AI Coding產品井噴，但屬于創業者的機會正在關閉

劃重點：

1、AI Coding是這輪大模型技術浪潮里最先驗證PMF（Product Market Fit）的應用，也是繼基礎模型之后，第一個既有收入模式又足夠大的市場。

2、AI Coding工具本質仍是SaaS。這意味著國內SaaS行業遇到的定價天花板、用戶留存難、轉化低等典型問題，一個都不會少。

3、對初創者而言，要么擁有扎實的技術壁壘、獨特數據和垂直能力，要么就要找到明確且高效的退出路徑，避免在巨頭加速布局時被徹底吞并。

4、在更復雜的系統開發里，專業開發者仍然不可或缺，只是角色重心正在發生轉變：從單純的編碼執行，轉向需求拆解、架構設計以及與AI的高效協作。

作者林易

編輯重點君

AI Coding（人工智能編程）正成為當下AI領域最受關注的賽道。過去一個月，無論是國內還是海外，無論是大廠還是明星創業公司，動作都在加速，產品密集上線。

在國內，僅7月份，過去三天，字節的TRAE 2.0、騰訊的CodeBuddy IDE、阿里開源編程模型Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct先后發布。更早一些，6月底，百度文心快碼也推出了獨立的AI原生開發環境Comate AI IDE。

放眼海外，今年6月，Cursor完成9億美元融資，估值接近100億美金，幾乎是國內同類基礎模型創業公司月之暗面的三倍。最近，谷歌宣布以24億美元收購Windsurf，這家公司去年12月才剛剛上線，員工總數不足200人。同時，AWS也發布了自家的AI編程工具kiro。

AI編程工具這段時間集中爆發背后，一個直接原因是，大語言模型（LLM）最擅長的核心能力，就是預測下一個字符。相比語義豐富、含糊不定的自然語言，編程語言結構更嚴謹、語義更可預測，因此用AI來生成和調試代碼，就是大語言模型最適配的場景之一。很多人把它視為這輪大模型技術浪潮里最先驗證PMF（Product Market Fit）的應用。

另一個原因是，編程是所有數字化生產力的底層。中國和美國程序員人力成本都居高不下，用AI替代重復性編碼工作，是大多數企業家、投資人眼里，極具想象空間的降本增效場景。AICoding也是繼基礎模型之后，第一個既有收入模式又足夠大的市場。

支撐這一切的技術，是GPT、Gemini、Claude、Qwen、DeepSeek等底層大模型能力的快速進步，催生了各類面向垂直場景的AI Agent，其中就包括編程工具。

字節和騰訊的最新樣本

TRAE 2.0

今年3月，字節推出了TRAE 1.0。僅兩個月后，公司內部傳出禁用Cursor、Windsurf等外部AI編程工具的消息。7月21日，TRAE升級到2.0，我們第一時間體驗了新版本，最具突破性的就是SOLO模式。

簡單說，SOLO已經不是單純的IDE插件，而是一個能完整覆蓋規劃、編碼、測試、部署等環節的“Context Engineer”。用戶只需用自然語言輸入需求，AI就會自動拆解、調用工具并執行落地。

比如后端需要在用戶重置密碼時新增郵件通知，只需輸入一句話：“當用戶重置密碼時發送郵件通知，使用隊列系統，包含IP和設備信息。”剩下的查找代碼庫、復用模塊、生成代碼、添加測試、提交PR，全由SOLO自動完成，整個流程無需人工介入。

換句話說，TRAE正在變成一個能理解需求、調度工具、獨立交付的超級AI工程師。

CodeBuddy IDE

7月22日，騰訊也正式發布了自己的AI編程工具——CodeBuddy IDE。這款產品前身是騰訊內部的開發助手和CodeBuddy，升級后定位為開發者的AI搭檔，幫助開發者把時間從重復編碼里解放出來，更多聚焦在創意、架構設計等高價值部分。

和市面上單一的對話式編程工具不同，CodeBuddy IDE提供了三種并行模式：計劃模式（需求澄清到PRD/MVP）、設計模式（Figma/草圖到像素級原型）、AI Coding模式（代碼生成到部署）。

它集成了騰訊云托管、混元大模型，并和小程序生態深度結合。核心思路是先把需求通過計劃和設計階段鎖死，再交給Coding Agent自動生成，盡可能減少反復返工。

相比Cursor更偏純程序員助手，CodeBuddy的覆蓋面更廣，服務于產品、設計、開發、運維等多角色場景。它拋棄了傳統indexing，轉向任務前通讀整個項目，模擬人類上下文理解；也拋棄了manual/background的分離交互，聚焦在問答（Ask）和智能體自動生成（Craft）兩種核心形態。

從使用體驗看，Figma接入是它的一大賣點。設計到代碼的轉換一直是前端開發中的痛點。傳統開發流程中，設計師完成設計后，前端開發者需要手動將設計稿轉換為代碼，這個過程不僅耗時，還容易出現還原度不高的問題。CodeBuddy IDE的Figma設計轉代碼能力旨在解決這一痛點，實現設計與開發的無縫銜接。

