AI编程不仅仅是信息技术部门的一个工具更新，它实际上正在改变未来十年商业领域的面貌，成为一股深远的力量。

文|《财经》研究员 周源 吴俊宇

编辑 | 谢丽容

在众多人工智能应用中，AI编程常常被视为技术进步速度最快、商业化前景最明确、用户普及率最高、资本市场认可度最强的一类应用。

例如，全球广受欢迎的AI编程工具Cursor便是个典型代表。这家公司成立于2022年，初期便获得了OpenAI的创业基金以及知名风险投资公司Khosla Ventures的种子轮融资。到2023年9月，Cursor的估值在短短20个月内暴涨至99亿美元。根据其披露的数据显示，公司的年化经常性收入（ARR）已突破5亿美元，付费用户超过36万，每日活跃用户达到100万，服务的企业客户总数高达1.4万家，包括英伟达和Uber等知名企业。

关于AI编程的商业潜力，著名的硅谷风险投资公司Andreessen Horowitz（a16z）的一位投资人曾公开表示，全球大约有3000万名软件开发者，若以每人每年创造10万美元的经济价值计算，当前的AI编程工具至少能提升20%的生产效率，在最佳应用场景下甚至能使生产力翻倍，这相当于每年为全球创造3万亿美元的GDP，堪比法国的国内生产总值（2024年法国GDP为31620.8亿美元）。

他进一步指出，AI编程已经形成一个生态系统，具备支持多家数十亿美元公司，甚至可能孕育出万亿美元级巨头的潜力。

AI编程同样也是中外人工智能大模型厂商竞争的一个重要领域。

在今年9月举行的云栖大会上，阿里巴巴集团的首席执行官吴泳铭提到，当前的智能体技术仍处于早期阶段，主要解决标准化、短周期的任务。若要使智能体处理更为复杂和长期的任务，提升大模型的编码能力至关重要。理论上，智能体具备自主编码的能力后，便可应对无限复杂的问题，如同工程师团队那样，能够理解复杂需求并自主完成编码和测试。

吴泳铭表示：“提升大模型的编码能力是实现通用人工智能（AGI）的必经之路。”

然而，今年7月，Cursor决定停止向中国大陆市场提供来自美国Anthropic、谷歌和OpenAI的多款模型。这一举动导致Cursor失去了其核心价值。

即使Cursor未对中国市场“断供”，出于数据隐私保护的考量，绝大部分中国企业，尤其是中大型央国企，也不太可能轻易采用公共的AI应用和服务，更别提国外的相关产品。

因此，国产AI编程工具的市场潜力巨大。

根据国际数据公司IDC发布的《中国市场代码生成产品评估，1H25》报告显示，在美国，有91%的开发者正在使用AI编程工具，而中国这一比例仅为30%。

IDC中国新兴科技研究组的高级分析师李浩然指出，预计到2024年，阿里、字节跳动、腾讯、百度等在中国市场推出的AI编程产品，年收入将达到千万级别。随着AI大模型和整体产品能力的提升，以及各公司在AI编程产品上的宣传投入增加，未来市场规模将大幅增长，竞争也会愈发激烈。

国产AI编程市场热度持续上升

根据综合信息，2023年阿里、字节、腾讯和百度几乎都推出了AI编程产品，但在相当长的一段时间内，各家主要用于内部打磨产品，外部推广的规模相对较小，主要面向企业级用户。

从今年上半年开始，中国的AI编程市场明显变得活跃，字节、阿里、腾讯等纷纷开始高调宣传，并展开了“免费战争”。

李浩然提到，去年与国内厂商接触时，感觉一些大科技公司对AI编程业务仍持犹豫态度，但今年的情况完全不同。

“首先是Cursor获得了成功，其次是字节也开始积极行动。”李浩然解释道。

在今年1月，字节跳动推出了国际版的Trae（The Real AI Engineer），由其新加坡子公司SPRING PTE负责运营。两个月后，中文版的TRAE也在国内上线，成为首个中文IDE（集成开发环境）产品。为了确保数据合规，字节的国内版接入了豆包大模型和DeepSeek大模型，而国际版则支持使用OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini 2.5 Pro等九种国外大模型。

为了争夺市场份额，字节跳动在Trae上采取了激进的低成本定价策略：国内版完全免费且无广告，而国际版的定价也显著低于竞争对手，声称以“Cursor一半的价格提供80%的核心能力”。

这一激进的市场策略取得了显著成效。在6月11日的火山引擎Force 2025原动力大会上，字节跳动的技术副总裁洪定坤透露，Trae上线不到半年的月活跃用户已突破100万。

