国产AI编程的市场争夺战：谁将赢得这块蛋糕？

AI 编程不仅仅是 IT 部门的一次技术升级，它还是一种根本性的力量，正在深刻改变未来十年商业环境的面貌。

文 |《财经》研究员 周源 吴俊宇

编辑 | 谢丽容

在众多的人工智能应用中，AI 编程被广泛认为是技术迭代速度最快、商业化前景最明朗、用户普及率最高且获得资本认可度最强的应用之一。

例如，全球广受欢迎的 AI 编程工具 Cursor 便是一个显著的案例。该公司在 2022 年成立，刚起步时就获得了 OpenAI 创业基金和知名风险投资公司 Khosla Ventures 的种子融资。在短短 20 个月内，该公司的估值从成立之初的几千万飙升至 99 亿美元。根据公司公布的信息，其年化经常性收入（ARR）已超过 5 亿美元，付费用户超过 36 万，日活跃用户达到 100 万，客户涵盖了英伟达、Uber 等 1.4 万家企业。

针对 AI 编程的商业潜力，知名硅谷风险投资公司 Andreessen Horowitz（a16z）的投资者指出，全球约有 3000 万软件开发者，假设每位开发者年均创造 10 万美元的经济价值，当前的 AI 编码工具至少能提升 20% 的生产力，在最佳应用场景下甚至可以使生产力翻倍，这样每年将为全球创造 3 万亿美元的 GDP，相当于法国 2024 年 GDP 的水平（31620.8 亿美元）。

投资者们进一步认为，AI 编程已经构建了一个完整的生态系统，具备支持数十家千亿美元公司的潜力，甚至可能诞生出一个万亿美元的巨头。

同时，AI 编程也是国内外大模型厂商竞争的重要领域之一。

在今年 9 月的云栖大会上，阿里巴巴集团的 CEO 吴泳铭提到，目前的智能体仍处于初期阶段，主要处理标准化和短期任务。要使智能体能够应对更复杂、周期更长的任务，提升大模型的编码能力至关重要。因为一旦智能体具备自主编码的能力，就能像工程师团队一样理解复杂需求并独立完成编码和测试。

“提升大模型的编码能力是迈向通用人工智能（AGI）的必经之路。”吴泳铭表示。

不过，在今年 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。这个智能工具的核心价值在于其背后的 AI 大模型，模型的断供使得 Cursor 失去了竞争优势。

即使 Cursor 不对中国市场“断供”，出于数据隐私的考量，中国的大多数企业用户，尤其是中大型央国企，仍然不太可能轻易使用公共的 AI 应用和服务，更不用说境外的产品了。

因此，国产 AI 编程工具的发展潜力巨大。

根据国际数据公司 IDC 的报告《2025 年上半年中国市场代码生成产品评估》，在美国，有 91% 的开发者使用 AI 编程工具，而在中国这一比例仅为 30%。

IDC 中国新兴科技研究组的高级分析师李浩然表示，预计到 2024 年，阿里、字节、腾讯、百度等在中国市场推出 AI 编程产品的企业收入将达到千万级别。随着 AI 大模型和整体产品能力的提升，以及各家对 AI 编程产品的宣传力度加大，今年市场规模将显著增长，竞争也将更加激烈。

国产 AI 编程行业热度持续上升

综合信息显示，2023 年阿里、字节、腾讯和百度几乎都有了自己的 AI 编程产品，但在较长一段时间内，各家公司主要在内部测试以优化产品，对外推广的规模相对较小，主要面向企业用户。

进入今年上半年，中国的 AI 编程市场明显升温，字节、阿里、腾讯等纷纷高调宣传，并展开了“免费大战”。

李浩然指出，去年与国内厂商接触时，能感觉到一些大型科技公司对 AI 编程业务仍有犹豫，但今年的情况完全不同。

“首先是 Cursor 的成功，其次是字节的积极行动。”李浩然解释称。

今年 1 月，字节跳动推出了国际版的 Trae（The Real AI Engineer），由其新加坡子公司 SPRING PTE 运营。两个月后，Trae 的国内版也相继推出，成为首个中文版的 IDE（集成开发环境）产品。字节的 Trae 根据国内外市场的不同，分别接入豆包大模型和 DeepSeek 大模型，而国际版则支持使用 OpenAI GPT-4、谷歌 Gemini 2.5 Pro 等九种外部大模型。

为了抢占市场，字节跳动在 Trae 的定价上采取了激进的低成本策略：Trae 国内版完全免费且无广告，国际版的定价也显著低于竞争对手，声称“以 Cursor 一半的价格提供 80% 的核心功能”。

