“人人都是程序员”的幻想终将破灭！AI 编程竞争白热化：Cursor 或将成为创业公司的唯一赢家，“60 分开发者”成最后的坚守者

编辑 | Tina

本文属于《2025 年度盘点与趋势洞察》系列，由 InfoQ 技术编辑团队精心策划。这个系列涵盖了大模型、Agent、具身智能、AI Native 开发范式、AI 工具链等多个领域，我们通过持续的观察和与业内专家的深入对话，对相关技术进展、重要事件和产业趋势进行了全面的分析。

我们的目标是通过系统化的视角，帮助大家理解技术演变的内在逻辑、创新方向和实际价值，为新一年的决策提供参考。系列内容将逐步在 InfoQ 媒体平台发布，期待大家的关注。

说到“氛围编程”，这可真是今年热门到不行的话题。从“用 LLM 快速拼装应用”火起来，到现在仅仅过去六个月，热潮就明显开始退去。

最明显的变化就是，相关产品的用户流量大幅下降。

其中，Lovable 的流量降幅最大，最近几个月从 3500 万下降到不足 2000 万，几乎减半。其他一些明星产品也没好到哪里去，比如 Bolt.new 降了 27%，而 Vercel v0 自 5 月以来降幅高达 64%，包括 Cursor、Replit 和 Devin 等平台也未能幸免，唯一例外的可能就是仍在依靠推广的 Base44。

甚至连 Bolt.new 的 CEO 也坦言，“所有平台的用户流失率都很高”，并表示现在的关键是需要找到一个能留住用户的商业模式。

回顾过去一年，行业经历了一场资本驱动的“超高速增长”，公司估值和用户数都在飙升；然而，热度在短短几个月内迅速退去，我们或许正在见证一场真正的价值回归。

来自投资家 Chamath Palihapitiya 的分享

千万美元的试错代价

如果我们为当前的 AI 编程工具画个谱系图，Lovable 必然是个标志性存在。它起源于 2023 年末的瑞典，凭借一句简单的口号吸引了无数用户：“描述你想要的，看着软件成真。”

从数据来看，它的增长几乎是奇迹：第一年就宣称年收入突破 1 亿美元，创建项目超过 1000 万个；随后以 18 亿美元的估值完成 A 轮融资，几周后市场传言估值已飙升至 40 亿，成为欧洲最炙手可热的 AI 项目之一。

接着，Bolt、Replit、V0 等产品也顺势而起，掀起了一股“自然语言开发”的热潮。

背后则是一套精准击中人性需求的营销策略。正如一些观察者提到的，那些“几分钟内克隆任何 App 并开始赚钱”的视频风靡一时，它们卖的不是技术，而是那种“低投入 = 快速盈利”的财富梦想，以及让不懂代码的人也能“体验编程”的机会。

不过，要说谁在专业开发者中真正代表“氛围编程”的初体验，那非 Claude Code 莫属。它不强调让你逐行理解代码，而是将代码“藏”在后台，鼓励开发者关注终端的动态，创造出一种“AI 替你工作”的沉浸感，从而形成了“交托任务 – 后台执行”的合作模式：Agent 像一个独立的“个体”，不是简单补几行代码，而是从接到任务开始自行规划和反复尝试，直到完成任务——包括生成甚至提交代码，人可以暂时离开，Agent 仍在继续工作。

与此相对，AI Coding 工具如 GitHub Copilot 和 Cursor 则走了另一条路。它们更像是严谨工程体系中的“AI 编程助手”，不追求一键生成完整应用，而是悄悄融入现有工作流，负责补全、重构和写测试，把重复的工作交给 AI，但节奏和决策权始终掌握在工程师手中。

这就形成了两条分叉的路径：一边是“异步 Agent 式的氛围编程”，另一边是“人主导的严肃工程协作”。后者显然更容易获得专业开发者的长期认可和付费支持。

谁的 3500 万？出圈神话与真实用户

Lovable 所宣称的 3500 万月活用户，几乎接近全球专业开发者总数的上限。全球开发者的估算大约在 4000 多万，按不同来源的上限也不过 4700 万。这本身就说明，峰值用户并非真正的程序员，而是那些“想成为开发者”或希望“快速解决开发问题”的圈外人士，比如产品经理、学生、创作者等等。