字节的免费策略在前，其他中国公司只能紧随其后。截至本文发表时，百度文心快码Comate个人标准版免费、个人专业版定价59元/月；腾讯CodeBuddy对个人开发者限时免费，对企业用户也提供限时免费服务；阿里云通义灵码个人版免费，个人专业版限时免费；华为CodeArts Doer编程助手个人基础版免费。

由此，国产AI编程工具的C端定价形成了以免费为主流、付费为补充的局面。在Cursor、Windsurf等国外产品已占据市场先机的情况下，采用免费和低价策略成为追赶者的常见选择。

国产AI编程市场升温的另一表现是，主要玩家加速产品升级，并扩展产品线，纷纷推出各自的AI IDE。IDE可以视为为程序员量身定制的“全能工具箱+工作台”，整合了写代码所需的所有工具。国际主流的IDE如微软的VS Code和Visual Studio在国内也被广泛应用。

例如，字节在3月推出的国内版Trae是首个中文版IDE；阿里在5月上线通义灵码AI IDE，专注于企业级开发；百度在6月发布的文心快码Comate AI IDE是国内首个多模态、多智能体协同的AI IDE；腾讯在7月推出的CodeBuddy IDE成为其云生态的核心工具。

在此之前，AI编程工具（如微软的GitHub Copilot、早期的通义灵码等）多采用插件形式，需要在传统IDE或编辑器（如微软VS Code）中装载，主要功能为代码补全和解释，使用场景较为单一，无法涵盖需求分析、架构设计、测试用例生成、部署运维等编码外的环节。

如今，国产AI编程工具拥有了自己的IDE，无需依赖其他工具，如百度文心快码Comate IDE、腾讯CodeBuddy和字节Trae本身就构成了一个“从需求到上线”完整的AI开发平台。

对于国产AI IDE密集布局的现象，李浩然分析道：“首先是Cursor的成功展示了独立AI IDE可以为开发者带来更好的使用体验，而最重要的是，IDE是AI公司争取流量的一个切入点，具有重要的战略价值。”

他还指出，随着模型差距的缩小，竞争逐渐集中在用户入口和独立IDE产品上。

然而在国内，这一赛道的新入局者相对较少，目前仅有美团和快手。

美团在6月推出了NoCode，这一工具整合了美团自研的千亿参数规模模型LongCat，主要旨在帮助美团生态内的小型商户降低IT和数字化的门槛。快手在10月正式推出了“工具+模型+平台”三位一体的AI编程产品矩阵，包括智能开发工具CodeFlicker、自研的大模型KAT-Coder，以及大模型平台快手万擎（Vanchin）。

多位AI智能体创业者明确表示，暂时没有计划进入这一赛道。投资者的看法也是类似的，清流资本虽然在2023年投资了AI编程初创公司硅心科技（aiXcoder），但合伙人刘博表示，从2023年至今，敢于进入这一领域的创业团队并不多。

根据IDC《中国市场代码生成产品评估，1H25》报告，目前仅列出了五家“值得关注的初创企业”，分别是硅心科技、非十科技、Manus、新言意码和言创万物。其中，硅心科技并不是跟风进入这一行业的公司。该公司孵化自北京大学软件工程研究所，早在2014年便发表了重磅论文，首次在全球范围内验证了深度学习在代码处理领域的有效性。2021年，他们发布了全球首个自主知识产权的超10亿参数代码补全模型aiXcoder L，2022年又推出了国内首个方法级代码生成模型aiXcoder XL（130亿参数）。

由于公司数量较少，创业公司相关融资消息也相对有限。具体而言，硅心科技在2025年1月完成了A++轮融资，成为国内首家获得国资投资的AI编程企业。而新言意码在今年6月末获得了红杉中国领投的Pre-A轮融资，公司的估值超过8000万美元。

针对为何AI编程难以吸引创业者的问题，Agnes AI/开为科技的创始人杨通（Bruce Yang）表示，目前国内外基本达成共识，即AI编程主要是模型厂商的机会。换句话说，这是大企业的游戏。

腾讯CodeBuddy的产品负责人黄广民也指出，工具类产品需要大量的用户反馈和多场景验证，才能不断迭代。例如，腾讯CodeBuddy在内部运行十个月后收集了超过5000个问题，而其中许多问题与模型相关，只能通过不断调优模型来解决，这对创业公司来说是一个不小的挑战。

　　C端：开发者的时代来临

　　尽管中国的多个科技巨头纷纷参与AI编程领域，但各自的市场重心却不尽相同，有的更注重“To B”（面向企业用户），而有的则倾向于“To C”（面向个人用户），也有公司同时重视这两个市场。

