最近馬斯克很頭疼：Grok在X上脫人衣服這件事，眼瞅著平息不了了。

X前腳正式宣布限制措施，不再允許通過Grok在X平臺(tái)上對(duì)真實(shí)人物的照片進(jìn)行“脫衣服”或生成/編輯成“暴露服裝”（如比基尼、內(nèi)衣等）的操作。

后腳，加州就啟動(dòng)了對(duì)xAI和Grok的調(diào)查。事到如今，Grok“脫衣”爭議已經(jīng)“集齊”十個(gè)國家和地區(qū)的公開批評(píng)或者調(diào)查，包括英國、歐盟、法國、加拿大、澳大利亞、印度等等。

Grok從誕生之初，就因?yàn)闀?huì)整活、不搞“政治正確”而娛樂性拉滿，而馬斯克針對(duì)其“擦邊”屬性也是一貫頭鐵。去年Grok最引人注目的更新，當(dāng)屬引入兩個(gè)性感的虛擬角色。

“擦邊”之下，用戶增長明顯，Grok最新月活用戶數(shù)已經(jīng)突破3000萬，月初引入將靜態(tài)照片轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)態(tài)視頻的功能Grok Imagine，一度登頂蘋果應(yīng)用商店美區(qū)免費(fèi)榜第一。

但用戶的爭搶之下，AI公司真正需要爭搶的其實(shí)是“商業(yè)前景”與資金。C端是不是那個(gè)答案？目前還要打一個(gè)問號(hào)。OpenAI目前的主要收入來源是用戶訂閱，ChatGPT月活用戶數(shù)8億，但是每年的虧損越來越大，并且這樣的虧損擴(kuò)大還會(huì)持續(xù)幾年。

馬斯克前不久要求OpenAI和微軟賠償790億到1340億美元，給出的理由是早期提供了幾千萬美元種子資金，因?yàn)镺penAI的5000億美元估值有一大部分應(yīng)該給他，頗有點(diǎn)盯上“友商”錢包的意味。

翻年之后，馬斯克接連受到打擊，已經(jīng)準(zhǔn)備好在AI編程領(lǐng)域奮起直追了。不僅承認(rèn)Grok的編程能力不如對(duì)家Anthropic，還宣布下個(gè)月有兩個(gè)AI編程領(lǐng)域的大動(dòng)作。

“擦邊”雖好，論賺錢，哪有AI編程香？

肉眼可見的區(qū)別是，坐上AI編程一號(hào)位的Anthropic，收入結(jié)構(gòu)中企業(yè)用戶占大頭，目前已經(jīng)將AI編程的優(yōu)勢絲滑進(jìn)階到了生產(chǎn)力提升。雖然年?duì)I收遠(yuǎn)不及OpenAI，但Anthropic的盈利節(jié)點(diǎn)很有可能比OpenAI早。

不僅是馬斯克的xAI，以C端見長的OpenAI，以及字節(jié)，都紛紛在去年加強(qiáng)AI編程領(lǐng)域的投入。

說到底，AI頭部玩家逐漸看清事實(shí)，那就是，C端主要爭名，AI編程則連接著廣闊的B端想象力。

01

馬斯克受刺激了

馬斯克正在傳達(dá)一個(gè)強(qiáng)烈的信號(hào)：Grok要開始認(rèn)真在AI編程上發(fā)力了。

1月，馬斯克先是在X上公開承認(rèn)Grok的編程能力不如Anthropic的Claude。

緊接著，他又透露，2月Grok Code將迎來重大更新：“下個(gè)月Grok Code將迎來重大升級(jí)。它將一鍵處理許多復(fù)雜編碼任務(wù)?！?/p>

而其中提到的“一鍵處理復(fù)雜編碼任務(wù)”，外界認(rèn)為這是在暗示xAI將發(fā)布vibe-coding的工具，即用戶只需描述感覺和意圖，如“建一個(gè)類似Twitter的app”，AI就可以自動(dòng)規(guī)劃、生成代碼、測試、部署。

