进入下半年，AI编程已成为科技行业最热门的赛道，率先打开了AI商业化的落地前景。
“从硅谷到国内，大家似乎都在做编程产品，新案例层出不穷，看得人眼花缭乱。”一位资深的科技投资人在接受采访时坦言。
今年9月，凭借在编程领域的领先优势，Anthropic完成了130亿美元的F轮融资，估值攀升至1830亿美元。这家成立不久的公司在短短半年内，估值已翻了三倍有余。
编程应用带来的实际价值，帮助Anthropic在企业级市场站稳了脚跟，得以与拥有8亿全球用户的OpenAI展开正面竞争。该平台以32%的市场占有率领先于OpenAI的25%，成为企业用户最常使用的模型供应商。其收入更是从2024年的10亿美元，预计将在2025年上半年飙升至45亿美元。
编程研发的热情也在国内持续升温，无论大型科技公司还是初创企业，都在为2025年推出独立的集成开发环境（IDE）产品做着充分准备。
今年3月，字节跳动推出的编程工具Trae国内版正式发布。到了5月，该产品的月活跃用户已突破百万。7月，腾讯开启了AI编程助手CodeBuddy IDE的内测。到了8月，阿里巴巴正式上线了AI编程平台Qoder。
在大模型领域备受关注的创业公司同样不甘示弱。今年7月，月之暗面发布了全新的Kimi K2模型，对编程能力、智能体和长文本处理功能进行了重点提升。
今年8月，DeepSeek发布的DeepSeek-V3.1模型无缝接入了Anthropic的生态，用户可以轻松将DeepSeek-V3.1的能力集成到Claude Code框架中。
外部环境的变化也在加剧大型科技公司对编程研发的紧迫感。9月5日，出于多方面因素考虑，Anthropic突然宣布暂停向部分区域提供服务。接下来哪家大厂或创业企业最有可能成为中国的Anthropic，或许将拿下AI时代的第一张船票。
编程技术为何如此火热，它究竟有着怎样的内涵和意义？
为何科技巨头纷纷将目光聚焦在AI编程这一赛道？近日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭给出了清晰的回答。9月中旬，在云栖大会的演讲中，吴泳铭表示：自然语言已经成为AI时代的编程语言，而智能体就是新一代的软件形态。“发展强大的编程能力是实现通用人工智能的必经之路。”
“当前的智能体技术还处于较为初级的阶段，主要解决的是标准化和周期较短的任务。若想让智能体胜任更复杂、周期更长的项目，关键在于提升大模型的编程能力。因为智能体能够自主编程，理论上就能解决无限复杂的问题，就像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码和测试工作。”
那么，AI编程究竟是什么？
简单来说，就是利用AI技术辅助用户进行编程，将人工智能技术深度融入软件开发的全流程，从而达到降低使用门槛、提升工作效率的实际效果。借助编程工具，普通用户也能通过自然语言指令轻松开发网页和小程序，而专业开发者则可以用来完成代码补充和生成。在IDE集成开发环境下，编程工具还能帮助完成产品设计、测试以及同步修改等全流程工作。
对大型企业而言，提升代码生产效率意味着更低的开发成本和更高的商业效益。目前主流科技公司已经将相当比例的编程工作交由AI来完成。蔡崇信近期透露：目前阿里巴巴内部已有30%的代码由AI自动生成。
对于中小型公司和独立开发者来说，使用编程工具进行产品开发，可以跨越技术壁垒实现创意落地。同时，他们也是基础模型厂商重点服务的客户群体。
AI编程能力既是模型能力增强后的自然结果，又会反过来促进模型能力的迭代进化。因此，编程能力在很大程度上能够代表大厂的技术实力，其商业化路径也正在得到市场的验证。未来想要构建完善平台生态、丰富智能体应用的公司，把编程能力做好将是各家的必修课。
Anthropic联合创始人在接受采访时表示：编程工具的用户增长速度非常惊人。“模型在编程任务上表现出的强大能力，不仅提升了开发效率，还能帮助我们训练出更优质的模型。这是一个良性的发展循环。”
巨头竞相布局，谁能抢占先机？
实际上，多数科技巨头很早便洞察到了AI编程领域蕴含的巨大机遇。
近日，OpenAI前研究员在接受“语言即世界”栏目专访时，将编程能力称为模型研发的主线任务。他认为，所有大厂都会致力于提升模型的编程水平，无论是预训练、微调还是强化学习阶段，都会将编程能力作为重要的优化目标。
