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字节、腾讯、阿里,AI 编码「三国杀」
光锥智能 2025-07-25 11:36

大厂正在集火最具PMF(产品市场契合度)价值的赛道——AI编码

从7月21日开始,字节、腾讯、阿里轮番更新AI编码产品和模型:字节已有的AI编码产品Trae放出Solo版本,加入上下文工程,让平台变得更“聪明”;腾讯则把一整套用来部署产品的工具放到其中,做了个“全栈工程师”;阿里更是发布编程大模型Qwen3-Coder剑指Claude 4,直接从模型层下功夫。

Cursor面向中国市场取消了Anthropic、OpenAI和Google等多家的模型使用后,国内大厂们不仅想做Cursor的平替更是升级开发体验。它们不再满足于让AI仅仅充当程序员的“副驾驶”,而是想让AI包揽起产设研一条龙,直接做成品。

和上半年还在让AI当助手、打酱油相比,这一次,AI 编码已经实现了从辅助程序员生成代码,到AI自主完成生成的飞跃。

AI编码“三国杀”

从编码生成到软件交付


接连三天的发布中,字节、阿里、腾讯三家大厂先后拿出了能让AI一口气干完从编码到成品的工具/模型。

这一次的集中更新,AI开始接管起写编码的工作不仅要写得质量过关,更是把成品都部署好了。

其中,腾讯和字节对自家编码产品的更新,重点还是产品,毕竟从工程队到样板间,中间还隔着很远,需要靠产品能力补齐

7月21日,字节宣布更新Trae Solo版本,比起聚焦“编码生成”的1.0阶段,新版本跨向了能让AI自主完成“软件交付”的2.0阶段。

在旧的版本中,Trae在IDE界面中编程,其中编程模式有两种,分别是Build模式和Chat模式,前者相当于一个传统编程的IDE界面,只需要用户在右侧输入提示词,AI就能自动拆解,按照需求生成大段编码。相比之下,Chat模式则更多适用于用户和AI通过聊天的方式,修改编码、找问题等等,更适用于精细调整上。

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2.0版本的Trae,在左上角加入了一个模式切换,可以从旧版本的IDE模式切换到Solo模式。在界面上,AI对话框被放到了左侧,而右侧用来放AI生成的文档、编码信息。

在整合后的界面中,Chat模式和Build模式相当于有机整合在了一起。在官方演示中,AI演示的功能先拆解起了需求,生成一份产品文档。紧接着,这个文档就交给AI做下一步拆解,根据里面的详细需求,AI开始接着写起了编码

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在这个基础上,Trae还要让它完成从部署编码到提供成品的效果,于是,新版本配置了一系列辅助Web开发的工具,包括PRD(产品需求)文档、UI设计、部署上线等,这些工具全都接在了Solo模式中的AI Builder里。

可以看到,比起以往只是辅助程序员写编码的AI助手,新版本的Trae们已经能让零基础编程的开发者用平台开发出一个完整的产品。

整合界面、开发工具的基础上,Trae还在优化Agent功能的Context(上下文工程)上下手,进一步优化产品功能,克服“准确理解需求”的问题。

此前,对于Trae 1.0版本的评价,程序员们的评论口碑两极分化一部分人认为确实能提效,另一部分用户则集中反映了AI回复质量的问题——编码跑出来了,但长度和可用度都存在一定问题,且来来回回找不到编码中存在的Bug,花费的时间变得更多了。

过往使用这些编码助手类产品时,用户往往会遇到一个问题,也就是输入Prompt(提示词)之后,跑出来的编码和需求“两模两样”比如,虽然给一个生成女装电商网站的需求,但这里面还需要大量细节的敲定,比如女装做哪个年龄段、网站需不需要设置登录界面等等。

上下文工程想解决的就是这样一个问题,当用户再给到一个任务时,它能根据你之前上传的各种需求文档、编码、配置信息等内容抓取和任务需求相关的所有文档,相当于从庞大的资料库里精准筛出来了用户想要的资料。再把这些作为上下文,供AI生成的时候参考。在此基础上,AI才能跑出来更满足需求的内容。

无独有偶,腾讯第二天也更新了自家编码助手产品CodeBuddy,这次开启了一个首次内测IDE模式,强调自己“首个AI全栈工程师”的定位。

腾讯把产品优化的重心放在了让包括产品、设计、研发等不同角色在内的用户,不管看不看得懂编码,都能靠AI做个产品出来。

在同样更新PRD生成、上线部署等功能的基础上,CodeBuddy IDE在一些工具部署的细节处下功夫更多,对看不懂编码的开发者也更友好。比如支持把设计师用的Figma格式设计稿一键转化成网站、接入后端部署工具SuperBase等。

编码之外的一系列开发工具都被合并到AI编码平台上,字节和腾讯的编码助手产品面向的群体也在改变,从程序员,到已经能让开发者只描述需求就能生成可用编码,甚至优化到前后端使用。

如果说字节、腾讯的先后更新是在争夺“国内版Cursor”的地位,那阿里的本次开源则直接剑指编码开发工具运行的基座——模型。

目前,无论是Cursor、字节Trae还是腾讯Codeuddy,海内外AI代码产品都是提供多种模型供用户选择调用。比如Trae国际版支持Claude 3.7和GPT-4o等模型,国内版则支持使用DeepSeek-V3、DeepSeek-R1和豆包1.5Pro等模型,腾讯的CodeBuddy则纳入了Claude3.7、Claude 4的Sonnet版本、Gemini系列和GPT-4o等。

平台把各种模型集成在选择中,而用户用得最多的,自然也能靠API调用赚到更多的钱。

7月23日凌晨,阿里开源了自研模型Qwen3-Coder,并发布两个闭源模型Qwen3-Coder-Plus、Qwen3-Coder-Plus-2025-07-22 ,在性能对比上直接拉上了目前海外编码能力最强的模型系列Claude4。

