中国“Cursor”能否打破海外AI编程独角兽240亿的市场壁垒？

“面试的时候让我打开IDE写代码，我当场选择了Cursor，结果刚输入函数名，代码就全出来了！”在关于AI编程的讨论中，有位海外网友如此分享，接着感慨道：“真是尴尬，最后只好假装AI的输出不够完美，努力找出点问题，结果发现AI的代码简直就是完美。”

AI编程工具正在改变我们的工作流程，像Cursor这样的编程产品，让编程变得更加高效。得益于这个产品，Anysphere在短短三年内就从默默无闻成长为近百亿美元的估值，它所代表的“氛围编程”（Vibe Coding）正席卷全球开发者的心。

根据第一财经的整理，现在海外的AI编程市场竞争激烈，估值超过10亿美元的AI编程独角兽至少有七家，总融资额已经超过240亿人民币，竞争的火花不仅在产品层面，还延伸到了模型领域，OpenAI、Anthropic等公司纷纷加入，“百编大战”已经打响。

相较之下，国内虽然大企业和初创公司也在积极布局，发布了不少新产品，但整体进展缓慢，仍处于迭代的初期阶段。国内开发者的首选依然是Cursor。而且，和海外的初创企业相比，字节、阿里这些大厂在国内AI编程领域的影响力更为显著。为什么会出现这样的生态差异？国内是否有机会诞生自己的“Cursor”？

投资者的看法相对现实，他们表示“胜算不大”。但也有入局者认为，技术的发展远未到达终点，Cursor也未必是最终的形态，未来仍有可能实现超车。

“百编大战”

看似AI编程是个小众领域，但从2024到2025年，这是大模型应用中资本最为热衷的领域之一。其核心吸引力在于，AI有潜力部分替代年薪几十万的程序员，前景看起来非常光明。

华为的前天才少年、现在致力于AI创业的李博杰在社交平台上表示，现在的AI编程水平至少相当于年薪40万的程序员，代码写得扎实且风格优雅。“以前我们是骑自行车，现在是坐高铁，效率提高了五倍。”这是开发者对当前AI编程状态的真实感受。

第一财经一直在关注AI在编程领域的应用与变革，想当初去年上半年，开发者们对AI的能力还持怀疑态度，认为它仅能处理简单的任务。当时最受欢迎的产品是微软的GitHub Copilot，但到了下半年，Cursor的出现让AI编程体验实现了质的飞跃，迅速成为最受欢迎的AI编程工具。

Cursor依托于Claude等强大的基础模型，同时在产品能力上有所创新，彻底改变了传统的编程模式，允许开发者通过自然语言进行高效编写，这种方式被称为“氛围编程”。与GitHub Copilot主要提供代码补全不同，Cursor可以预测开发者的需求并自动完成代码。

Cursor的快速崛起让Anysphere的估值大幅提升。今年1月的B轮融资时估值为26亿美元，而到6月最新一轮融资时估值竟然增长到99亿美元，累计融资超过10亿美元；目前Cursor已经拥有约3万家企业客户，包括OpenAI等知名公司。

根据第一财经的不完全统计，Anysphere在内，海外至少已有七家AI编程独角兽的估值超过10亿美元，总融资额接近34亿美元（折合人民币超过240亿元）。

从几家公司的年化收入来看，这个市场的规模超过6亿美元，企业的需求非常旺盛。目前，Cursor的年化经常性收入（ARR）已经达到了5亿美元，而Windsurf紧随其后，为1亿美元。

就在5月，有消息传出OpenAI计划以30亿美元收购Windsurf，虽然官方没有确认，但双方在直播中已有合作迹象。这则收购传闻引发了商战，6月初，Anthropic出乎意料地切断了Windsurf对Claude系列模型的访问，导致Windsurf的用户大量转向Cursor等竞争对手。

除了这两家独角兽，海外还有Poolside、Lovable、Magic AI等AI编程公司在激烈竞争中崭露头角，频繁获得大额融资，估值在15亿到30亿美元不等。即便是一些估值未达到10亿美元的产品，如Bolt等，也在市场上逐渐显露出影响力。

