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來源丨硅星人Pro（ID：Si-Planet）

作者丨李京亞

2024年夏天，經(jīng)歷了3次重大功能更新和40余次功能迭代之后，AI代碼編輯器Cursor在北美制造了一場程序員狂潮，并且也隨即成為大洋彼岸中國程序員們的編程工具首選。

面對強(qiáng)大的GitHub Copilot，Cursor帶來的交互方式的變化、使用體感上的創(chuàng)新、對整個(gè)程序文件全局補(bǔ)全代碼的能力、雖由OpenAI孵化但基座模型棄GPT4而選Claude的決策、快速拿下3000名各領(lǐng)域客戶的成績、以及早在8月就達(dá)到的4億美元估值，都讓它成為科技圈熱議的焦點(diǎn)。

Cursor甚至都不是硅谷第一個(gè)走紅的AI編程產(chǎn)品，更不是最后一個(gè)。

今年3月，“AI程序員”Devin引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注，僅5個(gè)月后，另一家名為Cosine的AI初創(chuàng)宣稱，他們?nèi)峦瞥龅腁I程序員Genie測試表現(xiàn)遠(yuǎn)超Devin，8月，集成了AI的強(qiáng)化型代碼編輯器Cursor迅速成為頂流，作為VS Code的衍生版本，它在繼承VS Code優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，全面融入AI功能，極大簡化了軟件開發(fā)工作流和編程過程，在它之后，Magic、Bolt、Replit、Supermaven紛紛成為AI編程明星公司的代表，他們各自擅長不同的方向，Supermaven重上下文本長度，Bolt、Replit在工作流上做了更多延展，不僅能設(shè)計(jì)代碼的整體結(jié)構(gòu)，還能夠?qū)Υa作出全局修改，甚至超出了Cursor的能力邊界。

據(jù)報(bào)道，這些公司的總?cè)谫Y額早已超過了22億美元。AI編程在硅谷逐漸成為最性感的AI賽道，10余家今年活躍的AI編程初創(chuàng)中，已有7家成長為獨(dú)角獸。然而，與很多領(lǐng)域的“追逐”不同，在AI編程公司席卷硅谷的同時(shí)，國內(nèi)卻基本上沒有聽到過AI編程初創(chuàng)公司的大消息。

一位前沿科技領(lǐng)域主流VC的投資人告訴硅星人，其實(shí)國內(nèi)去年一下子也冒出了多家AI編程公司，他們當(dāng)時(shí)梳理完曾經(jīng)有十四五家。

“那些創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)都在編程賽道上想各樣?xùn)|西，比如代碼搜索，比如面對論文進(jìn)行編程，比如做代碼注釋，或者代碼修復(fù)，還有一部分在做純代碼生成，完全對標(biāo)Cursor?！彼Q。

“但問題是，水平差了很多。”他形容，總體而言這些團(tuán)隊(duì)做得代碼生成，程度不深。

硅星人了解到，去年奇績創(chuàng)壇投了六家AI編程領(lǐng)域的初創(chuàng)，此后幾乎全軍覆沒，而去年10余家曾短暫浮出水面的代碼類團(tuán)隊(duì)，今年大部分已經(jīng)退場。

對標(biāo)Cursor，現(xiàn)實(shí)骨感

“水平差了很多”的問題，其實(shí)是個(gè)AI行業(yè)常見的問題。在基礎(chǔ)模型上，在Chat類的AI應(yīng)用上，其實(shí)都存在中國公司追趕美國對手的現(xiàn)狀，但事實(shí)上這些賽道還是有融資發(fā)生，投資人也能在市場邏輯上自洽。

但AI編程有一個(gè)很大不同，就是——面向開發(fā)者的AI編程產(chǎn)品沒有國界。這與那些面向企業(yè)的知識(shí)庫問答助手等產(chǎn)品都并不一樣，因?yàn)檎Z言、生態(tài)等方面的差別，中國和美國差異很大。據(jù)硅星人了解，面向企業(yè)的知識(shí)庫問答助手，面向中國和美國客戶，面向中文與英文的版本差異堪稱巨大。

