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Coding 能力,正在顛覆大模型的估值邏輯

2026年6月5日 10:53

重點摘要

大模型賽道的估值邏輯,正在被一個變量粗暴重構。它不是參數,不是月活,不是多模態,是你能不能做好Coding。把四家中國大模型公司的數據拉出來,這條線清晰得不需要統計檢驗:Coding 能力突出的 DeepSeek 正在洽談國內 AI 公司史上最大單筆融資 70 億美元,估值或達 590億美元。月之暗面在 Kimi K2.5 把 Coding 能力拉滿之後,20 天收入超 2025 全年,ARR 3 個月衝到 2 億美元,半年內四輪融資合計超 39 億美元,估值飆到 200 億美元。智譜 GLM-5 拿下 SWE-bench Verified 開源模型榜首,MaaS 平臺 ARR 同比暴漲 60 倍,GLM-5.1 發佈時在 SWE-bench Pro 登頂全球第一,港股市值一度觸及 8800 億港元。MiniMax 此前最不"Coding",港股上市首日市值突破 1000 億港元,後期增長彈性較低。中國市場的變化令人咋舌,但真正把這件事釘進全球資本市場信仰體系的,是 Anthropic。5 月 28 日,Anthropic 完成 650 億美元H輪融資,估值達 9650 億美元,正式超越 OpenAI 的 8520 億美元,坐上全球 AI 估值第一的寶座。2025年底,Anthropic 的 ARR 僅為 90億美元,還不到 OpenAI 同期 200 億美元的一半。僅僅五個月後,它的ARR飆升至 470 億美元,將 OpenAI 的 250 億美元甩出一個身位。2026 年 Q1單季營收 48 億,Q2 預計破百億並有望首次實現盈利,若 Q2 盈利兌現,Anthropic 將成為了全球首個賺錢的 AI 獨角獸。它做對了什麼?答案是 Claude Code。今年2月,Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 先後發佈,100 萬 Token 上下文窗口加上多

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大模型賽道的估值邏輯,正在被一個變量粗暴重構。它不是參數,不是月活,不是多模態,是你能不能做好Coding。把四家中國大模型公司的數據拉出來,這條線清晰得不需要統計檢驗:Coding 能力突出的 DeepSeek 正在洽談國內 AI 公司史上最大單筆融資 70 億美元,估值或達 590億美元。月之暗面在 Kimi K2.5 把 Coding 能力拉滿之後,20 天收入超 2025 全年,ARR 3 個月衝到 2 億美元,半年內四輪融資合計超 39 億美元,估值飆到 200 億美元。智譜 GLM-5 拿下 SWE-bench Verified 開源模型榜首,MaaS 平臺 ARR 同比暴漲 60 倍,GLM-5.1 發佈時在 SWE-bench Pro 登頂全球第一,港股市值一度觸及 8800 億港元。MiniMax 此前最不"Coding",港股上市首日市值突破 1000 億港元,後期增長彈性較低。中國市場的變化令人咋舌,但真正把這件事釘進全球資本市場信仰體系的,是 Anthropic。5 月 28 日,Anthropic 完成 650 億美元H輪融資,估值達 9650 億美元,正式超越 OpenAI 的 8520 億美元,坐上全球 AI 估值第一的寶座。2025年底,Anthropic 的 ARR 僅為 90億美元,還不到 OpenAI 同期 200 億美元的一半。僅僅五個月後,它的ARR飆升至 470 億美元,將 OpenAI 的 250 億美元甩出一個身位。2026 年 Q1單季營收 48 億,Q2 預計破百億並有望首次實現盈利,若 Q2 盈利兌現,Anthropic 將成為了全球首個賺錢的 AI 獨角獸。它做對了什麼?答案是 Claude Code。今年2月,Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 先後發佈,100 萬 Token 上下文窗口加上多 Agent 並行協作能力,把端到端全棧 Coding 重構變成了流水線操作。Sonnet 4.6 用六成的成本逼近 Opus 的編程能力,讓 Claude Code 從"編程輔助工具"變成了真正可規模化部署的“生產力基礎設施”。Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6基準表現對比圖截至 2026 年 2 月,僅 Claude Code 一條產品線,就單獨貢獻了 25 億美元 ARR。4 月 Ramp 報告顯示,在企業端付費率上,Anthropic 以 34.4% 完成對 OpenAI 32.3% 的反超,而且是在綜合成本更高、甚至主動限速的情況下贏的。這意味著什麼?OpenAI 有 ChatGPT 的近十億周活躍用戶,有全球最強的 C 端品牌,有一整套多模態產品矩陣。但它輸給了一個專注做 Coding 的公司。它不是輸在用戶量上,而是輸在 Coding 執行能力上。Coding 遠非大模型的一個應用場景,它就是大模型的原生能力形態。Chat 只是皮膚, Coding 執行才是肌肉。這件事年初在中國也被證實了。“龍蝦”應用的爆發,第一次讓人看到 AI 能從接收需求到產出可運行 Coding ,完成端到端的執行閉環。推理能力是基礎,但決定能不能落地的,是 Coding 生成和調試。這個認知一旦確立,整個行業的敘事框架就塌了。過去大模型公司都在找 PMF,找下一個殺手級應用,在不確定中燒錢試錯。現在不需要找了:歷史上最大的軟件需求,就是寫軟件本身。對於大模型公司而言,你可以不做龍蝦,可以不講故事,你只需要把 Coding 做到最強,然後作為基礎設施向無數“龍蝦”類應用和企業工作流輸出 API。誰能寫好 Coding ,誰就是水電煤,誰就是生態鏈條裡最具話語權的王者。Anthropic 把這個邏輯跑到了極致。ARR 從 90億 到 470 億,只用了五個月;從不到 OpenAI 的一半到反超,只用了四個月。估值翻 2.5 倍,只用了三個月。資本市場的信號再清楚不過:Coding 能力已經不再是一項技術指標,它就是估值的最核心驅動因子。落後者也沒在等。三天前,MiniMax 扔出了 M3,SWE-bench Pro 上超越 GPT-5.5,逼近 Claude Opus 4.7,同步推出 Coding 智能體 MiniMax Code。一個曾經離"Coding"最遠的中國公司,現在打出了它最有力的一拳。這說明所有人都看懂了這場牌局,而且追起來並不慢。各大模型廠商 Coding 能力、估值/市值對比表模型迭代曲線還遠未走平。DeepSeek、Kimi、智譜GLM、MiniMax、Anthropic、OpenAI,一切努力最終指向同一個終點。Coding 跑分越高,API 調用量越大,收入增長越快,估值越貴。過去你可以差異化,走 C 端流量,做政企私有化,現在這些只是從 Coding 能力這個主幹上分岔出去的枝。主幹不夠粗,一切都不夠牢固。牌桌上的規則從來沒有像現在這樣殘酷,也從來沒有像現在這樣簡單。雷峰網雷峰網雷峰網

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