AI编程可不是IT部门简单的工具更新，它实际上是一股正在改变未来十年商业格局的深层力量。
文｜《财经》研究员 周源 吴俊宇
编辑 | 谢丽容
在众多AI应用中，AI编程被广泛认为是技术迭代最快、商业化最清晰、用户普及率最高、资本认可度最强的领域之一。
例如，火遍全球的AI编程工具Cursor就是一个很好的例子。它在2022年成立，刚开始就获得了OpenAI的创业基金和Khosla Ventures的投资。到2023年9月，这家公司的估值已经飙升至99亿美元。根据他们的数据显示，公司年化经常性收入（ARR）超过5亿美元，付费用户超过36万，日活跃用户达100万，服务了包括英伟达和Uber在内的1.4万家公司。
提到AI编程的商业价值，硅谷知名投资公司Andreessen Horowitz（a16z）的投资人指出，全球大约有3000万软件开发者，如果每个人每年能创造10万美元的经济价值，那么目前的AI编程工具至少能提升20%的工作效率，最理想的情况下甚至能翻倍，这样每年就能为经济贡献3万亿美元，相当于2024年法国的GDP（31620.8亿美元）。
a16z的投资人还认为，AI编程已经形成了一个潜力巨大的生态系统，能够支持数十家价值亿级的公司，甚至可能出现一个万亿美元级的巨头。
AI编程也是中外AI大模型厂商竞争的一个重要领域。
在今年9月的云栖大会上，阿里巴巴的CEO吴泳铭提到，现在的智能体（Agent）还处于初期阶段，主要解决一些标准化和短期的任务。想要让智能体应对更复杂和长期的任务，关键在于大模型的编码能力。因为一旦智能体能够自主编码，就能像工程师团队一样理解复杂需求并独立完成编码和测试。
吴泳铭还指出，“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。”
不过，今年7月，Cursor停止了向中国大陆市场提供美国Anthropic、谷歌和OpenAI的多款模型，这让Cursor失去了它的核心竞争力。
即使Cursor没有对中国市场“断供”，由于数据隐私的原因，大部分企业用户，尤其是央国企，也不会轻易使用公共的AI应用，更别说境外的服务了。
因此，国产的AI编程工具存在着广阔的发展机会。
根据国际数据公司IDC发布的报告显示，在美国，91%的开发者都在使用AI编程工具，而在中国则只有30%。
IDC中国新兴科技研究组的高级分析师李浩然表示，从收入来看，2024年，阿里、字节、腾讯、百度等在中国市场推出AI编程产品的厂商，收入都在千万级别。随着AI大模型和产品能力的不断提升，以及各公司对AI编程产品的宣传力度加大，今年整体市场规模将大幅增长，竞争也将更加激烈。
国产AI编程热潮不断升温
根据最新的消息，2023年阿里、字节、腾讯和百度等公司争相推出AI编程产品。不过，最开始的阶段，这些公司更多是在内部测试，外部推广的力度不大，主要针对的是企业客户。
不过，从今年上半年开始，中国的AI编程市场明显活跃了，字节、阿里、腾讯等巨头们开始积极宣传，甚至展开了“免费大战”。
分析师李浩然提到，以前和这些科技公司接触时，能感觉到他们对AI编程的态度有些犹豫，但如今的情况完全不同了。
他举例说：“首先是Cursor推出了相关产品，其次字节也开始积极布局。”
在今年1月，字节跳动发布了国际版的Trae（The Real AI Engineer），由他们在新加坡的子公司SPRING PTE负责运营。两个月后，TRAE的国内版本也上线了，成为首个中文版的IDE（集成开发环境）。国内版的Trae接入了豆包大模型和DeepSeek大模型，而国际版则支持使用OpenAI GPT-4、谷歌的Gemini 2.5 Pro等多个外部大模型，这样做主要是为了符合数据合规的要求。
为了在市场中占据一席之地，字节跳动在Trae的定价策略上采取了非常激进的低价策略：国内版完全免费且没有广告，而国际版的价格也远低于竞争对手，声称“以Cursor一半的价格，提供80%的核心功能”。
这样的市场策略果然见效。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上线不到半年的时间，月活跃用户数已经突破了100万。
