阿里字節騰訊，開始新一輪AI大基建

模型決定能力下限，而Harness正在決定模型的效率上限。

文｜《中國企業家》記者閆俊文

見習編輯｜李原編輯｜何伊凡

頭圖來源｜視覺中國

同樣的模型，在不同的使用方式下，Token消耗成本與執行效率會出現天壤之別，這已成為AI從技術走向產業的最大痛點。

為破解這一關鍵瓶頸，一場以“Harness Engineering（約束工程）”為核心的AI新基建浪潮，正在阿里、字節、騰訊三大巨頭間全面打響，行業也從模型競賽邁入“工程化落地”競賽。

什么是Harness？其英文直譯為馬具、韁繩。如果將大模型比作一匹潛力無限的烈馬，Harness便是駕馭它的全套駕駛系統，統籌調度工具、上下文記憶、工作流路徑，進而直接決定AI能否穩定、高效、低成本地創造價值。

近期，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生撰文指出：“人工智能正式進入了Harness時代。”

來源：AI生成

他強調，AI行業正在發生標志性轉變——業界不再只聚焦模型本身，模型之外的代碼、配置、執行邏輯、反饋循環、約束機制等一整套體系，共同構成了Harness的核心范疇。“騰訊將全面強化模型的Harness與工具能力，以精細化工程實現最大化釋放大模型價值。”

無獨有偶，4月2日，火山引擎總裁譚待在被問到“Harness Engineering”相關問題時，也對《中國企業家》等媒體談道：框架必須與模型協同進化，字節跳動旗下ArkClaw智能體體系已可以支撐多模態與復雜任務閉環執行。

模型決定能力下限，而Harness正在決定模型的效率上限。巨頭間的核心競賽已不是“誰的模型參數更強”，而是誰能讓AI更高效地干活、更低成本地落地、更深度地重構企業工作流。

從組織架構調整到技術框架搭建，從桌面Agent普及到Skill生態擴張，中國科技大廠的人力、資本與算力資源，正重新排布——其本質是對AI時代工作流定義權的爭奪。

當前，三巨頭路線也呈現出清晰分野：阿里一方面以Token為核心，打造了模型、MaaS平臺和Agent應用的協同作戰模式，另一方面也加強了從GPU、云沙盒到安全體系的全棧基建能力；騰訊聚焦于產品化落地與生態協同；字節則深耕多模態模型與Harness框架一體化，形成各具特色的競爭策略。

從桌面工程到Skills

作為AI時代的調度中樞，Harness的高效運轉，高度依賴底層能力支撐，也依賴于Coding與Skills能力的夯實。

可以說，Harness、Coding與Skills三者，共同構成了AI落地的工程體系。其中，Coding負責生成代碼、工具與軟件，讓AI具備執行操作的基礎能力。Skills是封裝后的可復用技能，將高頻任務模塊化、標準化。Harness則是頂層的約束與調度系統，統一管理工作流、上下文、記憶、權限與成本。

來源：AI生成

簡單來說，Coding造工具，Skills存經驗，Harness管全局。相應地，各家科技大廠近期也都在圍繞這幾大方向，排兵布陣。

2025年，阿里、字節、騰訊先后推出了AI Coding工具——Qoder、Trae、Codebuddy，極大提升了代碼效率，也極大壓縮了產品周期。

2026年開年，三大廠又同步推出了桌面Agent產品，并密集上線Skills廣場，目標直指全面重構企業工作流。

其中，阿里QoderWork于今年1月上線，由Qoder團隊打造，目前已收獲幾十萬用戶，近80%用戶日均發起3次以上任務。

阿里巴巴Qoder負責人叔同對《中國企業家》預測：未來Agent的核心能力將是自我進化：缺工具就自動Coding生成工具。他將Skill比作《黑客帝國》電影中，主角在系統中快速學習新技能。小到個人、大到企業，都可將能力蒸餾為Skill，并實現任意復制。

騰訊則推出了辦公智能體WorkBuddy。騰訊云AI智能體產品總監黃廣民則表示：未來工作模式將全面云端化，多人可以通過對話協同，調度不同的Agent完成分工。“如果Agent實現全自主運行，軟件開發全流程都可上云，形成云端軟件工廠。App與創意可批量落地，大幅釋放生產力。”

字節則在Coding產品Trae的基礎上，推出了SOLO桌面版，主打一站式辦公任務解決方案。

目前，阿里、騰訊、字節三家也均建成了Skill廣場：QoderWork擁有數十個社區共享技能，用戶使用超十萬次；騰訊WorkBuddy匯聚了140多位專家、1000多個常用Skill，成為企業級能力中樞。

Token至上，AI原生

隨著AI工程化落地進入深水區，科技巨頭的內部組織與工作范式也在發生深刻變革。以高速迭代、AI原生、Token為核心的團隊文化被推崇，企業變革也呈現出兩大鮮明特征：一是行動堅決、迭代節奏極致壓縮；二是全面擁抱AI，以Token消耗與效能產出為核心，重構團隊的運行規則。

