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界面新闻编辑 | 文姝琪
2022年，硅谷再次发生了熟悉的故事。四个MIT（麻省理工学院）的年轻人决定辍学 ，创立了初创公司Anysphere ，并只用三个月时间推出了Cursor 。
直到今天，Cursor仍是全球行业内最炙手可热的AI编程应用 。今年5月 ，据《金融时报》报道 ，Anysphere完成一轮9亿美元融资，估值已达约90亿美元。
就职于硅心科技的开发者韩钰仍清楚地记得第一次在新项目中使用Cursor的感受——非常惊艳 ，“那种感觉仅次于第一次用ChatGPT ，直观觉得这就是我们一直追求的‘智能编程助手’终极形态：既能满足代码生成需求，又有交互上的突破性体验 。”
如果说ChatGPT的诞生改变了普通人的生活 ，那么AI Coding工具则彻底颠覆了程序员的工作方式 ，也改变了他们身后的科技公司 。在微软、谷歌乃至中国的互联网厂商，由AI编写的代码占比已经达到了20%-30%。
在AI应用尚未全面爆发的今天，编程成为了AI现阶段最适合落地的场景之一 ，甚至是有可能最先实现AGI（通用人工智能） 、完全自动化的赛道 。
它有严格的语法规则 ，比自然语言更结构化，理论上更容易被AI掌握 。更重要的是 ，程序员每天都在重复相似的代码编写工作 ，如果能用AI，开发效率和商业价值都将被数倍放大。
今年5月 ，自OpenAI被曝将以30亿美元收购AI编程软件Windsurf之后 ，这家公司又迅速推出了“最强编程智能体”Codex 。在中国，美团宣布将上线AI编程类工具NoCode ，成为继字节 、阿里与百度之后 ，又一家押注AI Coding的大厂 。
在创投圈，AI Coding也成为最炙手可热的赛道之一。全球创业者正在摩拳擦掌 ，争抢新时代的蛋糕。
01
2021年 ，微软与OpenAI在推出了一款名为Github Copilot的聊天机器人 。基于GPT-3模型，它可以理解人类的自然语言描述，在日常问答之外 ，还能够自动进行代码补全与代码生成 。
这是编程革命的开端。在代码高度依赖手写的时代 ，Copilot很快在程序员群体中流行开来 。但在当时，由于模型能力有限 ，Copilot的定位还只是“工具 ”——能够提效 ，但难以支持更多编程问题的解决 。
直到2024年夏天，那款名为Cursor的AI代码编辑器在北美掀起风暴。
如果说Copilot更专注于“写代码 ” ，Cursor则直接集成了代码生成、修改 、审查 、调试的全流程 。一句自然语言指令 ，即可让AI自动完成跨文件代码生成，将复杂的软件功能开发从数天压缩至几小时 。
短短数月 ，Cursor吸引OpenAI、Midjourney等3000家科技公司付费订阅 ，年化经常性收入（ARR）超过1.5亿美元。2024年底B轮融资后，Cursor的估值狂飙至26亿美元 ，4个月估值涨550% ，成为继Copilot后的新晋顶流 。
Cursor捧火了一个新词，Vibe Coding（氛围编程） 。这是前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出一种编程范式，指的是在大语言模型的加持下 ，用户只需要用自然语言和AI对话 ，就能自动生成代码 、查Bug 、提建议、反思总结，甚至提供情绪价值。
编程的玩法彻底变了 ，“写代码”变成了“说需求 ” 。Andrej Karpathy调侃 ，“现在最热门的编程语言是英语 。 ”
AI Coding的唱衰者认为，从最底层的汇编语言 、C语言再到更高级的Python 、Java ，编程语言的进步已经让程序员越来越失去对底层的控制 ，自然语言则让这种“失控”又增加了一层。
就好比开车，司机在手动挡时代还能听声音判断故障来自哪里 ，但在习惯了自动驾驶之后 ，一旦系统罢工，司机很有可能会束手无策。
但在峰瑞资本投资合伙人陈石看来 ，这种“失控 ”不见得是坏事 。
“如果今天大家都用汇编语言 ，不会有这么多好用的软件出现 。当工具能够准确地把中高级语言映射到低级语言时，人就应该往高级、往抽象的方向去走。尽管自然语言编程还存在缺陷，但具备编程效率、更强的可读性和更低的上手门槛 ，也让更多普通人能够上手编程 。 ”
