Anthropic 的禁令聚赢盘，不只是“一个模型下线”这么简单，也是一次对整个产业基础设施成熟度的全面检验。不过风暴既是考验，也是重塑格局的机遇。Anthropic的退出所留下的市场和需求痛点，正倒逼中国AI产业完成一次关键的进化。即从单纯追求模型能力，转向工具链、迁移能力、中间件、工作流以及交付能力的系统性建设。
作者|斗斗
编辑|皮爷
出品|产业家
当风向改变时，有的人筑墙，有的人造风车。
9月5日，美国人工智能企业Anthropic发布了一则公告，宣布全面禁止所有中国企业使用其开发的大语言模型Claude。
Anthropic这则禁令发布后，把长期存在的外部以来风险，暴露在聚光灯一时间引起了广泛的讨论，各大平台相关话题讨论度直线上升。
有的企业寻求解决方案，希望找到替代品；有的用户愤怒，在平台一顿输出；也有人给出了不一样的视角，直言：“中国AI的成人礼，来了！”
一个不能忽视的问题是，这场禁令带来的是一场真实的风暴，原来的隐性问题这一次被真正摆到了台面上，对国内外多种类型企业的冲击不可低估。
然而，国内AI生态短板被审视的同时，也释放了巨大的国产模型生长空间和“演练机会”，逼着整个行业从单纯追求模型能力，转向工具链、迁移能力、中间件、工作流以及交付能力的系统性建设，加速了国内AI生态的进化。
站在这个角度来看，这既是对中国企业的限制，也是国内服务商的机会，更是中国AI的机会。
在这样的背景下，一些亟待被清楚和解决的问题被真正摆上台面：哪些行业受冲击最大？怎么“搬家”才能把损耗降到最低？谁又有能力在风暴中帮他们重建系统？更重要的是，在这场逆风中，谁只是筑起高墙被动防御，而谁能够真正锻造出属于自己的风车？
一、AI断供，“风暴”最前线
“昨天凌晨，我们的客服系统直接挂掉了。”一位跨境电商创业者对产业家说。
这并非个例。
9 月，Anthropic 禁令落地，禁止所有中国资本控股的企业继续使用 Claude 模型。消息发布不到 24 小时，不少创业公司技术群里就炸开了锅。
“我们都知道会有风险，但没想到来得这么快。”一家法律科技公司的合伙人告诉产业家。
Anthropic 禁令的“受害者”画像聚赢盘，逐渐清晰。
跨境电商是其中最典型的代表。Claude 带来的多语言理解和稳定的文案风格，让他们在 Facebook 广告投放中点击率一度提升过两位数。一旦断供，广告和客服体验就直接受损。
游戏厂商也同样焦虑。Claude 能处理 10 万字以上的世界观和复杂人物关系，用来生成剧情和本地化脚本。如今他们不得不评估，切换模型后，玩家会不会突然发现角色“说话变了”？
还有 B 端工具创业公司，合同审查、科研长文档解析，甚至 AI 编程工具，都以 Claude 为底层能力。Claude Code 每周处理近 2 亿行代码，是许多开发团队的日常生产力引擎。
这些公司有一个共同点：他们与 Claude 的绑定不仅在模型输出，而是已经深埋在业务逻辑和产品架构之中。
这就导致，企业想要“搬家”，就不是换个模型就是改个 base_url（模型服务的请求地址）那么简单，现实远比想象复杂。
首先，Claude独有的能力，如长上下文、多轮保持、风格一致性，也很难用其他模型完全复刻。
抛开模型性能不谈，Claude 的核心优势是长上下文、多轮对话保持和风格稳定，围绕这些特性，企业早已设计好 prompt 模板、参数结构、输出规范。简单来说，系统写死在 Claude API 上，很多AI能力是“嵌在产品里”的，比如一键生成、智能客服、用户引导，这些功能不是孤立的，是深度耦合业务逻辑的，禁令一出意味着必须重构中台，这比切换模型更复杂。有迁移案例明确指出需重写 ≥30% 中间层代码，迁移代价较大。
其次是成本增加，比如 8 月 H100 租赁价格环比上涨 22%，有公司甚至考虑自建，但开销更高。
更重要的是用户体验直接下滑带来的客户复购危机。客服语气变了、文案风格不统一、合同摘要不精准，这些在 To B 生意里都可能是灾难。
