金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
在2025年的最后几天，TRAE发布了一个引人注目的年度产品报告。
里面有一组让人惊艳的数据：
TRAE在过去一年里居然写了1000亿行代码！
这到底有多夸张呢？
假设一个程序员每天写100行有效代码，这就意味着300万个程序员连轴转，没日没夜地干了一整年。
不过这只是《TRAE 2025年度产品报告》中一些冰山一角，更多的有趣数据还有：
- 超过50%的用户，每天都在频繁使用Tab键（Cue行间补全功能）
- 全球用户数超过600万，月活跃用户突破160万，覆盖近200个国家和地区
- 仅仅半年，Token消耗量暴涨700%
- 有6000名“肝帝”用户，全年写代码超过200天
- 国际版付费用户周均活跃超过6天，几乎全勤
- ……
数据是不会说谎的。
当大家在讨论AI是否会取代程序员时，TRAE已经悄悄在中国AI IDE的赛道上跑出了领先地位。
这份报告，揭示了TRAE在AI编程领域飞速发展的秘密。
谁在使用，怎么使用？
在深入技术细节之前，我们先来看看一个非常真实的现象。
如果你的开发环境里装了TRAE，你可能已经习惯了这样一个操作：
你手指悬在Tab键上的时间，远比其他键位要久。
报告显示，Cue（行间补全）功能已经成为程序员们最常用的肌肉记忆。
- 超过50%的用户每天主动使用Cue
- Cue累计推荐代码近10亿次，采纳率提升了80%
这意味着什么呢？
在互联网产品的开发方法中，有一个非常著名的50%渗透率拐点：当一项AI功能的使用率超过50%，并且保持高活跃度时，就标志着整个行业已经跨越了从尝鲜到实用工具的阶段，进入了人机共生的新时代。
AI不再是偶尔帮你写个正则表达式的助手，它开始理解你的意图、你的逻辑，甚至在你还没想好变量名的时候，就已经为你写好了函数体。
不过，真正的质变还在于TRAE的SOLO模式（Agent自主编程）。
如果说Cue是让你少打字，那么SOLO模式则是让你更省心。
报告提到，SOLO模式在中国版上线后，问答规模瞬间增长了7300%！
之前我们用AI编程更像是在打补丁，哪里不会点哪里：写个排序算法，查个API文档。但现在，AI编程工具已经转变为全托管的状态。
用户不再满足于让AI写两行代码，而是开始通过SOLO模式、通过MCP（Model Context Protocol，目前已支持1.1万个），以及各种Agent，让AI去操作浏览器、管理数据库、执行复杂的端到端任务。
因此，开发者的角色也在悄然改变：从写代码的人（Coder），变成了指挥写代码的人（Commander）。
这种变化在核心用户中表现得尤为明显。
报告中特别提到，6000名全年写代码超200天的硬核用户。数据显示，超过半数的用户在使用过程中会主动进行上下文管理（使用 #file, #code 等标签）。
这说明了什么？说明用户已经不再把AI视为只会回答问题的工具，而是主动将项目的深层逻辑、业务文档、代码结构输入给AI。
简单来说，TRAE的核心用户正在把AI能力融入到项目的核心部分。
那么，接下来一个问题就是：TRAE凭什么能满足这么复杂的需求？
从插件到自主Agent
回顾TRAE的发展历程，你会发现它经历了清晰的三阶段进化。
第一阶段，TRAE 1.0（插件+IDE时代）。
那个时候的TRAE更像是一个实用的插件，深度集成了AI，提供问答、代码生成、智能补全。这算是AI编程的初级阶段，解决了从无到有的问题。
第二阶段，TRAE 2.0（SOLO Beta时代）。
推出了SOLO模式的Beta版。这时，TRAE开始被称为The First Context Engineer，集成了编辑器、终端、浏览器，努力打通从构思到实现的链条。
第三阶段，TRAE 3.0（SOLO 正式版）。
这是目前的完全体，TRAE自称为The Responsive Coding Agent。
注意这个词：Responsive（响应式）。
它不仅仅是被动回答问题，而是主动理解目标、承接上下文、调度工具，独立推进开发任务。
这种能力的背后，得益于强大的技术指标。
在公认的AI编程能力评测榜单SWE-bench Verified中，TRAE获得了全球第一的好成绩。
但这还不是全部。
如果你觉得TRAE不过是字节跳动的一个普通产品，那就大错特错了，它背后有着深厚的技术积淀。
报告中提到，2025年，TRAE在NeurIPS、ACL、ICSE、FSE、ASE等国际顶级会议上发表了10余篇与AI编程相关的学术论文，其中一篇还入选了NeurIPS Spotlight。
除此之外，他们还将trae-agent开源，GitHub上获得了10.2k Stars，合并了191个社区PR。
不仅快速，还要“稳、准、省”
在AI编程的下半场，竞争的焦点正在悄然转移。
上半场大家比的是代码生成能力，看谁的模型参数大，谁的Demo更炫酷。
而下半场则更注重在低延迟、低内存下，稳定地生成代码。
对于每天需要写大量代码的工程师来说，延迟降低100毫秒，比模型参数多100亿更重要。
TRAE的年度报告中列出了一组极具参考价值的工程指标：
- 补全延迟降低超过60%。
- 客户端首Token耗时降低86%。
- 内存占用减少43%（在Windows设备上的测试结果）。
- 网络错误数减少60%，补全成功率达到了惊人的99.93%。
这些数据或许不容易直接感受到，但对于支撑大规模复杂项目开发来说却至关重要。
想象一下，如果你的IDE每写几行代码就卡顿，或者突然内存溢出崩了，即便模型再聪明，你也会忍不住把它卸载。
谁能把最先进的模型塞进有限的内存里？谁能在网络不稳定的环境中保证毫秒级的代码补全？
这些看不见的内功，才是真正让TRAE吸引600万用户的关键所在。
中国AI IDE领域的领军者
最后，让我们聊聊市场格局。
2025年，无疑是AI编程历史上一个重要的里程碑。它标志着AI从单纯的工具转变为协作伙伴。
在这个转折点上，TRAE的这份报告，实际上展现了它的领先地位。
它无疑是中国AI IDE领域的领军者，这一点已经没有任何争议。
- 用户规模：全球用户数达到600万，月活跃用户超过160万。
- 迭代速度：一年内更新超过100次。
加上SWE-bench Verified全球第一的成绩，侧面印证了它的实力。
更重要的是路径的选择。
TRAE的出现可谓是个大新闻，和GitHub Copilot早期单一的插件模式截然不同。它一开始就选择了更为复杂的方向：
打造一个结合SOLO、MCP和多智能体的端到端AI开发操作系统。
它的目标不仅仅是成为VScode中的一个小插件，而是想要创造出全新的开发环境。
TRAE通过实用技术回馈社区，组织了130多场线下活动，并通过8个官方社群连接起开发者，借助顶级学术会议来推动技术标准。它正在构建一个“开源、社区、学术”三位一体的生态系统。
这或许正是未来开发者生态的标准模板。
当大家还在讨论“程序员会不会失业”的时候，全球已有600万TRAE用户通过实际行动给出了答案。
他们发起了6000万个对话，发送了超过5亿条查询，消耗了无数Token，最终创造了那惊人的1000亿行代码。
他们没有被AI所取代，反而变得更强大了。
正如报告最后所说：
我们一起，把代码写得更好。
想了解更多，可以查看TRAE的年度产品报告：
https://mp.weixin.qq.com/s/8kdnWsxO3gKk8dzYJnqzJg
—完—
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