看來馬斯克是受到了不小的刺激。

新年剛過一周，Anthropic就“拔網(wǎng)線”，對(duì)第三方平臺(tái)采取封鎖措施，一時(shí)之間，通過編程助手Cursor、開源AI編碼工具OpenCode等第三方平臺(tái)使用Claude Code時(shí)觸發(fā)報(bào)錯(cuò)，顯示工具權(quán)限為Claude Code獨(dú)有，不允許外部調(diào)用。

xAI遭了大殃，甚至xAI聯(lián)合創(chuàng)始人Tony Wu給全員發(fā)緊急通知。

而這條slack消息被泄露，揭開了一個(gè)小秘密——原來很多xAI員工，都通過Cursor調(diào)用Claude模型寫代碼。

當(dāng)時(shí)Tony Wu就表示：“我們的生產(chǎn)力會(huì)受到影響，但這確實(shí)會(huì)倒逼我們開發(fā)自己的編程產(chǎn)品/模型?！?/p>

不久之后，馬斯克也在X上給別人回復(fù)時(shí)承認(rèn)Anthropic“拔網(wǎng)線”事件是一個(gè)“激勵(lì)因素”。

此前xAI的Grok主要以通用能力見長，模型能力很強(qiáng)大，但是在AI編碼能力方面不算翹楚。

根據(jù)llm-stats的最新排行榜，在SWE-Bench Verified中，xAI最出色的模型是Grok Code Fast 1，排在第20位。

該測試從真實(shí)的GitHub問題中選取500個(gè)經(jīng)過驗(yàn)證的軟件工程問題子集，由人工標(biāo)注者驗(yàn)證，用于評(píng)估語言模型通過為Python代碼庫生成補(bǔ)丁來解決現(xiàn)實(shí)世界編碼問題的能力。

SWE-Bench Verified排名前五的模型來自Anthropic、OpenAI、谷歌。

在Human Eval中，xAI排名最高的模型是Grok-2，排在第18位。該基準(zhǔn)測試用于衡量從文檔字符串合成程序的功能正確性，包含164個(gè)原創(chuàng)編程問題，旨在評(píng)估語言理解能力、算法能力和簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算能力。

Human Eval排名前五的模型分別來自于Kimi、Anthropic、OpenAI、阿里。

在Live Code Bench中，xAI表現(xiàn)較好，Grok-3 Mini、Grok 4 Fast、Grok-3分別排在第三、四、五位。這是一個(gè)全面且無污染的大型代碼語言模型評(píng)估基準(zhǔn)。它持續(xù)從編程競賽中收集新問題，以便評(píng)估模型訓(xùn)練截止后發(fā)布的未見過的問題。

Live Code Bench排名前二的模型來自DeepSeek和MiniMax。

值得一提的是，此前xAI在AI編程領(lǐng)域最為關(guān)鍵的舉措是推出了Grok Code Fast，這個(gè)模型講求實(shí)用，從名字就能看出來，側(cè)重在“快”。其價(jià)格也非常有競爭力，輸入成本每百萬tokens僅需0.2美元，輸出為1.5美元，是當(dāng)前最便宜的專用編碼模型之一。

相比而言，Claude Sonnet 4.5價(jià)格是其15倍。

它特別適合預(yù)算有限的個(gè)人開發(fā)者、初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)和高頻迭代場景，而非追求“零容忍錯(cuò)誤”的頂級(jí)企業(yè)生產(chǎn)級(jí)任務(wù)，更像是馬斯克在AI編碼領(lǐng)域用錯(cuò)位競爭的方式“小試牛刀”。

但問題在于，當(dāng)AI編程正從“便宜好用的工具”演進(jìn)為決定研發(fā)效率與組織形態(tài)的核心能力時(shí)，僅靠一款強(qiáng)調(diào)性價(jià)比和速度的Grok Code Fast，顯然已經(jīng)無法滿足馬斯克的野心。

02

AI編程已經(jīng)勢不可擋

事實(shí)上，AI編程這條線，已經(jīng)被牌桌上的頭部玩家同時(shí)盯上。

最典型的，還是Anthropic。

Anthropic不再只強(qiáng)調(diào)模型“會(huì)不會(huì)寫代碼”，而是直接接管工程師的工作流。從拆解需求、規(guī)劃代碼結(jié)構(gòu)，到多文件修改、反復(fù)調(diào)試，Claude Code更像一個(gè)全天候的“虛擬工程師”。

本月發(fā)生的那場“拔網(wǎng)線事件”，反而成了它成功的注腳——當(dāng)Anthropic收緊第三方調(diào)用權(quán)限，大量依賴Claude Code的外部工具和團(tuán)隊(duì)立刻受到影響，xAI就是其中之一。

這種變化在一線工程師那里體現(xiàn)得更直接。

谷歌首席工程師、Gemini API負(fù)責(zé)人Jaana Dogan公開表示，她只用幾句提示詞、一個(gè)多小時(shí)，就借助Claude Code完成了相當(dāng)于過去一年工作量的成果。