很明显，企业真正缺失的并不是模型，而是迁移能力。
具体来看，如果转向 GPT，风险一样存在，谁也不敢保证不会有下一个禁令；如果用国产模型，通用能力进步很快，但 API 兼容、Prompt 迁移、业务对接的配套生态还不完善；如果自建模型，算力和人力的投入成本，对中小企业而言根本承受不起。
总的来说，企业“搬家”的刚需可以归纳为四点。一是仿 Claude 接口，减少系统改动；二是Prompt 迁移工具，保留原有风格和逻辑；三是业务理解能力，模型能接入 CRM、客服、SaaS，而不是孤零零的工具；四是稳定 SLA，能撑得住 B 端容错要求。
禁令风暴下，企业们亟需国内服务商帮助他们抵挡风暴，这是挑战更是机会。
不过，一个现实的问题是：这一次，谁真能接住？
二、谁在造AI风车？
国内厂商迅速上场。最先抢到镜头的，是智谱、阿里和月之暗面。
智谱 AI 推出“Claude-to-GLM”网关，号称几行代码改 base_url 就能切换，还赠送 2000 万免费 Token。这是典型的低门槛迁移 + Token 补贴聚赢盘，抢用户过来再说；
阿里通义的打法是三步迁移脚本，更强调私有化交付、企业 SLA 和云上配套服务。对大型客户来说，稳定和合规比便宜 Token 更重要，直接锁定大客户。
月之暗面的应对方式是快速上线 Prompt 映射工具 和 兼容 CLI，帮助开发者把原本 Claude 的 Prompt 结构、调用方式平移到 Kimi 模型。Kimi 的强项是长文本对话，早期就对标 Claude 的长上下文（128k token），主打开发者友好+长文本定位，重点承接中小团队和科研用户。
除此之外火山引擎和百度也上线了“搬家”方案。前者允许开发者直接切换至火山引擎提供的模型服务来替代 Claude 的某些功能，还推出组合方案，如 “TRAE + 火山方舟” 的形式，提供兼顾推理效率和企业可迁移性的替代路径；后者推出了专门的大模型服务，作为中国开发者／企业用来替代国外 API 的选项。提供开发者与企业用户“更本地化、更可控”的模型服务。
可以看到，几家厂商都瞄准了“兼容”二字，但路径却截然不同：智谱是低门槛抢速度，阿里是企业级兜底，月之暗面则是开发者友好。
然而，企业真正的需求，并不是“跑得起来”，而是“跑得像原来”。
比如，一家跨境电商的广告部门告诉产业家，他们光是为 Claude 调教 prompt，就花了半年时间。句式必须简洁，语气要亲和，每条文案开头最好带个疑问句。这些细节一旦换模型，哪怕只偏差一点，广告转化率都可能立刻下滑。
因此，迁移的难点从来不只是 API，而是完整的迁移体验，比如Prompt 能不能复用？输出风格能不能对齐？能不能嵌入原有 CRM、客服和 SaaS 工作流？如果做不到，这些模型就只是孤岛。
不同厂商的策略，其实正是对这些痛点的不同回应：阿里主打全链路交付，月之暗面抓住 Prompt 迁移，智谱则用补贴把用户先留住，再逐步优化体验。
在企业端，这三种方案对应着三类用户画像：中小团队和初创公司看重成本，会先投向智谱；金融、政企客户把合规和 SLA 放在第一位，自然更偏向阿里；而对长文本依赖度高的科研、游戏、法律团队，月之暗面显得更贴合。
不过实际情况往往没那么简单。很多企业正在采用“拼图式”方案。比如短对话和成本敏感场景交给智谱，长文档处理靠 Kimi，关键业务系统对接放到通义云上。
“现在没人只敢压一家。”一位创业公司创始人直言。
所以可以看到的是，这场争夺战的核心已经不是模型谁更强，而是谁能真正理解企业业务、帮客户重写那 30% 的中间层代码，并在系统出问题时提供 7×24 小时支持。
从这个角度看，这场“搬家潮”其实更像一面“照妖镜”。照出了中国 AI 生态长期存在的薄弱环节，即工具链缺失、迁移门槛高、交付服务不足。
