众多人工智能（AI）应用中深圳配资网站，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。
总体而言深圳配资网站，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。
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