在字节跳动先行的情况下，其他中国公司也纷纷跟进。到目前为止，百度的文心快码Comate的个人标准版是免费的，而个人专业版则是59元每月；腾讯的CodeBuddy对个人开发者提供限时免费，对企业同样限时免费；阿里云的通义灵码个人版也是免费，个人专业版目前限时免费；华为的CodeArts Doer编程助手个人基础版也是免费。
因此，国产的AI编程工具在个人用户这一块，已经形成了“免费为主、付费为辅”的局面。在Cursor、Windsurf等国外产品占据市场先机的情况下，采用免费和低价策略也成了追赶者的常见选择。
国产AI编程的热潮还有一个显著特点，那就是主要参与者都在加速升级产品，并扩展产品线，纷纷推出自己的AI IDE。可以把IDE理解为程序员的“全能工具箱+工作台”，集成了编写代码所需的所有工具，国际上广泛使用的微软VS Code和Visual Studio都是主流的IDE。
比如，字节在3月推出了国内版Trae，成为首个中文版IDE；阿里在5月上线了通义灵码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，是国内首个支持多模态和多智能体协同的AI IDE；而腾讯则在7月推出了CodeBuddy IDE，成为腾讯云生态的核心工具。
之前的AI编程工具，如微软的GitHub Copilot和早期的通义灵码，多数是插件式的AI编程助手，需要在传统的IDE或编辑器（例如微软VS Code）上运行，主要功能集中在代码补全和解释，使用场景也比较单一，无法涵盖需求分析、架构设计、测试用例生成、部署维护等其他编码环节。
而现在国产的AI编程工具，像百度的文心快码Comate IDE、腾讯的CodeBuddy、字节的Trae，已经不再依赖其他工具，而是成为了一个完整的、基于AI的开发平台，涵盖从需求到上线的各个环节。
李浩然对国产AI IDE密集推出的现象表示，这首先是因为Cursor的成功，让大家看到了独立AI IDE能为开发者带来的更好体验。而更关键的是，IDE是AI公司争取流量的一个重要入口，拥有这种入口的价值。
他还指出，随着不同模型之间的差距逐渐缩小，竞争也开始集中在用户入口和独立IDE产品上。
不过在国内，进入这一领域的新玩家寥寥无几，只有美团和快手在发力。
美团在6月推出了NoCode，这款工具结合了他们自己研发的千亿参数模型LongCat，旨在帮助美团生态内的小商户降低数字化和IT门槛。快手则在10月发布了StreamLake，推出了“工具+模型+平台”一体化的AI编程产品，里边包括智能开发工具CodeFlicker、多个自家大模型KAT-Coder，以及大模型平台快手万擎（Vanchin）。
很多AI智能体的创业者表示，目前还没有打算进入这个赛道。投资者的看法也差不多，尽管清流资本在2023年投资了AI编程初创公司硅心科技（aiXcoder），但合伙人刘博提到，从2023年至今，敢于进入这一领域的创业团队实在不多。
根据IDC发布的《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”，它们分别是硅心科技、非十科技、Manus、新言意码和言创万物。其中，硅心科技并不是随大流进入这个行业的公司。这个团队源自北京大学软件工程研究所，早在2014年就发表了对深度学习在代码处理领域的首次验证论文，2021年推出了全球首个拥有超10亿参数的代码补全模型aiXcoder L，2022年又发布了国内首个方法级代码生成模型aiXcoder XL（130亿参数）。
因为相关公司数量少，融资的消息也跟着寥寥无几。具体来说，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编程公司。而新言意码在今年6月底获得了红杉中国的Pre-A轮融资，估值已超过8000万美元。
至于AI编程为何不太能吸引创业者，Agnes AI/开为科技的创始人杨通（Bruce Yang）表示，目前内外行业普遍认为AI编程主要是模型厂商的机会，也就是说，基本上是大公司的游戏。
腾讯CodeBuddy的产品负责人黄广民提到，工具类产品需要大量的用户反馈和多种场景的验证，才能不断迭代更新。例如，腾讯的CodeBuddy在内部运行了十个月收集了5000多个问题，很多问题都与模型有关，这就需要不断调优模型，创业公司可能没有这样的资源。
C端：得开发者得天下
尽管很多科技大厂都在AI编程方面发力，但目前各家在“To B”（面向企业）还是“To C”（面向个人）市场的侧重点有所不同。
