阿里腾讯字节启动新一轮人工智能基础设施建设

同样的AI大模型，在不同的应用策略与工程化水平下，其Token消耗成本与实际执行效率可能产生巨大差异，这已成为人工智能技术从实验室走向规模化产业应用的核心挑战。

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为突破这一关键瓶颈，一场以“Harness Engineering（约束工程）”为核心的AI新基建竞赛，正在阿里巴巴、字节跳动、腾讯等科技巨头间全面展开。这标志着行业竞争焦点已从单纯的模型性能比拼，升级为更为关键的“工程化落地能力”之争。

究竟什么是Harness？其英文原意为马具与缰绳。我们可以做一个形象的比喻：如果将大模型视为一匹拥有无限潜能的千里马，那么Harness便是驾驭它的全套智能驾驶系统。它负责统筹调度工具链、管理上下文记忆、规划最优工作流路径，直接决定了AI应用能否稳定、高效且低成本地产出实际业务价值。

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

来源：AI生成

他强调，AI行业正经历一个标志性转变——业界关注点不再局限于模型本身，模型之外的代码工程、系统配置、执行逻辑、反馈循环与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，通过精细化工程实现大模型价值的最大化释放。”

无独有偶，4月2日，火山引擎总裁谭待在回应“Harness Engineering”相关问题时，也对《中国企业家》等媒体表示：框架必须与模型协同进化，字节跳动旗下ArkClaw智能体体系已能够支撑多模态任务与复杂业务闭环的高效执行。

一个清晰的行业共识正在形成：模型决定了AI能力的下限，而Harness工程则正在决定其效率与价值的上限。巨头间的核心竞赛，已不再是“谁的模型参数更大”，而是谁能以更低的成本、更高的效率让AI落地干活，并更深度地重塑企业核心工作流。

从组织架构调整到技术中台搭建，从桌面智能体（Agent）的普及到技能（Skill）生态的扩张，中国科技大厂正重新配置其人力、资本与算力资源——其本质是对AI时代工作流定义权与标准制定权的争夺。

目前，三大巨头的技术路线呈现出清晰分野：阿里巴巴一方面以Token效率为核心，构建了模型、MaaS平台和智能体应用协同作战的模式，另一方面也强化了从GPU算力、云沙箱到安全体系的全栈基建能力；腾讯更聚焦于产品化落地与生态协同；字节跳动则深耕多模态模型与Harness框架的一体化整合，形成了各具特色的竞争策略。

从桌面工程到技能生态

作为AI时代的智能调度中枢，Harness系统的高效运转，既依赖于底层工程能力的坚实支撑，也离不开代码生成（Coding）与技能封装（Skills）两大核心能力的夯实。

可以说，Harness、Coding与Skills三者，共同构成了AI规模化落地的工程铁三角。其中，Coding负责自动生成代码、工具与软件，赋予AI执行具体操作的基础能力。Skills则是经过封装的可复用技能模块，将高频任务标准化、模块化。Harness则是顶层的约束与全局调度系统，统一管理工作流、上下文、记忆、权限与成本控制。

来源：AI生成

简而言之，即Coding负责制造工具，Skills负责沉淀经验，Harness负责统筹全局。相应地，各家科技大厂近期都在围绕这几大方向密集布局。

2025年，阿里、字节、腾讯相继推出了AI代码生成工具——Qoder、Trae、Codebuddy，极大提升了开发效率，显著缩短了产品研发周期。

进入2026年，三大厂又同步推出了各自的桌面智能体（Agent）产品，并密集上线“技能广场”（Skills广场），目标直指全面重构企业数字化工作流。

其中，阿里QoderWork于今年1月正式上线，由Qoder团队打造，目前已积累数十万用户，近80%的用户日均发起任务超过3次。

阿里巴巴Qoder负责人叔同对《中国企业家》预测：未来智能体的核心能力将是自我进化：当缺少工具时，它能自动通过Coding生成所需工具。他将Skill比作《黑客帝国》中主角瞬间加载学会的新技能。无论是个人还是企业，都可以将自身能力“蒸馏”为标准化Skill，并实现快速复制与分发。

腾讯推出了办公智能体WorkBuddy。腾讯云AI智能体产品总监黄广民表示：未来的工作模式将全面云端化与协同化，多人可通过自然对话，调度不同的Agent分工协作。“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。应用与创意可实现批量生产，从而极大释放社会生产力。”

