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在一次关于人工智能编程的讨论中，一位海外网友分享了他的经历：“面试时要求我打开IDE写代码，我打开了Cursor，结果函数名刚写完，代码就全自动生成了。”他感叹道，“这真是太尴尬了，我只能假装AI不完全正确，尽量挑出一些问题，最后却发现AI生成的代码其实都是对的。”
AI编程工具正在重新定义工作流程，Cursor作为其中的佼佼者，将编程体验提升到了一个新的层次。得益于这一产品，Anysphere在短短三年内便从默默无闻发展到接近百亿美元的估值，其代表的“氛围编程”(Vibe Coding)正在席卷全球开发者社区。
根据第一财经的整理，海外的AI编程市场竞争激烈，估值超过10亿美元的AI编程独角兽企业至少有七家，融资总额已超过240亿人民币。竞争的火焰从产品层面蔓延至模型层面，OpenAI、Anthropic等公司纷纷参与，”百编大战”已然拉开帷幕。
对比国内市场，尽管许多大型企业和初创公司纷纷入局，发布的产品也相当密集，但整体进展仍显缓慢，仍处于迭代的初期阶段。国内开发者普遍还是选择Cursor。此外，与国外初创企业领导地位不同，国内AI编程领域更多的是字节、阿里等大厂占据主导。造成这种海内外生态差异的原因何在？国内是否有机会孕育出自己的“Cursor”？
投资者的看法颇为现实，普遍认为“胜算不大”。但一些进入该领域的创业者则认为，技术的发展尚未到达终极，Cursor并非最终产品，存在超越的可能。
“百编大战”
尽管AI编程看似是一个小众领域，但在2024至2025年期间，这将成为大型模型落地中资本热度最高的领域之一。其核心吸引力在于能够部分替代年薪高达数十万的程序员，展现出极具潜力的未来前景。
华为前天才少年、现投身于AI创业的李博杰在社交平台上表示，现阶段AI编程的水平至少相当于年薪40万元的程序员，编程功底扎实，代码风格优雅。“以前是骑自行车，现在是坐高铁，效率提升了五倍。”这是某开发者对AI编程现状的真实感受。
第一财经一直在关注AI在编程领域的应用与革新，回顾去年上半年的情况完全不同：当时开发者对AI的能力持半信半疑态度，认为它只能完成一些基础工作。当时最受欢迎的产品是微软的GitHub Copilot，但到了下半年，Cursor的推出给AI编程体验带来了质的飞跃，迅速取代了GitHub Copilot，成为最受欢迎的AI编程工具。
Cursor不仅依托Claude等强大的基础模型，还结合了卓越的产品能力，彻底改变了传统的编程模式。开发者能够通过自然语言对话高效编写代码，这种方式被称为“氛围编程”(Vibe Coding)。以往GitHub Copilot主要是根据上下文进行代码补全，而Cursor则能预测开发者的需求，自动生成代码。
Cursor的热度推动了Anysphere估值的快速增长。今年1月的B轮融资中，估值为26亿美元；而在6月的最新一轮融资中，这一数字已增长至近99亿美元，累计融资额超过10亿美元。Cursor目前的企业客户约有3万家，其中包括OpenAI等知名企业。
根据第一财经的初步统计，以Anysphere为首，在海外，估值超过10亿美元的AI编程独角兽企业至少已有七家，融资总额接近34亿美元（人民币超过240亿元）。
从几家企业的年化收入来看，这一市场的规模超过6亿美元，企业对这一工具的需求相当旺盛。目前，Cursor的年化经常性收入（ARR）约为5亿美元，Windsurf紧随其后，年化收入为1亿美元。
在5月有消息传出，OpenAI计划以30亿美元收购Windsurf，尽管官方没有公开，但双方在直播中已有密切合作的迹象。这一收购传闻引发了激烈的市场竞争，6月初，Anthropic突然切断了Windsurf对Claude系列模型的访问，导致Windsurf的用户大量转向Cursor等竞争产品。