以腾讯CodeBuddy为例，该公司披露的数据显示，目前内部超过90%的工程师都在使用这款工具，整体编码时间平均缩短40%以上。在新编写的代码中，AI生成的代码占比超过50%。结合内部大规模投产经验，研发效率提升超过16%。
CodeBuddy的产品形态从2024年初便开始萌芽，先后开发了插件版、IDE版以及命令行工具（产品名称为CodeBuddy Code）三个阶段。这三种产品形态将会并存，供不同需求的用户按需选择。
腾讯云AI产品负责人表示，从2024年初开始，腾讯内部的一些开发团队就提出需求，希望利用AI技术快速理解代码文档、辅助开发重复性的业务代码。“当时团队的口号是Tab Tab Tab No backspace，期待AI能够完成一次性应用代码的生成工作。”
到了第二阶段，腾讯的部分业务团队进一步提出，仅仅生成代码片段已经无法满足业务需求，希望编程工具能够理解整个工程项目，甚至具备单元测试等高级功能。为此，腾讯在内部上线了集成了Chat和Craft两种模式的AI编程助手。这种以人为核心、AI为辅助的开发模式，使编程工具变得更具实用价值。
随着研发工作的深入，相关技术团队开始与大模型团队展开深度合作，开发专门的AI编程插件，并将其集成到开发者高频使用的VS Code等主流IDE环境中，协助开发者解决代码补充、注释添加和智能推荐等工作。
2025年，随着智能体以及多智能体协作技术的成熟，汪世杰认为真正的AI编程时代已经开启，即将发生革命性的变革。编程技术将深度渗透到产品开发的全生命周期——从代码生成到产品内测、用户反馈和产品调整等各个环节。
不仅是腾讯，字节跳动围绕编程领域的布局同样动作密集。字节跳动技术副总裁在今年5月表示，公司认真投入AI编程主要基于三个因素：帮助更多人掌握编程技能完成复杂任务、提升专业工程师的工作效率、助力模型能力实现突破。
字节跳动披露：截至6月，Trae上线仅三个月，其月活跃用户已突破100万。在字节跳动内部，超过80%的工程师正在使用Trae进行编程工作。
在大模型领域全面布局的阿里，对编程赛道的投入同样坚定而明确。一方面，阿里不断提升通义千问基础模型中的编码能力，也上线了专为编程场景优化的模型。同时，阿里还推出了独立的编程终端产品Qoder。
在近日的云栖大会上，阿里发布了7款模型的升级版本，其中两款直接提升了编程能力的上限。Qwen3-Max模型的总参数量超过万亿，主打编程能力和智能体工具调用能力。Qwen3-Coder编程模型在Open Router平台曾一度成为全球第二受欢迎的Coder模型，仅次于Claude Sonnet 4。
在独立产品端，阿里的Qoder展现出两大特色：第一，字节的Trae和腾讯的CodeBuddy都支持多种模型选择，但Qoder目前仅支持自主模型。产品技术团队解释道：机器选型比人工选择更为高效，希望开发者在效果对比中能够获得更优的体验。
Qoder的定价也更具国际化视野，面向全球用户。其专业版订阅费用为每月20美元，专业增强版订阅费用为每月60美元，这一价格水平已经与海外领先的AI编程公司Cursor的收费标准相当。作为对比，Trae国际版首月仅需3美元，后续每月10美元。CodeBuddy国内版目前免费，但使用专业版需要积累相应积分。
第二，相比阿里，字节的Trae和腾讯的CodeBuddy都还没有开发专有的编程模型，依托的是字节豆包和腾讯混元大模型平台。
对于是否专注开发自有大模型的影响，汪世杰表示：“模型能力固然会影响调用效果和生成质量，但当前各大模型的编程能力都已具备相当水平。我们需要从产品维度综合考量性能表现、代码质量、安全保障和成本效益等各个方面的平衡。”
腾讯CodeBuddy也具备其独特优势——得益于腾讯丰富的生态资源和深厚的企业端应用经验。汪世杰表示，腾讯不会完全跟随Cursor的产品路线，而是要做出差异化创新。“比如深度整合腾讯云的各类资源和能力，包括微信小程序一键部署至云端，以及针对企业级应用的特殊部署方案。”
随着编程技术的持续突破，智能体应用的春天也即将到来。近日，月之暗面创始人在接受采访时表示，编程智能体已经成为完成各类任务的核心能力。“最终我们不只是让AI完成编程任务，更希望它能在更复杂的场景中发挥更大价值。”
目前来看，编程与智能体之间的关系，两者或许将在未来几个月内碰撞出加倍的化学反应。
