中國AI編程賽道，誰能跑到最后？

AI編程不只是IT部門的工具升級，還是一場正在發生的、深刻影響未來十年商業世界面貌的底層力量之一

文｜《財經》研究員 周源 吳俊宇

編輯｜謝麗容

眾多人工智能（AI）應用中，AI編程被普遍視為技術迭代速度最快、商業化路徑最清晰、用戶滲透率最高、資本認可度最強的AI應用之一。

火遍全球的AI編程工具Cursor就是典型例子。這家公司2022年創立，創立之初就從OpenAI的創業基金和知名風險投資機構Khosla Ventures獲得了種子輪融資。2023年9月到2025年5月20個月間，這家公司估值飆升至99億美元。根據該公司披露的數據，公司年化經常性收入（ARR）突破5億美元，付費用戶超36萬，日活用戶達100萬，覆蓋英偉達、Uber等1.4萬家企業客戶。

關于AI編程的商業價值，知名硅谷風險投資公司Andreessen Horowitz（a16z）投資人公開表示，全球約3000萬軟件開發者，若按每人年創造10萬美元經濟價值計算，當前AI編碼工具可提升至少20%生產力，最優部署場景下生產力可翻倍，相當于每年將創造3萬億美元GDP（國內生產總值）貢獻，堪比法國GDP（2024年法國GDP為31620.8億美元）。

a16z投資人還認為，AI編程已經形成了一個生態系統，這個生態系統有潛力支持數十家數十億美元的公司，甚至是一個萬億美元級巨頭。

AI編程也是中外AI大模型廠商競技場之一。

在今年9月的云棲大會上，阿里巴巴集團CEO（首席執行官）吳泳銘表示，現在的智能體（Agent）還比較早期，解決的主要是標準化和短周期的任務。要想讓智能體解決更復雜、更長周期任務，最關鍵的是大模型的Coding（編碼）能力。因為智能體可以自主Coding，理論上就能解決無限復雜的問題，像工程師團隊一樣理解復雜需求并自主完成編碼、測試。

“發展大模型Coding能力是通往AGI（通用人工智能）的必經之路。”吳泳銘說。

今年7月，Cursor停止了向中國大陸市場提供來自美國Anthropic、谷歌和OpenAI的多款模型。AI編程工具的智能主要來自背后的AI大模型，模型斷供讓Cursor頓失核心價值。

但即便Cusor不對中國“斷供”，出于數據隱私保護，中國絕大多數企業級用戶，尤其是大中型央國企也不會輕易使用公共的AI應用和服務，更不用說境外的AI應用與服務。

因此，國產AI編程工具擁有巨大的發展空間。

根據國際數據公司IDC《中國市場代碼生成產品評估，1H25》報告，在美國91%的開發者使用AI編程工具，在中國僅30%。

IDC中國新興科技研究組高級分析師李浩然表示，從營收來看，2024年，阿里、字節、騰訊、百度等在中國市場推出AI編程產品的廠商，收入都在千萬量級，隨著AI大模型和產品整體能力的升級，以及各廠商對AI編程產品投入宣傳增加，今年整體市場規模將有大幅度增長，市場競爭也將更加激烈。

國產AI編程賽道持續升溫

綜合信息顯示，2023年阿里、字節、騰訊、百度基本上都有了AI編程產品，但較長一段時間里，各家公司主要在內部使用以打磨產品，僅小規模對外推廣，且主要面向企業級用戶。

今年上半年開始，中國AI編程賽道明顯熱了起來，字節、阿里、騰訊等紛紛高調推廣，“免費戰”也打起來了。

李浩然表示，去年和國內廠商接觸時，能感覺到有些科技大廠對AI編程這塊業務還有些許猶豫，但今年完全不一樣了。

“首先是Cursor跑出來了，其次是字節動了起來。”李浩然解釋說。

今年1月，字節跳動上線了國際版的Trae（The Real AI Engineer），由字節新加坡子公司SPRING PTE運營。兩個月后，TRAE國內版落地，是首個中文版IDE（集成開發環境）產品。字節Trae分國內國際不同版本主要為了數據合規，國內版接入豆包大模型和DeepSeek大模型；國際版支持可使用OpenAI GPT-4、谷歌Gemini 2.5 Pro等九種外國大模型。

為了搶占市場，字節跳動在Trae上采取激進的低成本定價策略：Trae國內版完全免費且無廣告，國際版定價也大幅低于競品，號稱“用Cursor一半的價格提供80%的核心能力”。

激進的市場策略收效明顯。在6月11日舉辦的火山引擎Force 2025原動力大會上，字節跳動技術副總裁洪定坤透露，上線不到半年的Trae月活用戶已經突破了100萬。

