“面试时让我打开IDE写代码，我打开Cursor，刚把函数名写完，实现全出来了，”在关于AI编程的讨论帖下，一位海外的网友表示，“太糗了，只能假装认为AI不全对，尽量挑毛病，最后发现AI写的就是全对。”
AI编程工具正在重塑工作流，而以Cursor为代表的编程产品，将编程体验拉到了新的高度。凭借此产品，Anysphere从默默无闻到估值近百亿美元，仅用了三年，其代表的“氛围编程”(Vibe Coding)正席卷全球开发者。
第一财经整理发现，海外AI编程战场硝烟弥漫，估值超过10亿美元的AI编程独角兽至少有7家，总融资已超240亿人民币，战火从产品烧到模型层，OpenAI、Anthropic纷纷卷入，“百编大战”已经打响。
反观国内，虽然大厂和初创纷纷入局，产品发布密集，但跟进较慢，还在迭代初期，国内开发者的首选仍是Cursor。此外，与海外初创企业领跑不同，国内AI编程领域却是字节、阿里等大厂声量更大。这种海内外生态差异的原因是什么？国内有机会跑出自己的“Cursor”吗？
投资人的判断很现实，称“很难看到胜算”。但入局者则认为，技术发展未到终局，Cursor不会是最终形态，未尝不可弯道超车。
“百编大战”
AI编程看起来是一个小众赛道，但从2024年到2025年，这是大模型落地中资本最狂热的领域之一。核心吸引力在于，能部分替代年薪几十万的程序员，看起来是极具含金量的未来。
华为前天才少年、现投身AI创业的李博杰在社交平台表示，现在 AI 编程的水平至少相当于年薪40万元的程序员，编程基本功扎实，代码风格良好。 “以前是骑自行车，现在是坐高铁，效率提高了5倍。”这是一位开发者对AI编程现状的感受。
第一财经一直在跟踪AI在编程领域的落地和改革，回想去年上半年情况完全不同：开发者群体对AI的能力半信半疑，认为它仅能完成基础工作。当时最火的产品是微软的GitHub Copilot，但下半年，Cursor让AI编程体验完成了质的飞跃，取而代之成为最热门的AI编程工具。
一方面背靠Claude等能力强大的基座模型，另一方面结合了产品能力，Cursor颠覆了传统的编程模式，可以用自然语言对话高效写代码，这被称为“氛围编程”(Vibe Coding)。以往GitHub Copilot的重点是根据上下文提供代码补全，但Cursor可以预测开发者需求自动完成代码。
Cursor的爆火让Anysphere的估值实现连环跳。今年1月B轮融资时估值为26亿美元，在6月最新一轮融资中估值涨了三倍多，来到99亿美元，累计融资已超10亿美元；Cursor目前拥有约3万名企业客户，其中包含了OpenAI等知名企业。
据第一财经不完全统计，以Anysphere为首，在海外，估值超过10亿美元的AI编程独角兽至少已有7家，总融资额近34亿美元（人民币超过240亿元）。
从几家企业的年化收入来看，这大约是一个市场在6亿美元以上的赛道，企业需求旺盛。Cursor的ARR（年化经常性收入）目前在5亿美元，Windsurf紧随其后，为1亿美元。
就在5月，有消息称OpenAI计划以30亿美元收购Windsurf，官方并未公告，但双方在直播中已有密切合作的迹象。这一收购传闻引发商战，6月初，Anthropic突然切断了Windsurf对Claude系列模型的访问，此举导致Windsurf用户大量流向Cursor等竞品。
除了上述两家独角兽，海外包括Poolside、Lovable、Magic AI等AI编程公司也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。在这些名单外，Bolt等估值未到10亿美元的产品在市场也已有声量。
海外“百编大战”打响，看向国内，记者了解到，虽然本土厂商纷纷跟进，但不少开发者的最优选都还是Cursor——对比之下，国内工具代码生成更易“翻车”。