“美國先做出了好產(chǎn)品，國內(nèi)開發(fā)者都會(huì)去用，沒有太多門檻”。來也科技CTO胡一川指出。

于是，水平做得太淺在AI編程的賽道上，就成了第一個(gè)問題。達(dá)不到Cursor、Bolt、Magic等新貴的身位，這個(gè)硬標(biāo)準(zhǔn)如果不能啟及，在許多中國投資人眼里，再好的團(tuán)隊(duì)也不能吸引到投資。

有AI應(yīng)用團(tuán)隊(duì)聯(lián)合創(chuàng)始人表示，海外市場目前很多類似Cursor的明星產(chǎn)品跑出，本質(zhì)上是美國資本市場對這類——用海外最好的大模型（Cursor用的是Claude）直接做插件，做成Agent的編程產(chǎn)品非常buy in?？陀^而言，在模型層面，國內(nèi)似乎不缺乏比肩GPT4的模型，然而問題似乎不在這里。因?yàn)槟呐率峭瑯踊诤Ｍ饽Ｐ停壳昂芏鄳?yīng)用的產(chǎn)品完成度和能力都依然欠缺。

于是，當(dāng)國內(nèi)投資人看AI編程賽道的一個(gè)共同邏輯是對標(biāo)Cursor時(shí)，就自然下不了手。上文提到的AI應(yīng)用創(chuàng)業(yè)者表示，他經(jīng)歷過幾十次非常類似的交談，但發(fā)現(xiàn)投資人們最終認(rèn)為，“這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)國內(nèi)產(chǎn)品是達(dá)不到的”。

“現(xiàn)階段在海外能解決這種IDE生態(tài)問題的中國團(tuán)隊(duì)尚且看不到?！盇IGCode CEO宿文表示。IDE指的是集成開發(fā)環(huán)境，指用于提供程序開發(fā)環(huán)境的應(yīng)用程序，包括代碼編輯器、編譯器、調(diào)試器和圖形用戶界面等工具，如微軟VS系列問題。他認(rèn)為，目前中國公司們哪怕想在海外實(shí)現(xiàn)Cursor這樣的“插件邏輯”，也是遙遙無期。

當(dāng)在技術(shù)本身落后時(shí)，中國投資人過往的一個(gè)常見邏輯是，我們有更大的市場和應(yīng)用場景，商業(yè)化上可以快速跑起來，進(jìn)而帶來應(yīng)用上的彎道超車機(jī)會(huì)。然而在AI編程上，商業(yè)化的環(huán)境也沒有比海外好到哪去。

“投它（AI編程）就是因?yàn)槠滟嶅X?！背ｑv硅谷的Amino Capital合伙人徐霄羽表示，AI編程火爆于硅谷，背后原因是PLG（產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長）SaaS模式在整個(gè)海外是成立的。徐霄羽發(fā)現(xiàn)，她們機(jī)構(gòu)最近3年投資的初創(chuàng)公司，發(fā)現(xiàn)并找到PMF的生成式AI公司，比沒有生成式AI驅(qū)動(dòng)的公司能節(jié)省一半時(shí)間達(dá)到1000萬美金ARR（年度經(jīng)常性收入），這雖然不能幫助這些公司日后成為谷歌，但足夠發(fā)展成一個(gè)小獨(dú)角獸體量，其中最典型的例子就是2016年成立，今年躍升成為編程界新貴的Replit 。

但事實(shí)上，哪怕在硅谷當(dāng)紅編程工具如Github Copilot、Cursor和Bolt，在現(xiàn)實(shí)中的產(chǎn)品狀態(tài)也沒有達(dá)到強(qiáng)付費(fèi)點(diǎn)。構(gòu)建自有編程模型的另一家新貴Magic，甚至都沒有發(fā)布正式可用產(chǎn)品，他們?nèi)越鉀Q存量場景下的存量程序員需求。