这种激进的市场策略取得了显著成效。在 6 月 11 日举行的火山引擎 Force 2025 原动力大会上，字节跳动技术副总裁洪定坤透露，Trae 上线不足半年的月活跃用户已突破 100 万。

随着字节的免费策略在前，其他中国公司也纷纷跟进。截至本文发布时，百度的文心快码 Comate 个人标准版免费、个人专业版定价为 59 元 / 月；腾讯的 CodeBuddy 对个人开发者限时免费，企业用户也限时免费；阿里云的通义灵码个人版免费，个人专业版限时免费；华为的 CodeArts Doer 编程助手个人基础版同样免费。

这样一来，国产 AI 编程工具在 C 端的定价策略形成了以免费为主、付费为辅的局面。在 Cursor 和 Windsurf 等国外产品已经占据市场先机的情况下，免费和低价策略成为追赶者的常见选择。

国产 AI 编程市场热度持续升温的另一个表现是，主要参与者加速产品升级，扩大产品矩阵，各自推出 AI IDE。IDE 可以简单理解为为程序员量身定做的“全能工具箱 + 工作台”，集成了写代码所需的所有工具，微软的 VS Code 和 Visual Studio 都是国际主流的 IDE，在国内也被广泛应用。

例如，字节在 3 月推出了国内版 Trae，成为首个中文版 IDE；阿里在 5 月推出了通义灵码 AI IDE，专注于企业级开发；百度在 6 月发布的文心快码 Comate AI IDE 是国内首个多模态、多智能体协同的 AI IDE；腾讯在 7 月推出的 CodeBuddy IDE 则成为腾讯云生态的核心工具。

之前，AI 编程工具（如微软的 GitHub Copilot 或早期的通义灵码等）多采用插件式的 AI 编程助手，依赖传统的 IDE 或编辑器（如微软 VS Code），主要功能集中在代码补全和代码解释，应用场景相对单一，无法介入需求分析、架构设计、测试用例生成及部署运维等编码以外的环节。

而如今，国产的 AI 编程工具不再依赖其他工具，像百度的文心快码 Comate IDE、腾讯的 CodeBuddy 和字节的 Trae，已成为一个“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 的成功让大家看到了独立 AI IDE 能为开发者带来的更佳体验，而最重要的是，IDE 是 AI 公司争夺用户流量的一个入口，具有重要的入口价值。”

李浩然还指出，随着模型之间的差距逐渐缩小，竞争也逐渐转向用户入口和独立 IDE 产品。

不过在国内，这一赛道的新入局者寥寥无几，目前仅有美团和快手。

美团在 6 月推出的 NoCode 集成了其自研的千亿参数规模模型 LongCat，主要目的是帮助生态中的中小型商户降低 IT 化和数字化的门槛。而快手在 10 月正式发布了“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、自研的多个大模型 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，暂时没有进入这一赛道的计划。投资者的看法也与此相符，清流资本虽然在 2023 年投资了 AI 编程初创公司硅心科技（aiXcoder），但合伙人刘博表示，从 2023 年至今，敢于进入这一领域的创业团队并不多。

IDC 的报告《2025 年上半年中国市场代码生成产品评估》仅列出了五家“现阶段值得关注的初创企业”，分别是硅心科技、非十科技、Manus、新言意码和言创万物。而硅心科技并不属于跟风进入该行业的公司。该团队始于北京大学软件工程研究所，早在 2014 年便发表了具有重大影响的论文，首次验证了深度学习在代码处理领域的有效性。2021 年，他们发布了全球首个超 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）。

由于数量较少，创业公司的融资消息也不多。具体而言，硅心科技在 2025 年 1 月完成了 A ++ 轮融资，成为国内首家获得国资投资的 AI 编程企业；而新言意码则在今年 6 月底获得了红杉中国领投的 Pre- A 轮融资，估值超过 8000 万美元。

关于为何 AI 编程难以吸引创业者的问题，Agnes AI/ 开为科技的创始人杨通（Bruce Yang）表示，国内外行业已基本达成共识，即 AI 编程主要是模型厂商的机会，换句话说，这是大公司的游戏。

腾讯 CodeBuddy 的产品负责人黄广民则指出，工具类产品需要大量用户反馈和多场景验证，才能不断进行迭代。例如，腾讯 CodeBuddy 在内部运行了十个月，收集了 5000 多个问题，很多问题与模型相关，只能依靠持续调优模型来解决，而创业公司可能缺乏这样的能力。

C 端：掌握开发者才能掌控市场

虽然国内众多科技巨头纷纷加入了 AI 编程的竞争，但各公司在市场的侧重点上却存在差异。有的专注于“To B”（企业用户），而有的则倾向于“To C”（个人用户），甚至是两者并重。