除了这两家独角兽，海外还有Poolside、Lovable、Magic AI等AI编程公司在激烈的市场竞争中崭露头角，频频获得大额融资，估值从15亿美元到30亿美元不等。在这些名单之外，Bolt等估值未达到10亿美元的产品在市场上也开始发声。
随着“百编大战”的开启，回望国内市场，记者了解到，尽管本土企业纷纷跟进，但不少开发者仍然将Cursor视为首选——相比之下，国内工具的代码生成更易出现错误。
AI编程领域是一个市场需求明确、商业化路径清晰的赛道，国内并不缺乏产品。从2023年底开始，阿里、百度、商汤等大厂陆续发布了AI编程助手，但没有一个能够与Cursor相比，成为独立的原生IDE（集成开发环境）产品。如果用厨房做比喻，普通代码编辑器就像一把智能菜刀，而Cursor这样的原生IDE则犹如拥有各种嵌入式厨电的专业厨房。
自Cursor走红以来，今年国内的大型企业和初创公司纷纷加大投入。3月，字节跳动率先推出Trae，称为“国内首个AI原生IDE”，紧接着在5月底，阿里云也发布了通义灵码AI IDE。
在初创企业中，较为引人注目的是新言意码，其创始人明超平曾是前月之暗面海外产品负责人，他于2024年9月离职创业，旨在直接对标Cursor，已传出完成两轮融资，投资方包括五源资本、高榕资本、真格基金、高瓴创投和IDG资本，目前公司估值为8000万美元。
此外，前TikTok算法负责人陈志杰也已离职，并于2月底成立了言创万物，专注于AI编程领域，目前尚未推出对外产品。
无论是大型企业还是初创公司，目前都仍在迭代初期，尚未形成对Cursor的直接竞争。然而，在5月底，字节发布内部邮件称，出于防范数据泄露风险的考虑，将禁用Cursor等第三方AI开发工具。
从这一角度来看，国内市场确实亟需一款属于自己的“Cursor”。
中国能否孕育出“Cursor”？
一向以“应用见长”的国内市场，为何在AI编程领域落后了一步？
一位从事AI投资的专家指出，主要原因在于国内起步较晚，0到1的创新较少，前两年大模型的能力尚未成熟。此外，国内开发者的付费习惯普遍较弱。
多位行业从业者提到基座模型能力对AI编程的影响。个人开发者赵泽明表示：“目前AI编程的竞争主要集中在OpenAI的o系列、谷歌的Gemini和Claude这三大模型，它们均为海外产品，国内无法进行备案，因此若要合规大规模应用，最优选择只能是通义千问或DeepSeek，但实际上这两家在代码能力上还有一定的差距。”
中国AI编程市场：初创企业能否迎头赶上？
天使投资人及资深人工智能专家郭涛在接受采访时指出：“国内的大模型与国际一流模型之间仍有显著差距，用户体验无法比肩Cursor的‘氛围编程’。”
此外，开发者生态的构建以及资本市场的环境同样至关重要。
赵泽明认为，国外拥有长期积累的IDE生态和产品优势，加之AI能力的提升，导致强者愈强，然而国内在这一领域的布局尚显不足。郭涛还提到，海外开发者社区相对成熟，工具链的开放性较高，而国内的开发者工具链则较为封闭，缺乏国际化的资源共享平台，从而制约了产品的迭代进程。
那么，中国未来有可能出现类似Cursor这样的产品吗？
技术背景的知名投资人邢力对此持谨慎乐观的态度。他在与第一财经的对话中表示，程序员在国内市场属于小众群体，付费能力有限。然而，若面向全球市场，与现有年收入超过一亿美元的明星产品竞争，胜算似乎不大。
细看之下，仅依靠国内市场难以产生高收入的产品。“若想实现上市，至少需要达到1亿至2亿美元的规模，按照每年200元的订阅费用计算，客户数量至少要达到400万。但中国程序员的总量在500万到1000万之间，因此消费能力成疑。”邢力指出，若无法达到上市所需规模，小而美的产品对风险投资者而言就显得意义不大。
在2024年开放原子开发者大会上，工业和信息化部的负责人提到我国软件开发者数量已突破940万。然而，根据海外研究机构的数据，2024年全球程序员总数预计将达到2870万，依照保守估计，国内程序员的数量可能在500万左右。
