到了2025年，AI编码行业悄然发生了一场巨变，开发者与AI的关系彻底变了样，从“偶尔用用”变成了“离不开”。
如果你问2024年的开发者“AI能写代码吗？”他们可能会回答：“偶尔可以，不过不太靠谱，还得自己调。”可到了2025年底，碰到同样的问题，他们的表情会是：“什么？现在谁不依赖AI写代码？”
这一年，GitHub Copilot在企业市场的影响力逐渐扩大，Cursor也赢得了独立开发者的青睐，国内的TRAE和Qoder也在快速更新迭代。但值得关注的不是哪款产品的用户多，而是竞争的焦点已经从“覆盖面”转向了“使用深度”。
就像滴滴早年的补贴大战只是个开端，真正的竞争壁垒在于用户已经养成了“不叫车就不知道怎么出门”的习惯。对于AI编码工具来说，现在唯一的标准就是：离开它，你还能正常工作吗？
最近，TRAE发布的开发者年度报告提供了行业的一幅清晰图景。Trae的注册开发者超过600万，成为国内市场的领头羊，覆盖近200个国家。但在这些华丽的数据背后，更能反映未来的数字是：核心用户一年使用超过200天，付费用户每周活跃6天（几乎全勤），Token消耗量在半年内暴涨了700%。
这不仅是某个品牌的胜利，而是整个行业在“能不能用”这个关口上迈入了“怎么用得更深”的新阶段。
什么叫”深度使用”？
在移动互联网的旧模式下，DAU是评估的一条金标准。但在AI时代，这条标准发生了变化：不再单纯关注“来了多少人”，更重要的是AI在工作流程中整合得多深入。
TRAE的报告将“深度使用”分成了三个层次，这也是2025年AI工具演变的三个重要标志：使用频率的变化、任务性质的变化、范式的变化。
1. 使用频率的变化：从“外挂”变成“输入法”
“全年使用超过200天”、“付费用户每周活跃6天”。这些数字代表了什么？如果AI仅仅是个碰到难题时才使用的工具，那用户不可能做到几乎全勤。周活6天说明它已经像输入法一样，融入了每一次开发的敲击中。不是想起来才用，而是觉得没有它就不舒服。
这种变化源于用户体验的流畅化。GitHub Copilot早期依靠插件实现了“润物细无声”，而TRAE的Cue（代码补全）同样达成了这个目标：超过50%的用户每天主动使用，推荐率提升超过80%。当AI变成了开发者操作的一部分，而不是一个单独的工具，它就不再是外挂，而是开发者身体的一部分。
2. 任务性质的变化：AI开始承担“脏活累活”了
Token消耗量在半年内增长了700%，这背后是开发者给AI输入的内容变得愈发复杂。以前只敢给它几行代码补全，现在则是将文档、模块及项目片段都交给它进行推理。
2025年开发者的新伙伴：AI的全面进化
看看IDE的使用情况就能看出端倪：修复Bug的工作占了35%到38%，代码生成大约占30%，而仓库理解则只有9%到11%。这组数据可不简单，因为修Bug和理解旧代码是开发工作中最依赖上下文、最耗神、也最麻烦的部分。AI开始承担起大量的Bug修复任务，说明它已经深入到了开发过程中的“最棘手环节”。
开发者愿意在这些任务上投入Token，这其实是对AI的一次信任升级：不再仅仅让你写点简单的demo，而是将一些棘手的问题交给你一同解决。一年内5亿次查询，意味着无数次“需求—方案—修正—约束—再修正”的深度协作循环。
3. 工作方式的转变：从交互到代理模式
到2025年，AI编程圈内有一个普遍共识：AI不应该只待在聊天框里。Replit把它发展成可以独立运行流程的代理，Cursor让它可以跨文件协同修改，而Devin则把“AI能否独立完成一项任务”变成了行业的公开考题。大家比拼的不是回答得更聪明，而是能否接过一段工作。