行业内的多位专家和个人开发者指出，目前在 C 端市场中，字节跳动、阿里巴巴和腾讯显得尤为活跃，尤其是字节和阿里都在积极拓展海外市场。

一位资深业内人士向《财经》透露，去年在 B 端市场频繁看到百度的身影，然而今年 C 端市场虽热，却未见百度有显著的举动，至少没有像前三者那般明显。

在 C 端产品的竞争中，核心逻辑在于产品的易用性才能吸引用户。目前虽说国产 AI 编程工具大多对个人用户免费，但依然有不少开发者宁愿付费使用国外的工具，原因无他，国外产品的使用体验更佳。

某行业人士对此国产 AI 编程工具给出评价，指出其在快速向 Cursor 靠拢，虽然功能上有所丰富，但仍然存在不小的差距。相比于功能和交互方面的不足，更大的差距在于模型的构建、上下文的管理以及智能体的设计。

不过，黄广民等业内人士认为，国产 AI 编程工具与国际产品的差距大约仅有两到三个月。

AI 编程工具的智能性源于其基础模型，实际上，中国公司在模型构建上正快速追赶。例如，阿里在今年 7 月发布并开源的编程大模型 Qwen3-Coder，采用混合专家（MoE）架构，参数总数达到 4800 亿，激活参数为 350 亿。官方评估显示，其性能已超越 GPT-4.1 等先进闭源模型，具备与全球顶尖编程模型 Claude 4 相抗衡的能力。

作为腾讯 CodeBuddy 的负责人，黄广民指出，AI 编程面临的主要挑战在于它属于工具类产品，缺乏像微信、腾讯会议那样的网络效应（一个用户的使用能引导其他用户使用），因此用户的忠诚度较低，厂商很难仅依靠现有用户来巩固市场地位。

另一方面，在 AI 编程领域，功能的领先或模型的性能优势往往是短期内的（技术迭代速度极快，竞争对手能够迅速跟进），而开发者生态系统的壁垒才是长期竞争的关键——它决定了用户是否会“依赖”、第三方是否“愿意加入”，以及商业价值是否能够“闭环”。

Cursor 能够迅速崛起的原因之一，是其 IDE 基于 VS Code 内核和开源插件生态，快捷键和基础功能让开发者感到熟悉，无需重新学习。这种“站在开源巨人肩膀上”的策略使得用户能够迅速上手，避免因“生态陌生”而流失。

尤其是中国的许多参与者正在推动自研 IDE，要求开发者放弃熟悉的工具，挑战性显然更大。

目前字节、阿里、腾讯和百度等大型企业，构建开发者生态的一项重要策略是绑定自身资源，如云服务和社交场景。

例如，腾讯的小程序开发者在 2021 年突破了 300 万，腾讯 CodeBuddy 旨在帮助这 300 万开发者，甚至一些原本不具备小程序开发能力的人士，比如产品经理，使他们能够更快速便捷地将创意变为实际的小程序。

百度、阿里、字节和腾讯等公司都是云计算服务的提供者，正在将 AI 编程工具转变为“云服务的入口”，让开发者能够在自身生态内完成从“编写代码”到“上线运行”的整个流程，既培养了 AI 编程工具的开发者，也促进了 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，因此各厂商均加强了与 CSDN、Gitee、开源中国和 Jetbrains 等开发者社区的合作。

经验表明，构建开发者生态并非易事，需要耐心耕耘。

B 端：注定是慢生意

根据 IDC 中国的调研数据显示，已有 31% 的企业开始探索和应用生成式 AI，并已使用了 AI 编码工具。

从行业来看，最积极地拥抱 AI 编程工具、使用率最高的多为开发者占比高的科技公司，尤其是字节、腾讯和百度这些本身就有 AI 编程工具的公司。秉持“自家的降落伞自己先跳”的原则，过去两年大厂在内部迅速推广 AI 编程。例如，腾讯表示超过 90% 的工程师在使用其 CodeBuddy 进行编程，50% 的新增代码由 AI 辅助生成；百度预计到 2025 年第二季度，内部由 AI 生成的代码将超过 43%；字节也表示超过 80% 的工程师使用 TRAE 进行辅助开发。

其次是金融、券商和通信等数字化基础较高的公司。例如，某大型商业银行的开发中心一位中层管理人员向《财经》透露，该行已于 2023 年启动 AI 编程项目。出于数据隐私保护的要求，该行以私有方式部署了 AI 大模型，并基于开源软件建立了自己的 AI 编程助手。目前，该行的开发中心全员均在使用 AI 辅助编程。

