、Coding與Agent、豆包商業(yè)化。現(xiàn)在撥動(dòng)的，正是后兩條。

Coding與Agent負(fù)責(zé)打開(kāi)企業(yè)入口，豆包商業(yè)化負(fù)責(zé)回答另一個(gè)問(wèn)題：龐大的C端流量怎么換成收入。

AI coding這條賽道，目前已經(jīng)分化成三個(gè)層級(jí)。面向程序員日常開(kāi)發(fā)的Copilot式插件、重做開(kāi)發(fā)環(huán)境的AI IDE，以及試圖接管整個(gè)任務(wù)流程的Coding Agent。

字節(jié)的布局恰好覆蓋了這三層。前端用TRAE和插件搶占開(kāi)發(fā)者入口，中間層以CLI和企業(yè)版切入研發(fā)流程，底層由火山方舟和豆包模型提供算力與模型供給。6月23日發(fā)布的豆包2.1 Pro，則將重心明確押在了Coding和Agent上，官方稱其在多項(xiàng)測(cè)試中接近甚至追平GPT-5.5和Claude Opus 4.7。

字節(jié)這套打法的底氣，來(lái)自于其已經(jīng)驗(yàn)證過(guò)的企業(yè)服務(wù)能力。

火山引擎在B端服務(wù)企業(yè)多年，握有從云、模型調(diào)用、MaaS到交付的完整鏈條。飛書沉淀了大量企業(yè)客戶和辦公協(xié)同場(chǎng)景。Seedance則已經(jīng)跑通了“把模型能力賣給企業(yè)”的模式，年化收入約143億元，毛利率約70%，單月進(jìn)賬幾乎覆蓋豆包的算力成本。

字節(jié)真正想做的，是比模型更底層的基建。洪定坤在演講中提到一個(gè)詞——Harness。它指向的是一套涵蓋上下文工程、架構(gòu)約束、團(tuán)隊(duì)知識(shí)沉淀、技術(shù)債梳理，以及測(cè)試與交付流程的系統(tǒng)。他的判斷是，只有把這些齒輪重新咬合，AI coding才能從生成代碼跨越到完成需求。

鋪開(kāi)這套基建，字節(jié)仍然沿用了低價(jià)策略。

根據(jù)豆包Coding Plan定價(jià)，最低首月僅需9.9元，Lite套餐后續(xù)40元/月，Pro套餐后續(xù)200元/月。相比之下，海外主流AI編程工具每月訂閱普遍20美元起步，高強(qiáng)度Agent版本可達(dá)100美元以上——字節(jié)給出的入門價(jià)格，幾乎是“嘗鮮無(wú)負(fù)擔(dān)”。

API側(cè)的打法更為直接。Doubao-Seed-Code按上下文長(zhǎng)度分層計(jì)費(fèi)，輸入價(jià)格每百萬(wàn)tokens最低1.2元，輸出價(jià)格最低8元；火山引擎稱，配合緩存后綜合使用成本比行業(yè)平均低62.7%。

Coding Plan還支持Claude Code、Cursor、Cline、Codex CLI等主流開(kāi)發(fā)環(huán)境，意味著開(kāi)發(fā)者不需要遷移工作流，只要把底層模型換掉，就能把原本花在Claude和OpenAI上的部分用量切到豆包。這相當(dāng)于用價(jià)格換切量，用兼容換遷移成本。

對(duì)比Claude Code和Codex，字節(jié)選擇了一個(gè)“低價(jià)+產(chǎn)品化+生態(tài)打包”的組合，把價(jià)格壓下來(lái)、把接入做順、把工具做輕，讓開(kāi)發(fā)者低成本試用，再爭(zhēng)取進(jìn)入工作流。

這正是字節(jié)在C端最熟練的打法，也是它眼下最大的優(yōu)勢(shì)?；鹕?、飛書、豆包模型構(gòu)成的底盤，是智譜、DeepSeek們短期內(nèi)復(fù)制不了的；低價(jià)策略和兼容主流開(kāi)發(fā)環(huán)境的設(shè)計(jì)，也幾乎是為快速滲透量身打造的。

