谁更像“中国Anthropic”，热钱就加速流向谁
最近一段时间，中国AI产业估值迎来了一轮持续抬升
最近，中国AI产业的估值水平线，正在经历一轮肉眼可见的抬升。智谱在港股的市值突破4000亿港元，已然成为板块内最受瞩目的焦点之一；月之暗面在新一轮融资中的估值，也被市场推高到了180亿美元的量级。更值得玩味的是，即便字节跳动因大规模投入导致利润下滑，其估值在私募市场依然坚挺在6000亿美元的高位。
这背后，资本市场似乎传递出一个清晰的信号：基础模型公司固然是“吞金兽”，但它们在一些高价值场景中，已经开始逐步兑现商业化的潜力。
而点燃这轮重估浪潮的催化剂，源头还要追溯到大洋彼岸的Anthropic。
过去几个月，Anthropic凭借其Claude Code在程序员和企业市场迅速蹿红，成为全球最受关注的模型公司。它让市场第一次真切地看到，大模型在代码开发、办公自动化等高价值生产力场景中，能迸发出怎样的实际效能。这种“真实生产力”的验证，直接切入了企业最核心的价值环节。
视线转回国内，对应的映射也开始清晰浮现。智谱的GLM 5.1在编程场景表现突出；月之暗面新推出的K2.6模型，也在持续强化其生产力工具的定位；而阿里与字节，则分别依托钉钉、飞书和云服务入口，加速将模型能力嵌入企业的工作流。
另一边，Anthropic自身的估值故事更为激进。2月完成融资后，其投后估值为3800亿美元；到了4月，投资机构给出的新报价已将这个数字推高至8000亿美元。从3800亿到8000亿，资本市场追逐的早已不只是模型的技术参数，更是Claude Code在企业与编程场景中验证出的、令人兴奋的收入想象空间。
可以说，随着Anthropic引领的AI生产力革命不断深入，一批被视为“中国版Anthropic”的公司，正在被市场重新定价。
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那么，究竟什么是“中国版Anthropic”？简单来说，是指那些在技术路线和商业化路径上与Anthropic有共通之处，并优先将模型能力投向编程、办公、知识工作流等企业生产力场景的中国基础模型公司。
它们的商业模式很清晰：通过接口调用、订阅套餐、企业部署和持续续费，在“氛围编程”（Vibe Coding）和智能体（Agent）化的浪潮下，直接推动了全球Token消耗量的激增。
Anthropic的崛起路径颇具代表性。这家公司不仅年化收入已超过25亿美元，服务企业客户超30万家，近期还宣布扩张英国业务，计划将伦敦办公室打造成800人的团队。业务扩张的背后，是资本市场给出的惊人估值——8000亿美元。
市场看好Anthropic，关键并不在于“模型更强”这个单一维度。更重要的是，它在生产力场景中建立了极其清晰的用户心智。其Claude Code对大规模代码仓库的理解稳定性、复杂任务的执行能力，使其迅速成为程序员和研发团队的首选工具之一。甚至老对手OpenAI也在加紧布局编程场景，其Codex的开发者用户在一个月内就从300万增长到400万。
这股风潮，很快便传导至中国市场。
一个典型的样本是智谱。这家年初上市的公司，市值已反超同期上市的竞争对手MiniMax，突破4000亿港元。这背后最直接的推手，便是其GLM 5.1模型在编程场景中的用户口碑，以及其“Coding Plan”套餐供需关系的变化。从今年2月到4月初，智谱的编程套餐经历了两次提价，幅度在8%到30%不等。涨价后用户并未流失，这恰恰表明，在头部模型公司主导的领域，定价权正在形成。
月之暗面则是另一块迅速隆起的拼图。其最新推出的Kimi K2.6模型，展示了长达12小时连续运行、调度数百个并行智能体、改写数千行旧代码的强悍能力。在开发者社区，K2.6已经开始被拿来与Claude Code相提并论，成为新的生产力选项。这也助推其在一级市场的估值目标达到了180亿美元。
所以，“中国版Anthropic”可以这样理解：它们不一定拥有最庞大的用户基数，也不一定最擅长打造消费级内容产品，但它们像Anthropic一样，将模型能力卖给了那些真正愿意持续付费的企业客户。对投资人而言，代码、办公和企业工作流就是当下最具确定性的价值洼地；对模型公司而言，掌握了这样的生产力入口，销售Token的过程变得前所未有的顺畅。
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随着Anthropic掀起的AI生产力革命引发全球模型调用量激增，一个关键词在2026年被重新摆上台面：Token经济。