从业人士和个人开发者透露，目前在C端市场最积极的公司是字节、阿里和腾讯，而且字节与阿里还把市场扩展到了海外。
有行业内人士告诉《财经》，去年在B端（企业市场）看到百度的身影频繁，而今年虽然C端市场热度不减，却不见百度有太多动作，至少没有像那几家那么明显。
在C端产品的竞争中，最关键的逻辑就是产品好用才能吸引用户。现状是，尽管国产的AI编程工具对个人开发者基本免费，但仍然有很多个人开发者想尽办法去付费使用国外的工具，因为他们觉得国外的工具更好用。
有业内人士评价某款国产AI编程工具时表示，虽然在功能上明显向Cursor靠拢，丰富了很多，但与国外产品相比仍有不小差距，尤其在模型、上下文管理和智能体设计方面。
不过，包括黄广民在内的多位业内人士认为，国产AI编程工具与国外产品的差距其实只有两三个月的时间。
AI编程工具的智能主要来源于基础模型，而在模型方面，中国公司的追赶速度相当快。例如，阿里在今年7月发布并开源的编程大模型Qwen3-Coder，采用了混合专家（MoE）架构，参数总量达4800亿，激活参数350亿。根据官方评估，其性能已超过GPT-4.1等先进的闭源模型，能够与全球顶尖的编程模型Claude 4相媲美。
聊聊AI编程的那些事儿
黄广民，腾讯CodeBuddy的负责人，曾提到AI编程面临的一个大问题就是，它属于工具类产品。这和微信、腾讯会议那些能够产生网络效应的应用可不一样，用户的忠诚度相对较低，厂商靠现有的用户群体来稳固市场地位可不是件容易的事。
另一方面，在AI编程领域，虽然某些功能和模型的性能短期内可能会领先，但这种优势往往是昙花一现的。因为技术更新换代太快，竞争对手总能迅速跟上。而真正能够决定长远竞争力的，反而是开发者生态系统的壁垒，它直接影响用户是否会“离不开”，第三方是否会“愿意加入”，以及商业价值是否能够“闭环”。
Cursor的火速崛起，其实就是因为它的IDE是基于VS Code内核和开源插件生态打造的，大家用起来非常顺手，基本不需要重新学习。这种“站在开源巨人的肩膀上”的策略，让用户很快就能上手，避免因为对生态的不熟悉而失去用户。
尤其是如今中国不少公司都在推出自家的IDE，想让开发者放弃他们熟悉的工具，这无疑比Cursor当初的挑战还要大。
根据最新的消息，字节、阿里、腾讯、百度等大厂在打造开发者生态时，普遍采取绑定自有资源的策略，比如云服务和社交场景。
举个例子，腾讯的小程序开发者在2021年就突破了300万，腾讯CodeBuddy的使命就是帮助这300万开发者，甚至包括一些原本并不具备小程序开发能力的人，比如某些产品经理，让他们能够更快地把创意转变为小程序。
百度、阿里、字节、腾讯这些公司都是云计算服务提供商，他们也在努力把AI编程工具变成“云服务的入口”，让开发者能在自家生态内完成从“写代码”到“上线运行”的全流程，既能为AI编程工具培养开发者，也能促进AI大模型和云资源的使用。
此外，提升AI编程工具和推广市场也离不开专业社区和服务，因此，各大厂商都在加强与CSDN、Gitee、开源中国、Jetbrains等开发者社区的合作。
经验告诉我们，打造开发者生态很不容易，需要耐心去耕耘。
B端：慢慢来，别急
根据IDC的调研数据显示，目前已经探索和应用生成式AI的企业中，有31%的企业已经开始使用AI编码工具。
从行业来看，最积极拥抱AI编程工具的，主要是那些开发者员工比例高的科技公司，比如字节、腾讯和百度，它们本身就有AI编程工具。按照“自己的降落伞自己先跳”的原则，这两年大厂在内部推广AI编程的速度非常快。比如，腾讯表示超过90%的工程师都在使用CodeBuddy来辅助编程，其中50%的新代码都是由AI来帮忙生成的；而百度则透露到2025年二季度，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高的公司。比如，某大型商业银行的开发中心一位中层管理者向《财经》透露，该行在2023年就启动了AI编程项目。由于数据隐私保护的要求，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都在使用AI辅助编程。
按照行业的发展规律，AI编程将会向更多行业渗透。硅心科技的联合创始人刘洋提到，他们的客户已经覆盖了航空、军工、金融和能源等多个行业。
