Verdeckter Kampf der großen Tech-Unternehmen um den Markt im Wert von 10 Milliarden Yuan: Positionierung und Unwägbarkeiten im KI-Coding-Sektor

In dem durchgesickerten und dann wieder verschwundenen vertraulichen Gesprächsprotokoll zwischen Liang Wenfeng und Investoren wird ein Punkt erwähnt: Das Wichtigste für DeepSeek in der aktuellen Phase ist der Coding Agent.

Vor nur einem Monat, auf der Konferenz von Volcano Engine, zeigte ByteDance etwas unaufmerksam, während die Außenwelt von den Lobeshymnen auf Seedance, die das globale SOTA-Niveau erreicht hat, eingenommen war. Tan Dai, Präsident von Volcano Engine, sagte, dass das Unternehmen intern Coding stets als Kernrichtung betrachte.

Noch aufschlussreicher ist, dass IDC vor einigen Tagen plötzlich Marktdatenanteile zum Thema AI-Programmieren veröffentlicht hat. Medien berichteten weitverbreitet, dass die intelligente Programmierplattform Qoder von Alibaba, die seit weniger als einem Jahr online ist, einen Umsatzanteil von 47,6 % erreicht hat. Im Mai dieses Jahres sagte Liu Weiguang, Präsident von Alibaba Cloud Public Cloud, öffentlich, dass Coding unsere wichtigste Richtung sei und es fast für alles stehe.

Zahlreiche Anzeichen deuten darauf hin, dass fast alle großen inländischen Unternehmen das Layout von AI Coding beschleunigen, und dies zu einem der Bereiche mit dem stärksten Wettbewerb geworden ist.

ByteDance Trae, Alibaba Qoder, Tencent CodeBuddy, Zhipu CodeGeeX, SenseTime Raccoon, Baidu Comate, Huawei CodeArts, Moonshot AI Kimi Code … Diese Liste lässt sich ständig weiter verlängern.

Der Grund dahinter ist nicht kompliziert: AI Coding ist bereits zu einem der verbrauchsintensivsten Szenarien für die Modell-Inferenz-Rechenleistung geworden, und sein kommerzieller Wert lässt sich leichter messen und darstellen.

Claude Code ist das Lernbeispiel für globale Unternehmen großer Modelle. Diese zuerst populär gewordene Coding-Anwendung hat ihren ARR (jährlicher Umsatz) von 17 Millionen US-Dollar im April 2025 auf 2,5 Milliarden US-Dollar im Februar 2026 sprunghaft gesteigert. Nur 6 Monate nach der Markteinführung überschritt der ARR bereits 1 Milliarde US-Dollar. Obwohl Anthropic ein nicht börsennotiertes Unternehmen ist, haben seine Führungskräfte aktiv Informationen nach außen offengelegt, was jedes Mal die empfindlichen Nerven des Marktes stimuliert.

Sogar der Wegbereiter großer Modelle OpenAI folgt Anthropic und hat beträchtliche Vorteile daraus gezogen.

2024 hatte OpenAI noch kein eigenständiges Coding-Produkt, sondern es war in ChatGPT Plus/Team eingebettet. Mitte 2025 wurde Codex eigenständig und angetrieben, und Ende Januar dieses Jahres überschritt der ARR 1 Milliarde US-Dollar und wurde zu einem der zentralen Wachstumsmotoren des Unternehmens.

Für inländische Unternehmen, die noch keine sichere Einnahmequelle gefunden haben, ist dies eine große Verlockung und Ermutigung.

Es gibt jedoch noch einen wichtigen Grund, warum große Unternehmen stark in Coding investieren: Die Coding-Fähigkeit ist die Grundlage und der Schlüssel, der die Obergrenze der Agent-Leistung bestimmt. Daher hat die aktuelle Bedeutung von AI Coding für die Branche längst den Rahmen eines einfachen Produktivitätstools überschritten.

Aber aus dieser langen Liste von Unternehmen, die auf Coding setzen, kann nicht jeder bleiben. Große Unternehmen versuchen wie früher mit allen Mitteln, die Kurve zu kriegen und andere zu überholen.

Die inländische Entwicklung begann grundsätzlich später

Zweifellos ist AI Coding derzeit die gemeinsame Schwerpunktrichtung, auf die große Modellunternehmen in China und den USA stark setzen. Früher war Claude Code der alleinige Herrscher, heute blüht das Feld in vollem Umfang auf.

Im Februar 2025 veröffentlichte Anthropic unter geringem Aufsehen Claude Code und führte die Branche als Erste in die Phase des Agentic Coding ein. Der Fokus des Branchenwettbewerbs verlagerte sich von „Kann KI Code schreiben?“ zu „Kann KI Software-Engineering unabhängig abschließen?“.