事实上，无论是大型企业字节跳动，还是初创公司新言意码，皆将全球市场作为主要目标。
在最近的一场直播中，Trae的负责人石扬谈到为何定位全球市场时指出，AI编程并非面向广泛人群的产品，短期内用户群体不会有显著变化，且编程语言是全球通用的，服务更广泛的用户群体是更理想的选择。
“无疑会优先瞄准国际市场，在国内的订阅费能收25元/月就算不错，而在海外则可收20美元/月。”邢力表示，然而问题在于，海外已有七家独角兽公司，用户为何会选择中国的厂商呢？除非产品具有独特性，目前来看尚不明显。
从竞争者的视角出发，石扬经过数月的努力后，认为自己已经“看到了Cursor的尾灯”。他表示，若在2到3个月前还未见到尾灯，那还不配谈竞争，但如今他信心满满，认为能够迅速缩短差距。
此外，石扬强调，Cursor并非终点，“2024年7月，全球的共识是copilot，插件是最优解，或许在一个月后大家会认为Cursor是最佳产品形态。AI编程的未来仍然未知，但过程必然是持续变化的。”乐观地看，如果距离终点还有许多弯道的可能，“超车”的机会也会更大。
“Trae有希望，基础已经打下，而字节的产品实力同样出色。”赵泽明对记者表示。
机会属于初创企业还是大厂？
在Cursor问世之前，微软的GitHub Copilot是市场上极为热门的产品之一。2024年7月，微软在财报会上透露，GitHub Copilot年化经常性收入超过3亿美元，但如今似乎在与Cursor的竞争中处于劣势。
在一次讨论中，Anysphere的首席执行官迈克尔·特鲁尔认为，AI编程市场对像微软这样成熟的企业并不友好，更有利于那些创新空间有限且能迅速商业化的市场，因为用户对工具的高度依赖使得转换成本极高。
然而，在AI编程领域，用户可以轻松尝试不同的工具，根据自己的需求选择最适合的产品。这种局面对那些拥有创新性产品的公司更为有利。
此外，团队的稳定性和协调性也是一个问题。“据我了解，最早参与Copilot第一版开发的团队，大多数人后来转投他处，协调各相关部门共同开发一款产品确实存在困难。”特鲁尔表示。
与海外情况相对的是，在国内，字节和阿里这样的巨头反而走得更快更远，初创产品尚未真正崭露头角，新言意码的高声量在很大程度上得益于明星创业者的影响力。
郭涛对第一财经表示，海内外的差异可能源于国内资源的集中度、市场验证的成本以及生态壁垒。
在资源方面，大企业拥有庞大的数据储备、强大的计算基础设施及成熟的工程能力，能够快速迭代产品并降低试错成本，而初创公司由于数据获取难度和计算成本的限制，难以建立技术壁垒。
此外，AI编程工具需要通过大量真实场景反馈来优化性能，大企业可以利用内部业务场景进行低成本验证，而初创公司则需依赖外部客户合作，这使得商业化周期延长，融资压力加大。
更为现实的是资金问题。郭涛认为，国内市场仍处于早期阶段，客户需求分散且付费意愿不高，大企业可通过“烧钱”来抢占市场，这对初创公司来说则造成了更大的压力。
石扬认为，在大企业中开展AI编程具有一定优势。“首先，字节的高人才密度，能够以最快的速度实现目标。其次，拥有自己的模型团队，许多技术细节可以咨询，能掌握行业前沿信息，这对未来产品的规划非常有帮助，而创业公司难以获得此类信息。”
当然，目前国内的竞争才刚刚起步，是否会出现像Anysphere那样的初创公司超越微软，依旧是未知数。但可以肯定的是，AI编程无疑是大模型落地的黄金赛道之一。
Anthropic的首席执行官达里奥·阿莫迪始终是AI编程的坚定支持者，他在今年3月表示，距离AI编写90%代码的世界可能仅有3到6个月的时间，而一年后，我们或许将进入一个AI几乎能够编写所有代码的时代。
李博杰最近断言，“不懂得使用AI辅助编程的程序员，在不久的将来可能会被淘汰。”这是否意味着大多数程序员将失业？他认为无需担心，因为“要做什么”这总是需要人来思考，各种编程语言、框架和工具的出现正是为了减少人们在细节上的时间消耗，以便能够更专注于创造性的工作。
（文中邢力为化名）
(本文来自第一财经)
