当人工智能能够在短短几分钟内将理念转化为可执行的产品时，"vibe coding"不再仅仅是一个行业的噱头，而是成为了产品验证和开发效率的重要趋势。在这一背景下，Cursor迅速崛起。到2025年中，该公司完成了大规模融资，估值接近100亿美元。然而，伴随其快速发展的，还有关于代码质量、安全隐患和持续盈利能力的严峻挑战。本文旨在回顾Cursor的发展历程，分析其产品定位与商业模式，比较竞争对手的形势，并在机遇与风险之间探讨其未来的道路与关键变量。

Cursor是Anysphere公司于2022年推出的一款人工智能编码产品，也是该公司目前唯一的产品。它作为VSCode的一个分支，之所以选择独立开发而非作为插件，早期发布的文档中给出了答案。Cursor希望在保持用户熟悉的开发环境的同时，能够完全掌控编辑器的用户界面，更好地与人工智能整合，专注于提供卓越的AI驱动编码体验。这意味着，Cursor所追求的并不是一个插件市场，而是IDE的未来。当前，Cursor的产品形态包括本地IDE、Web版本及命令行界面。

Cursor的核心定位可用一句话概括：它不仅仅是在改造IDE，而是在重新定义IDE。早期Cursor官网的口号是“我们的目标是创造一个神奇的工具，以编写全球软件为目的。”而最新的口号已经更改为“为了让您变得极其高效，Cursor是与AI编程的最佳方式。”这更加强调了人工智能与生产力的提升。传统IDE如VS Code、Jetbrains和Eclipse的逻辑是以编辑器为中心，开发者通过插件和配置项进行环境个性化，手动编写代码以完成开发，而后续的产品演进则是为了增加AI的能力。然而，Cursor的逻辑则是以AI为核心的AI原生产品，开发者通过自然语言描述需求，与AI在一个流畅的上下文中进行对话，由AI负责架构设计和代码开发，开发者主要负责审核。此外，这种低门槛的“vibe coding”开发体验吸引了高层管理者、非技术创始人及产品经理等无编程经验的人士，以加速他们的想法验证。

回顾AI编码领域的多个产品和插件，无论是曾经的领军者Github Copilot，还是初创的Windsurf、Codium、Cody与Augment，Cursor依然保持领先地位。根据最新数据显示，Cursor的用户数量已超过100万，其中付费用户约为36万；年经常性收入（ARR）超过5亿美元，并维持着超高速增长，融资达到9亿美元，估值接近90至99亿美元。

融资历程里程碑

产品演变阶段

从产品能力的演进来看，Cursor经历了四个关键阶段，其核心功能从最初的代码编辑增强逐步演变为一个集成的AI原生开发环境。

1. 阶段一：基础编辑器 + AI辅助（2022-2023年初）

• 提供超越Github Copilot的体验：编辑器内AI能力的迭代，包括代码补全、内置AI聊天对话框支持代码解释、代码修改和自然语言生成代码等。
• 用户特征：早期用户多为“尝鲜型开发者”，用于快速试验小段代码或学习。
• 产品定位：与Github Copilot差异化——不是一个插件，而是“自带AI的代码编辑器”。

• 阶段二：全项目理解 + 多文件编辑（2023中–2024上半年）

• 基于整体代码库理解的单/多文件联动编辑能力：增加代码库嵌入模型，能够理解整个代码库，并实现多文件的联动修改，如Tab和内联编辑等。
• 用户特征：不仅限于Demo，能够适用于中等规模的真实项目。
• 产品定位：开始向AI助手/AI代理靠拢，不再是简单的补全。

• 构建智能代理能力，针对企业场景：引入能够自主执行复杂、多步骤任务的AI智能体，包括代理、后台代理和BugBot等；企业相关功能如团队订阅、使用仪表盘、权限管理和隐私模式。

• 用户特征：Cursor不再只是个人AI编辑器，而是可供团队使用的开发协作环境。
• 产品定位：与Windsurf、Replit代理竞争，强调全流程AI开发环境。

• AI原生IDE，全自动化开发：根据需求生成可运行的完整应用，例如“请增加一个登录系统”，AI将调用多个代理，自动完成前后端的改造。同时增强与外部系统的集成，如接入MCP等能力。