Dieser KI-Agent, der direkt Computer bedienen und Programmieraufgaben selbstständig erledigen kann, hat Anthropic innerhalb von nur sechs Monaten einen jährlichen Umsatz von über 1 Milliarde US-Dollar eingebracht.

Sogar globale Top-Unternehmen sind Kunden von Claude Code. Meng Xing, Partner von 5Y Capital, teilte im April dieses Jahres eine Beobachtung aus dem Silicon Valley: Bei Meta, einem Unternehmen mit einem Marktwert in Billionenhöhe, nutzen alle Mitarbeiter Claude Code. „Vor einem halben Jahr war das völlig undenkbar, denn Code ist das Kernvermögen des Unternehmens – wie kann man die API eines externen Unternehmens damit berühren?“ Der Grund, warum man es dennoch nutzen muss, ist einfach: Das selbst entwickelte Coding-Produkt von Meta „funktioniert nicht gut, niemand nutzt es“.

Gerade als Claude Code eine dominante Position einnahm, schritt OpenAI ein.

Vor 2025 hatte OpenAI noch kein eigenständiges Coding-Produkt, die Programmieranforderungen waren in ChatGPT-Abonnements und APIs integriert. Von der Mitte des vergangenen Jahres bis heute zeigte das eigene Produkt Codex einen heftigen Gegenangriff.

Im September 2025 betrug die Nutzungsmenge von Codex nur 5 % von Claude Code. Bis Januar 2026 lag dieser Anteil bereits bei fast 40 %. Besonders nach GPT-5.5 hat OpenAI das Vertrauen vieler Entwickler in Bezug auf Codierfähigkeit, Tool-Aufruf und Agentic Coding zurückgewonnen.

Mitte Mai fügte Sam Altman, Gründer und CEO von OpenAI, dem Feuer noch Öl hinzu. Er kündigte auf X an, dass Unternehmen, die innerhalb der nächsten 30 Tage von Claude Code zu Codex wechseln möchten, zwei Monate kostenlose Nutzung erhalten.

„In diesem Quartal ist der Aufschwung von Codex deutlich sichtbar, viele Entwickler wechseln von Claude Code zu Codex, besonders nachdem Anthropic selbst Probleme mit Nutzungsbegrenzungen, Preisanpassungen und Schwankungen des öffentlichen Ansehens hatte, hat OpenAI dieses Zeitfenster ergriffen“, sagte Henry Yin, Gründungspartner von MoE Capital, kürzlich in einem Interview mit „LatePost“.

Er wies zudem darauf hin, dass Coding längst nicht mehr nur ein Anwendungsszenario ist: Es ist sowohl die wichtigste Einnahmequelle der Gegenwart als auch die grundlegende Fähigkeit für viele zukünftige bahnbrechende Fortschritte. Dies ist eine Strecke, auf der kein großes Modellunternehmen zurückbleiben darf und kann.

Dieses Bewusstsein breitete sich schnell in China aus.

2025 sagte Hong Dingkun, Vizepräsident für Technik von ByteDance, dass Coding als eine Aufgabe mit hoher Strukturierung und strenger Logik hohe Anforderungen an das Modell stellt, komplexe semantische Strukturen zu verstehen, logische Schlussfolgerungen zu ziehen, Algorithmen zu entwerfen und präzise auszudrücken. Es hilft, die Obergrenze der Modellintelligenz zu erforschen.

Aber im Coding-Bereich ist die inländische Entwicklung insgesamt noch etwas langsam. Tan Dai erklärte in einem Interview mit 36kr, dass neben dem intensiven globalen Wettbewerb bei LLM (Large Language Model) der wichtigste Grund darin liegt, dass die Richtung Coding zuerst von Anthropic und OpenAI definiert und vorangetrieben wurde.

Jetzt beschleunigt sich alles.

Ein wichtiges Glied zur Vervollständigung der KI-Strategie großer Unternehmen

In diesem Jahr haben große inländische Unternehmen mit der schnell steigenden Coding-Fähigkeit ihrer selbst entwickelten Modelle ihre Abhängigkeit von ausländischen Modellen schrittweise verringert.

Das typischste Beispiel ist Alibaba. Am 3. Juli veröffentlichte Alibaba eine interne Mitteilung, die besagt, dass ab dem 10. Juli alle internen Mitarbeiter verboten sind, alle Produkte von Anthropic, einschließlich Claude Code, in der Arbeitsumgebung zu nutzen, und empfiehlt die Nutzung der selbst entwickelten Agentic Coding-Plattform Qoder als Alternative. Kurz darauf gab Ant Group eine ähnliche interne Mitteilung heraus.

