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阿里字节腾讯,开始新一轮AI大基建

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模型决定能力下限,而Harness正在决定模型的效率上限。

文|《中国企业家》记者闫俊文

见习编辑|李原编辑|何伊凡

头图来源|视觉中国

同样的模型,在不同的使用方式下,Token消耗成本与执行效率会出现天壤之别,这已成为AI从技术走向产业的最大痛点。

为破解这一关键瓶颈,一场以“Harness Engineering(约束工程)”为核心的AI新基建浪潮,正在阿里、字节、腾讯三大巨头间全面打响,行业也从模型竞赛迈入“工程化落地”竞赛。

什么是Harness?其英文直译为马具、缰绳。如果将大模型比作一匹潜力无限的烈马,Harness便是驾驭它的全套驾驶系统,统筹调度工具、上下文记忆、工作流路径,进而直接决定AI能否稳定、高效、低成本地创造价值。

近期,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生撰文指出:“人工智能正式进入了Harness时代。”


来源:AI生成

他强调,AI行业正在发生标志性转变——业界不再只聚焦模型本身,模型之外的代码、配置、执行逻辑、反馈循环、约束机制等一整套体系,共同构成了Harness的核心范畴。“腾讯将全面强化模型的Harness与工具能力,以精细化工程实现最大化释放大模型价值。”

无独有偶,4月2日,火山引擎总裁谭待在被问到“Harness Engineering”相关问题时,也对《中国企业家》等媒体谈道:框架必须与模型协同进化,字节跳动旗下ArkClaw智能体体系已可以支撑多模态与复杂任务闭环执行。

模型决定能力下限,而Harness正在决定模型的效率上限。巨头间的核心竞赛已不是“谁的模型参数更强”,而是谁能让AI更高效地干活、更低成本地落地、更深度地重构企业工作流。

从组织架构调整到技术框架搭建,从桌面Agent普及到Skill生态扩张,中国科技大厂的人力、资本与算力资源,正重新排布——其本质是对AI时代工作流定义权的争夺。

当前,三巨头路线也呈现出清晰分野:阿里一方面以Token为核心,打造了模型、MaaS平台和Agent应用的协同作战模式,另一方面也加强了从GPU、云沙盒到安全体系的全栈基建能力;腾讯聚焦于产品化落地与生态协同;字节则深耕多模态模型与Harness框架一体化,形成各具特色的竞争策略。

从桌面工程到Skills

作为AI时代的调度中枢,Harness的高效运转,高度依赖底层能力支撑,也依赖于Coding与Skills能力的夯实。

可以说,Harness、Coding与Skills三者,共同构成了AI落地的工程体系。其中,Coding负责生成代码、工具与软件,让AI具备执行操作的基础能力。Skills是封装后的可复用技能,将高频任务模块化、标准化。Harness则是顶层的约束与调度系统,统一管理工作流、上下文、记忆、权限与成本。


来源:AI生成

简单来说,Coding造工具,Skills存经验,Harness管全局。相应地,各家科技大厂近期也都在围绕这几大方向,排兵布阵。

2025年,阿里、字节、腾讯先后推出了AI Coding工具——Qoder、Trae、Codebuddy,极大提升了代码效率,也极大压缩了产品周期。

2026年开年,三大厂又同步推出了桌面Agent产品,并密集上线Skills广场,目标直指全面重构企业工作流。

其中,阿里QoderWork于今年1月上线,由Qoder团队打造,目前已收获几十万用户,近80%用户日均发起3次以上任务。

阿里巴巴Qoder负责人叔同对《中国企业家》预测:未来Agent的核心能力将是自我进化:缺工具就自动Coding生成工具。他将Skill比作《黑客帝国》电影中,主角在系统中快速学习新技能。小到个人、大到企业,都可将能力蒸馏为Skill,并实现任意复制。

腾讯则推出了办公智能体WorkBuddy。腾讯云AI智能体产品总监黄广民则表示:未来工作模式将全面云端化,多人可以通过对话协同,调度不同的Agent完成分工。“如果Agent实现全自主运行,软件开发全流程都可上云,形成云端软件工厂。App与创意可批量落地,大幅释放生产力。”

字节则在Coding产品Trae的基础上,推出了SOLO桌面版,主打一站式办公任务解决方案。

目前,阿里、腾讯、字节三家也均建成了Skill广场:QoderWork拥有数十个社区共享技能,用户使用超十万次;腾讯WorkBuddy汇聚了140多位专家、1000多个常用Skill,成为企业级能力中枢。

Token至上,AI原生

随着AI工程化落地进入深水区,科技巨头的内部组织与工作范式也在发生深刻变革。以高速迭代、AI原生、Token为核心的团队文化被推崇,企业变革也呈现出两大鲜明特征:一是行动坚决、迭代节奏极致压缩;二是全面拥抱AI,以Token消耗与效能产出为核心,重构团队的运行规则。