另一方面 ，普通人靠AI Coding“飞升”的故事的确正在上演 。
独立开发者陈云飞是一名零编程经验的产品经理。他告诉界面新闻，自己只花了一个小时 ，就用Cursor写出了「小猫补光灯」——一款小红书上风靡的自拍补光工具APP 。它的功能和设计都极其简单 ，却也登上了APP Store付费榜第一名 。
AI Coding的魔力正在被不断放大，也因此迅速成为了风投热点。在硅谷 ，Augment 、Codeium 、Poolside、Magic AI 、Bolt.new等众多初创公司都在激烈竞争中崭露头角 ，并将大额融资揽入囊中 。
这场风暴迅速席卷至大洋彼岸，令中国创投圈闻风而动 。2024年9月 ，中国AI应用领域最抢手的创始人之一 、字节跳动及前Kimi团队核心成员明超平携千万美元融资入场 ，创办AI Coding公司新言意码，红杉、高瓴等资本争相押注 ，目前估值已达8000万美元。不久后 ，字节跳动前TikTok算法负责人陈志杰也离职创业，加入AI Coding的赛场 。
02
当越来越多中国玩家加入AI Coding，也自然诞生了一种讨论：向来以产品能力著称的中国公司能否抢到这张船票 ，做出自己的Cursor？
2024年初 ，前华创资本投资人宿文创立了AIGCode（蔻町智能），目前已经拿下两轮融资 。Cursor是他创业的灵感来源之一 ，但也给了他一条最重要的启示：绝对不要做和Cursor一样的方向。
“编程语言是无国界的。Cursor面向全球开放 ，程序员一定会选择市面上最好用的产品 。跟在Cursor后面做，一定是晚的 。 ”宿文说。
如果不做Cursor ，还能做什么？
目前AI Coding创业的产品方向主要分为两类 。一种是Copilot路线 ，例如Cursor以及部分国内大厂的产品，核心逻辑是在IDE（集成开发环境 ，一种高效编程工具）中做代码补齐 ，人主导 、AI辅助，目前行业普遍采用Claude 3.5等通用模型来实现 。
另一种则是Agent智能体路线。AI端到端执行 、人类监督 ，实现软件全流程开发 。但这要求模型能力和工程架构能力都足够强 ，目前市面上还没有完全成熟的产品 。
蔻町智能在做的产品就更偏向Agent，或者说，宿文更愿意把它描述为Autopilot：它可以面向完全不会编程的人群 ，不再只负责代码补全或部分代码生成 ，而是把前端、后端 、数据库 、运维、部署全部搞定，实现全流程开发 ，最终生成用户想要的应用。
这条路线的技术考验显然更大 。宿文的观察是 ，现阶段大模型的技术成熟度远远不足 。例如，目前最好的模型端到端代码生成的采纳率在30%上下 ，仍处于较低水平。这也是为什么 ，小白用AI Coding写出来的应用还难以创造巨大的商业效应，因为它仍然高度依赖使用者的水平 ，更难以支撑起企业级的项目需求 。
因此 ，蔻町智能选择自己训练模型 。宿文认为，这是所有优秀的AI Coding公司必经的一条路。“现阶段 ，我们不做去卖token的AGI模型 ，而是要做一个自用的端到端代码生成模型，要做得足够好，能快速地让商业化轮子转起来。训练目前这个行业SOTA（最佳性能）版本 ，我们只花了1095万 。”
但在现阶段的国内AI Coding行业 ，自己做模型并不是被大众看好的选择 。主流看法仍然是，训练模型是大厂的事 ，创业公司应该把资源聚焦在做应用上。
硅心科技（AIxCoder）是国内最早入局AI Coding的初创公司之一 ，也是少有已经实现规模化收入的公司 。在硅心科技看来，比起卷To C（用户）市场 ，To B（企业）是目前更现实的商业化路径 。这家公司已经获得了多家来自银行和国企的订单 ，根据硅星人去年11月的报道，去年其预计营收达6000万左右 ，估值近10亿人民币。
硅心科技董事长刘洋告诉界面新闻 ，硅心科技的特色在于选择了垂直类私有化部署路线，契合的是中国企业对代码安全高度重视的需求 。代码作为企业核心资产 ，一旦泄露至外网 ，可能导致技术漏洞被利用 、核心技术秘密外泄等重大损失 。即便在外网通过私有化账号管理，企业仍认为不够安全，这也是许多国企并未选择海外工具的原因。