Laut „Xinmei“ haben Tencent und ByteDance Claude Code intern noch nicht explizit verboten, aber die allgemeine Richtung geht hin zu selbst entwickelten Modellen.

Das von Tencent geförderte AI-Coding-Tool CodeBuddy unterstützt viele gängige Modelle wie Hunyuan, Claude, GPT und Gemini. Mit der stetigen Verbesserung der Coding-Fähigkeit von Hunyuan verstärkt Tencent kontinuierlich die Integration von selbst entwickelten Modellen und Agent-Fähigkeiten, behält aber insgesamt die Produktstrategie der Kompatibilität mit mehreren Modellen bei.

Nachdem die Plattform zum Austausch von Informationen über Cybersicherheitsbedrohungen und Schwachstellen des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie Anfang Juli eine Risikowarnung mit dem Hinweis „Claude Code birgt Sicherheitsrisiken durch Hintertüren“ veröffentlicht hat, hat Claude Code intern bei ByteDance eine Art „rote Linie“ erreicht.

Dies könnte auch damit zusammenhängen, dass ByteDance Coding als eine der Kernstrategien betrachtet.

Nach der Veröffentlichung von Seed (Doubao Large Model) 2.1 am 23. Juni bewertete Tan Dai: „Wir sind im Coding-Bereich wirklich am Spieltisch angekommen.“ Er fügte hinzu, dass dies eine sehr wichtige Angelegenheit sei.

Die offizielle Aussage von ByteDance lautet, dass die Coding-Fähigkeit von Seed2.1 Pro bereits mit Claude Opus 4.6 mithalten kann.

Die Programmier-Benchmark Terminal Bench ist sogar der Meinung, dass die Coding-Fähigkeit von Seed 2.1 Pro im Wesentlichen mit Claude Opus 4.7 gleichzieht, während die umfassenden Nutzungskosten im Vergleich zur Claude Opus 4.6 bis 4.8 Modellreihe um fast 80 % gesunken sind. Gleichzeitig wurde Doubao Large Model 2.1 Turbo für Szenarien mit häufigen Aufrufen synchron online gestellt, dessen Preis nur halb so hoch ist wie der von 2.1 Pro.

Aus Tan Dais Aussage geht hervor, dass Coding eines der wichtigen Themen der KI-Strategie von ByteDance ist. Aber davor hat die Coding-Front im Vergleich zum explosiven Erfolg von Seedance ByteDance nicht zu viel zusätzlichen Umsatz gebracht.

Im Vergleich zu OpenAI und Anthropic begann ByteDance spät mit der Förderung von AI Coding und verfolgte einen anderen Weg: ByteDance baute zuerst eine IDE (Integrierte Entwicklungsumgebung) auf und ergänzte dann das Modell. Trae ist der erste Versuch von ByteDance. Als erste native KI-IDE in China hat Trae ursprünglich viele Modelle einschließlich DeepSeek eingebunden, anstatt vollständig auf selbst entwickelte Coding-Modelle angewiesen zu sein.

Der Grund dahinter könnte sein, dass die Coding-Fähigkeit der selbst entwickelten Modelle noch nicht gut genug ist – bis Seed-Code im November 2025 offiziell veröffentlicht wurde, lag seine Gesamtleistung noch unter der von Claude Sonnet 4.5.

„Der Grund, warum ByteDance bei der Coding-Wirkung keine Durchbrüche erzielen kann, liegt im fehlenden Datenrückfluss“, zitierte „Intelligent Emergence“ einen Insider. Aufgrund der begrenzten Modellfähigkeit waren die relevanten internen Geschäftsbereiche von ByteDance nicht bereit, Seed-Code zu nutzen.

Aber seit diesem Jahr haben viele Mitarbeiter von ByteDance festgestellt, dass alle Geschäftsbereiche die Unterstützung für das Seed-Modell verstärken. Ein Mitarbeiter von Seed gab preis, dass ByteDance ursprünglich die Nutzung von Coding-Modellen von Drittanbietern für die Entwicklung auf der Geschäftsseite nicht eingeschränkt hat, aber seit 2026 wurden mehrere Anwendungsabteilungen gezwungen, das Seed-Modell zu nutzen.

Aber im gesamten KI-Strategie-Landschaft von ByteDance reicht die interne Nutzung allein nicht aus. Der Kern liegt darin, ob Kunden bereit sind, echtes Geld für die Nutzung zu zahlen.

Ein wichtiger Wachstumsmotor für die KI-Cloud?

Große inländische Unternehmen haben im Coding-Bereich spät angefangen und verlieren den natürlichen Vorteil bei Privatanwendern und Entwicklern. Aber wie bekannt ist, sind wir gut darin, die Kurve zu kriegen und andere zu überholen. Die Voraussetzung ist, diese Kurve zu finden.