字节跳动则在代码产品Trae的基础上，推出了SOLO桌面版，主打一站式智能办公任务解决方案。

目前，阿里、腾讯、字节均已建成各自的Skill生态平台：QoderWork拥有数十个社区共享技能，用户调用次数超十万次；腾讯WorkBuddy汇聚了140多位领域专家、沉淀了1000多个常用Skill，正成为企业级的能力中枢。

Token至上与AI原生组织

随着AI工程化落地进入深水区，科技巨头内部的组织形态与工作范式也在发生深刻变革。以高速迭代、AI原生、Token效率为核心的新型团队文化被广泛推崇，企业变革呈现出两大鲜明特征：一是行动坚决，产品迭代节奏被极致压缩；二是全面拥抱AI，以Token消耗与业务价值产出为核心指标，重构团队的运行与评估规则。

叔同告诉《中国企业家》：QoderWork的核心研发团队仅5人，从项目启动到上线公测，仅用时7天。团队高度复用了Qoder既有的技术基础设施，将主要精力集中于核心功能研发，以及保障系统安全与数据安全。

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，是鼓励团队大规模、高效率地使用Token，在关键业务场景中，追求10倍以上的效能突破。这种变革不只局限于技术研发环节，更要贯穿创新产品设计、PRD（产品需求文档）快速生成、市场需求分析等全流程。所有岗位、所有环节都应以智能体自主工作为抓手进行提效，最终形成持续创新与高速迭代的组织能力。

“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

数字经济价值分配的底层逻辑，正在发生根本性迁移。传统软件的价值形态被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，叔同提出了明确判断：未来的价值分配将呈现快速迁移态势：“在100元的产业总投入中，可能仅有1到5元会分配给传统的软件和代码生产环节，剩余的大部分价值，都将流向与Token相关的产业，包括GPU算力、云服务平台以及大模型基座厂商。”

对技术从业者而言，核心能力要求也随之演变。程序员的工作重心将从手动编写代码，转向需求判断、管理智能体、调度复杂任务、评估输出质量与规范执行流程。相应地，日活跃用户数、用户使用时长等传统指标，也不再是评估AI产品的核心依据，迭代速度与市场占有率成为衡量其价值的关键。

叔同告诉《中国企业家》，在阿里巴巴内部，AI落地成效的评估体系已从微观的代码生成量，转向宏观的Token消耗与业务价值产出比对。通过分析Token消耗规模与带来的业务增值幅度，可以精准判断AI应用的落地成效。

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、局部应用案例效果不及预期等现象会客观存在。

“企业应该鼓励以价值产出为导向的Token消耗，以追求十倍价值为目标进行驱动。让智能体多干活、创造高产出，才是未来的大趋势。”

腾讯同样在内部推行AI原生变革。黄广民透露：WorkBuddy从0到内测版本，仅用时两天，当前版本的迭代速度达到每日两版。团队与AI代码工具协同顺畅，实现了人与AI24小时不间断的接力协作。

他表示，WorkBuddy与Codebuddy的应用，短期内可能会带来组织成本结构的变化，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。企业应站在宏观和长期视角评估收益，过度聚焦个别失败案例，将错失工作模式变革的战略窗口期。

战局升级与新玩家入局

当模型能力成为AI落地的基础要件，桌面智能体进入商业化落地阶段，市场格局也正在迎来新的变量。在2025年登陆资本市场的头部大模型初创企业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对旗下桌面端智能体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日上线了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。

在基础设施层面，两家模型公司同步推进Infra（基础设施）层技术突破，构建更完整的Harness工程体系。4月16日，MiniMax发布了全球首个云端沙箱Hermes，并推出了基于该架构的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。在财报电话会上，智谱AI CEO张鹏提出，智能范式正经历关键跃迁：从轻量化的Vibe Coding，逐步走向工业级的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，智能体的执行能力将与Token消耗量高度绑定，智能体的规模化落地直接等同于Token价值的商业化兑现，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、生态与行业话语权的重塑刚刚开始。未来的胜负手，将不再取决于谁拥有最强的单一模型，而是取决于谁能以更成熟的工程化体系、更开放的生态协同、更高效的价值转化能力，让AI稳定、持续、规模化地创造真实的商业价值。