字節免費策略在先，其他中國公司只有緊跟。截至本文發表，百度文心快碼Comate個人標準版免費、個人專業版59元/月；騰訊CodeBuddy對個人開發者限時免費，對企業限時免費開通；阿里云通義靈碼個人版免費，個人專業版也限時免費；華為CodeArts Doer編程助手個人基礎版免費。

至此，國產AI編程工具的C端定價形成免費為主流、付費為補充的局面。在Cursor、Windsurf等國外產品已經占據市場先機情況下，免費和低價策略對追趕者而言是常見選擇。

國產AI編程賽道持續升溫的另一個表現是，主要玩家都加速產品升級，并且擴張產品矩陣，紛紛推出自己的AI IDE。IDE可簡單理解為給程序員量身定做的“全能工具箱+工作臺”，集成了寫代碼需要的所有工具，微軟VS code、Visual Studio都是國際主流的IDE，在國內也被廣泛使用。

例如，3月字節上線國內版Trae，是首個中文版IDE；5月阿里上線通義靈碼AI IDE，聚焦企業級開發；6月發布百度文心快碼Comate AI IDE，是國內首個多模態、多智能體協同的AI IDE；7月騰訊推出CodeBuddy IDE，成為騰訊云生態的核心工具。

此前，AI編程工具（如微軟GitHub Copilot、早期的通義靈碼等）多采用插件式AI編程助手，需要被裝載在傳統的IDE或編輯器（如微軟VS Code）上，主要功能就是代碼補全、代碼解釋，使用場景單一，無法介入需求分析、架構設計、測試用例生成、部署運維等編碼外的環節。

國產AI編程工具有了自己的IDE后無需依賴其他工具，如百度文心快碼Comate IDE、騰訊CodeBuddy、字節Trae本身就是一個“從需求到上線”完整的、基于AI的開發平臺。

對于國產AI IDE密集部署的現象，李浩然表示：“首先是Cursor跑出來了，人們看到獨立AI IDE能夠給開發者更好的使用體驗，但最核心的點是，IDE是AI公司爭取流量的一個入口，具有入口的價值。”

李浩然還指出，隨著模型的差距在縮小，競爭也逐漸集中到用戶入口和獨立IDE產品上。

但在國內，這一賽道新入局者寥寥，只有美團和快手。

美團在6月推出NoCode，NoCode集成了美團自研千億參數規模模型LongCat，主要目標是幫助美團生態中的中小商戶降低IT化和數字化門檻。10月，快手StreamLake正式推出“工具+模型+平臺”三位一體的AI編程產品矩陣，包括智能開發工具CodeFlicker、多個自研大模型KAT-Coder以及大模型平臺快手萬擎（Vanchin）。

多位AI智能體創業者明確表示暫時沒有進入這個賽道的計劃。投資人的感受也是如此，清流資本雖然在2023年投資了AI編程初創公司硅心科技（aiXcoder），但清流資本合伙人劉博表示，從2023年到現在，敢進入這個領域的創業團隊都不多。

IDC《中國市場代碼生成產品評估，1H25》報告只列出了五家“現階段值得關注的初創企業”，分別是硅心科技，非十科技、Manus、新言意碼、言創萬物。其中，硅心科技還不屬于跟熱點進入該行業的公司。硅心科技孵化自北京大學軟件工程研究所，早在2014年該團隊就發表重磅論文，在全球范圍內首次驗證了深度學習路線在代碼處理領域的作用，2021年發布完全自主知識產權的全球首個超10億參數的代碼補全模型aiXcoder L，2022年又推出了國內首個方法級代碼生成模型aiXcoder XL（130億參數）。

因為數量少，創業公司相關融資消息也就不多。具體來說，硅心科技于2025年1月完成A++輪融資，是國內首家獲得國資投資的AI編程企業。新言意碼今年6月底拿到了由紅杉中國領投的Pre-A輪融資，公司估值超過8000萬美元。

關于AI編程為何難以吸引創業者這個問題，Agnes AI/開為科技創始人楊通（Bruce Yang）表示，國內外目前已基本達成了一個行業共識，即AI編程主要是模型廠商的機會。換句話說，這是大佬的牌桌。

騰訊CodeBuddy產品負責人黃廣民則表示，工具類產品需要大量用戶反饋和多場景驗證，才能不斷進行產品迭代。例如騰訊CodeBuddy內部運行十個月收集了5000多個問題，而且很多問題跟模型相關，只能靠著不斷地去調優模型來解決，創業公司可能就沒有這樣的條件了。