叔同告訴《中國企業家》：QoderWork的研發團隊僅5人，從啟動開發到上線公測，僅用時7天，團隊高度復用了Qoder既有的基礎設施，將精力集中于功能研發，以及保障系統安全和數據安全。

作為2010年便加入阿里巴巴的技術管理者，叔同曾主導推動阿里全面容器化、統一調度與混合部署，實現全業務云原生轉型；如今，他正帶領團隊探索AI原生與Agent原生的全新產品形態，完成從云原生到AI原生的時代跨越。

在他看來，AI原生組織的核心特征，是要鼓勵團隊大規模使用Token，在關鍵業務場景中，實現10倍以上的效能突破。這種變革不只局限于產品研發環節，更要貫穿創新產品設計、PRD（產品需求文檔）快速生成、需求分析等全流程。各工種、各環節都要全面以Agent自主工作為抓手提效，最終形成持續創新與高速迭代能力。

“我們希望成為行業中非常先進的一批團隊。”叔同說。

叔同 來源：受訪者

數字經濟價值分配邏輯，正在發生根本性遷移。軟件的價值形態被AI重構，但價值本身并未消失，而是持續向大模型、算力體系與AI運行服務轉移。

對此，叔同提出明確判斷：未來價值分配將呈現快速遷移局面：“100元產業投入中，僅會有1~5元分配給軟件和代碼生產環節，剩余的更多價值，都會流向Token相關產業，包括GPU算力、云平臺與大模型基座廠商。”

對技術從業者而言，核心能力要求也隨之改變，程序員的工作重心將從編寫代碼轉向需求判斷、管理Agent、調度任務、評估輸出質量與規范執行流程。與之對應，日活、用戶使用時長也不再是評估產品的核心依據，迭代速度與市場占有率成為衡量產品價值的關鍵。

叔同告訴《中國企業家》，在阿里巴巴內部，AI落地的評估體系已從微觀代碼生成量，轉向宏觀Token消耗與價值產出比對。通過Token消耗規模與業務增值幅度，可以判斷出AI落地的成效。

目前，阿里的HR、法務等中后臺職能崗位，已全面使用AI工具QoderWork。叔同同時指出：企業工作流的系統性重塑，必然伴隨著短期挑戰。Token成本高企、局部案例效果不及預期等現象會客觀存在。

“企業應該鼓勵消耗Token、以產出十倍價值為目標驅動。讓Agent多干活、高產出，才是未來趨勢。”

騰訊同樣在內部推行AI原生變革，黃廣民透露：WorkBuddy從0到內測，僅用時兩天，當前版本迭代速度達到每日兩版。團隊與AI Coding工具協同順暢，實現了人與AI 24小時的不間斷協作。

他表示，WorkBuddy與Codebuddy的應用，盡管短期會帶來組織的成本結構變化，但從騰訊內部數據看，AI工具帶來的整體收益顯著高于投入。企業應站在宏觀視角評估長期收益，過度聚焦個別失敗案例，將錯失工作模式變革的戰略窗口。

戰局升級

當模型能力只是AI落地的基礎要件，桌面Agent進入商業化落地階段，市場格局也正在迎來新變量。在2025年登陸資本市場的大模型初創企業MiniMax與智譜AI，也正強勢入局，成為AI工程化賽道上不可忽視的新興力量。

2026年4月14日，MiniMax對旗下桌面端Agent進行了兩項重要更新，正式推出Pocket便攜功能與Computer Use電腦操控能力。

智譜AI的布局更早一步，于3月10日上線AutoClaw（澳龍）桌面智能體，預置超過50項高頻Skill，支持一鍵接入飛書等辦公工具。4月17日，智譜進一步宣布，AutoClaw正式上線自進化機制與Skill商店，用戶無需額外配置即可持續獲得升級后的自動化能力。

來源：視覺中國

在基礎設施層面，兩家模型公司同步推進Infra層技術突破，構建更完整的Harness工程體系。4月16日，MiniMax發布全球首個云端沙箱Hermes，并推出基于該架構的MaxHermes智能助手。

智譜AI同樣將技術重心放在工程化與自進化體系。財報電話會上，智譜CEO張鵬提出，智能范式正經歷關鍵躍遷：從輕量化Vibe Coding，逐步走向工業級Agentic Engineering（智能體工程）。這一演進將持續突破智能上限，并推動Token調用量呈指數級增長。

張鵬進一步指出，未來衡量個體與組織價值的核心標準，將從信息持有量轉向“Token架構師”能力。在這一新的產業邏輯中，Agent的執行能力將與Token消耗量高度綁定，Agent規模化落地直接等同于Token的商業化兌現，AI產業的價值分配體系由此被徹底重構。

從Harness工程的全面鋪開，到Coding與Skills生態的層層夯實，再到AI原生組織與Token價值體系的深度重構，一場由技術驅動的產業革命已然成型。而Token的崛起，則是價值分配體系向生產力核心環節遷移的必然結果。

一場關乎效率、成本、生態與話語權的重塑剛剛開始。未來，勝負手將不再是誰擁有最強的模型，而是誰能以更成熟的工程體系、更開放的生態協同、更高效的價值轉化，讓AI穩定、持續、規模化地創造真實商業價值。