Full text · 原文
1,545 字
分析师 卡洛琳<br>
量子位智库 | 公众号 AI123All<br>
从硅谷到欧洲，AI Coding的融资正以惊人速度燃烧。<br>
Cursor单笔融资9亿美元，Lovable8个月跻身独角兽。<br>
Vibe Coding瞬间成为热词，会用AI写代码好像比会写代码更值得炫耀。<br>
赛道升温，我们总结了海内外市场的玩家图谱后发现：<br>
代理类产品增多，低代码平台涌入新面孔；<br>
优秀的助手类产品也在试水AI Agent功能；<br>
连大型AI模型制造商也在强调Coding能力；<br>
从关注补全到“start to PR(Pull Request)”，AI介入广度提升；<br>
……<br>
AI Coding玩家图谱<br>
代理类产品增多，助手类产品试水Agent功能<br>
Agent是市场对AI交付新要求的体现，新推出的产品以代理类或低代码平台居多。<br>
像TRAE这样在辅助编码领域已有优势的产品，也在尝试构建多Agent的平台，强调“自主拆解需求”和“自动完成多轮编码任务”；腾讯也先推出AI编程助手CodeBuddy，随后升级新功能模块Craft智能体，提供对话式编程体验。<br>
无论是初创企业还是大型AI模型开发商，混合式工具和助手类、代理类产品同步推出变多了，既可以接受人工指令，又可以提供后端代码。<br>
低代码创业频繁<br>
低代码/零代码赛道2021年起即被机构连续上调CAGR至25%以上，成为“非生成式AI”中增速最快的软件子领域。<br>
和编码助手不同，低代码赛道的AI Coding并非简单替代开发者，而是扩展了这一市场的潜在创作者。AI大幅提升了低代码平台的产出效果，Vibe Coding等概念，让无代码经验的用户也能通过自然语言和场景驱动成为开发者。<br>
模型也在强调Coding能力<br>
本轮AI模型进展集中于Coding能力的展现或提升。基础模型即便没有专门发Coding model，也会探索这一场景。<br>
Anthropic Claude、Google Gemini、OpenAI GPT均在 HumanEval、MBPP、SWE-Bench刷新 SOTA，由于Coding能力已成为衡量模型可落地性的首要指标，事实上基础模型迭代一次，AI Coding工具就能免费获得一次性能跃迁。<br>
国内市场的玩家格局<br>
我们关注到对AI Coding产品的使用体验有明确影响的2个节点：<br>
是否选择提供可交付的产品，超越编码这一能力；<br>
是否试水Agent概念，甚至直接提供Agent功能。<br>
当产品引入Agent概念时，AI在开发中的角色就由被动转为主动。Copilot相关的功能更新已经不再是AI Coding产品的主攻点，渐进式地更新Agent模式成为潮流。<br>
同时，新的产品正在水平扩张其能力，在扮演着全栈代码生成器的同时，逐步提升AI的自主性。<br>
AI Coding产品的发展周期：从代码补全向全程产品<br>
但是，目前大多数AI Coding提供的产品仍然是“一次性产品”。<br>
Coding不等于产品开发，软件工程是包括规划、分工、信息、质量保证的一整套完整的系统。除了代码生成，维护、运营等同样重要。<br>
同时，对于产品来说留存是关键指标，只有当AI Coding产品拥有记忆、读上下文等复用能力，它才能真正融入完整的开发周期。连接的环节越多，产品的使用价值越大。<br>
ONE MORE THING<br>
AI Coding的出现无疑提升了小型团队的效率，大事不必使用大团队也能做成，更多人可以落地自己的创业想法，而且创新成本零门槛。<br>
我们也在持续关注最新最好的AI产品，等待AI产品百强的新版图。<br>
高清图谱和报告下载链接：<br>
https://jkhbjkhb.feishu.cn/wiki/W5D7wuDcbiPXDLkaRLQcAJpOn8f?from=from_copylink