這類表態(tài)之所以被廣泛傳播，是因?yàn)樗鼡糁辛撕芏喙こ處煹恼鎸?shí)感受：AI編程已經(jīng)開始根本改變生產(chǎn)效率。

也正因?yàn)槿绱?，其他巨頭不可能坐視不管。

OpenAI在近一年的更新中，明顯把更多資源壓向代碼能力。從模型在復(fù)雜代碼理解、長上下文修改上的強(qiáng)化，到API層面對(duì)函數(shù)調(diào)用、工具鏈集成的持續(xù)優(yōu)化，目標(biāo)非常明確——讓開發(fā)者在真實(shí)工程場景里，用GPT寫得更久、更深。

Google的策略則更“體系化”。Gemini不只是模型本身在代碼能力上追趕，而是被直接嵌入到Google自己的開發(fā)者工具、云服務(wù)和工程環(huán)境中，試圖把AI編程變成一種默認(rèn)選項(xiàng)，而不是額外插件。

從榜單結(jié)果來看，幾家公司的差距正在迅速拉近，排名頻繁交錯(cuò)，已經(jīng)進(jìn)入貼身肉搏階段。

這種趨勢同樣傳導(dǎo)到了國內(nèi)。字節(jié)跳動(dòng)其實(shí)很早就意識(shí)到AI編程的重要性。去年1月，字節(jié)發(fā)布了面向軟件工程場景的工具TREA，隨后持續(xù)迭代。對(duì)這樣體量的公司來說，是否補(bǔ)齊這塊能力，直接關(guān)系到內(nèi)部研發(fā)成本和組織效率。

把這些動(dòng)作放在一起看，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)越來越清晰的變化：AI編程正在從“大模型能力展示的一部分”，變成所有玩家都繞不開的核心戰(zhàn)場。

在這樣的背景下，Grok Code Fast那種強(qiáng)調(diào)便宜、夠用、夠快的錯(cuò)位打法，顯然很難再讓馬斯克安心停留。

03

“擦邊”哪有編程香？

紛紛擾擾之間，真正把這條賽道推到臺(tái)前的，并不只是模型能力的進(jìn)步，而是它背后越來越清晰，也越來越現(xiàn)實(shí)的商業(yè)指向。

AI編程，是目前少數(shù)已經(jīng)被驗(yàn)證“能真正落地”的大模型應(yīng)用場景之一。

xAI的Grok，長期以來最突出的優(yōu)勢一直在C端。去年Grok最受關(guān)注的，并不是編程能力，而是各種“擦邊”動(dòng)作，更少限制、更大膽，也屢次引發(fā)爭議。

最近一段時(shí)間，類似的原因再次把Grok推上風(fēng)口浪尖。這種路徑在拉新和話題度上確實(shí)有效，但問題也很明顯：它很難轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可規(guī)?；氖杖搿?/strong>

這一點(diǎn)，其實(shí)并不只發(fā)生在xAI身上。OpenAI和字節(jié)跳動(dòng)在某種程度上也面臨類似結(jié)構(gòu)性問題。OpenAI擁有ChatGPT這樣的超級(jí)C端入口，字節(jié)背靠抖音、TikTok這樣的社交與內(nèi)容帝國，馬斯克則掌控著X。

它們?cè)谟脩粢?guī)模、分發(fā)能力和產(chǎn)品打磨上極具優(yōu)勢，但也恰恰因?yàn)镃端體量太大，商業(yè)模式反而更復(fù)雜：訂閱增長有天花板，內(nèi)容合規(guī)成本高，任何一次失誤都會(huì)被無限放大。

相比之下，to B的世界要“冷靜”得多，也現(xiàn)實(shí)得多。這正是AI編程的吸引力所在。

對(duì)企業(yè)來說，AI是否“好玩”并不重要，重要的是它能不能穩(wěn)定地節(jié)省人力、縮短研發(fā)周期、降低交付風(fēng)險(xiǎn)。

這也是為什么，幾家公司的盈利預(yù)期開始明顯分化。

以Anthropic為例，多家行業(yè)分析機(jī)構(gòu)預(yù)測，Anthropic有望在2028年前后實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。

行業(yè)普遍估計(jì)，Anthropic約70%–80%的收入來自企業(yè)客戶，主要是API調(diào)用和企業(yè)級(jí)合同。這種收入模式增長未必最快，卻足夠穩(wěn)定，也更容易覆蓋持續(xù)攀升的算力成本。