牌桌上的玩家

海外廠商中，Cursor是這一波AI編程浪潮中起步最早的代表。它面向專業程序員，核心功能圍繞AI代碼編輯器和IDE展開，擅長解析大型代碼庫。不過，Cursor并不自研大模型，主要依賴Claude、GPT等外部能力。

相比之下，Windsurf在Cursor的基礎上，強調簡單易用和可視化，對編程新手更友好。它強調易用和可視化體驗，讓編程新手或產品經理也能通過自然語言與AI對話完成基礎開發。核心思路是把智能體能力做得更自動化，盡量減少使用門檻。

如果說Cursor和Windsurf還更像工具，Devin則干脆把自己定位成“AI軟件工程師”。它不僅能對話編程，更能自我規劃、自我進化、自動調用各種工具，完整執行復雜的編程任務。換句話說，Devin不只是一個會寫代碼的工具，而是一個能獨立交付的小型程序員。

Lovable走了另一條路徑，切入點是“氛圍編程”。它面向非技術用戶，用戶只需用聊天告訴AI自己想要一個什么樣的前端頁面，其余交給AI自動生成。Lovable尤其重視頁面美學與交互體驗，適合用來快速驗證設計或者做、MVP，后端部分通常交給第三方服務補足。

而Replit把“全民開發”這件事做得更徹底。從編碼到部署一站式打通，強調自然語言生成、多人實時協作和社區模板共享，像是把Google Docs的多人協作模式搬進了代碼世界里，讓零基礎用戶也能輕松開始寫程序。

在國內，大廠對標海外產品的路徑也比較清晰。百度的文心快碼、阿里的通義靈碼，都在對標Cursor，面向專業開發者，功能聚焦全棧開發、低代碼集成與企業定制需求。

上文提到的字節的TRAE和騰訊的CodeBuddy更接近Windsurf的定位。

科大訊飛的iFlyCode側重政企項目和大規模質效管理，強調企業級工程能力，典型場景是金融、政府等對本土適配要求高的大型客戶。

而美團的NoCode，是所有國內方案里最典型的“面向公民開發者”代表。它立足美團自身外賣、零售等商戶場景，非技術用戶也能用對話式交互快速生成應用，外賣和零售模板“開箱即用”，日均生成的應用數超過1萬。

AI Coding到底發展到哪個階段了？字節TRAE核心成員在知乎帖子中分享，他認為AI Coding有點類似自動駕駛，分為幾個階段：AI輔助編程 → AI結對編程→ AI自驅編程，目前TRAE Builder / Cursor Composer / Windsurf Cascade等都是瞄準了AI結對編程這個階段的。

AI Coding工具本質是SaaS產品

看似熱鬧的背后，AICoding工具本質仍是SaaS。這意味著國內SaaS行業遇到的定價天花板、用戶留存難、轉化低等典型問題，AICoding一個都不會少。

國內頭部如字節、騰訊、阿里、百度都在快速迭代、持續上新，與初創公司正面競爭。這些巨頭有資源可以長期投入，即使負毛利率，也能換時間、換規模。

與此同時，底層模型能力正以前所未有的速度演進。如果一家初創公司缺乏真正技術壁壘或數據，哪怕曾經憑先發搶占了市場，也很可能在后續被迅速趕超。對巨頭而言，只要底層條件成熟，切入新領域往往只是時間問題。在這場博弈里，先發者的護城河并不牢固。

C端市場里，用戶留存難度尤其明顯。多數早期用戶以嘗鮮為主，產品之間的替換成本很低，付費意愿也較易波動。即使初創公司在獲客上投入了可觀預算，后期要真正沉淀下長期用戶也并不容易。

一位程序員告訴我們，他上個月買了Cursor月度會員，每月20美元，但第二個月就沒續，因為在二手平臺能找到更便宜的共享賬號。熟悉國內C端付費情況的創業者一定知道，這種情況并不罕見。

對初創者而言，要么擁有扎實的技術壁壘、獨特數據和垂直能力，要么就要找到明確且高效的退出路徑，避免在巨頭加速布局時被徹底吞并。Windsurf賣給谷歌，就是一個典型案例。

結語

隨著AI Coding能力不斷迭代，應用開發的門檻被顯著拉低，低技術門檻的用戶可以依賴AI獨立完成一些簡單應用。但在更復雜的系統開發里，專業開發者仍然不可或缺，只是角色重心正在發生轉變：從單純的編碼執行，轉向需求拆解、架構設計以及與AI的高效協作。據騰訊透露，目前公司內部已有超過90%的開發崗位開始使用CodeBuddy。

這也正在改變團隊的人員結構。越來越多的大廠在招聘時，更傾向于全棧工程師，核心考察點是候選人是否具備更開闊的技術視野和扎實的架構能力。畢竟，許多基礎性的編碼工作可以交給AI完成，而如何基于具體業務進行需求分析、拆解、并搭建合理架構，依然需要人來把控。

從人的角度來看，AI時代意味著，人人都更需要具備架構師的思維和能力，而智能體將逐步承擔起更多執行層的工作。