不过，B端的赚钱可不是那么简单。
和其他数字化项目一样，国产AI编程工具的厂商也面临着B端项目定制化和碎片化的挑战，这意味着没有哪个厂商能快速占领这个市场，即使是大厂也不例外。
刘博认为，这其实为创业公司提供了一个发展机会。
他解释说：“目前大厂主要还是在做C端的事情，急于用一个标准化的产品尽可能多地吸引C端开发者，而B端用户的定制化需求在大厂的优先级上肯定是低得多，所以现在的创业公司在满足企业的定制化需求方面，反而比大厂更具优势。”
IDC的报告指出，针对B端AI编程项目的定制化需求是无法避免的，厂商必须提升自己的定制化能力。
刘洋以某航天公司的需求文档为例，里面充满了行业术语，尽管程序员一个字一个字都能认出来，但却难以理解这些词的真正含义。这也就是为什么B端用户在部署AI项目时，不能仅仅依赖通用的大模型，而是需要让AI先了解行业术语和行业知识。
目前，腾讯的应对策略是借助合作伙伴的力量。黄广民介绍，AI编程工具的核心能力还是标准化的，腾讯负责打磨好产品的标准化部分，而定制化需求（比如OA账号登录和数据对接等）则通过开放接口交给合作伙伴来处理。同时，为了确保交付质量和品牌口碑，腾讯将合作伙伴的数量控制在10家以内。
《财经》的综合调研结果显示，过去两年中，阿里和百度在B端的积极性最高，腾讯紧随其后，而华为的AI编程项目则一般跟随硬件采购走。字节的重心更多还是在C端和全球市场。
北京思码逸科技有限公司（简称“思码逸”）则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，客户涵盖网易、中国平安、宁波银行、国泰海通、宝马、汇川等众多知名企业。
AI编程市场的机遇与挑战
思码逸的创始人兼CEO任晶磊最近提到，他在客户那里经常听到阿里通义灵码的身影。其实不仅仅是通义灵码的产品本身很有竞争力，阿里通义千问大模型的表现也相当不错，加上阿里在To B服务方面的周到，都让这个产品更加出众。
不过，任晶磊也坦言，企业在AI编程工具上的付费意愿目前并不高。根据思码逸的《DevData 2025研发效能基准报告》，对200多家国内企业的调查显示，竟然有40%的企业觉得AI对软件质量的提升效果不明显。原因其实在于企业的软件工程基础相对薄弱，比如数据不够完整、文档缺失，而不是大模型的能力不够强。显然，企业要想解决这些问题，得花不少功夫在数据治理上。
还有一个现实问题，那就是国产软件和工具的价格一直难以抬高，这也是很多中国软件从业者常常抱怨的。今年6月，奇安信集团的董事长齐向东就公开表示，许多中国政企机构认为软件不值钱、不愿意购买软件，这种习惯已经持续多年。他呼吁相关部门要重视改善软件产业的营商环境，尽早改变政企采购的规则和习惯。
在8月4日，中国工商银行公布了《软件开发中心智能研发平台》的中标结果，阿里云的AI编程产品通义灵码成功击败百度、华为和智谱，最终中标金额为211万元人民币。根据公告，通义灵码将为工商银行的智能研发平台提供代码补全、代码问答以及单元测试智能体等服务。
《财经》了解到，工行的AI编程项目算是比较大的，随着行业竞争日益激烈，价格也在不断下滑。比如，明明甲方的预算是100万元，最后中标的价格却不到40万元。
一位资深行业人士指出，AI编程项目的单个客户价格不高，这主要是受到大公司的影响。在国内，大型企业的AI项目编程团队通常有一百多人，如果项目一直处于微薄的利润状态，团队负责人就很难向上级汇报，也难以争取到更多的资源。
虽然赚钱并不容易，但AI编程却是最早实现商业化成功的AI应用之一，能快速验证模型效果，推动模型迭代。因此，中国的大厂在拥有云计算服务和AI大模型的背景下，仍会将其视为长期战略的一部分。
一位来自中国云计算公司的技术负责人表示，AI编程的商业模式是赢家通吃的，未来只会剩下少数几个玩家。互联网背景的公司相对更有优势，因为他们本身就有丰富的场景，可以不断优化产品。
所有AI编程厂商面临的一个共同挑战是，AI编程产品的形态尚未固定，仍在快速演变之中。大家普遍认为，未来可能会出现新的编程范式和工具，甚至可能会对之前风头正劲的产品和公司实现超越。
总体来看，包括黄广民在内的多位业内人士都认为，中国的AI编程市场依然很大，处于蓝海阶段。各家公司都在不同的赛道上积极探索，未来很可能会出现多种不同维度的AI编程工具，以更好地服务于不同的用户、研发流程和角色。
