在硅谷，AI编程已经疯了，但是在中国仍然有自己的Cursor吗？

AI代码编辑器Cursor在2024年夏天经历了3次重大功能更新和40多次功能迭代后，在北美制造了一场程序员狂潮，并立即成为中国程序员在大洋彼岸的首选。

面临强大的GitHub Copilot，Cursor带来的交互技术的变化，使用体验的创新，对整个系统文件的整体编码的能力，以及选择Claude的决策，以及在各个领域迅速获得3000名客户的成绩，以及早在8月份就达到的4亿美元的估值，Cursor带来的交互技术的变化，都让它成为科技界热议的焦点。

Cursor甚至不是硅谷第一个流行的AI编程产品，更不用说最后一个了。

今年3月，“AI程序员”Devin引起了业界的高度关注。仅仅5个月后，另一位名叫Cosine的AI初创公司就声称，他们新推出的AI程序员Genie的测试表现远远超过了Devin。8月，集成AI的强化代码编辑器Cursor迅速成为顶流，作为VS Code的衍生版本，它继承了VS 基于Code优势，AI功能的全面融合，极大地简化了软件开发的工作流程和编程过程，Magic、Bolt、Replit、Supermaven已经成为AI编程明星公司的代表，他们擅长不同的方向，Supermaven重上下文本长度，Bolt、Replit在工作流中做了更多的延伸，不仅可以设计代码的整体结构，也可以对代码进行全局修改，甚至超过Cursor的能力边界。

据报道，这些公司的总融资额已经超过22亿美元。AI编程逐渐成为硅谷最性感的AI跑道。在今年活跃的10多个AI编程初创企业中，有7家成长为独角兽。然而，与许多领域的“追求”不同，AI编程企业在国内几乎没有听到AI编程初创企业的大消息，同时席卷硅谷。

一位前沿技术领域的主流VC投资者告诉硅星人，其实去年国内出现了很多AI编程企业，当时已经整理了十四五家。

“那些创业团队在编程跑道上思考各种物品，比如代码搜索，比如编程论文，比如代码注释或者代码修复，还有一部分在做纯代码生成，完全对比了Cursor。”他说。

但是问题是，水平要差得多。他描述说，一般来说，这些团队的代码生成水平较浅。

硅星人了解到，去年奇绩创坛投资了6个AI编程领域的创业，从那以后几乎全军覆灭。去年，10多个水面代码团队短暂曝光，今年大部分都离开了。

与Cursor相比，现实骨感

“水平差很多”的问题其实是AI行业常见的问题。在基本模型上，中国企业在ChatAIAPP中追逐美国对手的现状实际上是存在的，但实际上，这些跑道上仍然存在融资，投资者可以在市场逻辑上自洽。

但是AI编程有一个很大的区别，那就是AI编程商品对于开发者来说没有国界。这不同于那些面向企业的知识库问答助手等产品。由于语言和生态的差异，中国和美国有很大的不同。据硅星人介绍，面向企业的知识库问答助手，面向中美客户，面向中英文版的差异很大。

"美国首先做出了好的商品，国内开发商都要去用，没有太多门槛"。来也科技CTO胡一川指出。

所以，在AI编程的跑道上，水平太浅就成了第一个问题。无法达到Cursor、Bolt、Magic等新贵的地位，如果这一硬标准无法启动，在很多中国投资者眼中，再好的团队也无法吸引投资。

一些AI应用团队的创始人表示，国外市场上出现了许多类似于Cursor的明星产品。本质上，美国资本市场直接制作插件——使用海外最好的大型模型(Cursor使用Claude)，制作Agent的编程产品非常容易。 in。客观地说，在模型方面，国内似乎并不缺少比肩GPT4模型，但问题似乎并非如此。因为即使是同样基于海外模型，现在许多使用的商品的完成率和能力仍然缺乏。

因此，当国内投资者看AI编程轨道的一个共同逻辑是比较Cursor时，他们自然无法下手。上面提到的AI应用企业家说，他经历了几十次非常相似的谈话，但他发现投资者最终认为“国产产品达不到这个标准”。

"现阶段在国外能够解决这一IDE生态问题的中国团队还是看不到的。”AIGCode CEO宿文说。IDE是指用于提供程序开发环境的集成开发环境的应用，包括代码编辑器、编译器、调试器、图形用户界面等工具，如微软VS系列问题。在他看来，目前中国企业即使想要在海外实现Cursor这样的“插件逻辑”，也是遥远的。

比如技术本身落后的时候，中国投资者过去常见的逻辑之一就是我们有更大的市场和应用领域，可以在商业化中快速运行，从而带来超越应用弯道的机会。然而，在AI编程方面，商业环境并不比海外好。

长驻硅谷的Amino(AI编程)就是因为它赚钱。 Capital合伙人徐霄羽说，在硅谷，AI编程之所以受欢迎，是因为PLG(商品驱动增长)SaaS模式已经在整个海外建立起来。徐霄羽发现，他们组织最近三年投资的创业公司发现并找到了PMF的生成AI企业，比没有生成AI驱动的企业节省了一半的时间，达到了1000万美元的ARR(年度常规收入)。虽然这不能帮助这些企业将来成为谷歌，但足以发展成小独角兽规模。最典型的例子是2016年成立。Replitit今年跃升为编程行业的新贵 。

但是事实上，即使是Github等硅谷流行的编程工具 Copilot、Cursor和Bolt，实际上，产品状态并没有达到很强的支付点。另一个建立自己编程模型的新贵Magic甚至没有发布正式的可用产品，他们仍然处理存量场景中存量程序员的需求。