• 用户特征：AI从工具升级为开发伙伴。
• 产品定位：迈向AI软件工程平台，有望成为新一代开发模式的代表。

核心能力

AI编程领域的竞争格局大致可以分为三种主要类型：

• 大型企业生态驱动型：如微软、AWS和谷歌——将云服务与集成开发环境（IDE）结合，适合企业级用户及大规模应用。

• 模型制造商延伸型：例如OpenAI和Anthropic——将强大的模型能力应用于编程，但缺乏全面的工具体系。

• AI优先创业公司型：如Cursor和Replit——强调开发体验的创新，灵活而快速，但在与大型生态系统对抗时面临挑战。

大型企业生态驱动

• 特征： 以平台和生态为中心，传统IDE的建设相对成熟，或者是具备完整生态系统的知名互联网企业。

• 与现有生态系统紧密结合：AI并非孤立的产品，而是作为现有开发和云平台的增强工具，优先考虑安全、合规及企业市场，特别是AWS与Azure的用户。

• 与现有收费模式捆绑，例如GitHub Copilot与GitHub Enterprise捆绑，CodeWhisperer则与AWS账户绑定。

• 拥有庞大的客户基础，生态系统的锁定性极高（如GitHub上亿开发者）。

• 在企业级合规、安全及治理方面具备成熟能力。

• 产品的渗透力强，推广成本相对较低。

• 创新速度较慢，功能主要集中在Copilot和代码补全上，并非真正的AI原生IDE。

• 跨生态迁移存在困难（AWS工具链的体验优异，但一旦脱离AWS则较弱）。

• 产品容易被视为“附加功能”，缺乏独立的品牌认知度。

补充：在这些典型厂商中，AWS已尝试推出名为Kiro的agentic AI IDE工具，旨在将快速原型开发提升至可投入生产的软件系统，目前仍处于预览阶段，产品的稳定性、语言覆盖和生态整合尚需完善。但可以看出，传统厂商的战略方向已逐渐转向“实验室+云生态+代理驱动”的转型尝试，在生产级别的结构化（规范、挂钩、代理）方面走得比一般工具更远，成为Cursor、Codex等新兴产品的竞争者之一。

模型制造商延伸型

• API / 模型即服务：这是最常见的路径，提供大模型API / SDK，供IDE、企业SaaS或云服务提供商进行集成。例如OpenAI Codex用作GitHub Copilot，Claude则用于SaaS代码生成工具。

• 企业定制化 / 私有部署：专为金融、政企等敏感行业提供 模型微调、私有部署及大模型的微调，核心卖点在于 安全性 + 可控性 + 高度定制化。

• 轻量级模型 / 开源策略：Mistral、Local LLM等通过开源或轻量化模型抢占低成本嵌入场景，优势在于可以深入绑定IDE或内部平台，但模型能力相对较弱，需要依赖二次开发。

• 差异化路径

• OpenAI：依靠生成质量与API生态，追求规模化的应用入口。

• Anthropic：注重安全性和可控AI，偏向于满足企业合规需求。

低成本企业场景下的Mistral与AI原生产品的商业模式解析

Mistral和本地大语言模型（LLM）专注于隐私保护与嵌入式技术，致力于为企业提供低成本解决方案。

• 优势
• 模型性能出色，具备领先的技术实力。
• 支持多种语言和框架，灵活性不局限于集成开发环境（IDE）。
• 创新速度快，模型不断更新，生成质量持续提升。
• 接入方式灵活，API接口可嵌入多种产品，降低用户迁移成本。
• 短板
• 缺乏闭环工具：未提供调试、版本控制及项目管理等功能，依赖第三方工具。
• 用户留存难度高：过于依赖模型本身，生态系统绑定不强，用户易转向其他产品。
• 企业级应用受限：在大型团队协作、代码安全和合规性支持方面不足。
• 成本与性能的挑战：高质量模型生成需要大量计算资源，同时运行成本高，体验受网络延迟影响。