相比之下，OpenAI的體量更大，但路徑不同。

公開分析普遍認(rèn)為，OpenAI當(dāng)前的收入結(jié)構(gòu)中，大約七成仍來自C端訂閱（如ChatGPT Plus等），真正來自企業(yè)API和企業(yè)合同的收入占比約三成左右。

與此同時(shí)，OpenAI還承擔(dān)著極高的算力和基礎(chǔ)設(shè)施支出壓力，其實(shí)現(xiàn)整體盈利的時(shí)間點(diǎn)可能要到2030年前后。

它對(duì)規(guī)模、資本和耐心的要求顯然更高。

而xAI的情況則更為激進(jìn)，也更脆弱一些。

市場估算顯示，xAI在2025年的年化收入規(guī)模約5億美元左右，遠(yuǎn)低于OpenAI（約130億美元）和Anthropic（約70億～90億美元）。目前，xAI的主要收入仍高度依賴Grok在C端的訂閱與其與X平臺(tái)的聯(lián)動(dòng)。

盡管xAI已開始推出Grok Business、Grok Enterprise等B端產(chǎn)品，試圖向企業(yè)市場延伸，但其盈利時(shí)間點(diǎn)可能仍要等到2027–2028年之后。

這也可以解釋為什么近期OpenAI、谷歌相繼在“廣告”與“購物”上發(fā)力，這也是在為C端引入更多商業(yè)空間。

馬斯克想要在AI編程上發(fā)力，本質(zhì)上是在為xAI尋找一條更確定、可持續(xù)的商業(yè)出口。

在算力成本高企、市場耐心下降的當(dāng)下，AI編程賽道帶來的確定性本身，就是稀缺資源。

這種選擇，其實(shí)從Anthropic一開始就已經(jīng)埋下伏筆。Anthropic多次公開表示，他們更愿意把AI定位為生產(chǎn)力工具，而非娛樂產(chǎn)品，甚至直言“AGI”這一概念本身已經(jīng)變得模糊而過時(shí)。

在具體實(shí)踐上，這種理念體現(xiàn)為對(duì)安全性、可控性和工程穩(wěn)定性的長期投入。

這些看起來“慢”的工作，卻恰恰是AI編程能進(jìn)入企業(yè)核心流程的地基。今天Claude在編程領(lǐng)域的領(lǐng)先，并非突然爆發(fā)，而是一步步打出來的。

也正因如此，其他玩家想在AI編程領(lǐng)域趕超Anthropic，注定是一場硬仗。

這不是多發(fā)幾個(gè)模型、多刷幾次榜單就能解決的問題，而是對(duì)工程能力、產(chǎn)品理解和企業(yè)需求的長期消化。

從時(shí)間線上看，Google的布局其實(shí)并不晚。Gemini的優(yōu)勢不只在模型本身，而在于與Google Cloud、開發(fā)者工具、工程體系的“全棧聯(lián)通”。

OpenAI近一年也在持續(xù)把資源向編程能力傾斜，字節(jié)同樣通過TREA等工具不斷補(bǔ)課。放在這個(gè)坐標(biāo)系里，馬斯克此時(shí)大幅加碼AI編程，多少顯得有些姍姍來遲。

更現(xiàn)實(shí)的一點(diǎn)是，AI編程恰恰也是“出事成本”最高的應(yīng)用場景之一。

在強(qiáng)應(yīng)用環(huán)境里，不出問題則已，一旦出問題，就是實(shí)打?qū)嵉纳a(chǎn)事故。

前幾天，編程工具Cursor曾對(duì)外披露，一次實(shí)驗(yàn)中GPT-5.2連續(xù)運(yùn)行7天，生成約300萬行代碼，構(gòu)建出一個(gè)堪比Chrome的瀏覽器。

消息一出，立刻引發(fā)轟動(dòng)，但很快就被開發(fā)者“打假”，質(zhì)疑其可復(fù)現(xiàn)性和工程真實(shí)性。這場風(fēng)波本身，恰恰說明了AI編程的門檻。

也正是在這樣的現(xiàn)實(shí)約束下，AI編程這條路才顯得格外“香”，也格外難走。

至于馬斯克和Grok，能否在這條已經(jīng)被反復(fù)驗(yàn)證、競爭激烈的賽道上追上來，答案恐怕只能交給時(shí)間。

馬斯克已經(jīng)承諾下個(gè)月就有大動(dòng)作，讓我們拭目以待。