AI Coding产品井喷，但属于创业者的机会正在关闭

划重点：

1、AICoding是这轮大模型技术浪潮里最先验证PMF（ProductMarketFit）的应用，也是继基础模型之后，第一个既有收入模式又足够大的市场。

2、AICoding工具本质仍是SaaS。这意味着国内SaaS行业遇到的定价天花板、用户留存难、转化低等典型问题，一个都不会少。

3、对初创者而言，要么拥有扎实的技术壁垒、独特数据和垂直能力，要么就要找到明确且高效的退出路径，避免在巨头加速布局时被彻底吞并。

4、在更复杂的系统开发里，专业开发者仍然不可或缺，只是角色重心正在发生转变：从单纯的编码执行，转向需求拆解、架构设计以及与AI的高效协作。

AICoding（人工智能编程）正成为当下AI领域最受关注的赛道。过去一个月，无论是国内还是海外，无论是大厂还是明星创业公司，动作都在加速，产品密集上线。

在国内，仅7月份，过去三天，字节的TRAE2.0、腾讯的CodeBuddyIDE、阿里开源编程模型Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct先后发布。更早一些，6月底，百度文心快码也推出了独立的AI原生开发环境ComateAIIDE。

放眼海外，今年6月，Cursor完成9亿美元融资，估值接近100亿美金，几乎是国内同类基础模型创业公司月之暗面的三倍。最近，谷歌宣布以24亿美元收购Windsurf，这家公司去年12月才刚刚上线，员工总数不足200人。同时，AWS也发布了自家的AI编程工具kiro。

AI编程工具这段时间集中爆发背后，一个直接原因是，大语言模型（LLM）最擅长的核心能力，就是预测下一个字符。相比语义丰富、含糊不定的自然语言，编程语言结构更严谨、语义更可预测，因此用AI来生成和调试代码，就是大语言模型最适配的场景之一。很多人把它视为这轮大模型技术浪潮里最先验证PMF（ProductMarketFit）的应用。

另一个原因是，编程是所有数字化生产力的底层。中国和美国程序员人力成本都居高不下，用AI替代重复性编码工作，是大多数企业家、投资人眼里，极具想象空间的降本增效场景。AICoding也是继基础模型之后，第一个既有收入模式又足够大的市场。

支撑这一切的技术，是GPT、Gemini、Claude、Qwen、DeepSeek等底层大模型能力的快速进步，催生了各类面向垂直场景的AIAgent，其中就包括编程工具。

字节和腾讯的最新样本

TRAE2.0

今年3月，字节推出了TRAE1.0。仅两个月后，公司内部传出禁用Cursor、Windsurf等外部AI编程工具的消息。7月21日，TRAE升级到2.0，我们第一时间体验了新版本，最具突破性的就是SOLO模式。

简单说，SOLO已经不是单纯的IDE插件，而是一个能完整覆盖规划、编码、测试、部署等环节的“ContextEngineer”。用户只需用自然语言输入需求，AI就会自动拆解、调用工具并执行落地。

比如后端需要在用户重置密码时新增邮件通知，只需输入一句话：“当用户重置密码时发送邮件通知，使用队列系统，包含IP和设备信息。”剩下的查找代码库、复用模块、生成代码、添加测试、提交PR，全由SOLO自动完成，整个流程无需人工介入。

换句话说，TRAE正在变成一个能理解需求、调度工具、独立交付的超级AI工程师。

CodeBuddyIDE

7月22日，腾讯也正式发布了自己的AI编程工具——CodeBuddyIDE。这款产品前身是腾讯内部的开发助手和CodeBuddy，升级后定位为开发者的AI搭档，帮助开发者把时间从重复编码里解放出来，更多聚焦在创意、架构设计等高价值部分。

和市面上单一的对话式编程工具不同，CodeBuddyIDE提供了三种并行模式：计划模式（需求澄清到PRD/MVP）、设计模式（Figma/草图到像素级原型）、AICoding模式（代码生成到部署）。

它集成了腾讯云托管、混元大模型，并和小程序生态深度结合。核心思路是先把需求通过计划和设计阶段锁死，再交给CodingAgent自动生成，尽可能减少反复返工。

相比Cursor更偏纯程序员助手，CodeBuddy的覆盖面更广，服务于产品、设计、开发、运维等多角色场景。它抛弃了传统indexing，转向任务前通读整个项目，模拟人类上下文理解；也抛弃了manual/background的分离交互，聚焦在问答（Ask）和智能体自动生成（Craft）两种核心形态。

从使用体验看，Figma接入是它的一大卖点。设计到代码的转换一直是前端开发中的痛点。传统开发流程中，设计师完成设计后，前端开发者需要手动将设计稿转换为代码，这个过程不仅耗时，还容易出现还原度不高的问题。CodeBuddyIDE的Figma设计转代码能力旨在解决这一痛点，实现设计与开发的无缝衔接。