随着“百编大战”的展开，国内市场同样不容忽视。虽然本土厂商纷纷跟进，但许多开发者仍然将Cursor视为首选——相比之下，国内工具的代码生成更容易出现问题。

AI编程领域是一个需求明确且商业化路径清晰的市场，国内并不缺乏产品。自2023年底起，阿里、百度、商汤等大企业陆续推出了AI编程助手。然而，没有一款能够与Cursor相提并论的原生集成开发环境（IDE）。如果用厨房来比喻，普通的代码编辑器就像一把智能菜刀，而Cursor这样的原生IDE则更像一个配备各类嵌入式厨电的专业厨房。

随着Cursor的出圈，今年以来，国内的大企业和初创公司齐头并进。3月，字节跳动首先推出了Trae，声称是“国内首个AI原生IDE”，随后在5月底，阿里云也发布了通义灵码AI IDE。

在初创企业中，新言意码的声音比较响亮，创始人明超平曾是月之暗面海外产品负责人，2024年9月辞职创业，直接对标Cursor。今年1月已传出完成两轮融资，多家知名投资机构如五源资本、高榕资本、真格基金、高瓴创投和IDG资本等均参与了投资，目前公司估值达8000万美元。

另外，前TikTok算法负责人陈志杰也在2月底成立了言创万物，专注于AI编程方向，尽管目前还没有产品对外发布。

无论是大企业还是初创公司，目前都还处于产品迭代的初期阶段，暂时还不能与Cursor展开竞争。不过，就在5月底，字节发布了内部通知，出于防范数据泄露风险的考虑，将禁用Cursor等第三方AI开发软件。

从这个角度来看，国内市场确实需要一款自己的“Cursor”。

中国能否诞生“Cursor”？

一向以“应用见长”的国内市场，为什么在AI编程上稍显滞后？

一位AI领域的投资者告诉第一财经，主要原因在于国内起步较晚，0到1的创新较少，前两年大模型的能力尚未成熟。另外，国内开发者的付费习惯普遍较弱。

多位业内人士提到基座模型能力的重要性。个人开发者赵泽明认为：“目前AI编程能够打的主要是OpenAI的o系列、谷歌的Gemini和Claude这三家，都是海外模型，在国内无法备案。因此，想要在国内市场合法合规地大规模应用，最优选只能是通义千问或DeepSeek，但实际上它们在代码能力上还存在一定差距。”

未来AI编程的机会：初创企业能否逆袭大厂？

天使投资人兼人工智能领域的专家郭涛最近对记者说，“说实话，咱们国内的大模型和国外那些顶尖的相比，还是有差距的，尤其在用户体验上，没法和Cursor的‘氛围编程’比。”

而且，开发者生态和资本市场的环境也是不容忽视的因素。

赵泽明指出，国外一直积累了丰富的IDE生态，加上AI的加持，强者更强，国内在这个领域却起步较晚。郭涛补充说，海外的开发者社区成熟度高，工具链开放程度也很高，但国内的开发者工具链比较封闭，缺乏国际化的资源分享平台，这样一来，产品的迭代速度就受到了限制。

那么，中国会不会出现像“Cursor”这样的成功案例呢？

技术背景出身的投资人邢力对此持谨慎乐观的态度，他在接受第一财经采访时表示，程序员群体比较小，专注国内市场的话，付费能力有限。不过，如果是面向全球市场，面对那些已经年收入过亿的明星产品，胜算就不太乐观了。

具体来说，单靠国内市场，想要创造一款可观收入的产品真的不容易。“要想上市，至少得有1亿到2亿美元的规模，按照每年200元的订阅费来算，至少得有400万用户。但中国的程序员数量大概在500万到1000万之间，所以消费能力是个问题。”邢力分析道，若无法达到上市规模，小而美的产品对风险投资者来说意义也不大。

在2024年的开放原子开发者大会上，工业和信息化部的一位负责人提到，“我国的软件开发者数量已经突破940万。”不过，海外研究机构的数据显示，2024年全球预计会有2870万软件开发者，按保守估计，国内程序员数量可能也就在500万左右。

