2026 AI Coding 下半場：不拼參數，拼誰能讓開發者“戒不掉”

作者 ｜ 董道力
郵箱 ｜ dongdaoli@pingwest.com

2025 年，AI Coding 行業發生了一件不太被注意、但足以改變規則的事：開發者和 AI 的關系，正從“偶爾用用”質變為“依賴”。

如果你問一個 2024 年的開發者“AI 能寫代碼嗎？”，他可能會說：“有時候可以，但不靠譜，還得自己改。” 到了 2025 年底，同樣的問題換來了疑惑的表情：“啊？現在誰寫代碼不用 AI？”

這一年，GitHub Copilot 攻占了企業級市場，Cursor 贏得了獨立開發者的心，國內的 TRAE、Qoder 也在快速迭代。但真正值得注意的，不是哪家產品的用戶量更多，而是競爭焦點從“廣度”轉向了“深度”。

就像滴滴早期的補貼大戰是上半場，真正的護城河建立在你“不叫車就不知道怎么出門”的習慣之上。對于 AI Coding 工具而言，現在的判斷標準只有一個：離開它，你還能不能正常工作？

TRAE 近期發布的開發者年度報告，恰好提供了一個精準的行業切片。Trae 注冊開發者已超 600 萬，國內市占率第一，覆蓋近 200 個國家，但在這光鮮的數據背后，藏著幾個更能代表未來的數字：核心用戶全年使用超過 200 天，付費用戶周活躍 6 天（幾乎全勤），Token 消耗量半年暴漲 700%。

這不僅是某一家的勝利，而是整個行業越過“能不能用”的臨界點，進入“怎么用得更深”的下半場。

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什么叫"深度使用"？

在移動互聯網的舊敘事里，DAU 是金線。但在 AI 時代，這條線換了形態：不再只看“來過多少人”，更要看 AI 在工作流里扎得有多深。

TRAE 的報告將“深度使用”拆解為三個層次，這恰恰也是 2025 年 AI 工具進化的三個路標：頻率質變、任務質變、范式質變。

1. 頻率質變：從“外掛”變成“輸入法”

“全年使用超過 200 天”、“付費用戶周活躍 6 天”。這些數字意味著什么？ 如果 AI 只是一個遇到難題才去查一下的搜索引擎，用戶不可能接近全勤。周活 6 天，意味著它已經像輸入法一樣，嵌進了開發的每一次敲擊中。不是想起來才用，而是不開就覺得別扭。

這種質變來自體驗的無感化。GitHub Copilot 早期靠插件形態做到了“潤物細無聲”，TRAE 的 Cue （代碼補全）也落在同一個點上：超過 50% 的用戶每天主動使用，推薦采納率提升超過 80%。當 AI 的介入從“演示功能”變成了“肌肉記憶”，它就不再是外掛，而是開發者身體的一部分。

2. 任務質變：AI 開始干“臟活累活”了

Token 消耗量半年增長 700% 的背后，是開發者投喂給 AI 的上下文變重了。以前只敢丟幾行代碼讓它補全，現在則是把文檔、模塊、項目片段交給它一起推理。

IDE 的場景分布最能說明問題：BugFix 占 35%–38%，代碼生成約 30%，倉庫理解約 9%–11%。 這組數據非常重要，因為修 Bug 和讀舊代碼，是開發中最依賴上下文、最耗心力、也最“臟”的活。AI 開始大量承擔 BugFix，說明它已經進入了“生產現場最麻煩的環節”。

開發者愿意在這些任務上消耗 Token，本質上是一次信任升級：我不再只是讓你寫點簡單的 demo，而是把棘手的問題交給你一起扛。 一年 5 億條 Query，意味著無數次“需求—方案—修正—約束—再修正”的深度協作循環。

3. 范式質變：交互切換到 Agent 模式

2025 年，AI Coding 圈子里最重要的共識是：AI 不該只待在聊天框里。Replit 把它變成能自己跑流程的 Agent，Cursor 讓它能跨文件協同修改，Devin 把"AI 能不能獨立把一件事做完"推成了行業的公開考題。大家卷的不是回答更聰明，而是能不能接過一段工作。

TRAE 的數據能把這種變化量化：中國版每 10 位開發者有 3 位在用 SOLO，國際版 SOLO 累計滲透率達 44%。57%的中國版用戶、84%的國際版用戶會混用多種智能體；一年里有 36.5 萬個自定義智能體被創建，1.1 萬個 MCP 工具被接入。

翻譯成人話就是：開發者在給自己搭"AI 開發小組"。Builder 搭骨架，SOLO Coder 扛邏輯，Chat 快速問答，MCP 把瀏覽器、終端、數據庫接上去。人反而往后退半步：更多時候是提目標、給約束、做驗收。

三個層次疊加：高頻依賴 × 復雜任務 × 代理化，這就是 2025 年深度使用的完整樣子。AI Coding 跨過了從"能用"到"依賴"的臨界點。

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為什么"深度"這么難？

GitHub Copilot 磨了兩年多才讓企業客戶買單，Cursor 增長兇猛但穩定性還在補模型的課。幾乎所有公司都卡在：怎么從"能用"熬到"好用"，再熬到"離不開"。