Derzeit sind fast alle diese inländischen AI-Coding-Produkte für Privatanwender kostenlos, nur Kimi Code ist rein kostenpflichtig. Es gibt ein Phänomen: Wenn Sie Qoder nutzen, läuft der Inferenzverbrauch zwangsläufig auf Alibaba Cloud; ähnlich läuft der Rechenleistungsverbrauch von CodeBuddy auf Tencent Cloud, und Trae basiert auf Volcano Engine von ByteDance.

Das heißt, wenn AI Coding als Teil der Produktivitätsinfrastruktur in Clouddienste verpackt und zu einem Unternehmensdienst gemacht wird, lassen sich neue Wachstumspunkte finden.

Das ist auch die steilste Wachstumsquelle von Claude Code und Codex. Medien berichten, dass OpenAI im ersten Quartal 2026 einen Umsatz von etwa 5,7 Milliarden US-Dollar erzielt hat, wobei der Umsatz aus dem ToB-Unternehmensgeschäft 40 % des Gesamtumsatzes ausmacht, und Codex einer der zentralen Wachstumsmotoren ist. 70 % bis 80 % der Einnahmen von Anthropic stammen von Unternehmenskunden und dem API-Geschäft, und die Bruttomarge ist von 38 % vor einem Jahr auf über 70 % gestiegen.

Laut einem Bericht von LatePost begann ByteDance nach einem Besuch der obersten Führungsebene bei Anthropic im April dieses Jahres, die Zuweisung von KI-Ressourcen intern anzupassen, wobei der Schwerpunkt von massenmarktorientierten Produkten wie Doubao auf unternehmensorientierte Produkte verlagert wurde. Wenn intern festgestellt wird, dass Seed2.1 im Coding-Bereich die Fähigkeit hat, am Spieltisch zu sitzen, ist dies zwangsläufig der Moment, in dem Volcano Engine KI-Cloud an Fahrt gewinnt.

Aus Sicht der Unternehmen hat AI Coding fast alle idealen Merkmale von ToB-Produkten: Im Gegensatz zu relativ unscharfen Indikatoren wie der Verbesserung des KI-Kundenservice-Erlebnisses oder der Zeitersparnis durch KI-Sitzungsprotokolle lässt sich der Wert von AI Coding von Natur aus überprüfen – ob der Entwicklungszyklus verkürzt wird, die Anzahl der Bugs abnimmt, die Testabdeckung steigt und die Lieferzeit für einzelne Anforderungen reduziert wird, all dies kann direkt in Entwicklungseffizienz und Personalkosten umgewandelt werden.

Die Hauptnutzer von AI Coding – Softwareentwickler – sind die reifste zahlungsbereite Gruppe im KI-Zeitalter. Sie sind seit langem daran gewöhnt, für Tools zu zahlen, die die Effizienz steigern. Daher sind die Entwicklungsabteilungen in der Regel die ersten Kunden, die bereit sind, Agent-Produkte zu erwerben, wenn KI wirklich in Unternehmen Einzug hält.

Liu Weiguang, Senior Vice President der Alibaba Cloud Intelligence Group und Präsident der Public Cloud Division, sagte einmal in einem Interview, dass es im Cloud-Computing-Zeitalter ein langjähriges Problem gibt: Bei der Überprüfung der IT-Budgets der Kunden konnten wir den Teil der internen Softwareentwicklung und der Personal-Outsourcing-Dienstleistungen der Unternehmen nicht erfassen. Jetzt ist das genau umgekehrt: Diese Budgets werden von AI Coding zu 100 % getroffen.

Aus diesem Grund haben fast alle führenden Cloud-Anbieter AI Coding übereinstimmend an die vorderste Stelle ihrer Agent-Strategie gestellt.

Microsoft integriert GitHub Copilot tief in GitHub und Azure; Google bindet Gemini Code Assist in das Entwicklungsökosystem von Google Cloud ein; Alibaba stärkt rund um Qoder kontinuierlich das Entwicklungsökosystem von Alibaba Cloud; Tencent fördert die gemeinsame Weiterentwicklung von CodeBuddy und Tencent Cloud; ByteDance verstärkt ständig die Zusammenarbeit zwischen Trae, Volcano Engine und dem Seed-Modell.

„AI Coding entwickelt sich von einem ‚Code-Generierungstool‘ zu einer ‚Software-Produktivitätsplattform‘“, wies Li Haoran, Analyst bei IDC, hin. „Mit der stetigen Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Modelle, der selbstständigen Ausführungsfähigkeit von Agenten und der Fähigkeit zur Verwaltung von Unternehmenscode-Vermögen ist AI Coding nicht mehr auf Code-Vervollständigung besch