AI原生创业型产品

• 特点：这种产品在大语言模型蓬勃发展的背景下应运而生，具有AI原生属性。
• 典型代表：如Cursor、Replit和Windsurf等。
• 定位与策略：
• 强调AI原生体验，关注上下文感知、自动重构和跨文件理解的能力。
• 开发工具本身就是核心产品，而非附属功能。
• 商业模式灵活多样，涵盖SaaS订阅、API服务，甚至是freemium社区模式。
• 优势：
• 产品创新迅速，率先探索全IDE替代、智能代理和长时间任务执行等领域。
• 贴合开发者需求，例如Cursor的全局上下文功能。
• 在开发体验和前沿技术上，往往领先传统厂商1到2年。
• 短板：
• 企业级功能、合规性和安全治理仍需加强。
• 生态系统相对薄弱，依赖于现有平台如GitHub、GitLab和VS Code。
• 商业化路径尚处探索阶段，抗风险能力较弱。

综合来看，未来可能会形成由大型厂商（例如微软、AWS、Google、阿里、字节跳动）主导的生态驱动型模式，通过IDE、云计算和协作工具形成闭环，实现快速规模化；同时，模型制造商（如OpenAI、Anthropic、Mistral等）将依靠模型能力结合API、SaaS或私有化部署，进一步绑定生态或企业客户。两者结合的趋势下，未来的AI编码可能会形成模型、云服务/IDE与企业场景的紧密闭环，模型厂商需自行构建生态或依赖大型厂商进行集成。

0404.商业模式

目前，Cursor采用的是一种混合商业模式，包括订阅制和使用量限制。其主要路径为个人、团队和企业版本。附加值服务与模块（如Bugbot或其他安全/质量审查组件）也是其变现的关键。

订阅制（Subscription）：用户可选择月费或年费（例如Pro版、Team版，每月费用从20美元到200美元不等），核心在于通过付费解锁更多AI功能（如更长的上下文、更强的模型和团队协作功能）。

使用额度（Quota-based）：不同档次的订阅与调用次数或token数量相绑定，超出额度后需额外购买或升级套餐，类似于手机流量包，而非一次性无限制。

多模型差异化：用户付费不仅是为了功能，还包括使用更强的模型（如Claude、GPT-4.1、o1等），因此费用与模型接入成本紧密相关。

团队定价：提供基于座位（按人头）和配额共享的团队套餐，强调协作与权限管理。

值得一提的是，Pro版本曾于2025年7月将每月500次请求的限制改为按使用量计费，引起用户的不满，随后公司撤回了这一变更并承诺退款；在2025年9月，Cursor将团队套餐的计价方式从按请求次数改为按token数量，个人专业版的「无限量」模式也被取消，调整为「有竞争力的价格」，并于9月15日生效。

简单来说，Cursor的收费方式更类似于一款结合了云计算能力与SaaS的产品，实质上是在提供AI模型的调用能力和用户体验。因此，其价格体系与用户的使用习惯息息相关。与此不同的是，传统的SaaS收入模式相对稳定，因为其边际成本极低，定价主要基于软件的功能价值，而非其底层成本。虽然两者表面上看起来相似，实际上却存在根本的区别。

尽管Cursor的增长速度惊人，但在发展过程中也暴露了不少问题，例如安全信任、代码质量、责任链、成本与盈利的可持续性、企业需求及合规性等。这些问题若未及时解决，可能成为其发展的障碍，尤其是商业模式方面。根据技术快报的报道，AI编程工具（如Cursor和Windsurf）面临严重亏损，用户使用频率越高，亏损就越严重，负毛利率显露出商业模式存在的问题。结合Cursor商业模式的探讨，可以发现其负毛利率的根本原因。

高昂的算力成本
Cursor的核心体验依赖于外部大型模型提供商（如Anthropic和OpenAI），而调用这些模型的费用本身就相当高。用户调用的次数越多，Cursor所需承担的成本越高。

订阅价格与实际成本不匹配
假设用户每月支付20美元，然而高强度的调用可能导致高达40美元的模型成本。结果就是“使用越多，亏损越多”。这或许也是Cursor在过去两个月频繁调整订阅套餐内容的原因。

缺乏规模效应
传统的SaaS随着用户数量的增加，毛利率会提升。但即便Cursor的规模扩大，调用成本也无法得到摊薄，反而可能遇到更多重度用户的情况。

上游厂商可能成为竞争对手
OpenAI推出了Codex，而Anthropic也在积极开发Claude Code。Cursor不仅需要依赖这些模型，还需面对它们的直接竞争。