所以，眼下的厂商争抢客户，不只是一次短期的救火，更是在为未来的 AI 基建补课。风暴之下，谁能交付、谁能撑住，谁就能成为真正的“风车制造者”。
三、从隐形风险到显性挑战，
中国 AI 的新命题
Anthropic 的禁令，不只是“一个模型下线”这么简单，也是一次对整个产业基础设施成熟度的全面检验。不过风暴既是考验，也是重塑格局的机遇。Anthropic的退出所留下的市场和需求痛点，正倒逼中国AI产业完成一次关键的进化。
一个事实是，最近几个月，各类评测数据显示，中国模型在多个核心维度已经追赶上甚至部分超过国外同类模型。
例如GLM-4.5 在 “12 个行业标准基准” 的评测中，它在 coding、agentic 和 reasoning 任务中总分约63.2 分，名列前几，进入第三梯队，仅次于少数顶级闭源模型。
在工具调用能力上，GLM-4.5 的成功率达 90.6%，略高于 Claude-4-Sonnet 的约 89.5%，以及 Kimi K2 的约 86.2%。
中国模型 DeepSeek-V3 在推理与数学任务上表现也已与 GPT-4 或 Claude-3.5 Sonnet 比肩，并且其训练成本远低显著降低开支。
可以说在基础能力 + 性能指标这一层面，国内模型不再是落后太远，而某些任务上已经可以替代国外模型。
不过，这些性能数字并不能完全等同于企业端体验。
具体来看，国内缺LangChain那样的开发工具，企业接入成本高；没有通用的“模型迁移中间层”，企业只能一家一家手动改；很多AI创业公司全靠海外模型，一断就挂；企业接入后没人帮忙调优、部署，体验总是打折。这导致模型之外的产业链条太脆。
此前，工具链缺失、生态脆弱、服务能力不足等问题虽被行业热议，但多数企业并未切身感受其严重性。直到禁令落地，一系列问题才变得真切而尖锐，让企业切实感受到真正的差距隐藏在模型之外的工具链和生态环节。Anthropic禁令如同一面放大镜，将中国AI产业长期存在的隐形风险具象化为迫在眉睫的显性危机。
不过，可以看到的是面对这些问题，一些头部厂商和成长型团队开始调整，不再只比谁模型强，而比谁能把全链条做好。
例如智谱发布 GLM-4.5 的同时，不仅把模型开源，还强调其在 agentic + coding + reasoning 上的工具能力，并在社区和开发者中建立接口与工具链支持。
阿里也在内部重组，希望通过组织结构调整提升应用落地与服务能力。他们把通义的To C 应用团队从阿里云剥离出来，直接并入阿里智能信息事业群。这意味着通义大模型不再只是科研、基础研发导向，更重视面向用户产品体验和服务交付。
华为的盘古和百度的文心系列，则在行业模型 +部署 +中间件方向深耕。华为提出一平台双驱动模式，不仅有通用大模型，还专门构建金融、制造、电力等行业模型，并结合昇腾芯片、昇思框架打造完整的软硬件生态。
百度的文心千帆平台正在成为企业用户的一站式大模型服务入口，提供数据管理、模型定制、推理部署等功能。
新兴中间件评测平台也在崛起，比如多项 benchmark 比如 C-Eval、CMMLU 等，提供了中文环境下的知识+推理评测，渐渐成为模型评估的重要参照。
风向已然改变。筑墙者，只能被动防守；而唯有那些真正开始锻造工具、铺设管道、培育土壤的“造风车者”，才能将这场逆风，转化为驱动AI产业落地的动力。
一个事实是，中国AI当下的任务，已不只是“追赶”，而是建设属于中国的 AI 工业体系，建设能承载千万企业、亿万用户的产业土壤。换句话说，中国 AI 的竞争优势，将不再只依赖单点突破，而是要靠体系化的全链条能力。
未来不会只问中国能不能造出下一个ChatGPT，而会问中国能否让 AI 真正成为企业与社会的稳定基建。答案取决于今天谁选择筑墙，谁敢去造风车。
风向已变。属于国产 AI 的时代，正在到来。
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