GBOX.AI 的创始人张海龙在回顾这一波热潮时指出：“上半年那轮 Vibe Coding 的火热，实际上更像是‘时尚单品’的流行。大家都去试了一下，几乎没有人续费到第二个月。”

这类面向 C 端的“氛围编程”产品，根本上面临的是需求刚性的问题。他将“专业摄影 – 手机摄影”与“编程 – 氛围编程”进行了类比，指出关键差异：人人都有拍照记录生活、分享生活的需求，但对于普通人来说，写软件并不符合基本需求。

“有些东西即便把门槛降到零，他们也不会用，”他强调，“因为这不符合人的基本情感需求。”

支撑这场全民实验的，是数十亿美元的资本力量。正如投资人 Theo 指出的残酷逻辑：“Lovable 之所以值几十亿美元，是因为像我这样的人投了钱；他们正用这些资金补贴算力，搭建一个平台，让‘12 岁的我’们第一次能玩到‘酷炫的代码生成工具’。”可资本游戏终究有尽头，实际的用户留存才是试金石，用户“100 个里有 99 个会在觉得无聊时就离开。”

而面向专业开发者的氛围编程情况则有所不同。张海龙认为，开发者并不存在需求刚性问题，AI 工具确实能提升效率，而且开发者可以为结果负责。

不过他也指出一个残酷的现实：“这个故事同样无法支撑当前 Vibe Coding 的估值。”

更重要的是，战局正在升级。目前表现较好的 Claude Code 和 Cursor“实际上都在开发自己的模型”。他特别提到，“Cursor 是被逼着走这条路，否则失去竞争力。”

“面向专业人群的，极度依赖模型，是大企业的生意。”他进一步分析：“全球面向开发者市场的最终竞争者不会超过 5 家。”在创业公司中，唯一有机会的可能只有起步最早的 Cursor。当然，开源模型也可能占据一席之地，但这已不再是普通创业者能轻松参与的领域。

从热潮到反思，Vibe Coding的未来究竟在哪里？

无论是在全球还是国内，类似的故事正在上演。

张海龙提到，“国内的热度其实在今年上半年就已经开始升温，投资者们对Vibe Coding充满了FOMO的心态。”不过，这种热情来的快，去的也快，“现在来看，主流的投资者似乎对Vibe Coding的项目已经不再关注了。”

这种快速的兴衰并不是个别现象。他以MCP为例，说明这个概念曾因社交网络的热议而吸引了投资者的目光，许多项目因此获得了融资，“但实际上，这些项目并没有带来长期的有价值的收入。”

难道这就要结束了吗？

在流量不断下滑的情况下，社交媒体上对Vibe Coding的厌倦情绪也在迅速攀升。学者Gary Marcus等人对Vibe Coding进行了严厉的批评，Gary甚至点赞支持了一条评论，直言“我真希望它快点消亡，因为从一开始就是胡说八道。”最近几个月，这种情绪在各类技术讨论中频繁出现，大家都感受到从业者到普通用户，对“氛围编程”的耐心正在迅速消失。

不过，也有一些人依然相信这类工具还有发展的空间。

投资者Theo就是支持者之一。他坦言，自己其实并不赞成把产品推广给非开发者：“千万别把产品卖给‘准’用户，应该瞄准真正的用户。这是我见过很多人踩过的坑。因此像Cursor这样的产品更有可能度过周期，而Lovable这样的则风险更大。”

尽管如此，他还是选择了下注——因为他相信这种工具可以让更多人早早体验到“哇，居然能动起来！”的那一刻。即便99%的人最终放弃，那1%也可能因此走得更远。“即使他们烧掉了几十亿美元，目的只是吸引一小撮人，这也算值得。”在Theo看来，“从Lovable毕业”可能是通往真正开发能力的第一步，正如Flash和Roblox曾经启发过一代人一样。“当然，如果它们能存活下来就更好了，我也希望能把投资赚回来。”