國內(nèi)的付費(fèi)道路更在最早期。

國內(nèi)2B SaaS生態(tài)因利潤率低不賺錢，因復(fù)雜環(huán)境成因不起勢已是老生常談，就連李開復(fù)日前都說“現(xiàn)在還沒有SaaS訂閱的妄念”。而且，AI編程很重要的目標(biāo)群體是互聯(lián)網(wǎng)公司的程序員們，但大廠傾向于團(tuán)隊(duì)自己做生產(chǎn)工具。公開信息顯示，阿里云、字節(jié)跳動(dòng)、華為、百度內(nèi)部都有成熟的AI編程業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)服務(wù)于內(nèi)部，讓外部的創(chuàng)業(yè)公司少了很多市場機(jī)會(huì)，同時(shí)這些業(yè)務(wù)在市場成熟的時(shí)候也很可能轉(zhuǎn)身入局，對外提供服務(wù)，像當(dāng)年釘釘與飛書的歷程一樣，屆時(shí)創(chuàng)業(yè)公司的空間也會(huì)進(jìn)一步被碾壓。

尋找出路：有人找獨(dú)特的市場機(jī)會(huì)

有人認(rèn)為還是要硬碰硬

劉罡是國內(nèi)最早關(guān)注AI+行業(yè)方向的風(fēng)險(xiǎn)投資人之一，依循阿爾法公社的“投人不投賽道”的邏輯，作為合伙人的他很早走訪到幾家很有潛力的AI編程團(tuán)隊(duì)，包括其中一家編程方向的項(xiàng)目，團(tuán)隊(duì)資質(zhì)良好，有不錯(cuò)的產(chǎn)品，項(xiàng)目針對B端企業(yè)和開發(fā)者，但付費(fèi)很成問題，他們曾找到少數(shù)大B客戶做私有化部署，但總體“說白了收不上錢”，勉強(qiáng)維持但無法實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展。

這一團(tuán)隊(duì)于2023年下半年陷入困局，今年伊始，他們堅(jiān)決轉(zhuǎn)型進(jìn)入全新領(lǐng)域，開始有了一些不錯(cuò)的營收和業(yè)務(wù)增量。

北京大學(xué)長聘教授李戈耶是國內(nèi)這一賽道最早的闖關(guān)人。兩年前他創(chuàng)立了aiXcoder，早于ChatGPT問世之前，李戈用比較傳統(tǒng)的編程方法孵化這一項(xiàng)目，在IDE（集成開發(fā)環(huán)境）里做插件，做代碼補(bǔ)齊，有些類似經(jīng)典的知識(shí)圖譜。

2023年起，aiXcoder調(diào)轉(zhuǎn)船頭擁抱大模型，做大B端和2G端生意，接連獲得了幾家銀行和國企商單，年中預(yù)測今年會(huì)有6000萬左右的營收，和近10億人民幣左右的市面估值。還有高瓴、清流資本和一家汽車產(chǎn)業(yè)鏈基金的加注。

“這是中國特有的機(jī)會(huì)，國內(nèi)有很多大型公司，自己有比較大的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，它們需要AI編程的輔助，但又不可能用GitHub Copilot 或者Cursor這樣需要連接云端大模型的產(chǎn)品。“胡一川認(rèn)為。

當(dāng)下國內(nèi)絕大部分頭部銀行、保險(xiǎn)公司、和金融行業(yè)里的大型企業(yè)，都擁有異常龐大的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，小則幾千，大則上萬，他們的共性是希望運(yùn)用先進(jìn)的AI工具和技術(shù)，但不太可能使用互聯(lián)網(wǎng)上的編程工具，出于安全考慮，必須使用一款能在環(huán)境里做本地化部署的AI編程整工具。

這不僅是AI編程一個(gè)賽道的特性，還折射出整個(gè)大模型To B落地的新趨勢。胡一川認(rèn)為，目前很多客戶要的不僅僅是你的模型本身，或者AI編程軟件，要的是軟硬一體化的方案，“要這個(gè)東西做本地化部署，需要選擇什么樣的GPU，怎么在GPU上做訓(xùn)練和推理，怎么高效使用GPU，都需要廠商具備很專業(yè)的服務(wù)能力?！?/span>