若商业模式的困境未能尽快得到解决，潜在的外部危机表现为：

盈利能力不足：即便用户增长迅速，收入规模扩大，但毛利率持续为负，难以吸引长期投资者。

缺乏议价能力：对上游模型的控制力不足，成本被锁定。

定价灵活性受限：如果Cursor的订阅价格明显上涨，将迅速失去开发者市场；而降价则难以覆盖成本。

用户价值认知模糊：用户对Cursor的增值服务认知不清，是否仅仅是Claude的高阶封装。

Cline的Nick引用了Chris Paik的一句名言：“大多数订阅业务是固定收入、可变成本——这是一个激励机制的定时炸弹。”也就是说，当成本随着用户使用量暴增，而收入却保持不变时，公司的处境将愈发艰难。

0606.市场风险及潜在机会

AI编程工具市场正在经历颠覆性变革，传统的IDE经历了数十年的迭代。在这一场三方竞争中，谁能够定义新一代的研发体验，谁就将成为未来的赢家。为了在这场竞赛中占据优势，必须从技术、产品、生态和商业模式四个方向构建综合优势：

1. 技术与数据：强大的模型能力依旧是核心，若完全依赖第三方模型，意味着长久为模型提供服务。工程能力同样不可忽视，低延迟、低成本和高稳定性是企业级推广的基础。将工程与模型的结合，通过真实用户的互动及代码上下文数据不断调整与优化，形成数据飞轮，让使用体验不断提升。

2. 研发范式的重塑：深入了解开发者的需求，重塑研发流程，构建人机协作的新模式。同时要确保生成的代码可追溯和可审计，以满足企业客户对安全性和信任度的需求；开放插件和代理机制，让生态合作伙伴能够深度参与共建，以满足更多个性化需求。

3. 商业模式的可持续变现：C端订阅能迅速带来用户规模的增长，但长期的稳定性和单客价的提升依赖于B端的企业化。通过重塑研发范式，成为企业研发的基础设施。同时，生态抽成也是一个渠道，可以构建平台级的商业模式，实现插件和代理市场的收益分成。

生态系统与标准化：构建开发者的未来

通过与上下游紧密合作，打造一个全面的开发者生态，从而培养用户的使用习惯与良好口碑，进而提升忠诚度。要实现跨平台的渗透，覆盖本地IDE、云端IDE及移动IDE等多种形式，争取成为开发者的首选入口。此外，通过固化新的研发模式，确立行业标准，建立不可替代的地位。

Cursor 面临的挑战实际上反映了 AI SaaS 行业的普遍问题：在缺乏自主底层算力的情况下，试图按照SaaS的逻辑进行定价。当“成本外部化与收入固定化”的矛盾存在时，毛利水平将难以改善。在这四个方面，Cursor 在第二和第四方面拥有明显优势，其产品体验和用户认知表现最为突出，但在第一点缺乏自有模型以及第三点的 商业模式方面则存在重大隐忧。基于这一分析，若要解决困境，Cursor 需探索市场平衡点，以下是可能的出路：

1. 模型的解耦：自主研发模型，降低对外部模型的依赖。例如，常见场景中使用小型模型，而在复杂任务中选择外部最佳模型，以形成混合架构；通过工程优化手段，降低模型调用成本。在代码理解和重构等垂直领域进行精细调校，减少对通用模型的依赖，确保模型不断优化。

2. 精细化的分层计费：学习保险行业的经验，进行更加细致的用户分群，制定透明合理的计费机制。例如，个人版本维持低价，依照实际使用量进行收费，确保成本一目了然；增强企业版本的功能，通过拉开功能梯度来提高客单价，未来的B端市场将是最终的竞争战场。

3. 全链路整合：全面接管研发工作流，将产品升级为全生命周期的研发平台，实现从工具向研发基础设施的全面转变。与GitHub/GitLab/云服务商合作，嵌入研发基础设施，努力成为开发者的默认选择。同时，进一步开放生态，允许开发者和第三方扩展功能，Cursor 作为平台的收益分成者。

在AI编程工具领域，Cursor 已经处于领先地位，已经从一个外形像“高效编辑器”的工具演变为可能主导未来开发体验的平台。其高估值和快速增长的年经常性收入证明市场对其能力和潜力的认可，但 成本与收益的商业模式问题是当务之急需要解决的。

如果从时间的角度来看，未来一到两年内，Cursor 是否能够成功转型为企业级平台将会是整个行业的关键时刻。是从辉煌走向被收购，还是进入下一个巅峰，我们拭目以待。