真正的难点在于，实现这个梦想所需的Agent基础设施，仍处于非常初级的阶段。无问芯穹的联合创始人兼CEO夏立雪直言不讳：问题不在于模型，而在于工程体系。如今的AI编程过程更像“抽盲盒”，你把需求放进去，系统给你一个结果，如果不满意，就得再试几次，甚至同时“抽”十次，从中挑选最合适的。大众对于“无代码编程”的期待是“用自然语言一步到位生成完整程序”，但现实却是频繁的迭代和反复试错，这对于用户而言无疑是一种“挫败体验”。

这与我们有计划的研发迭代方式截然不同。没有稳定的调试环境，缺乏清晰的上下文，更没有真正可观测的过程。前端无法预览生成的页面效果，Agent本身也无法判断页面是否美观，后端无法正确调用外部库。即便模型再聪明，仍然被困在劣质的开发环境中。

这就像招了一个天才程序员，却配了一个不会带人的导师——没有明确的需求，没有过程监督，根本看不到整个代码库，也没有真正的测试环境。最终做不出东西并不是因为“天才”不行，而是基础设施本身成了Agent能否真正投入生产的关键瓶颈。

因此，他认为第一步是建立“可观测性”和“可控性”：系统要能够清晰地显示每一步的变化和决策过程。就像程序员与产品经理合作时，不会简单地说“我改了一版，你再试试”，而是会详细说明“在1.1版本中新增了哪些功能”。

从这个角度来看，2025年突然爆发的“大众涌入”Vibe Coding潮流，很可能是一场顺序错误的科技狂欢：技术体系尚未成熟，行业却过早许下了超出能力的承诺——至少对于C端非技术用户来说，确实如此。

退潮之后，真实的价值逐渐浮现。

如果把视角从行业热度拉回到更稳固的长期趋势，张海龙给出了一个相对现实的判断：面向普通消费者的Vibe Coding，最终可能只会缩小成类似建站工具或无代码的小市场；真正具备长期价值的方向，多半会与专业用户、成熟模型和大公司的基础设施更深度绑定。

不过他也提到，如今已经融资成功的公司，“至少已经上了牌桌，总能找到别的事情做”，即使最终的市场规模没有想象中那么大。

他认为一个值得关注的潜在方向是所谓的“vibe working”。比如，将一堆数据交给AI，让它直接整理出你想要的结果，用户无需关心背后是写脚本、手工处理还是模型推理。至于今天这些做Vibe Coding的公司，未来能否顺利转型为vibe working，以及vibe working是否会最终变成大厂才能玩的游戏，现在还不太清楚。

不过，Vibe Coding的命运或许在企业环境中会更清楚地体现。

美团的产品经理邹明远分析得很直接：以目前这些产品的能力来看，几乎难以支持完全不懂技术的用户做出生产级别的产品，但门槛确实被大幅降低了。过去需要达到“90分能力”才能成为程序员，开发出生产级别的产品，而现在“60分就能做出东西”。

同时，Vibe Coding生成的应用本身也有很明确的“能力边界”。用它来开发一个高并发、业务逻辑复杂的超级应用，比如大厂的App，基本上不太现实。但用户的需求并不都是这种级别的产品，例如，开发一个100人使用的数据上报系统，这种级别的需求正是目前Vibe Coding发挥作用的地方。

现实是，当前的AI Coding工具在技术栈限制、运维和可观测性（监控、告警等）上依然存在明显短板，因此现有项目的迭代会受到限制；但另一方面，平台已经将一整套“初阶能力”打包好了——发布、域名、网络、版本管理、PV/UV统计、动态扩缩容等等——这足以让企业中，熟悉自身需求和场景的非技术员工，打造出一些简单的、有实际收益的作品。实际上，在AI Coding的帮助下，美团的非技术同事已经构建了3000多个持续使用的应用，这与Lovable式的“开放式自由生成”路径形成了鲜明对比。

从整个行业的角度来看，参与者本来就不多，所以流量的减缓其实是个必然的趋势。不过，在这股流量下滑的背景下，一个有趣的现象是，“作品的质量却在不断上升”。随着早期那些只是在尝鲜的用户逐渐退场，留下的往往是那些真正懂得在特定场景下使用 Vibe Coding 来解决问题的人，尤其是从企业内部涌现出来的新一代“开发者”。

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