“哪怕技术还在迭代 ，只要解决企业最在意的安全痛点 ，这条路就是对的 。 ”刘洋说 。
也有初创公司剑走偏锋，探索Coding之外的商业模式。例如新言意码推出的Youware 。它提供AI Coding工具 ，但同时也是一个社区 。用户可以借助工具编写自己想要的程序 ，再分享到社区当中，目前日活用户已达数万。
新言意码创始人明超平在接受硅星人Pro采访时表示 ，Vibe Coding是一种新时代的创作方式 ，类似于手机摄像头。尽管现有模型还无法支持它生成成熟的应用，但它未来一定会解锁解锁新的Snapchat 、Instagram、YouTube 和TikTok ，这也是他做社区的原因 。
03
与火热的创业氛围形成鲜明对比的是 ，中国的AI Coding项目去拿融资时，可能都会被先泼一盆冷水 。
一个知名机构的投资人看过国内几乎所有叫得上名字的AI Coding项目 ，其中也有让他印象深刻的产品 ，但他最终的决定都是：不投。
不投的原因有两个 。一是在类Cursor产品已经缺少先发优势，二是中国C端用户为效率工具的付费意愿很低，而B端市场又来钱太慢 。“如果跟海外公司头对头 ，我觉得是卷不过的 ，无论是产品设计，还是品牌认可度。但我也很期待自己被打脸 。 ”
许多接受界面新闻采访的投资人都表达了类似的观点 。他们的另一个担忧在于 ，有相当一部分AI Coding工具的受众来自大厂 ，但大厂都推出了自己的产品，例如字节的Trae、阿里的通义灵码 ，初创公司又有一条路被堵死了。
据硅星人报道 ，2024年，奇绩创坛投了六家AI编程领域的初创公司 ，此后几乎全军覆没 。去年10余家短暂浮出水面的AI编程团队公司 ，今年大部分都已退场 。
宿文找融资的时候也碰到过挑战。“很多投资人和友商跟我说，你这个东西肯定做不出来 ，全世界都没人做出来 。但我觉得 ，如果永远都在一个存量游戏里面去玩，意义不大 。我们从来没想过一口气就能做一个非常完美的终极产品，但最重要的是产品先跑起来 ，有用户的反馈让我们去做优化 ，不断补齐能力。 ”
宿文对AI Coding的技术阶段做过一个定义：L1是低代码，L2是代码补齐 ，L3是端到端构建一个完整的软件。L4是多端协同组织 ，L5是最理想的状态：软件上线 、用户反馈，不断迭代 ，甚至自动迭代 ，最终实现商业化闭环 。
业内对现阶段AI Coding能力的判断多数停留在L2-L3 。再往上走，也是技术挑战最大的部分。
峰瑞资本的陈石属于乐观派 。在他看来 ，中国的团队在ToC方向的产品能力很强 。就像移动互联网时代一样 ，刚开始中国要向美国学习，后来中国做出了更好的产品和商业模式 ，反倒可以向美国出口。
大厂面前 ，初创公司并不是没有机会 。陈石在大厂呆了五年，他的经验是，大厂要立项做产品 ，往往上会倾向于选择“看得见”的 、或者最好是PMF得到了初步验证的模式 。“它们没必要把每一个末端的新东西都尝试一遍 ” ，这也给创业公司留了一些机会。
创世伙伴合伙人梁宇则认为，初创公司现阶段最有可能的商业化机会是传统行业代码重写——传统行业的数字化改造产生了大量代码 ，但都很“糙 ” 。随着系统长期运行 ，旧代码很容易出bug，解决一个bug就要花三天 。但机器又不得不运转 ，企业也就要花高额成本来维持这些濒临死亡的代码。
“看病时总有医生对电脑不满 ，因为系统实在是太落后了 。就像你拔完了牙，还要面对持续发炎的牙根 ，这多痛苦？”梁宇说 ，无论从成本、安全还是效率考虑，这些代码都需要被重写 。但找人来重写很贵 ，找AI的成本就低很多。
一场技术革命正在发生 ，但从商业角度，AI Coding的从业者都还无法预见终局，他们也在等待另一种层面上的“失控 ”。
终极的机会在于撬动真正的代码平权 。
“所有创新的根源都是自由 。在相当长的一段时间里 ，开发者生态都是以微软和谷歌为主导的。巨头用封闭生态和商业捆绑主导了大部分利益 ，后来者想要自由，于是有了开源运动 。如果非要说AI Coding有什么机会的话 ，我想或许是用Agent来重构完全不一样的底层代码 ，让这个围着旧时代巨头转的世界，有一点点不一样 。 ”梁宇说。
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