總之，“AI coding這里面的角色從設(shè)計(jì)到開發(fā)到測試到發(fā)布都有，新的公司想繼續(xù)走這條路，競爭是非常激烈的，除非他找到了一個(gè)非常獨(dú)特的群體，或者非常垂直的領(lǐng)域，一些通用的產(chǎn)品解決不了的問題，它能夠解決，才可能會(huì)有機(jī)會(huì)?！焙淮ㄕf。

這的確是一種生存思路。最近原月之暗面視頻生成產(chǎn)品Noisee負(fù)責(zé)人明超平離職，他創(chuàng)業(yè)的項(xiàng)目也是一家AI編程公司，據(jù)硅星人了解，這家公司是走輕量級類似Websim的產(chǎn)品路線，瞄準(zhǔn)游戲等場景，（Websim是款僅通過文字描述就可以生成網(wǎng)站的網(wǎng)站，可以生成小游戲和一段音樂，由OpenAI、Anthropic等大模型驅(qū)動(dòng)，如Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o），暫時(shí)沒有自己的專屬模型，要走比Bolt還輕的產(chǎn)品付費(fèi)路線。

與此同時(shí)，還是有新的創(chuàng)業(yè)者“不信邪”，認(rèn)為最終的出路還是要與海外最強(qiáng)的產(chǎn)品“硬碰硬”，在能力和模式上通過創(chuàng)新來獲取自己的機(jī)會(huì)。

AIGCode的宿文是其中一員。他表示，一些AI編程國內(nèi)企業(yè)做的大量工作是代碼測試和代碼修復(fù)，這都只是進(jìn)入到了編程賽道，但不算真正在做深度代碼生成。

“這個(gè)真正的工作像吃肉，需要放棄邊角料”。

他此前在華創(chuàng)資本做投資人。2021年3月離開華創(chuàng)之后，保留了投資合伙人的身份，但幾乎是全職投入了創(chuàng)業(yè)模式，最終他在今年1月創(chuàng)立AI編程公司AIGCode，獲得了兩輪融資。

AIGCode的產(chǎn)品是一個(gè)端到端的Autopilot工具，有自己“pre-train from scratch”的通用模型，想對標(biāo)poolside、magic，做大模型時(shí)代的產(chǎn)品發(fā)動(dòng)機(jī)。

宿文告訴硅星人，他把端到端做代碼生成定為自己20多人團(tuán)隊(duì)的工作方向?！?0多人搞不定的事兒，200個(gè)人也搞不定，這個(gè)賽道的技術(shù)人才是非常有限的，有幾個(gè)人做過預(yù)訓(xùn)練又有多少人做過先進(jìn)且創(chuàng)新的軟件架構(gòu)呢？”20人的規(guī)模與他對標(biāo)的競爭對手，美國AI編程初創(chuàng)Magic的體量相當(dāng)。

從模型和軟件架構(gòu)上去做代碼生成，做端到端完成任務(wù)的編程工具，并訓(xùn)出自己的模型，與應(yīng)用垂直結(jié)合，最終接管APP工廠里的多個(gè)職能，這種端到端完成任務(wù)的編程方式，是宿文眼中在編程領(lǐng)域能脫穎而出的唯一方法。在鏈路管線上分工明確的硅谷，端到端沒有必要，但在中國的開發(fā)與B端環(huán)境里，端到端可能是更符合市場需求的模式。

“只有端到端的代碼生成或者片段化的代碼補(bǔ)齊叫做AI編程”。

但這也要求你真的可以做得比硅谷新貴們流程全，做得水平比他們還好。這顯然并不容易，和其他同行一樣，市場和投資人給他的時(shí)間窗口也是有限的。一切都需要加速進(jìn)行。

宿文表示，自己的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)把很多先驗(yàn)性東西跑完，目前處于往產(chǎn)品上補(bǔ)全功能覆蓋度的階段，并于最近開啟了產(chǎn)品內(nèi)測。

“付費(fèi)點(diǎn)沒到之前，最好的辦法是先讓用戶起來，讓產(chǎn)品出來，這個(gè)賽道就像南北坡爬山，Copilot已經(jīng)從北坡先爬到了大本營，我們在南坡還不一樣，但大家最終都能登頂。“宿文說。

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