虽然还是无法和顶配Opus性能相比,但和中档模型Claude 4 Sonnet对比,阿里的开源模型已经能够比肩,甚至在Terminal-Bench(评估AI模型在终端交互任务中性能)、SWE-Bench(评估大模型解决真实软件工程问题能力)等多个指标测试上超过Sonnet。在上下文长度方面,Qwen3-Coder原生支持256k Token上下文长度,且能扩展到1M;相比之下,Claude 4 Sonnet的上限是200k。

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阿里深谙“模型即产品”的定位,在提升AI编程能力的同时,也把重心放在了Agent能力提升上这样做的好处是让模型也具备拆解任务、规划等能力,从而在模型层也能让AI输出产品,比如做个旋转的地球模型、做个AI小游戏,不过在完整产品能力的部署上,还得依赖平台的配合和优化。

从性能上,Qwen3-Coder已经能作为平替使用,从价格来看,阿里也在靠上下文长度区间做定价的区分,试图把价格打下去。采用阶梯计费模式,最便宜的档次只要4元搞定每百万Token输入、16元每百万Token输出。即使在可以和Claude最长输入长度对标的128-256k档次相比,也达到了每百万输入低50%、每百万输出低60%以上的价格。

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卷产品、卷模型,随着三家大厂扎堆发布,这场关于AI 编码的战争,已经代表了一种态度——被看好的AI 编码赛道验证了自己的价值,进入大厂准备“摘果实”的阶段。

下半年,海内外决战AI编码


和今年还在初级阶段“开荒”的Agent不同,AI 编码的决战,将在今年下半年打响。


今年3月,OpenAI首席产品官Kevin Weil的判断掷地有声,他预计到2025年底,AI编码将实现99%的自动化。Anthropic CEO Dario Amodei更是大胆预测,3到6个月内,AI将编写90%的编码;12个月内,AI几乎接管所有编码

结合这几个月的情况来看,这些看似激进的预测,并非空穴来风。比起还在企业内部磨合的各种Agent,这一批AI 编码产品已经开始在企业内部率先试用。

Anthropic公司旗下的Claude Code便是其中的佼佼者。据Anthropic透露,其内部高达80%的编码工作已交由AI完成。他们甚至分享了10个不同团队使用Claude Code的案例,涵盖了从编码生成、调试、重构到测试等多个环节。腾讯这次内测的CodeBuddy IDE也在宣传中注明,内部产品、设计、研发的使用率高达85%。

这些内部大规模应用的案例,共同传递出一个明确的信号——AI 编码已经跨越了“试水”阶段,开始真正被使用起来,而且是一个明显能赚到钱的赛道。

Anthropic开发的AI编程工具Claude Code在短短4个月内就吸引了11.5万开发者用户,据Menlo Ventures风险投资家Deedy Das推测,该产品年收入可达1.3亿美元。字节的Trae则在上线的半年内月活超过100万。

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一周内,Claude Code处理了1.95亿代码

没有布局的大厂,要么试图自研,要么靠收购加入。OpenAI试图以30亿美元的巨资收购拥有80万用户的AI编程助手初创公司Windsurf。尽管后来这笔交易告吹,Windsurf的首席执行官被谷歌截胡,但这本身就足以说明AI 编码领域的吸引力,以及巨头们对抢占赛道可能性的渴望。

在可用性得到极大提升的基础上,对比海外,国内这波AI 编码类软件的用户范围试图将用户范围进一步扩大,不再局限于专业的程序员,而是会进一步扩展到更广泛的用户群体。

然而,非程序员之外的开发者真的会是这批产品的受众吗?

目前还难以确定。对于没有基础的用户来说,如果出现编码报错、不合需求的情况,只靠个人来说,跑一个程序出来容易,但跑个满意的成品显然难。

开源框架Ruby on Rails的创建者David Heinemeier Hansson在播客中分享,编辑和修正编码的能力建立在你是否具备创作能力之上,就像编辑一本书的人通常也要具备写作能力。

但可以确定的是,AI 编码现在能卷的不仅仅是质量提升,一系列的工具嵌入正在大幅压缩开发者的时间。

而在AI 编码这场即将打响的决战中,最大的受益者无疑是模型厂商和云厂商。编码的生成和优化,需要消耗大量的计算资源和模型推理能力,这为背靠自家云设施的大厂们和掌管API的模型开发公司带来了赚钱的机会。

编码对Token的大幅消耗,是一笔利润丰厚的生意。例如,Anthropic向投资者透露,Claude Code目前的年化收入已超过2亿美元,或每月贡献超过1670万美元的营收。这充分说明了AI 编码在商业上的巨大潜力。

国内厂商也纷纷入局,抢占市场份额。

阿里的做法是底座、产品两手抓,进一步抢夺话语权。在“模型即Agent”的今天,阿里发布的自研大模型Qwen3-Coder就是证明。一个性能比肩Claude 4 Sonnet,价格却对半斩的模型,加上考虑到地缘政治的因素,阿里有希望成为国内编码产品选择模型的“平替”。

免费牌,也是腾讯和字节暗戳戳打出来的竞争手段。腾讯本次发布的CodeBuddy IDE模式的一个卖点就是支持用户免费使用Claude 4模型,字节的Trae则早在国际版中就支持了免费用Claude3.7。

然而,在模型成本依然昂贵的情况下,限量开放使用是常态,因此通过邀请码等方式进行裂变,成为大厂们扩大用户群体的常见策略。

烧钱也要赚吆喝,接下来,谁能真正担起“国内Cursor”的称号?(转载自光锥智能)

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