¿Por qué Alibaba ha prohibido completamente Claude Code?

Bajo la ola de la rápida evolución de las herramientas de programación de IA, se está produciendo un ajuste interno en las grandes empresas de Internet chinas en torno a la seguridad de las herramientas extranjeras y la sustitución autónoma.

El 3 de julio, el reportero se enteró de fuentes internas de Alibaba que, debido al reciente riesgo de seguridad revelado de que Claude Code tiene puertas traseras implantadas, Alibaba, después de una evaluación integral, lo ha incluido en la lista de software de alto riesgo.

A partir del 10 de julio, Alibaba prohibirá por completo a los empleados internos usar Claude Code en el entorno laboral y recomendará usar Qoder como alternativa.

El inversor ángel y experto senior en inteligencia artificial, Guo Tao, analizó para el reportero de Yicai que la prohibición total de la serie de productos Claude por parte de Alibaba es una decisión estratégica que equilibra la seguridad de los datos, el control de riesgos de cumplimiento y la transformación autónoma, no una simple elección de herramientas técnicas.

Guo Tao agregó que anteriormente Alibaba alentaba internamente a los empleados a usar herramientas de IA nacionales y extranjeras, reembolsando grandes cantidades de costos de modelos externos, y Claude Code era una herramienta de codificación de alta frecuencia para programadores.

Pero la acusación unilateral de Anthropic de que Alibaba llevó a cabo ataques de destilación de modelos, junto con su marcado específico, bloqueo de usuarios chinos, rechazo de reembolsos y canales de apelación cerrados, ha expuesto los datos de I+D de Alibaba a riesgos de fuga y trazabilidad. La prohibición interna de Claude Code por parte de Alibaba se basa en múltiples consideraciones reales.

“A medida que los factores regulatorios continúan afectando a la industria de la IA, cada vez más fabricantes y empresas reevaluarán su dependencia de modelos y herramientas extranjeros”, dijo también al reportero Dai Kun, vicepresidente y analista jefe de Forrester. Esto acelerará la penetración de las herramientas de codificación de IA nacionales en las grandes empresas y continuará impulsando la formación de un ecosistema de modelos y herramientas de desarrollo más independiente en China e incluso en el mercado de Asia-Pacífico.

Una tendencia es que la competencia industrial y las influencias externas entre las principales empresas globales de IA se intensifican, lo que afecta a los fabricantes nacionales para que reduzcan activa o pasivamente su uso de herramientas de IA extranjeras.

Por otro lado, en campos como la programación de IA, la evolución de las herramientas de IA nacionales también se ha acelerado en el último año. Aunque todavía puede haber una brecha con las herramientas líderes extranjeras, tanto desde la perspectiva de la seguridad de los datos como de la comercialización, se acerca la oportunidad para que los fabricantes chinos capturen este mercado.

Además de Alibaba, fabricantes como ByteDance y Tencent también están a la espera de ajustes internos en el uso de Claude Code.

“Esto podría ser el comienzo de una ola de rectificación del control de riesgos de herramientas de IA extranjeras por parte de las empresas nacionales. Las empresas de Internet y tecnología priorizarán la construcción de un sistema de I+D de IA nacional controlable en la red interna. El lado industrial acelerará el proceso de sustitución nacional de herramientas de codificación de IA, y las herramientas de desarrollo propio como Tongyi Qoder de Alibaba obtendrán escenarios de implementación a gran escala”, dijo Guo Tao. A medida que el juego tecnológico de IA entre China y EE. UU. desciende al campo de las herramientas de desarrollo subyacentes, podría poner fin a la era de uso sin restricciones de productos de codificación de IA extranjeros por parte de las grandes empresas nacionales, impulsando la pista de I+D de IA de la competencia de aplicaciones de tráfico a la competencia de capacidad central segura, autónoma y ecológica controlable.

