中国AI编程赛道，谁能跑到最后？

众多人工智能（AI）应用中，AI编程被普遍视为技术迭代速度最快、商业化路径最清晰、用户渗透率最高、资本认可度最强的AI应用之一。

火遍全球的AI编程工具Cursor就是典型例子。这家公司2022年创立，创立之初就从OpenAI的创业基金和知名风险投资机构Khosla Ventures获得了种子轮融资。2023年9月到2025年5月20个月间，这家公司估值飙升至99亿美元。根据该公司披露的数据，公司年化经常性收入（ARR）突破5亿美元，付费用户超36万，日活用户达100万，覆盖英伟达、Uber等1.4万家企业客户。

关于AI编程的商业价值，知名硅谷风险投资公司Andreessen Horowitz（a16z）投资人公开表示，全球约3000万软件开发者，若按每人年创造10万美元经济价值计算，当前AI编码工具可提升至少20%生产力，最优部署场景下生产力可翻倍，相当于每年将创造3万亿美元GDP（国内生产总值）贡献，堪比法国GDP（2024年法国GDP为31620.8亿美元）。

a16z投资人还认为，AI编程已经形成了一个生态系统，这个生态系统有潜力支持数十家数十亿美元的公司，甚至是一个万亿美元级巨头。

AI编程也是中外AI大模型厂商竞技场之一。

在今年9月的云栖大会上，阿里巴巴集团CEO（首席执行官）吴泳铭表示，现在的智能体（Agent）还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让智能体解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的Coding（编码）能力。因为智能体可以自主Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。

“发展大模型Coding能力是通往AGI（通用人工智能）的必经之路。”吴泳铭说。

今年7月，Cursor停止了向中国大陆市场提供来自美国Anthropic、谷歌和OpenAI的多款模型。AI编程工具的智能主要来自背后的AI大模型，模型断供让Cursor顿失核心价值。

但即便Cusor不对中国“断供”，出于数据隐私保护，中国绝大多数企业级用户，尤其是大中型央国企也不会轻易使用公共的AI应用和服务，更不用说境外的AI应用与服务。

因此，国产AI编程工具拥有巨大的发展空间。

根据国际数据公司IDC《中国市场代码生成产品评估，1H25》报告，在美国91%的开发者使用AI编程工具，在中国仅30%。

IDC中国新兴科技研究组高级分析师李浩然表示，从营收来看，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，收入都在千万量级，随着AI大模型和产品整体能力的升级，以及各厂商对AI编程产品投入宣传增加，今年整体市场规模将有大幅度增长，市场竞争也将更加激烈。

国产AI编程赛道持续升温

综合信息显示，2023年阿里、字节、腾讯、百度基本上都有了AI编程产品，但较长一段时间里，各家公司主要在内部使用以打磨产品，仅小规模对外推广，且主要面向企业级用户。

今年上半年开始，中国AI编程赛道明显热了起来，字节、阿里、腾讯等纷纷高调推广，“免费战”也打起来了。

李浩然表示，去年和国内厂商接触时，能感觉到有些科技大厂对AI编程这块业务还有些许犹豫，但今年完全不一样了。

“首先是Cursor跑出来了，其次是字节动了起来。”李浩然解释说。

今年1月，字节跳动上线了国际版的Trae（The Real AI Engineer），由字节新加坡子公司SPRING PTE运营。两个月后，TRAE国内版落地，是首个中文版IDE（集成开发环境）产品。字节Trae分国内国际不同版本主要为了数据合规，国内版接入豆包大模型和DeepSeek大模型；国际版支持可使用OpenAI GPT-4、谷歌Gemini 2.5 Pro等九种外国大模型。

为了抢占市场，字节跳动在Trae上采取激进的低成本定价策略：Trae国内版完全免费且无广告，国际版定价也大幅低于竞品，号称“用Cursor一半的价格提供80%的核心能力”。

激进的市场策略收效明显。在6月11日举办的火山引擎Force 2025原动力大会上，字节跳动技术副总裁洪定坤透露，上线不到半年的Trae月活用户已经突破了100万。

字节免费策略在先，其他中国公司只有紧跟。截至本文发表，百度文心快码Comate个人标准版免费、个人专业版59元/月；腾讯CodeBuddy对个人开发者限时免费，对企业限时免费开通；阿里云通义灵码个人版免费，个人专业版也限时免费；华为CodeArts Doer编程助手个人基础版免费。