叔同告诉《中国企业家》:QoderWork的研发团队仅5人,从启动开发到上线公测,仅用时7天,团队高度复用了Qoder既有的基础设施,将精力集中于功能研发,以及保障系统安全和数据安全。

作为2010年便加入阿里巴巴的技术管理者,叔同曾主导推动阿里全面容器化、统一调度与混合部署,实现全业务云原生转型;如今,他正带领团队探索AI原生与Agent原生的全新产品形态,完成从云原生到AI原生的时代跨越。

在他看来,AI原生组织的核心特征,是要鼓励团队大规模使用Token,在关键业务场景中,实现10倍以上的效能突破。这种变革不只局限于产品研发环节,更要贯穿创新产品设计、PRD(产品需求文档)快速生成、需求分析等全流程。各工种、各环节都要全面以Agent自主工作为抓手提效,最终形成持续创新与高速迭代能力。

“我们希望成为行业中非常先进的一批团队。”叔同说。


叔同 来源:受访者

数字经济价值分配逻辑,正在发生根本性迁移。软件的价值形态被AI重构,但价值本身并未消失,而是持续向大模型、算力体系与AI运行服务转移。

对此,叔同提出明确判断:未来价值分配将呈现快速迁移局面:“100元产业投入中,仅会有1~5元分配给软件和代码生产环节,剩余的更多价值,都会流向Token相关产业,包括GPU算力、云平台与大模型基座厂商。”

对技术从业者而言,核心能力要求也随之改变,程序员的工作重心将从编写代码转向需求判断、管理Agent、调度任务、评估输出质量与规范执行流程。与之对应,日活、用户使用时长也不再是评估产品的核心依据,迭代速度与市场占有率成为衡量产品价值的关键。

叔同告诉《中国企业家》,在阿里巴巴内部,AI落地的评估体系已从微观代码生成量,转向宏观Token消耗与价值产出比对。通过Token消耗规模与业务增值幅度,可以判断出AI落地的成效。

目前,阿里的HR、法务等中后台职能岗位,已全面使用AI工具QoderWork。叔同同时指出:企业工作流的系统性重塑,必然伴随着短期挑战。Token成本高企、局部案例效果不及预期等现象会客观存在。

“企业应该鼓励消耗Token、以产出十倍价值为目标驱动。让Agent多干活、高产出,才是未来趋势。”

腾讯同样在内部推行AI原生变革,黄广民透露:WorkBuddy从0到内测,仅用时两天,当前版本迭代速度达到每日两版。团队与AI Coding工具协同顺畅,实现了人与AI 24小时的不间断协作。

他表示,WorkBuddy与Codebuddy的应用,尽管短期会带来组织的成本结构变化,但从腾讯内部数据看,AI工具带来的整体收益显著高于投入。企业应站在宏观视角评估长期收益,过度聚焦个别失败案例,将错失工作模式变革的战略窗口。

战局升级

当模型能力只是AI落地的基础要件,桌面Agent进入商业化落地阶段,市场格局也正在迎来新变量。在2025年登陆资本市场的大模型初创企业MiniMax与智谱AI,也正强势入局,成为AI工程化赛道上不可忽视的新兴力量。

2026年4月14日,MiniMax对旗下桌面端Agent进行了两项重要更新,正式推出Pocket便携功能与Computer Use电脑操控能力。

智谱AI的布局更早一步,于3月10日上线AutoClaw(澳龙)桌面智能体,预置超过50项高频Skill,支持一键接入飞书等办公工具。4月17日,智谱进一步宣布,AutoClaw正式上线自进化机制与Skill商店,用户无需额外配置即可持续获得升级后的自动化能力。


来源:视觉中国

在基础设施层面,两家模型公司同步推进Infra层技术突破,构建更完整的Harness工程体系。4月16日,MiniMax发布全球首个云端沙箱Hermes,并推出基于该架构的MaxHermes智能助手。

智谱AI同样将技术重心放在工程化与自进化体系。财报电话会上,智谱CEO张鹏提出,智能范式正经历关键跃迁:从轻量化Vibe Coding,逐步走向工业级Agentic Engineering(智能体工程)。这一演进将持续突破智能上限,并推动Token调用量呈指数级增长。

张鹏进一步指出,未来衡量个体与组织价值的核心标准,将从信息持有量转向“Token架构师”能力。在这一新的产业逻辑中,Agent的执行能力将与Token消耗量高度绑定,Agent规模化落地直接等同于Token的商业化兑现,AI产业的价值分配体系由此被彻底重构。

从Harness工程的全面铺开,到Coding与Skills生态的层层夯实,再到AI原生组织与Token价值体系的深度重构,一场由技术驱动的产业革命已然成型。而Token的崛起,则是价值分配体系向生产力核心环节迁移的必然结果。

一场关乎效率、成本、生态与话语权的重塑刚刚开始。未来,胜负手将不再是谁拥有最强的模型,而是谁能以更成熟的工程体系、更开放的生态协同、更高效的价值转化,让AI稳定、持续、规模化地创造真实商业价值。

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