就在昨天，字节跳动启动了AI业务组织调整！
这是自2021年实行业务板块化以来，字节对To B业务动作最大的一次。
飞书产品团队并入豆包，飞书的市场、销售、客服体系则与火山引擎整合，组建新To B GTM组织“创造力服务平台”。
表面看，这只是一次协同办公产品的架构重组，但如果结合当前全行业的动作来看，这大概率也和字节想在Coding上争取更多资源有关。
毕竟，在几乎同一时间段里，大家都把重点放在了Coding上。
梁文锋在闭门交流中透露 DeepSeek现阶段最重要的是Coding Agent；阿里云刘伟光公开喊出Coding几乎for everything；阿里也在7月初发文禁止办公环境使用Claude Code，全面推进自研Qoder。
字节官方披露的信息是，"创造力服务平台"负责字节MaaS和SaaS等云服务的市场、销售和客户服务。
我们的判断是，字节希望借助飞书这支比较熟悉大客户销售的团队，帮助Trae、Seed等自研模型和Coding能力更好地触达企业客户；飞书产品并入豆包，也可能是想让豆包在生产力场景上有更完整的产品承接能力。
各家公司都在讲“AI First”，但大家都很清楚，作为核心引擎的Coding赛道，目前基本都处于起步阶段。
所谓的“AI First，Coding Zero”背后，是底层的组织架构、模型能力、商业化路径的全面重塑。
大家都在补课
牌局规则最早由Anthropic定义。
2025年2月，Claude Code发布，将行业带入Agentic Coding阶段。
AI不再仅在编辑器里补全代码，而是直接操作终端，自主完成读代码、跑测试、改Bug、交付任务的完整流程。
Claude Code上线半年多，年化收入冲过10亿美元量级，到2026年2月已达约25亿美元。
据相关报道，Meta 公司一度全员都在使用Claude Code。尽管代码属于公司核心资产，半年前很难想象会让外部API触碰。
面对Claude Code在全球开发者和巨头内部的垄断势头，OpenAI很快跟进。2025年之前，OpenAI尚无独立Coding产品，编程能力混在ChatGPT订阅和API里。
之后旗下Codex独立并发力，使用量从Claude Code的一个零头，一路追至接近四成。
竞争氛围传导至国内，几乎所有头部大厂都在加速补课。
比如字节Trae、阿里Qoder、腾讯CodeBuddy、智谱CodeGeeX、商汤Raccoon、百度Comate、华为CodeArts、月之暗面Kimi Code，名单越来越长...
稍作对比，阿里动作最为具体。
今年7月初，因Claude Code被曝存在安全后门隐患及合规风险，阿里内部将其列高风险软件，7月10日起禁用于办公场景，推荐自研Qoder替代，蚂蚁随后跟进类似政策。
字节虽未明令禁止，但工信部相关平台对Claude Code发安全风险提示后，该产品在字节内部也变得敏感。
AI First不只是对外战略口号，它正变成一道道内部通知、一次次架构调整，以及一个被砍掉或被扶正的产品线。
Coding为什么值得大厂重投入？
表面看，大厂为了一个给程序员写代码的工具不惜推倒组织架构、甚至掀桌子重新组装团队，似乎有些过热。
但在商业世界里，从来没有无缘无故的疯狂。
在这场看似拥挤的赛道背后，藏着大厂最现实的变现诉求、算力消耗以及对未来企业级云生态控制权的终极焦虑。
首先，Coding效果最容易被验证。
相比AI客服提升多少体验、会议纪要省多少时间等模糊指标，Coding可直接换算为开发周期缩短天数、Bug减少数量、测试覆盖率提升比例，这些都能进财报。软件工程师是成熟付费群体，早已习惯为效率工具买单，研发部门往往是企业里首批愿为Agent产品付费的客户。
其次，Coding是目前少数Token消耗确定的场景。
一次复杂Agentic Coding任务，模型需持续读取代码库、调用工具、执行测试、按反馈反复修改，消耗Token可达普通代码问答的成百上千倍。谁拿下企业开发入口，谁就能锁定后续持续推理算力订单。
还有，Coding能触达云厂商过去难吃到的预算。
企业内部软件开发和人力外包预算，过去云厂商很难直接参与，AI Coding恰好能覆盖。阿里云、腾讯云、火山引擎均把自家Coding产品与云业务绑定。
用Qoder，算力跑在阿里云；用CodeBuddy，算力跑在腾讯云；用Trae，算力跑在火山引擎。表面卖开发工具，实际拿下企业算力预算。
字节此次把飞书销售体系并入火山引擎，逻辑亦在于此。
豆包负责产品协同，火山引擎负责把能力真正卖给企业客户，一边补产品，一边补销售渠道。
赛道本身仍处早期
把镜头拉远，会发现这条赛道尚未成熟。
字节自身路径可说明问题。先做IDE（Trae），后补底层模型（Seed-Code）。早期因自研模型能力有限，字节内部业务线宁用第三方模型也不用Seed-Code，导致数据回流不足，模型迭代较慢。
局面直到今年才有所改变，字节高层要求部分应用部门强制切换Seed模型，才慢慢扭转。
企业客户也遇类似问题。
据媒体报道，Uber内部发现员工大量使用Claude Code、Cursor等工具后，数月耗尽全年大部分AI预算，只能限制部分高成本工具使用。
埃森哲也对非研发岗位的AI工具使用做了限制，例如把PDF转PPT、简单文档润色等低价值任务，不再鼓励调用成本高的大模型。
换句话说，AI Coding一边被视为大模型公司较确定的收入来源，一边是企业当前较烧钱的应用场景之一，能力提升与成本控制仍在互相拉扯。
就像字节内部有句话说的，代码生成门槛降低了，系统复杂度并未随之降低。
所以说，Coding Zero想表达的正是，无论组织架构如何重组、销售团队如何整合，决定胜负的模型能力、成本结构与商业模式，眼下依然处于清零重构的原点（Zero）。
字节此次将飞书、豆包、火山引擎重新拼装，只为在这条最激烈的赛道上，抢到一个能跑到下一个纪元的入口。
但还是那句话，对于所有大厂而言，AI First 喊得再响亮，落到 Coding上，大家其实都还在Zero的起跑线上。
谁能率先在这个万亿级的算力黑洞里解开成本与效率的方程式怎么才能让配资公司破产，谁才能真正把战略口号，兑现成利润表上实打实的数字。
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