至此，国产AI编程工具的C端定价形成免费为主流、付费为补充的局面。在Cursor、Windsurf等国外产品已经占据市场先机情况下，免费和低价策略对追赶者而言是常见选择。

国产AI编程赛道持续升温的另一个表现是，主要玩家都加速产品升级，并且扩张产品矩阵，纷纷推出自己的AI IDE。IDE可简单理解为给程序员量身定做的“全能工具箱+工作台”，集成了写代码需要的所有工具，微软VS code、Visual Studio都是国际主流的IDE，在国内也被广泛使用。

例如，3月字节上线国内版Trae，是首个中文版IDE；5月阿里上线通义灵码AI IDE，聚焦企业级开发；6月发布百度文心快码Comate AI IDE，是国内首个多模态、多智能体协同的AI IDE；7月腾讯推出CodeBuddy IDE，成为腾讯云生态的核心工具。

此前，AI编程工具（如微软GitHub Copilot、早期的通义灵码等）多采用插件式AI编程助手，需要被装载在传统的IDE或编辑器（如微软VS Code）上，主要功能就是代码补全、代码解释，使用场景单一，无法介入需求分析、架构设计、测试用例生成、部署运维等编码外的环节。

国产AI编程工具有了自己的IDE后无需依赖其他工具，如百度文心快码Comate IDE、腾讯CodeBuddy、字节Trae本身就是一个“从需求到上线”完整的、基于AI的开发平台。

对于国产AI IDE密集部署的现象，李浩然表示：“首先是Cursor跑出来了，人们看到独立AI IDE能够给开发者更好的使用体验，但最核心的点是，IDE是AI公司争取流量的一个入口，具有入口的价值。”

李浩然还指出，随着模型的差距在缩小，竞争也逐渐集中到用户入口和独立IDE产品上。

但在国内，这一赛道新入局者寥寥，只有美团和快手。

美团在6月推出NoCode，NoCode集成了美团自研千亿参数规模模型LongCat，主要目标是帮助美团生态中的中小商户降低IT化和数字化门槛。10月，快手StreamLake正式推出“工具+模型+平台”三位一体的AI编程产品矩阵，包括智能开发工具CodeFlicker、多个自研大模型KAT-Coder以及大模型平台快手万擎（Vanchin）。

多位AI智能体创业者明确表示暂时没有进入这个赛道的计划。投资人的感受也是如此，清流资本虽然在2023年投资了AI编程初创公司硅心科技（aiXcoder），但清流资本合伙人刘博表示，从2023年到现在，敢进入这个领域的创业团队都不多。

IDC《中国市场代码生成产品评估，1H25》报告只列出了五家“现阶段值得关注的初创企业”，分别是硅心科技，非十科技、Manus、新言意码、言创万物。其中，硅心科技还不属于跟热点进入该行业的公司。硅心科技孵化自北京大学软件工程研究所，早在2014年该团队就发表重磅论文，在全球范围内首次验证了深度学习路线在代码处理领域的作用，2021年发布完全自主知识产权的全球首个超10亿参数的代码补全模型aiXcoder L，2022年又推出了国内首个方法级代码生成模型aiXcoder XL（130亿参数）。

因为数量少，创业公司相关融资消息也就不多。具体来说，硅心科技于2025年1月完成A++轮融资，是国内首家获得国资投资的AI编程企业。新言意码今年6月底拿到了由红杉中国领投的Pre-A轮融资，公司估值超过8000万美元。

关于AI编程为何难以吸引创业者这个问题，Agnes AI/开为科技创始人杨通（Bruce Yang）表示，国内外目前已基本达成了一个行业共识，即AI编程主要是模型厂商的机会。换句话说，这是大佬的牌桌。

腾讯CodeBuddy产品负责人黄广民则表示，工具类产品需要大量用户反馈和多场景验证，才能不断进行产品迭代。例如腾讯CodeBuddy内部运行十个月收集了5000多个问题，而且很多问题跟模型相关，只能靠着不断地去调优模型来解决，创业公司可能就没有这样的条件了。

C端：得开发者得天下

尽管国内不少科技大厂都挤入了AI编程赛道，但现阶段重点是“To B”（企业级用户）还是“To C”（个人用户），还是两个市场都同等重视，各家公司并不一样。

多位行业人士和个人开发者表示，C端市场目前最积极的是字节、阿里和腾讯，而且字节和阿里把“炮火”延伸到了海外。

有资深行业人士告诉《财经》，去年在B端（企业级市场）经常遇到百度，今年C端市场虽然火热，却没见到百度有太多动作，至少不像上述三家那么明显。

C端产品首要竞争逻辑就是产品足够好用，才能吸引用户。而现状是，尽管国产AI编程工具基本上都对个人免费，但仍然有大量个人开发者想方设法去付费使用国外AI编程工具，理由就一条，国外工具更好用。