但B端和C端不同。C端可以靠低價(jià)、補(bǔ)貼和快速試錯(cuò)拉動(dòng)增長(zhǎng)，B端相反，程序員可以為便宜來(lái)試用，但能不能長(zhǎng)期留下，看的是產(chǎn)品能不能穩(wěn)定接住復(fù)雜任務(wù)、能不能在出問(wèn)題時(shí)給出及時(shí)的響應(yīng)。字節(jié)最擅長(zhǎng)的快速試錯(cuò)文化，恰恰是B端最警惕的東西。

谷歌是一個(gè)值得參考的對(duì)照。

它手握Google Cloud、Android、Chrome、Workspace，幾乎擁有全球最強(qiáng)的開(kāi)發(fā)者生態(tài)，也早早推出了Gemini Code Assist和Gemini CLI。論入口、論生態(tài)、論企業(yè)客戶，谷歌并不缺牌；論價(jià)格，它也不算激進(jìn)——Gemini Code Assist Standard年付折合每人每月僅19美元。

但至少到目前為止，開(kāi)發(fā)者心智并沒(méi)有自然流向谷歌。這說(shuō)明，在AI coding這門生意里，生態(tài)和價(jià)格都只是入場(chǎng)券，真正難的，是產(chǎn)品體驗(yàn)、模型能力、任務(wù)完成率和開(kāi)發(fā)者信任。

字節(jié)靠低價(jià)和生態(tài)切入，目前也只是拿到了留在牌桌上的資格。

03.貼身肉搏才剛剛開(kāi)始

在林鳴這樣的重度用戶心里，模型早已排好座次。

第一梯隊(duì)是Claude和ChatGPT，第二梯隊(duì)是智譜、Kimi、DeepSeek，其余大多滑入第三梯隊(duì)。他算過(guò)一筆賬，自己花在大模型上的錢，九成給了第一梯隊(duì)，剩下的大多投向DeepSeek。道理很簡(jiǎn)單，Claude和Codex負(fù)責(zé)最難的任務(wù)，DeepSeek便宜、耐燒，適合日常的簡(jiǎn)單活兒。

“這就像游戲里的***，”他打了個(gè)比方，“最難的任務(wù)當(dāng)然用最強(qiáng)的武器，簡(jiǎn)單的才交給性價(jià)比更高的模型。”

這種“誰(shuí)好用就用誰(shuí)”的態(tài)度，在開(kāi)發(fā)者中相當(dāng)普遍。

一位科技博主的說(shuō)法更直接，AI時(shí)代，用戶沒(méi)有忠誠(chéng)度，換一個(gè)AI工具很多時(shí)候只是換個(gè)輸入框。各家辛苦爭(zhēng)來(lái)的開(kāi)發(fā)者，隨時(shí)可能因?yàn)閯e家更好用、更便宜、更穩(wěn)定而流走。

更麻煩的是，模型之間拉開(kāi)差距正變得越來(lái)越難。

林鳴能明顯感覺(jué)到，模型還在進(jìn)步，但進(jìn)步速度已經(jīng)不如之前，各個(gè)模型之間的差距也更小了。

這類判斷也出現(xiàn)在很多公開(kāi)的討論里。a16z創(chuàng)始人Marc Andreessen近期發(fā)文稱，多位從業(yè)者認(rèn)為GLM-5.2可能是第一個(gè)在多數(shù)任務(wù)上匹敵、甚至超越美國(guó)頭部實(shí)驗(yàn)室公開(kāi)模型的中國(guó)模型。他將此視為一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，認(rèn)為大模型的能力格局正從少數(shù)美國(guó)實(shí)驗(yàn)室主導(dǎo)走向多極化。

當(dāng)能力差距縮小，各家的定價(jià)策略就成為關(guān)鍵。如果算不好賬，可能會(huì)傷到自家賬本。

目前Coding的付費(fèi)結(jié)構(gòu)主要包括兩部分，個(gè)人開(kāi)發(fā)者買訂閱，企業(yè)客戶走API、席位費(fèi)或合同；前者負(fù)責(zé)擴(kuò)大規(guī)模、養(yǎng)成付費(fèi)習(xí)慣；后者才是利潤(rùn)的大頭。