国内的付费路面比较早。

国内2B 因为利润率低，SaaS生态赚不到钱，因为环境复杂而不起势已经是老生常谈了。就连李开复日前也说过“SaaS订阅没有妄想”。而且，AI编程非常重要的目标群体是因特网公司的程序员，但是大厂专注于团队自己制造生产设备。公开信息显示，阿里巴巴云、字节跳动、华为、百度都有成熟的AI编程业务，服务于内部，使得外部创业公司失去了很多市场机会。同时，当市场成熟时，这些业务很可能会转向并向外界提供服务。就像当年钉钉飞书的过程一样，创业公司的空间会进一步被碾压。

寻找出路：有些人寻找独特的市场机会，有些人认为还是要面对干部。

中国首次关注AI是刘邈。 行业风险投资者之一遵循阿尔法公社“投资不投资跑道”的理念。作为合作伙伴，他很早就走访了几个潜在的AI编程团队，包括一个编程方向的项目。他有良好的团队资质和良好的产品。这个项目是针对B端企业和开发者的，但是付费是个问题。他们找了几个大B客户做私有部署。但是整体“说白了就收不到钱”，勉强维持却难以实现快速发展。

这个团队在2023年下半年陷入了困境。今年年初，他们坚决转型为一个全新的领域，开始获得一些良好的利润和业务增长。

北京大学长聘教授李戈耶是中国这条跑道上最早的通关者。两年前，他创立了一个aiXcoder。在ChatGPT问世之前，李戈用传统的编程方法孵化了这个项目，并在IDE(集成开发环境)中制作了插件和编码。一些类似于经典的知识地图。

从2023年开始，aiXcoder转移了船头拥抱大模型，扩大了B端和2G端业务，连续获得了几家银行和国有企业的订单。预计今年年中利润将在6000万元左右，市场估值将在近10亿元左右。还有高淳、清流资本和汽车产业链基金。

“这是中国独一无二的机会。中国有很多大型企业，他们有相对较大的开发团队。他们需要AI编程的帮助，但不可能使用GitHub。 Copilot 或者像Cursor这样需要连接大云模型的商品。胡一川认为。

目前，中国大多数头部银行、保险公司和金融行业的大型企业都有一个极其庞大的开发团队，从几千到一万不等。他们的共同点是希望使用先进的AI工具技术，但不太可能使用网络编程工具。为了安全起见，他们必须使用一个可以在环境中进行本地部署的AI编程工具。

它不仅体现了AI编程一条赛道的特点，也体现了To的整个大模型 b落地的新趋势。胡一川认为，目前很多客户想要的不仅仅是你的模型本身，还有AI编程软件，还有软硬一体化的解决方案。“需要选择哪种GPU，如何在GPU上练习推理，如何高效使用GPU，都需要厂商有非常专业的服务能力。”

总之，“AI coding的角色包括从设计到开发到测试到发布。新公司想继续走这条路，竞争非常激烈。除非他找到了一个非常独特的人群，或者一个非常垂直的行业，一些通用商品无法解决的问题，否则他可以解决，然后他就有机会了。”胡一川说。

它的确是一种生存的想法。近日，原月暗面视频生成商品Noisee负责人明超平辞职。他的创业项目也是一家AI编程公司。据硅星人说，这家公司走的是类似Websim的轻量级产品路线，看游戏等场景。(Websim是一个只能通过文字描述生成网站的网站，可以生成游戏和音乐，OpenAI、大模型驱动，如Anthropic，例如Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o)，暂时没有自己的专属模型，要走比Bolt还轻的商品付费路线。

同时，也有新的企业家“不相信”，认为最后的出路还是要和海外最强的产品“对抗”，通过创新在能力和模式上获得自己的机会。

AIGCode的宿文就是其中之一。他指出，国内一些AI编程公司在代码测试和代码修复方面做了很多工作，这些工作只是进入了编程跑道，但并不是真正的深度代码生成。

真正的工作就像吃肉一样，需要放弃边角料。

他曾经是华创资本的投资者。2021年3月离开华创后，他保留了自己作为投资伙伴的身份，但他几乎全职投身于创业模式。最后，他在今年1月创办了AIGCode，并获得了第二轮融资。

AIGCode的产品是一种端到端的Autopilot工具，有自己的“pre-train from scratch"通用模型，想要对标poolside、magic，在模型时代制造商品发动机。

宿文告诉硅星人，他把端到端的代码生成定为自己20多人团队的工作方向。“20多人处理不了的事情，200人处理不了。这条赛道的技术人才非常有限。有多少人做过预训练，又有多少人做过先进创新的软件架构？”与他相比，美国AI编程初创Magic的竞争对手规模相当。

从模型和软件架构上制作代码生成，制作从端到端完成任务的编程工具，训练自己的模型，与应用垂直结合，最终接管APP工厂的多项职责。这种从端到端完成任务的编程方法是宿文在编程领域脱颖而出的唯一途径。硅谷在链接管道上分工明确，不需要端到端，但在中国的发展和B端环境下，端到端可能是更符合市场需求的方式。

"只有端到端的代码生成或片段化的代码补充被称为AI编程"。

但这也要求你真的比硅谷新贵做得更好，做得更好。这显然不容易。和其他同行一样，市场和投资者给他的时间窗口也是有限的。一切都需要加快。

宿文说，他的团队已经完成了许多先验物品。目前正处于补充产品功能覆盖面的时期，最近开始了产品内部测试。

“在付费点到达之前，最好的办法就是让客户站起来，让产品出来。这条赛道就像在南北坡爬山。Copilot已经从北坡爬到了这个营地。我们在南坡不一样，但每个人最终都能爬到顶峰。”宿文说。

本文来自微信公众号“硅星人Pro”，作者：李京亚，36氪经授权发布。

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