牌桌上的玩家

海外厂商中，Cursor是这一波AI编程浪潮中起步最早的代表。它面向专业程序员，核心功能围绕AI代码编辑器和IDE展开，擅长解析大型代码库。不过，Cursor并不自研大模型，主要依赖Claude、GPT等外部能力。

相比之下，Windsurf在Cursor的基础上，强调简单易用和可视化，对编程新手更友好。它强调易用和可视化体验，让编程新手或产品经理也能通过自然语言与AI对话完成基础开发。核心思路是把智能体能力做得更自动化，尽量减少使用门槛。

如果说Cursor和Windsurf还更像工具，Devin则干脆把自己定位成“AI软件工程师”。它不仅能对话编程，更能自我规划、自我进化、自动调用各种工具，完整执行复杂的编程任务。换句话说，Devin不只是一个会写代码的工具，而是一个能独立交付的小型程序员。

Lovable走了另一条路径，切入点是“氛围编程”。它面向非技术用户，用户只需用聊天告诉AI自己想要一个什么样的前端页面，其余交给AI自动生成。Lovable尤其重视页面美学与交互体验，适合用来快速验证设计或者做、MVP，后端部分通常交给第三方服务补足。

而Replit把“全民开发”这件事做得更彻底。从编码到部署一站式打通，强调自然语言生成、多人实时协作和社区模板共享，像是把GoogleDocs的多人协作模式搬进了代码世界里，让零基础用户也能轻松开始写程序。

在国内，大厂对标海外产品的路径也比较清晰。百度的文心快码、阿里的通义灵码，都在对标Cursor，面向专业开发者，功能聚焦全栈开发、低代码集成与企业定制需求。

上文提到的字节的TRAE和腾讯的CodeBuddy更接近Windsurf的定位。

科大讯飞的iFlyCode侧重政企项目和大规模质效管理，强调企业级工程能力，典型场景是金融、**等对本土适配要求高的大型客户。

而美团的NoCode，是所有国内方案里最典型的“面向公民开发者”代表。它立足美团自身外卖、零售等商户场景，非技术用户也能用对话式交互快速生成应用，外卖和零售模板“开箱即用”，日均生成的应用数超过1万。

AICoding到底发展到哪个阶段了？字节TRAE核心成员在知乎帖子中分享，他认为AICoding有点类似自动驾驶，分为几个阶段：AI辅助编程→AI结对编程→AI自驱编程，目前TRAEBuilder/CursorComposer/WindsurfCascade等都是瞄准了AI结对编程这个阶段的。

AICoding工具本质是SaaS产品

看似热闹的背后，AICoding工具本质仍是SaaS。这意味着国内SaaS行业遇到的定价天花板、用户留存难、转化低等典型问题，AICoding一个都不会少。

国内头部如字节、腾讯、阿里、百度都在快速迭代、持续上新，与初创公司正面竞争。这些巨头有资源可以长期投入，即使负毛利率，也能换时间、换规模。

与此同时，底层模型能力正以前所未有的速度演进。如果一家初创公司缺乏真正技术壁垒或数据，哪怕曾经凭先发抢占了市场，也很可能在后续被迅速赶超。对巨头而言，只要底层条件成熟，切入新领域往往只是时间问题。在这场博弈里，先发者的护城河并不牢固。

C端市场里，用户留存难度尤其明显。多数早期用户以尝鲜为主，产品之间的替换成本很低，付费意愿也较易波动。即使初创公司在获客上投入了可观预算，后期要真正沉淀下长期用户也并不容易。

一位程序员告诉我们，他上个月买了Cursor月度会员，每月20美元，但第二个月就没续，因为在二手平台能找到更便宜的共享账号。熟悉国内C端付费情况的创业者一定知道，这种情况并不罕见。

对初创者而言，要么拥有扎实的技术壁垒、独特数据和垂直能力，要么就要找到明确且高效的退出路径，避免在巨头加速布局时被彻底吞并。Windsurf卖给谷歌，就是一个典型案例。

结语

随着AICoding能力不断迭代，应用开发的门槛被显著拉低，低技术门槛的用户可以依赖AI独立完成一些简单应用。但在更复杂的系统开发里，专业开发者仍然不可或缺，只是角色重心正在发生转变：从单纯的编码执行，转向需求拆解、架构设计以及与AI的高效协作。据腾讯透露，目前公司内部已有超过90%的开发岗位开始使用CodeBuddy。

这也正在改变团队的人员结构。越来越多的大厂在招聘时，更倾向于全栈工程师，核心考察点是候选人是否具备更开阔的技术视野和扎实的架构能力。毕竟，许多基础性的编码工作可以交给AI完成，而如何基于具体业务进行需求分析、拆解、并搭建合理架构，依然需要人来把控。

从人的角度来看，AI时代意味着，人人都更需要具备架构师的思维和能力，而智能体将逐步承担起更多执行层的工作。