　　一些行业专家及独立开发者指出，目前在C端市场上表现突出的主要是字节跳动、阿里巴巴与腾讯，而字节和阿里也积极拓展国际市场。

　　业内资深人士向《财经》透露，虽然去年在B端市场上百度的表现相当活跃，但今年C端市场虽然异常火热，百度的行动却明显滞后，至少没有像前面提到的三家那样显著。

　　C端产品的首要竞争原则在于其使用体验必须优秀，才能有效吸引用户。然而，现阶段国产AI编程工具虽然大多对个人用户免费，但依然有许多开发者愿意为国外的AI编程工具付费，原因无他，国外工具的使用体验更优。

　　某行业专家公开指出，某款国产AI编程工具明显在向Cursor靠拢，功能上有所丰富，但仍存在显著差距，尤其是在模型、上下文管理及智能体设计方面的差异更为突出。

　　然而，包括黄广民在内的多位从业者认为，国产AI编程工具与国际产品之间的差距其实仅有两到三个月。

　　AI编程工具的智能性源自基础模型，而在模型研发方面，中国企业的追赶速度非常迅猛。以阿里巴巴在今年七月发布并开源的编程大模型Qwen3-Coder为例，其采用混合专家（MoE）架构，拥有4800亿个参数，激活350亿个参数，官方评估显示其性能已经超越了GPT-4.1等先进的闭源模型，能够与全球顶尖编程模型Claude 4相抗衡。

　　作为腾讯CodeBuddy的负责人，黄广民指出，AI编程的主要挑战在于其作为工具类产品的特性，与微信、腾讯会议等具备网络效应的产品不同，用户忠诚度较低，因此厂商难以依赖现有用户巩固市场地位。

　　在AI编程领域，功能领先或模型性能优势通常是短暂的，因为技术迭代速度极快，竞争对手能够迅速跟进。相较之下，开发者生态系统的壁垒才是长期竞争的关键因素——它决定了用户的粘性、第三方的参与意愿以及商业价值的实现。

　　Cursor迅速崛起的一个关键因素在于，其IDE基于VS Code内核和开源插件生态，开发者对快捷键和基本功能的熟悉程度降低了学习成本。这种“借助开源巨人之力”的策略，使得用户能够快速上手，避免因生态不同而流失。

　　尤其是中国的许多企业正在推自研IDE，这意味着要让开发者放弃他们熟悉的工具，这对于他们来说是更大的挑战。

　　综合各方信息，目前字节、阿里、腾讯和百度等大型企业在构建开发者生态时，普遍采取绑定自有资源的策略，如云服务和社交场景。

　　例如，腾讯的小程序开发者在2021年已突破300万，腾讯CodeBuddy旨在帮助这300万的开发者，甚至包括一些本身没有小程序开发能力的产品经理，让他们更快速便捷地将创意转化为小程序。

　　作为云计算服务提供商，百度、阿里、字节和腾讯也在努力将AI编程工具打造成“云服务的入口”，让开发者能够在其生态中完成从“编码”到“上线运行”的全流程，不仅为AI编程工具培养开发者，还推动AI大模型和云资源的消耗。

　　此外，AI编程工具的提升和市场推广离不开专业社区与服务，各大厂商也在加强与CSDN、Gitee、开源中国、Jetbrains等开发者社区的合作。

　　经验表明，建立开发者生态系统是艰巨的任务，只有耐心耕耘才能见到成效。

　　B端：注定是个慢活

　　根据IDC中国的研究数据显示，在已经探索和应用生成式AI的企业中，31%的企业已经开始使用AI编码工具。

　　从行业角度来看，最积极拥抱AI编程工具的主要是那些开发者员工比例较高的科技公司，特别是字节、腾讯和百度等自有AI编程工具的公司。遵循“自己先跳伞”的原则，过去两年这些大厂在内部迅速推广AI编程。例如，腾讯表示超过90%的工程师使用CodeBuddy进行编码，50%的新增代码由AI辅助生成；百度则预计到2025年第二季度其内部由AI生成的代码将超过43%；字节也表示超过80%的工程师在使用TRAE进行辅助开发。

　　其次是金融、券商和通信等数字化基础较好的公司。例如，某国内大型商业银行的开发中心中层管理人员向《财经》透露，该行在2023年启动了AI编程项目，出于数据隐私保护的考虑，该行以私有方式部署了AI大模型，并基于开源软件构建了自己的AI编程助手，目前该行的开发中心全员均在使用AI辅助编程。