AI编程领域是一个市场需求明确，商业化路径清晰的赛道，国内并不缺产品，从2023年底开始，阿里、百度、商汤等大厂都陆续发布了AI编程助手。但没有一个是Cursor这样独立的原生IDE（集成开发环境）产品。如果用厨房比喻，普通代码编辑器像一把智能菜刀，Cursor这样的原生IDE像有各种嵌入式厨电的专业厨房。
在Cursor出圈之后，今年以来，国内大厂与初创集体发力。3月，字节跳动率先推出Trae，号称“国内首个AI原生IDE”，随后5月底，阿里云也发布了通义灵码AI IDE。
初创阵营中，声量较大的是新言意码，创始人明超平是前月之暗面海外产品负责人，2024年9月离职创业直接对标Cursor，今年1月已传出完成两轮融资，五源资本、高榕资本、真格基金、高瓴创投和IDG资本等多家明星机构参与了投资，目前公司估值为8000万美元。
此外，公开消息显示，前TikTok算法负责人陈志杰也已离职，在2月底成立了言创万物，创业方向聚焦AI编程，目前还并未有产品对外。
无论是大厂还是初创，目前都还在迭代初期，现阶段谈不上与Cursor竞争。但就在5月底，字节发布内部邮件称，出于对防范数据泄露风险的考虑，将禁用Cursor等第三方AI开发软件。
从这个意义上来说，国内市场确实需要一款自己的“Cursor”。
中国能跑出“cursor”吗
一向以“应用见长”的国内市场，为何在AI编程上慢了一拍？
一位AI赛道的投资人告诉第一财经，大的原因是国内做得较晚，0-1的创新更少，且前两年大模型能力还没到。另一方面则是国内开发者付费习惯较少。
多位从业者都对记者提到基座模型能力的影响。个人开发者赵泽明认为，“AI编程目前能打的也就是OpenAI的o系列，谷歌Gemini和Claude这三家，都是海外的模型，在国内无法通过备案，因此若要面向国内市场合规大规模应用，最优选只能是通义千问或者DeepSeek，但实际上这两家目前在代码能力上还有一定差距。”
天使投资人、资深人工智能专家郭涛也对记者表示，“国内大模型仍与海外顶尖模型存在差距，产品体验难以达到Cursor‘氛围编程’的高度。”
除此之外，开发者生态构建及资本市场环境也是重要因素。
赵泽明认为，国外有长期的IDE生态和产品积累，加上了AI能力，强者愈强，而国内此前一直未做这个赛道。郭涛提到，海外开发者社区更为成熟，工具链开放度高，而国内开发者工具链相对封闭，缺乏国际化资源共享平台，限制了产品迭代速度。
未来，中国有机会诞生“Cursor” 吗？
技术出身的知名机构投资人邢力对此谨慎乐观，他对第一财经表示，程序员是一个小众群体，做国内市场，付费能力有限。但若做全球市场，和目前已有上亿美元年化收入的明星产品竞争，很难看到胜算。
拆解来看，只做国内很难跑出一款收入可观的产品。“要做到上市体量，至少要有1亿至2亿美元的规模，按1年200元的订阅费算，至少也要是个400万量级的客户群体。但中国的程序员群体仅在500到1000万之间，所以消费是一个问题。”邢力表示，若不能做到上市的规模，小而美的产品对VC投资来说意义也不大了。
在2024开放原子开发者大会上，工业和信息化部负责人提到，我国软件开发者数量突破940万。但口径有所不同，根据海外研究机构的统计研究，2024 年全球一共预计有2870万软件开发者，按保守口径国内程序员数量或许在500万上下。
事实上，无论是大厂字节，还是初创企业新言意码，都选择了全球作为目标市场。
在一场近期的直播中，Trae负责人石扬谈及为什么定位全球市场时表示，AI 编程并不是一个泛人群类型的产品，短期来看人群也不会有大的变量，且代码语言全世界都看得懂，去服务更多的人群是更好的选择。
“肯定优先做国外，在国内订阅费能收25人民币/月就不错了，国外还能收20美元/月。”邢力提到，但问题是，海外7家独角兽，用户有什么理由选择中国的厂商，除非产品有特色，目前还很难看到。