答案藏在一個簡單事實里——深度使用會放大一切瑕疵。卡頓半秒、偶爾崩潰、理解跑偏，平時不起眼的小毛病，在高頻場景下都會變成勸退理由。

第一道坎：性能

寫代碼的人對"卡"極其敏感。GitHub Copilot 早期 Reddit 上吐槽滿天飛："等它反應的功夫，我都自己敲完了。"后來微軟下血本優化網絡架構、部署邊緣節點、搞模型預加載，才把體驗拉到能用水平。邏輯很殘酷：想要快，就得砸資源、拼工程。

國內產品今年下了苦功。TRAE 補全延遲降低 60%+，首 Token 耗時降低 86%，構建速度首次減少 70%+、非首次減少約 80%。這些技術指標決定了 AI 能不能真正"隱形"在開發流程中。

但速度快還不夠，還得穩。Replit 分享過數據：Agent 成功率從 95%到 99%時，用戶完全交付意愿翻 4 倍。開發者要的不是"大多數時候能用"，而是"關鍵時刻不掉鏈子"。想象你花半小時讓 AI 重構核心模塊，最后一步突然崩了。一次這樣的經歷，夠讓用戶半年不想再碰。

從 99%到 99.9%是工程能力的分水嶺。TRAE 在 MacOS 崩潰率降到 0.43%、Windows 降到 0.71%，補全和會話成功率達 99%+，面板進入成功率 99.93%，內存占用降低 43%。這些"臟活累活"不會出現在發布會 PPT 上，但恰恰是產品能否深度使用的生命線。這也是為什么 TRAE 今年完成 100+次迭代。

第二道坎：能力

2025 年的行業共識：AI 不能只會"說"，還得會"做"。回頭看三年進化很清晰：2022-2023 是插件時代（Copilot、Tabnine 本質是智能輸入法），2023-2024 進入對話時代（Cursor、Codeium 變成聊天助手），2024-2025 Agent 時代來了（Cursor 的 Composer 跨文件編輯，Windsurf 的 Cascade 讓 AI 自己規劃任務）。

演進的本質是上下文邊界在瘋狂擴張。從"當前文件"到"整個項目"到"開發環境"到"外部服務"，能塞給 AI 多少上下文，決定了它能解決多復雜的問題。

TRAE 支持 1.1 萬個 MCP 接入，打破聊天框邊界，AI 能跑通從需求分析到代碼落地的完整鏈路。支持 10+種上下文類型：、、、、、、、、、 等，超過半數用戶在主動管理上下文。這是從插件到 IDE、從 IDE 到 Agent 的演進，每一步都在擴大 AI 的能力邊界。

第三道坎：技術

AI 行業已經過了"有模型就能做產品"的階段。真正的分水嶺是：能不能把模型能力轉化成開發者愿意依賴的產品。

這里面的技術比想象中復雜：代碼檢索（幾百萬行代碼怎么找最相關上下文）、代碼理解（深度理解結構才能做出"聰明"的修改）、端到端驗證（SWE-bench 考察的是解決真實 issue，不是生成代碼）。

TRAE 的技術投入是長期的：SWE-bench Verified 榜單第一，10 余篇 CCF-A 類頂會論文，1 篇入選 NeurIPS Spotlight，開源 trae-agent 獲 10.2k Stars。但論文和榜單只是起點，真正有價值的是技術怎么落地：Cue 采納率提升 12%，意味著 AI 的代碼補全更準、更符合開發者習慣。技術領先的意義不是發更多論文，而是讓用戶每次交互都感受到："這次 AI 給的答案確實靠譜。"

深度使用難在要求產品在每個維度都不能有短板。性能不行→"太慢了"；能力不夠→"只能做簡單任務"；技術不深→"經常出錯，不敢信任"。三道坎，缺一不可。

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下半場才剛開始

2025 年，AI Coding 的競爭焦點變了。

不再是"誰的用戶多"，而是"誰的用戶離不開"。GitHub Copilot 有企業客戶規模優勢，Cursor 有獨立開發者高粘性，國內產品在本土化和私有化部署上有自己陣地。但真正的分化才剛開始。

數字會說謊，使用習慣不會。TRAE 的 600 萬用戶是大數字，但更有價值的是那 6000 個全年活躍超 200 天的深度用戶、那 44%的 SOLO 滲透率、那 36.5 萬個自定義智能體。

類似信號在整個行業都能看到：Cursor 用戶愿意為訂閱付費，Copilot 企業續費率在提升，開發者社區討論從"好不好用"變成"怎么用得更好"。

這或許才是技術進步的真正意義：不是替代開發者，而是讓開發者從平庸的代碼堆砌中解放出來，去關注真正值得創造的事物。

2026 年的懸念是：Agent 能否真正穩定承接復雜開發任務？

Devin 的嘗試備受爭議但方向對，TRAE 的 SOLO 在持續打磨，如果 Agent 能穩定落地，AI Coding 工具就會從"輔助軟件"升級為"開發入口"。

但從"能用"到"依賴"這道坎，已經有人跨過去了。不是所有用戶，但足夠多，不是所有場景，但足夠關鍵。接下來的競爭，拼的是誰能把這批深度用戶留住、擴大、變成護城河。

行業分化正在發生，下半場才剛開始。

點個“愛心”，再走 吧