有行业人士公开评价某国产AI编程工具：明显看出在快速向Cursor对齐，功能上丰富了很多，但还是有不小差距，比起产品功能与交互层面的差距，更大的差距在于模型、上下文管理，以及智能体的设计。

但包括黄广民在内的多位从业人士表示，国产AI编程工具跟国外产品的差距只有两三个月。

AI编程工具的智能源自基础模型，在模型侧，中国公司追赶速度很快。以阿里今年7月发布并开源的编程大模型Qwen3-Coder为例，Qwen3-Coder采用混合专家（MoE）架构，总参数4800亿，激活350亿参数，据官方评估，其性能已超越GPT-4.1等先进的闭源模型，可与全球顶尖的编程模型Claude 4相媲美。

作为腾讯CodeBuddy负责人，黄广民表示AI编程主要挑战在于它属于工具类产品，不像微信、腾讯会议等产品具备网络效应（一个人用会带动其他人用），用户忠诚度比较低，厂商很难凭借着现有的用户来去巩固自己的市场地位。

另一方面，在AI编程领域，功能领先或模型性能优势往往是短期的（技术迭代速度极快，竞品可快速跟进），而开发者生态系统的壁垒才是长期竞争的核心——它决定了用户是否“离不开”、第三方是否“愿意加入”、商业价值是否“能闭环”。

Cursor能快速起势的关键原因之一，在于其IDE基于VS Code内核和开源插件生态，快捷键、基础功能都让开发者感到熟悉，无需重新学习。这种“站在开源巨人肩膀上”的策略，让用户能快速上手，避免因“生态陌生”而流失用户。

尤其中国不少玩家都在推自研IDE，也就是说要让开发者放弃熟悉的工具，这比当初的Cursor更加挑战。

综合信息显示，目前字节、阿里、腾讯、百度等大厂，做开发者生态的一大策略是绑定自有资源，如云服务、社交等场景。

例如，腾讯微信小程序开发者2021年就突破了300万，腾讯Codebuddy要帮助这300万开发者，甚至包括一些原本不具备小程序开发能力的人，如一些产品经理，让他们能够更快速便捷地把创意变成小程序上架。

百度、阿里、字节、腾讯等都是云计算服务提供商，也都在将AI编程工具变成“云服务的入口”，让开发者从“写代码”到“上线运行”的全流程在自家生态内完成，既为AI编程工具培养开发者，也带动AI大模型和云资源的消耗。

此外，AI编程工具的提升和市场推广离不开专业社区和服务，所以各厂商均在加强与CSDN、Gitee、开源中国、Jetbrains等开发者社区的合作。

经验表明，做开发者生态很难，只能耐心耕耘。

B端：注定慢生意

IDC中国调研数据显示，对于已经探索和应用生成式AI的企业，其中有31%的企业已经使用了AI编码工具。

从行业上看，拥抱AI编程工具最积极、使用率最高的是开发者员工占比很高的科技公司，尤其是字节、腾讯、百度本身就有AI编程工具的公司。秉承“自己的降落伞自己先跳”原则，过去两年大厂在公司内部快速推广AI编程，例如，腾讯称超过90%的腾讯工程师使用其CodeBuddy辅助编程，50%的新增代码由AI辅助生成；百度表示2025年二季度其内部由AI生成的代码超过43%；字节也称超过80%的工程师在使用TRAE进行辅助开发。

其次是金融、券商、通信等数字化基础比较高的公司。例如，某国内大型商业银行开发中心一位中层管理人员向《财经》透露，该行2023年就启动了AI编程项目。出于数据隐私保护要求，该行以私有方式部署了AI大模型，再基于开源软件构建了自己的AI编程助手。目前，该行开发中心全员使用AI辅助编程。

