作者｜Yoky
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春節剛過，互聯網圈最熟悉的「價格戰」和「百億補貼」戰火，終於燒到了AI Coding領域。
在這個曾經被海外巨頭和明星獨角獸統治的賽道里，阿里以一種最具互聯網大廠特色的方式強勢入局：用極其誇張的底價，請所有開發者「幾乎0成本」嚐鮮。
2月25日，阿里雲Coding Plan訂閱服務全面上線Qwen3.5、GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5四大頭部開源模型。用戶訂閱套餐後，可在Qwen Code、Claude Code、Cline、OpenClaw等AI工具上自由切換使用這些模型，享受更穩定、Tokens額度更高的模型服務。
去年我們曾寫過一篇報道：「無限量」供應Claude，就是AI IDE們的百億補貼，而今天非常有意思的變化已經全面發生，當阿里開始在AI coding搞「百億補貼」，背後補貼方式不再是「無限量供應Claude」了，需求和供給，都發生了大變化。
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一、「卷」價格，不止是為了價格戰
長期以來，優質的AI編程工具都有着不低的門檻。在海外市場，目前主流的 Cursor Pro 個人檔定價為20美元/月，GitHub Copilot Pro 為10美元/月，Windsurf Pro 為15美元/月。摺合人民幣，開發者每月的固定支出通常在70到140元之間。
統計日期截止到2026年2月26日
阿里雲 Coding Plan 的出現，基本上可以說將入門門檻踩到了地平線以下。推出的Lite基礎套餐，新用戶首月僅需7.9元（續費也僅20元/月），每月即可獲得最多18,000次請求。即便是面向複雜項目開發、每月提供高達90,000次請求的Pro高級套餐，新用戶首月也只需39.9元。
統計日期截止到2026年2月26日
如果只看統計後報價單，簡單對比國內的入門門檻比海外整體都要低很多，檔位也更多，而海外守在一個檔位比較穩定。
但真正值得追問的是：為什麼兩邊的定價會走出完全不同的形狀？
主流AI編程工具的定價，已經形成了一種高度默契的「精英化」標準：無論是最受圈內推崇的Cursor，還是捆綁了Claude Code的Claude Pro，面向個人開發者的主推檔位，驚人地一致停留在20美元/月（約合人民幣140元）。稍便宜的Windsurf Pro和GitHub Copilot Pro，也要15美元和10美元。
檔位簡潔，價格統一。這套定價能成立，是因為海外從一開始就做了主動篩選：目標用戶就是那羣專業開發者：每天高頻使用、有穩定工作流、深度依賴AI提效、並且已經形成了為生產力工具付費的習慣。這羣人的畫像相對均質，使用強度雖然有高有低，但分佈範圍收窄，一個20美元的檔位基本能夠描述他們。目標用戶羣越均質，定價就可以越簡潔。
每月上百元的門檻，本質上是一道主動篩選，篩掉的是純好奇的看客，留下的是真正的重度用戶。海外廠商的邏輯是：先圈住這羣人，再把他們的使用習慣、工作流、數據反饋全都沉澱進產品，做深度，做黏性。
而國內的情況，從一開始的開發環境就並不相同。
國內有龐大的在校學生、獨立開發者、小廠程序員、剛轉行的新人：他們未必是每天靠代碼產出養活公司的「專業開發者」，也未必能判斷AI編程工具值不值140塊。
對他們來說，障礙不是功能夠不夠強，而是要不要邁出第一步。通過「價格戰」真正想做的事，或許是把這批原本不在AI Coding版圖裏的人，第一次拉進這個世界。
當然，這套結構還藏着另一層邏輯：高端用戶在事實上補貼低端用戶。那個付899元的重度用戶，某種程度承擔了一部分7.9元入門用戶的算力成本。
這是一套經典的交叉補貼結構：和航空公司商務艙補貼經濟艙、電影院用爆米花補貼票價，是同一個底層邏輯。國內廠商真正在賭的是：用低價進來的入門用戶裏，會有足夠比例成長為重度用戶，漏斗的深處能接住足夠多的人，整套生態才能自洽。
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二、Claude不再是唯一選項，這件事比價格更關鍵
當然，國內能在AI Coding領域打價格戰，有一個重要的前提，也是擺脫了Claude的成本控制。在此之前，AI Coding基本上被Claude壟斷，去年8月那次斷供，在開發者圈留下的陰影比很多人以為的都深。
Claude的能力是好，但「好用」和「能用」是兩回事。Claude Code至今沒有單獨訂閱，必須捆綁在 Claude Pro（20美元/月）或 Claude Max（100到200美元/月）裏，這個門檻，已經把相當一部分開發者擋在門外了。
與此同時，AI IDE賽道本身的同質化已經嚴重到了令人尷尬的程度。打開市面上主流產品，自動補全、自然語言提示、多文件編輯、對話式交互：功能清單幾乎一模一樣，背後的算力來源，絕大多數依賴同一批大模型API。某家上線新功能，競爭對手短時間內就能復刻。產品之間的切換成本趨近於零，開發者從Cursor換到Windsurf，幾乎感知不到任何損失。
當功能創新失去護城河，用戶的決策迅速收窄到一個維度：誰讓我用最少的錢調最多次模型。這也是「無限調用Claude」一度成為最有殺傷力的營銷標籤的根本原因。
而如今，國產模型不僅在價格上更有吸引力，在能力上也真的開始夠用了。
Qwen3.5 用 MoE 架構把激活參數壓到170億，推理和編程基準跑出來的數字不輸同級選手；GLM-5 發布之後 API 調用供不應求，市場反饋已經說明問題；MiniMax M2.5 在 Agent 場景的完成度頗為紮實；OpenClaw在大規模部署的時候，Kimi K2.5 的編程能力提升幅度也算拿得出手了。
這些變化對於善於通過價格和補貼推廣一個新技術的大廠們來說，味道太熟悉了。這就是發起一場完全不同方式的「百億補貼」的絕佳時機。
今天，阿里雲先動手了，其他的對手們自己版本的「百億補貼」估計也不遠了。