按照规律，未来 AI 编程将向更多行业渗透。硅心科技的联合创始人刘洋表示，硅心科技的客户已经覆盖航空、军工、金融和能源等多个行业。

然而，B 端的盈利并不轻松。

与所有数字化项目一样，国产 AI 编程工具的厂商同样面临 B 端项目的强定制化和碎片化挑战，这意味着没有任何公司能迅速占领这一市场，即便是大型企业也难以例外。

刘博认为，这实际上为创业公司留出了发展窗口期。

“目前大多数大型企业侧重于 C 端，急于用一个标准化的产品尽可能多地吸引 C 端开发者，而 B 端用户的定制化需求在大厂的优先级上显然较低，现阶段创业公司在满足企业定制化需求方面表现得更为出色。”刘博解释称。

B 端的 AI 编程项目定制化需求是不可避免的，IDC 报告指出厂商必须提升其定制化能力。

刘洋以某航天企业的需求文档为例，指出由于文档中使用了大量行业术语，虽然字面上每个字都能理解，但其中的含义却难以捉摸，不懂行业的程序员很难将这些需求转化为代码。因此，B 端用户在部署 AI 项目时，不能仅依靠通用的大模型，而需要让 AI 先理解行业术语和掌握行业知识。

目前，腾讯的应对策略是借助合作伙伴的力量。黄广民表示，AI 编程工具的核心能力依然是标准化的，腾讯负责打磨产品的标准化部分，而定制化的需求（如 OA 账号登录、数据对接等）则通过开放接口由合作伙伴来完成。同时，为了确保交付质量和品牌声誉，腾讯将合作伙伴的数量限制在十家以内。

《财经》综合调研结果显示，过去两年阿里和百度在 B 端市场的活跃度最高，腾讯次之，华为的 AI 编程项目通常跟随硬件采购的订单，字节则更倾向于 C 端和全球市场的发展。

北京思码逸科技有限公司（以下简称“思码逸”）是一家专注于与企业研发部门合作的公司。思码逸的核心业务是帮助企业提升研发效率，客户包括网易、中国平安、宁波银行、国泰海通、宝马、汇川等。

思码逸的创始人兼 CEO 任晶磊坦言，客户中最常见的 AI 编程工具是阿里的通义灵码。他认为除了产品本身的竞争力外，阿里在通义千问大模型上的表现以及 To B 服务的周到性也都起到了积极作用。

然而，任晶磊指出，企业对 AI 编程工具的付费意愿仍然不强。思码逸的《DevData 2025 研发效能基准报告》调查了 200 多家国内企业，发现 40% 的企业认为 AI 对软件质量的改善并不明显，核心原因在于企业的软件工程基础薄弱（如数据不完整、文档疏漏），而非大模型能力不足。显然，企业要弥补这一缺陷需要进行大量的数据治理工作。

另一个短期内难以解决的现实问题是，国产软件和工具类产品在国内市场始终难以卖出高价，这也是中国软件从业者长期以来的痛点。今年 6 月，奇安信集团董事长齐向东公开表示，许多中国政企机构习惯了认为软件不值钱、不愿意购买软件，呼吁相关部门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，中国工商银行发布的《软件开发中心智能研发平台》招标结果显示，阿里云的 AI 编程产品通义灵码击败百度、华为和智谱，获得了 211 万元人民币的中标金额。根据中标公告，通义灵码将为工商银行的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，工行的 AI 编程项目已经算是较大的项目，随着竞争愈演愈烈，行业的价格也越来越透明，例如明明甲方预算为 100 万元，但最终中标价却不足 40 万元。

一位资深行业人士指出，AI 编程项目的客单价偏低主要影响了大型企业。在国内的大型企业中，AI 项目编程团队通常有一百人左右，如果项目一直难以盈利，挣取小额利润，团队负责人可能难以向上汇报并争取更多资源。

尽管盈利并不简单，但 AI 编程依然是最早实现商业化成功的 AI 应用，并能够快速验证模型的效果，推动模型的迭代。中国的“有云计算服务 + 有 AI 大模型”的大型企业仍会将其视为长期战略。

一位中国云计算公司的技术负责人表示，AI 编程是赢家通吃的生意，未来只会剩下少数几个玩家，而互联网背景的公司更具优势，因为它们本身就拥有丰富的应用场景，可以不断优化产品。

所有 AI 编程的厂商都面临着一个共同的挑战，即 AI 编程产品的形态并未确定，仍处于快速变化与演进之中。人们普遍认为，未来可能会出现新的编程范式和新型编程工具，从而对之前风靡一时的产品和公司形成弯道超车。

总体来看，包括黄广民在内的多位从业人士认为，中国的 AI 编程市场依然庞大，仍处于蓝海阶段，各家厂商正探索不同的赛道，未来有可能会出现多样化的 AI 编程工具，以服务于不同的用户、研发流程和角色。