TRAE的数据能具体反映这种变化：在中国，每10位开发者就有3位在使用SOLO，国际版的SOLO渗透率达到44%。57%的中国用户和84%的国际用户会同时使用多种智能体；一年内创建了36.5万个自定义智能体，还有1.1万个MCP工具被接入。
简单来说，开发者们正在组建自己的“AI开发团队”。Builder负责搭建框架，SOLO Coder处理逻辑，Chat提供快速问答，MCP则连接浏览器、终端和数据库。人类的角色反而有些后退：更多时候，开发者只需设定目标、给出约束、进行验收。
三个层面的叠加：高频使用 × 复杂任务 × 代理化，这就是2025年深度使用的全貌。
为什么“深度使用”这么难？
GitHub Copilot花了两年多的时间才让企业客户愿意买单，Cursor虽然增长迅猛，但稳定性依然需要进一步提升。几乎所有公司都在为如何从“能用”跨越到“好用”，再到“离不开”而苦恼。
答案其实藏在一个简单的事实里——深度使用会放大所有瑕疵。卡顿半秒、偶尔崩溃、理解偏差，这些平时不显眼的小问题，在高频使用的场景下都会变成用户放弃的理由。
第一道坎：性能
写代码的人对“卡顿”是极其敏感的。早期GitHub Copilot在Reddit上被吐槽得一塌糊涂：“等它反应的功夫，我都把代码敲完了。”后来，微软投入大量资源进行网络架构优化、部署边缘节点、搞模型预加载，才把用户体验提升到一个可接受的水平。这个逻辑很残酷：想要快，就得投入资源、拼工程。
国内的产品在这一年里也下了很多功夫。TRAE的补全延迟降低了60%以上，首个Token的耗时减少了86%，构建速度首次减少70%以上，而非首次的减少约80%。这些技术指标决定了AI能否真正“隐形”融入开发流程中。
不过，快速还不够，稳定性同样重要。Replit分享过的数据表明，当Agent的成功率从95%提升到99%时，用户完全交付工作的意愿增长了4倍。开发者期待的不是“多数时候能用”，而是“关键时刻不会掉链子”。想象一下，你花了半小时让AI重构核心模块，结果最后一步突然崩溃。经历一次这样的事情，可能会让用户在接下来的半年里都不想再碰它。
下半场才刚开始
到了2025年，AI 编码的竞争将进入全新阶段。
这时候，我们不再关注“谁的用户多”，而是“谁的用户离不开”。GitHub Copilot 虽然在企业客户上有优势，但 Cursor 则凭借独立开发者的高粘性占据一席之地，而国内产品则在本土化和私有部署方面稳扎稳打。可以说，真正的差异化才刚刚开始。
数据可能会被夸大，但使用习惯是最真实的反映。TRAE 的用户达到了600万，这个数字确实很惊人，但更重要的是那6000个活跃度超200天的用户、44%的 SOLO 渗透率，还有36.5万个自定义智能体，这些才是更有价值的指标。
整个行业也能看到类似的趋势：Cursor 的用户乐于为订阅付费，Copilot 的企业续费率也在上涨，开发者社区的讨论从“好不好用”转变为“怎么用得更好”。
这或许就是技术进步的真正意义：不是取代开发者，而是帮助他们摆脱繁琐的代码工作，去关注真正值得创造的事物。
2026年的关键在于：Agent 能否真正稳定地承担复杂的开发任务？
Devin 的尝试虽有争议，但方向是对的，而 TRAE 的 SOLO 也在不断完善。如果 Agent 能够稳定落地，AI 编码工具将从“辅助软件”升级为“开发入口”。
不过，从“能用”到“依赖”这道坎，已经有人成功跨越了。虽然不是所有用户，但足够多；不是所有场景，但足够关键。接下来的竞争，则是看谁能留住这批深度用户，扩大他们的规模，从而形成自己的竞争壁垒。
行业的分化正在加速，而下半场的竞争才刚刚开始。