C端：得開發者得天下

盡管國內不少科技大廠都擠入了AI編程賽道，但現階段重點是“To B”（企業級用戶）還是“To C”（個人用戶），還是兩個市場都同等重視，各家公司并不一樣。

多位行業人士和個人開發者表示，C端市場目前最積極的是字節、阿里和騰訊，而且字節和阿里把“炮火”延伸到了海外。

有資深行業人士告訴《財經》，去年在B端（企業級市場）經常遇到百度，今年C端市場雖然火熱，卻沒見到百度有太多動作，至少不像上述三家那么明顯。

C端產品首要競爭邏輯就是產品足夠好用，才能吸引用戶。而現狀是，盡管國產AI編程工具基本上都對個人免費，但仍然有大量個人開發者想方設法去付費使用國外AI編程工具，理由就一條，國外工具更好用。

有行業人士公開評價某國產AI編程工具：明顯看出在快速向Cursor對齊，功能上豐富了很多，但還是有不小差距，比起產品功能與交互層面的差距，更大的差距在于模型、上下文管理，以及智能體的設計。

但包括黃廣民在內的多位從業人士表示，國產AI編程工具跟國外產品的差距只有兩三個月。

AI編程工具的智能源自基礎模型，在模型側，中國公司追趕速度很快。以阿里今年7月發布并開源的編程大模型Qwen3-Coder為例，Qwen3-Coder采用混合專家（MoE）架構，總參數4800億，激活350億參數，據官方評估，其性能已超越GPT-4.1等先進的閉源模型，可與全球頂尖的編程模型Claude 4相媲美。

作為騰訊CodeBuddy負責人，黃廣民表示AI編程主要挑戰在于它屬于工具類產品，不像微信、騰訊會議等產品具備網絡效應（一個人用會帶動其他人用），用戶忠誠度比較低，廠商很難憑借著現有的用戶來去鞏固自己的市場地位。

另一方面，在AI編程領域，功能領先或模型性能優勢往往是短期的（技術迭代速度極快，競品可快速跟進），而開發者生態系統的壁壘才是長期競爭的核心——它決定了用戶是否“離不開”、第三方是否“愿意加入”、商業價值是否“能閉環”。

Cursor能快速起勢的關鍵原因之一，在于其IDE基于VS Code內核和開源插件生態，快捷鍵、基礎功能都讓開發者感到熟悉，無需重新學習。這種“站在開源巨人肩膀上”的策略，讓用戶能快速上手，避免因“生態陌生”而流失用戶。

尤其中國不少玩家都在推自研IDE，也就是說要讓開發者放棄熟悉的工具，這比當初的Cursor更加挑戰。

綜合信息顯示，目前字節、阿里、騰訊、百度等大廠，做開發者生態的一大策略是綁定自有資源，如云服務、社交等場景。

例如，騰訊微信小程序開發者2021年就突破了300萬，騰訊Codebuddy要幫助這300萬開發者，甚至包括一些原本不具備小程序開發能力的人，如一些產品經理，讓他們能夠更快速便捷地把創意變成小程序上架。

百度、阿里、字節、騰訊等都是云計算服務提供商，也都在將AI編程工具變成“云服務的入口”，讓開發者從“寫代碼”到“上線運行”的全流程在自家生態內完成，既為AI編程工具培養開發者，也帶動AI大模型和云資源的消耗。

此外，AI編程工具的提升和市場推廣離不開專業社區和服務，所以各廠商均在加強與CSDN、Gitee、開源中國、Jetbrains等開發者社區的合作。

經驗表明，做開發者生態很難，只能耐心耕耘。

B端：注定慢生意

IDC中國調研數據顯示，對于已經探索和應用生成式AI的企業，其中有31%的企業已經使用了AI編碼工具。

從行業上看，擁抱AI編程工具最積極、使用率最高的是開發者員工占比很高的科技公司，尤其是字節、騰訊、百度本身就有AI編程工具的公司。秉承“自己的降落傘自己先跳”原則，過去兩年大廠在公司內部快速推廣AI編程，例如，騰訊稱超過90%的騰訊工程師使用其CodeBuddy輔助編程，50%的新增代碼由AI輔助生成；百度表示2025年二季度其內部由AI生成的代碼超過43%；字節也稱超過80%的工程師在使用TRAE進行輔助開發。

其次是金融、券商、通信等數字化基礎比較高的公司。例如，某國內大型商業銀行開發中心一位中層管理人員向《財經》透露，該行2023年就啟動了AI編程項目。出于數據隱私保護要求，該行以私有方式部署了AI大模型，再基于開源軟件構建了自己的AI編程助手。目前，該行開發中心全員使用AI輔助編程。

