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。
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。
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。