这个概念本身并不新鲜，但它今天之所以重获重视，是因为在当下的生产力场景中，模型能力本身已成为被直接销售的商品，Token的定价与消耗则构成了商业化的基石。
OpenAI和Anthropic近期的动作，为这种变化提供了绝佳注脚。OpenAI将Codex的计费方式改为更清晰的Token计费；Anthropic则将一些高级Agent功能从订阅套餐中拆分出来单独收费，甚至悄然将Claude Code从Pro套餐中移除。头部厂商这种“精打细算”的举措，恰恰说明在当前的供需关系下，模型能力本身已具备独立收费的硬实力。
视线转回国内，中国AI巨头们也在加速推动“模型即服务”（MaaS）的落地。3月，阿里正式组建ATH事业群，其口号直指“创造Token、输送Token、应用Token”。其中，钉钉的转型尤为关键。AI钉钉2.0与“悟空”平台，正试图将钉钉重构为一个可被智能体直接操作的工作操作系统，让AI从“回答问题”转向“执行任务”。
另一边，飞书也在验证相似的路径。其近期举办的AI先锋大赛吸引了大量制造业企业参与，覆盖研发、产线、供应链等多个场景。这表明，飞书正从擅长会议纪要的工具，进化成融合了流程协同与智能编码能力的Agent化平台。
数据更能说明问题。火山引擎披露，截至今年3月底，豆包大模型的日均Token使用量已超过120万亿，三个月内翻倍，较去年5月增长高达1000倍。累计调用量超1万亿Token的企业客户数量也在稳步增长。
从这个角度看，阿里和字节之所以被赋予“中国版Anthropic”的部分特征，并非因为它们与Anthropic完全相似，而是因为它们同时握有三项稀缺资产：自研的模型能力、深入企业的入口（钉钉/飞书）、以及强大的云端交付能力。这也解释了为何即便字节利润因AI投入大幅下滑，其估值仍被推升至6000亿美元以上——投资人看重的，是其AI平台的长期潜力。
因此，Token经济的底色，表面是调用量的暴涨，本质则是一种新的企业采购范式：MaaS体系的持续进化，使得模型能力本身成为了商业化的核心要素。
只是，这样的红利期，会一直持续下去吗？
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过去几个月，全球大模型调用量确实经历了一轮迅猛增长，这得益于年初“龙虾”生态的爆发以及编程能力的加速落地。以OpenRouter平台为例，其周处理Token量从1月初的6.4万亿一路攀升，到4月月度总量已达70万亿，覆盖超500万用户。
在Agent时代，模型的一次请求不再只是生成一段文本，而可能是读取文档、理解代码、规划步骤、调用工具并持续工作数小时。这种任务复杂度的跃升，自然导致了Token消耗量的成倍甚至数量级增长。这也正是市场更青睐那些编程能力强、接口商业化路径清晰的公司的原因。
回过头看智谱市值超越MiniMax，这并非意味着后者技术不强。从MiniMax上月披露的财报看，其营收增长迅猛，且70%以上收入来自海外，战略重点还包括更广阔的多模态与消费级应用。而智谱的路线，则恰好踩中了当前企业生产力与接口结算的红利期。眼下最热的资金，正涌向那些离企业付费场景最近的公司。
然而，红利期并不意味着增长会永远线性向上。根据4月中下旬的OpenRouter数据，平台周总使用量已出现连续回调；中国模型的周使用量也环比下滑了超过20%。虽然这只是一个第三方平台的数据，但“回调”本身表明，Token消耗的增长曲线，已从一季度的单边狂飙，进入了增速相对放缓、波动加剧的新阶段。
这意味着，接口红利依然存在，但加速度已经放缓。接下来的竞争，将更直接地转向收费策略与模型服务质量的比拼。
来自Ramp人工智能指数的数据提供了一个观察视角：今年3月，美国企业整体AI采用率首次超过50%；其中，Anthropic的采用率快速升至19.5%。也就是说，在所有使用AI的美国企业里，近五分之一都在为Claude付费。这条从编程生产力到企业采购，再到模型公司收入的链条，正在从极客社区走向主流企业预算。
当然，必须清醒认识到，这轮红利并不等于整个AI产业的价值都已兑现。目前最容易被模型直接撬动的，是代码、文档、知识流转等通用办公流程。而各大厂商重金押注的多模态产品、AI硬件以及具身智能等方向，尽管技术持续突破，但尚未像编程场景那样，形成足够明确和大规模的商业闭环。
所以，眼下的API商业化红利，本质上是Anthropic率先撬动了“代码与知识工作”这块生产力巨石。在中国市场，智谱、月之暗面、阿里、字节等公司，正因为更接近这块巨石，而被资本市场率先重估。市场的选择总是现实的：它最先给予高估值的，往往不是“最具想象力”的赛道，而是“最先能持续收到钱”的赛道。