就拿Claude的定價(jià)策略來(lái)說(shuō)，個(gè)人訂閱分為20美元、100美元和200美元三檔，雖然不同檔位有相應(yīng)的用量上限，但整體上收入仍受限于月費(fèi)模式。API則按token計(jì)費(fèi)，以常用于Coding的Sonnet模型為例，輸入和輸出價(jià)格分別為每百萬(wàn)tokens3美元和15美元，更高端的Opus模型則分別為5美元和25美元。在高強(qiáng)度、全天候的Agent任務(wù)等極端使用場(chǎng)景下，企業(yè)的API支出可能達(dá)到個(gè)人訂閱的數(shù)十倍。

圖源 / Claude***截圖

Agent一旦進(jìn)入真實(shí)工作流，算力成本持續(xù)攀升，訂閱收入?yún)s有上限，廠商只能靠限額、峰值扣減來(lái)兜底。智譜就吃過(guò)苦頭。其Coding Plan一度賣得太好，不得不限量發(fā)售，高峰期按更高倍率扣減額度。

即便是Anthropic和OpenAI，也得小心維持這道平衡。它們一邊要讓開(kāi)發(fā)者高頻使用、形成黏性，一邊用精細(xì)的限額管理重度用戶。Claude的Pro和Max分檔限容，Codex的調(diào)用計(jì)入專門的額度。訂閱看似是固定價(jià)格，背后卻是一本被嚴(yán)格計(jì)量的算力賬。

這條賽道，還在不斷涌入新玩家。

僅6月下旬，DeepSeek就高調(diào)擴(kuò)招、籌建對(duì)標(biāo)Claude Code的團(tuán)隊(duì)，Kimi也把企業(yè)業(yè)務(wù)擺到了更重要的位置。

而越往深處看，賽道越清晰地分成兩條路線。

一條是Anthropic和OpenAI代表的專有模型高端路線。它們賣的不是一個(gè)便宜模型，而是企業(yè)里的AI員工。它們的底牌，是模型能力、產(chǎn)品心智和企業(yè)信任。

另一條是更低價(jià)、更開(kāi)放的模型底座路線，DeepSeek、智譜、Kimi、MiniMax扎堆于此。它們想成為別人AI員工背后的模型底座，搶的是API調(diào)用、工具集成和私有化部署的份額。

DeepSeek以開(kāi)源和低價(jià)切入，智譜更靠近B端，把模型、Agent、私有化和政企服務(wù)打包出售；Kimi和MiniMax則用長(zhǎng)上下文、多模態(tài)和性價(jià)比爭(zhēng)奪開(kāi)發(fā)者。

字節(jié)恰好卡在兩條路線的中間。

它想要的，是閉源高端路線的終點(diǎn)——一套能穩(wěn)定交付、能寫進(jìn)企業(yè)合同、能嵌進(jìn)工作流的Agent系統(tǒng)。但它選擇的入口，卻更接近低價(jià)路線，壓低價(jià)格的同時(shí)，用兼容性把開(kāi)發(fā)者原本花在Claude和OpenAI上的用量切過(guò)來(lái)。

這種打法，可能讓它兩頭通吃，也可能讓它兩頭都不夠硬。因?yàn)椋撻_(kāi)發(fā)者心智，它一時(shí)還難超過(guò)Claude Code和Codex；論極致性價(jià)比，又得直面DeepSeek、Kimi、智譜的持續(xù)擠壓。

模型還在變強(qiáng)，差距卻在變小。這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)最終拼的，是誰(shuí)能在算力賬本上撐得更久。誰(shuí)能跑出來(lái)還沒(méi)有答案，但接下來(lái)一定是一場(chǎng)誰(shuí)都不敢松手的貼身肉搏。

*題圖來(lái)源于豆包微信公眾號(hào)截圖。林鳴為化名。返回搜狐，查看更多