实际上，无论是大厂字节跳动还是初创公司新言意码，都在将全球市场作为目标。

在一场最近的直播中，Trae的负责人石扬谈到为什么选择全球市场时表示，AI编程并不是一个大众化的产品，短期内用户群体变化不大，且代码语言全球通用，服务更广泛的用户群体是更好的选择。

“国内的订阅费能收25人民币一个月就不错了，而国外能收20美元一个月。”邢力说，但问题是，国外的七家独角兽企业，用户为什么要选择中国的产品呢？除非产品有独特之处，否则目前很难看到这样的可能性。

从新入局者的角度来看，石扬认为，经过几个月的努力，他们已经“看到了Cursor的尾灯”。他表示，几个月前在没看到进展之前，他们还不敢谈竞争，但现在来看，他们有信心缩短差距。

石扬还提到，Cursor并不是终点，“在2024年7月，全球对copilot的共识是，插件是最佳的存在，或许在一个月后大家会认为Cursor是最佳的产品形态。AI编程的未来形态仍然未知，但过程必然会不断变化。”乐观地说，如果离终点还有很多弯道，那么“超车”的希望也更大。

“Trae是有潜力的，基础打得不错，而字节的产品力也很强。”赵泽明对记者表示。

机会是属于初创企业，还是大厂呢？

在Cursor横空出世之前，微软的GitHub Copilot可是市场上最火的产品之一。2024年7月，微软在财报会上透露，GitHub Copilot的年化经常性收入已经突破了3亿美元，但如今它似乎在与Cursor的竞争中处于劣势。

在近期的一场对话中，Anysphere的CEO迈克尔·特鲁尔认为，AI编程市场对微软这类成熟企业并不友好，反而是那些创新空间有限、可以迅速商业化、用户高度依赖且转换成本高的市场更有利。

然而，在AI编程领域，用户可以轻松尝试不同的工具，依靠自己的判断选择最适合的产品。这种情况反而对那些拥有最具创新性产品的公司更为有利。

此外，团队的稳定性和协调性也是个问题。“我了解到，最早参与Copilot第一版开发的团队，很多人后来都去了其他公司做其他事情了。协调各个相关部门和人员一起做一个产品，确实是很有挑战的。”特鲁尔说。

与海外的情况相反，国内的大厂如字节和阿里反而走得更快更远，初创公司的产品尚未真正崭露头角，新言意码的声量也很大程度上受益于明星创业者的光环效应。

郭涛对第一财经表示，海内外的差异可能是因为国内资源的集中度、市场验证成本和生态壁垒造成的。

在资源方面，大厂拥有丰富的数据储备、强大的计算基础设施和成熟的工程能力，能够快速迭代产品并降低试错成本，而初创企业在获取数据和算力上受限，难以构建技术护城河。

此外，AI编程工具需要通过大量真实场景的反馈来优化性能，大厂可以利用内部业务场景进行低成本验证，而初创企业则需要依赖外部客户的合作，这就导致了商业化的周期延长，融资压力增加。

更现实的是资金问题。郭涛认为，国内市场仍处于早期阶段，客户需求分散且付费意愿不高，大厂可以通过“烧钱”来抢占市场，这对初创企业来说压力就很大。

石扬认为，在大厂做AI编程确实有一定的优势。“首先，字节的人才密度很高，有足够的能力和执行力，能够快速推进项目。其次，他们还有自己的模型团队，很多技术细节可以咨询，能看到行业的前沿信息，这对产品的未来发展判断极为有利，而创业公司则很难获得这样的信息。”

当然，目前国内的竞争才刚刚开始，初创企业是否能够像Anysphere超越微软那样崭露头角？答案依然未知。但可以肯定的是，AI编程是大模型落地的一个重要赛道。

Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪一直是AI编程的坚定支持者，他在今年3月表示，距离AI编写90%代码的时代可能只有3到6个月，而一年后，我们或许会进入一个AI几乎能编写所有代码的世界。

李博杰最近表示，“不懂得使用AI辅助编程的程序员，过不了几年可能会被淘汰。”这是否意味着大部分程序员会失业呢？他认为不必担心，因为“做什么”这件事始终需要人来思考，各种编程语言、框架和工具都是为了减少人在细节上的时间消耗，从而让人更专注于创造性的工作。

（文中邢力为化名）

(本文来自第一财经)