　　按照规律，未来AI编程将向更多行业扩展。据硅心科技联合创始人刘洋介绍，硅心科技的客户已覆盖航空、军工、金融和能源等多个行业。

　　但是，B端的市场并不好做。

　　与所有数字化项目一样，国产AI编程工具的厂商同样面临B端项目强烈的定制化和碎片化挑战，这意味着没有任何企业能够迅速占领这个市场，哪怕是大型企业也不例外。

　　刘博认为，这实际上给创业公司留下了发展的机会窗口。

　　“目前大多数大型企业专注于C端，急于通过标准化产品尽可能多地吸引C端开发者，B端用户的定制需求在大厂的优先级自然较低，而此时，创业公司在满足企业定制需求方面表现得更为出色。”刘博解释道。

　　B端AI编程项目的定制化需求是不可避免的，IDC报告指出厂商必须提升其定制能力。

　　刘洋以某航天企业的一段需求文档作为例子，虽然每个字都能认出，但由于文中大量行业术语，不懂行的程序员很难将需求转化为代码。这也是为何B端用户在部署AI项目时，不能仅依赖通用的大模型，必须让AI先理解行业术语，并学习行业相关知识。

　　腾讯目前的应对策略是借助合作伙伴的力量。黄广民透露，AI编程工具的核心能力依然是标准化的，腾讯负责打磨产品的标准化部分，而定制化需求（如OA账号登录、数据对接等）则通过开放接口由合作伙伴来承担。同时，为了确保交付质量与品牌声誉，腾讯将合作伙伴的数量限制在十家之内。

　　根据《财经》的调研结果显示，过去两年，阿里和百度在B端的表现最为积极，腾讯居于其后，华为的AI编程项目往往跟随硬件采购的步伐，而字节则更多关注于C端和全球市场。

　　北京思码逸科技有限公司（简称“思码逸”）是一家专注于与企业研发部门合作的公司。思码逸的核心业务是帮助企业提升研发效率，其客户包括网易、中国平安、宁波银行、国泰海通、宝马和汇川等。

　　思码逸的创始人兼CEO任晶磊坦言，最常见的工具是阿里通义灵码。他认为，除了通义灵码产品本身的竞争力外，阿里通义千问大模型的表现良好以及其在To B领域的服务周到也是原因之一。

　　然而任晶磊指出，企业对AI编程工具的付费意愿仍然不强。思码逸的《DevData 2025研发效能基准报告》调查了200多家国内企业，发现40%的企业认为AI对软件质量的改善不显著，主要原因在于企业的软件工程基础薄弱（数据不完整、文档缺失），而不是大模型能力的不足。显然，企业需要在这一方面进行大量的数据治理工作。

　　还有一个短期内难以解决的现实问题是，国产软件和工具类产品在国内市场上一直难以定价较高，这一点也常常遭到中国软件从业者的批评。今年6月，奇安信集团董事长齐向东公开表示，认为软件不值钱、不愿意购买软件，是许多中国政企机构长期养成的习惯，他呼吁相关部门应高度重视改善软件产业的营商环境，尽早改变政企采购的规则与习惯。

　　8月4日，中国工商银行发布《软件开发中心智能研发平台》中标结果，显示阿里云的AI编程产品通义灵码击败百度、华为和智谱，以211万元人民币的中标金额获胜。根据中标公告，通义灵码将为工商银行的智能研发平台提供代码补全、代码问答及单元测试智能体等服务。

　　《财经》了解到，工行的AI编程项目算是较大的项目，随着竞争的加剧，这个行业的价格也愈发紧张。例如，原本甲方预算为100万元，最终中标价却不到40万元。

　　一位资深行业人士指出，AI编程项目的客单价不高，主要影响的还是大厂。在国内的许多大厂中，AI项目的编程团队通常规模在百人左右，如果项目一直难以盈利，团队负责人就难以向上汇报，争取更多资源也会面临困难。

　　尽管实际上盈利并非易事，但AI编程作为最早实现商业化成功的AI应用，且能迅速验证模型效果，推动模型的迭代，中国拥有云计算服务与AI大模型的大型企业仍将其视为长期战略。

　　一位中国云计算厂商的技术负责人表示，AI编程是一个赢家通吃的市场，未来只会留下少数几个强者，互联网背景的公司将更具优势，因为它们本身就拥有丰富的场景，可以不断完善产品。

　　所有AI编程厂商还面临一个共同的挑战，即AI编程产品的形态尚未固定，仍在快速变化与演进中，人们普遍认为可能会出现新的编程范式和新型编程工具，从而实现对以往流行产品和公司的超越。

　　总体来看，包括黄广民在内的业内人士普遍认为，中国的AI编程市场仍然具有广阔的发展潜力，处于蓝海阶段，各厂商正在不同的赛道上进行探索，未来很可能会涌现出不同维度的AI编程工具，以满足不同用户的需求，适应不同的研发流程和角色。