按照规律，接下来AI编程还会向更多行业渗透。据硅心科技联合创始人刘洋介绍，硅心科技客户已经覆盖航空、军工、金融、能源等行业。

但B端的钱并不好挣。

和所有数字化项目一样，国产AI编程工具厂商同样面临B端项目强定制化和碎片化挑战，这意味着没有谁能快速吃掉这个市场，即便是大厂也不例外。

刘博认为，这实际上为创业公司留出了一个发展的窗口期。

“目前大厂大部分以做C端为主，正急于用一个标准化产品尽可能多地圈住C端开发者，B端用户的定制化需求在大厂的优先级肯定是很低的，现阶段创业公司比大厂能更好地服务企业定制化需求。”刘博解释说。

B端AI编程项目定制化需求无法避免，IDC报告指出厂商必须提升定制化能力。

刘洋以某航天企业的一份需求文档片段举例，因为通篇行业术语，所以虽然每个字都认识，但是并不懂其中的意思，不懂行的程序员很难将需求转化为代码，这也是为什么B端用户部署AI项目不能只安装通用大模型，需要让AI先读懂行业术语、学习行业Know how。

目前腾讯的应对方法是借助合作伙伴力量。据黄广民介绍，AI编程工具核心能力仍然是标准化的，腾讯负责打磨好产品的标准化部分，定制化需求（如OA账号登录、数据对接研效报表）通过开放接口由合作伙伴承接。且为了确保交付质量与品牌口碑，目前腾讯将合作伙伴数量控制在10家内。

《财经》综合调研的结果显示，过去两年，阿里和百度在B端最积极，腾讯次之，华为的AI编程项目一般是跟着硬件采购单子走，字节的重心更多是C端和全球市场。

北京思码逸科技有限公司（下称“思码逸”）是一家专门与企业研发部门打交道的公司。因为思码逸核心业务是帮助企业进行研发效率诊断与提升，网易、中国平安、宁波银行、国泰海通、宝马、汇川等均是其客户。

思码逸创始人兼CEO任晶磊坦言，在客户那里最常看到的是阿里通义灵码。他认为除了通义灵码产品本身有竞争力，跟阿里通义千问大模型做得比较好，以及阿里To B服务比较周到都有关系。

但任晶磊指出，企业对AI编程工具的付费意愿暂时还不是很强。思码逸《DevData 2025研发效能基准报告》调查了200多家国内企业，40%企业认为AI对软件质量改善不明显，核心原因是企业软件工程基础薄弱（数据不完整、文档疏漏），而非大模型能力不足。显然，企业要补齐这一块需要进行大量数据治理相关工作。

还有一个短期大概率无解的现实问题，即国产软件、工具类产品在国内一直很难卖出高价，这其实也是经常被中国软件从业人士诟病的一点。今年6月，奇安信集团董事长齐向东公开表示，认为软件不值钱、不愿意买软件，是许多中国政企机构常年养成的习惯，呼吁有关部门应该高度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。

8月4日，中国工商银行发布《软件开发中心智能研发平台》中标结果，显示阿里云AI编程产品通义灵码击败百度、华为和智谱，中标金额211万元人民币。根据中标公告，通义灵码将为工商银行智能研发平台提供代码补全、代码问答及单测智能体等服务。

《财经》了解到，工行AI编程项目已算大，且随着竞争日趋激烈，这个行业也越来越卷价格，例如明明甲方预算100万元，最终中标价不到40万元。

一位资深行业人士指出，AI编程项目客单价不高主要影响的还是大厂。在国内大厂，AI项目编程团队一般百来人，项目如果一直难挣钱挣小钱的话，团队负责人可能比较难向上汇报、难争取到更多资源。

尽管实际上赚钱也没那么容易，但AI编程是最早商业化成功的AI应用、又能快速验证模型效果，助力模型迭代，中国“有云计算服务+有AI大模型”的大厂仍会将其作为长期战略。

一位中国云计算厂商技术负责人表示，AI编程是赢者通吃的生意，未来只会留少数几个玩家，其中，互联网背景的公司比较有利，因为自身就有丰富的场景，可以不断打磨产品。

所有AI编程厂商还面临一个共同的挑战，即AI编程产品形态并未固定，本身仍处于快速变化和演进中，人们的共识是，有可能出现新的编程范式和新型编程工具，对此前红极一时的产品和公司实现弯道超车。

总体而言，包括黄广民在内的多位从业人士都认为中国AI编程市场还是比较大，还处于蓝海阶段，各家厂商都在不同赛道探索，未来很可能会出现不同维度的AI编程工具，分别服务不同用户、不同研发流程和角色。

本文来自微信公众号 “半熟财经”（ID：Banshu-Caijing），作者：周源 吴俊宇，36氪经授权发布。