Un detalle es que, mientras prohibía Claude Code, Alibaba recomendó a los empleados internos usar Qoder como alternativa. Esta es su propia plataforma de programación de agentes de IA, lanzada en agosto de 2025. Hasta mayo de 2026, Alibaba anunció que Qoder ha acumulado más de 5 millones de usuarios en todo el mundo, completando el proceso completo de desarrollo autónomo de extremo a extremo, desde el análisis de requisitos hasta la implementación de código. En el último año, la programación de IA también ha sido un mercado importante para Alibaba. En mayo de este año, el modelo Qwen3.7-Max lanzado por Alibaba también enfatiza avances en programación, razonamiento y otras capacidades.

Otra línea oculta detrás de la prohibición de Claude Code por parte de Alibaba es el impacto significativo de la codificación de IA en los ingresos de tokens de los proveedores de nube. Liu Weiguang, vicepresidente senior del grupo de inteligencia de nube de Alibaba y presidente de la división de nube pública, reveló que, en su opinión, en el servicio de tokens, desde la perspectiva del espacio futuro, los mercados de publicidad, medios, cine y televisión, y videos cortos también tienen un espacio muy grande, pero en comparación con los grandes modelos de lenguaje en la dirección de codificación y agentes, no están en el mismo nivel.

“La codificación es nuestra dirección más importante, es casi para todo”, dijo Liu Weiguang directamente. Anteriormente, en la era de la computación en la nube, una dificultad común en el trabajo era que al revisar el presupuesto de TI de un cliente, se descubría que una parte del presupuesto no se podía obtener, que era el desarrollo de software interno y la subcontratación de personal de la empresa del usuario. “Ahora es justo lo contrario, estas partes son precisamente el punto de impacto del 100% de la codificación de IA”.

Esto significa que, en medio de esta disputa de prohibiciones bidireccionales, quizás también se esconde la ambición de las herramientas nacionales de buscar una ventana de oportunidad para "ascender".

Guo Tao cree que actualmente las herramientas de codificación de IA nacionales han completado la nacionalización de capacidades básicas, y se encuentran en una etapa intermedia crítica de alineación de capacidades básicas, ataque de ingeniería de alto nivel y mejora continua del ecosistema. Las capacidades de autocompletado de código básico, corrección de errores y desarrollo de proyectos regulares se han alineado con el nivel internacional, pero todavía puede haber brechas en algunas tareas, y el ecosistema de soporte como la adaptación de herramientas y la implementación privada aún necesita mejorarse.

Alibaba Qoder, ByteDance Trae y otros están subiendo aún más a la mesa, pero si pueden llevar la pista de programación de IA nacional a un nuevo punto de inflexión sigue siendo un desafío a largo plazo.

“Las grandes empresas poseen enormes cantidades de datos de ingeniería reales, servicios en la nube maduros y tuberías de I+D, pueden iterar rápidamente sus propias herramientas de codificación, ocupar los mercados gubernamentales, empresariales y de Internet, y construir un ecosistema de I+D de IA en la nube integrado”, dijo Guo Tao. Sin embargo, el desafío para los fabricantes nacionales radica en que las capacidades de ingeniería complejas de alto nivel aún necesitan pulirse a largo plazo, los costos de cómputo son altos y los problemas de fragmentación del ecosistema de la industria requieren optimización unificada.

Dai Kun, por su parte, cree que las herramientas de codificación de IA nacionales están pasando de la asistencia de desarrollo puntual a la etapa de implementación empresarial. El desafío es que necesitan demostrar que el costo continuo de los tokens puede convertirse en una mejora cuantificable de la eficiencia y ROI comercial. Al mismo tiempo, la mayor oportunidad futura para la codificación de IA nacional no es solo reemplazar las herramientas de generación de código, sino impulsar la transformación de agentes de los procesos comerciales empresariales y las aplicaciones existentes, y desarrollar una nueva generación de aplicaciones impulsadas por el conocimiento empresarial.