按照規律，接下來AI編程還會向更多行業滲透。據硅心科技聯合創始人劉洋介紹，硅心科技客戶已經覆蓋航空、軍工、金融、能源等行業。

但B端的錢并不好掙。

和所有數字化項目一樣，國產AI編程工具廠商同樣面臨B端項目強定制化和碎片化挑戰，這意味著沒有誰能快速吃掉這個市場，即便是大廠也不例外。

劉博認為，這實際上為創業公司留出了一個發展的窗口期。

“目前大廠大部分以做C端為主，正急于用一個標準化產品盡可能多地圈住C端開發者，B端用戶的定制化需求在大廠的優先級肯定是很低的，現階段創業公司比大廠能更好地服務企業定制化需求。”劉博解釋說。

B端AI編程項目定制化需求無法避免，IDC報告指出廠商必須提升定制化能力。

劉洋以某航天企業的一份需求文檔片段舉例，因為通篇行業術語，所以雖然每個字都認識，但是并不懂其中的意思，不懂行的程序員很難將需求轉化為代碼，這也是為什么B端用戶部署AI項目不能只安裝通用大模型，需要讓AI先讀懂行業術語、學習行業Know how。

目前騰訊的應對方法是借助合作伙伴力量。據黃廣民介紹，AI編程工具核心能力仍然是標準化的，騰訊負責打磨好產品的標準化部分，定制化需求（如OA賬號登錄、數據對接研效報表）通過開放接口由合作伙伴承接。且為了確保交付質量與品牌口碑，目前騰訊將合作伙伴數量控制在10家內。

《財經》綜合調研的結果顯示，過去兩年，阿里和百度在B端最積極，騰訊次之，華為的AI編程項目一般是跟著硬件采購單子走，字節的重心更多是C端和全球市場。

北京思碼逸科技有限公司（下稱“思碼逸”）是一家專門與企業研發部門打交道的公司。因為思碼逸核心業務是幫助企業進行研發效率診斷與提升，網易、中國平安、寧波銀行、國泰海通、寶馬、匯川等均是其客戶。

思碼逸創始人兼CEO任晶磊坦言，在客戶那里最常看到的是阿里通義靈碼。他認為除了通義靈碼產品本身有競爭力，跟阿里通義千問大模型做得比較好，以及阿里To B服務比較周到都有關系。

但任晶磊指出，企業對AI編程工具的付費意愿暫時還不是很強。思碼逸《DevData 2025研發效能基準報告》調查了200多家國內企業，40%企業認為AI對軟件質量改善不明顯，核心原因是企業軟件工程基礎薄弱（數據不完整、文檔疏漏），而非大模型能力不足。顯然，企業要補齊這一塊需要進行大量數據治理相關工作。

還有一個短期大概率無解的現實問題，即國產軟件、工具類產品在國內一直很難賣出高價，這其實也是經常被中國軟件從業人士詬病的一點。今年6月，奇安信集團董事長齊向東公開表示，認為軟件不值錢、不愿意買軟件，是許多中國政企機構常年養成的習慣，呼吁有關部門應該高度重視改善軟件產業的營商環境，盡早改變政企采購的規則和習慣。

8月4日，中國工商銀行發布《軟件開發中心智能研發平臺》中標結果，顯示阿里云AI編程產品通義靈碼擊敗百度、華為和智譜，中標金額211萬元人民幣。根據中標公告，通義靈碼將為工商銀行智能研發平臺提供代碼補全、代碼問答及單測智能體等服務。

《財經》了解到，工行AI編程項目已算大，且隨著競爭日趨激烈，這個行業也越來越卷價格，例如明明甲方預算100萬元，最終中標價不到40萬元。

一位資深行業人士指出，AI編程項目客單價不高主要影響的還是大廠。在國內大廠，AI項目編程團隊一般百來人，項目如果一直難掙錢掙小錢的話，團隊負責人可能比較難向上匯報、難爭取到更多資源。

盡管實際上賺錢也沒那么容易，但AI編程是最早商業化成功的AI應用、又能快速驗證模型效果，助力模型迭代，中國“有云計算服務+有AI大模型”的大廠仍會將其作為長期戰略。

一位中國云計算廠商技術負責人表示，AI編程是贏者通吃的生意，未來只會留少數幾個玩家，其中，互聯網背景的公司比較有利，因為自身就有豐富的場景，可以不斷打磨產品。

所有AI編程廠商還面臨一個共同的挑戰，即AI編程產品形態并未固定，本身仍處于快速變化和演進中，人們的共識是，有可能出現新的編程范式和新型編程工具，對此前紅極一時的產品和公司實現彎道超車。

總體而言，包括黃廣民在內的多位從業人士都認為中國AI編程市場還是比較大，還處于藍海階段，各家廠商都在不同賽道探索，未來很可能會出現不同維度的AI編程工具，分別服務不同用戶、不同研發流程和角色。