从入局者的视角看，在努力几个月后，石扬认为，已经“看到了Cursor的尾灯”。他表示，再往前2至3个月，在没看到尾灯前还不配讲竞争，但今天来看，有信心能够尽快去缩短差距。
此外，石扬表示，Cursor并非终局，“2024年7月，全世界的共识是copilot，插件是最佳的存在，一个月后大家都觉得也许Cursor是最佳的产品形态。AI Coding的终局是什么还是未知，但过程一定是继续变化的。”乐观来看，如果离终点还有许多条弯道的可能性，“超车”的希望也更大。
“Trae是有希望的，底子有了，而字节产品力也不错。”赵泽明对记者表示。
机会属于初创，还是大厂？
Cursor之前，微软的GitHub Copilot是市场上最热门的产品之一。2024年7月，微软在财报会上透露，GitHub Copilot年化经常性收入突破3亿美元，但如今它似乎已在与Cursor的较量中落了下风。
在近期一场对谈中，谈及Cursor的突围，Anysphere CEO 迈克尔·特鲁尔（Michael Truell）认为，这个市场对于微软这样的成熟企业来说并不那么友好，有利的是那些创新空间不大、很快就可以商业化、用户高度依赖其工具且切换成本非常高的市场。
但在AI编程的领域，用户可以轻松尝试不同的工具，根据自己的判断选择哪个产品更适合自己。这种情况对那些拥有最具创新性产品的公司更友好。
此外，人员的稳定和协调也是问题。“据我了解，最早参与 Copilot 第一版开发的团队，他们大多数人后来去了其他公司做其他事情了。在所有相关部门和相关人员之间协调，一起来做一个产品，确实是存在困难的。”特鲁尔说。
与海外情况相反的是，在国内，目前字节和阿里这样的大厂反而走得更快更远，初创产品尚未真正冒尖，新言意码的声量很大程度上得益于明星创业者的光环效应。
郭涛对第一财经表示，海内外的差别或许是国内资源集中度、市场验证成本及生态壁垒的原因。
资源方面，大厂拥有海量数据储备、强大算力基础设施及成熟工程化能力，可快速迭代产品并降低试错成本，而初创企业受限于数据获取难度与算力成本，难以构建技术护城河。
此外，AI编程工具需通过大量真实场景反馈优化性能，大厂可通过内部业务场景进行低成本验证，而初创企业需依赖外部客户合作，导致商业化周期拉长、融资压力增大。
更现实的是资金问题。郭涛认为，国内市场尚处早期，客户需求分散且付费意愿较低，大厂可通过“烧钱”抢占市场，这对初创企业来说更有压力。
石扬认为，在大厂做AI编程有一定优势。“首先字节的人才密度很高，有足够的能力和执行力，用最快的速度去做成。其次，有自己的模型团队，很多技术细节可以咨询，能看到行业最前沿的一些内容，这对于产品未来的判断是非常有帮助的，而创业无法获得这类信息。”
当然，目前国内的竞争才刚刚开始，是否也有可能像Anysphere超越微软那样，有初创企业异军突起？答案仍是未知。但可以肯定的是，AI编程是大模型最快落地的黄金赛道之一。
Anthropic CEO达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）一直是AI编程最坚定的支持者，他在今年3月表示，距离 AI 编写90%代码的世界可能只有3到6个月的时间，而在一年后，我们可能会进入一个AI几乎编写所有代码的世界。
李博杰近日断言，“不会用 AI 辅助编程的程序员，过不了几年可能就会被淘汰。”这是否意味着大多数程序员会失业？他认为不必担心，因为“要做什么”这件事情总是需要人想清楚的，各种编程语言、框架和工具都是在减少人在细枝末节上消耗的时间，从而可以更专注于有创造力的事情。
（文中邢力为化名）
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