出路在哪里。
2024年夏天，經歷了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。
面對強大的GitHub Copilot，Cursor帶來的交互方式的變化、使用體感上的創新、對整個程序文件全局補全代碼的能力、雖由OpenAI孵化但基座模型棄GPT4而選Claude的決策、快速拿下3000名各領域客戶的成績、以及早在8月就達到的4億美元估值，都讓它成為科技圈熱議的焦點。
Cursor甚至都不是硅谷第一個走紅的AI編程產品，更不是最后一個。
今年3月，“AI程序員”Devin引發行業廣泛關注，僅5個月后，另一家名為Cosine的AI初創宣稱，他們全新推出的AI程序員Genie測試表現遠超Devin，8月，集成了AI的強化型代碼編輯器Cursor迅速成為頂流，作為VS Code的衍生版本，它在繼承VS Code優勢的基礎上，全面融入AI功能，極大簡化了軟件開發工作流和編程過程，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，不僅能設計代碼的整體結構，還能夠對代碼作出全局修改，甚至超出了Cursor的能力邊界。
據報道，這些公司的總融資額早已超過了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編程初創中，已有7家成長為獨角獸。然而，與很多領域的“追逐”不同，在AI編程公司席卷硅谷的同時，國內卻基本上沒有聽到過AI編程初創公司的大消息。
一位前沿科技領域主流VC的投資人告訴硅星人，其實國內去年一下子也冒出了多家AI編程公司，他們當時梳理完曾經有十四五家。
“那些創業團隊都在編程賽道上想各樣東西，比如代碼搜索，比如面對論文進行編程，比如做代碼注釋，或者代碼修復，還有一部分在做純代碼生成，完全對標Cursor。”他稱。
“但問題是，水平差了很多。”他形容，總體而言這些團隊做得代碼生成，程度不深。
硅星人了解到，去年奇績創壇投了六家AI編程領域的初創，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隊，今年大部分已經退場。
對標Cursor，現實骨感
“水平差了很多”的問題，其實是個AI行業常見的問題。在基礎模型上，在Chat類的AI應用上，其實都存在中國公司追趕美國對手的現狀，但事實上這些賽道還是有融資發生，投資人也能在市場邏輯上自洽。
但AI編程有一個很大不同，就是——面向開發者的AI編程產品沒有國界。這與那些面向企業的知識庫問答助手等產品都并不一樣，因為語言、生態等方面的差別，中國和美國差異很大。據硅星人了解，面向企業的知識庫問答助手，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。
“美國先做出了好產品，國內開發者都會去用，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，就成了第一個問題。達不到Cursor、Bolt、Magic等新貴的身位，這個硬標準如果不能啟及，在許多中國投資人眼里，再好的團隊也不能吸引到投資。
有AI應用團隊聯合創始人表示，海外市場目前很多類似Cursor的明星產品跑出，本質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的編程產品非常buy in。客觀而言，在模型層面，國內似乎不缺乏比肩GPT4的模型，然而問題似乎不在這里。因為哪怕是同樣基于海外模型，目前很多應用的產品完成度和能力都依然欠缺。
于是，當國內投資人看AI編程賽道的一個共同邏輯是對標Cursor時，就自然下不了手。上文提到的AI應用創業者表示，他經歷過幾十次非常類似的交談，但發現投資人們最終認為，“這個標準國內產品是達不到的”。
“現階段在海外能解決這種IDE生態問題的中國團隊尚且看不到。”AIGCode CEO宿文表示。IDE指的是集成開發環境，指用于提供程序開發環境的應用程序，包括代碼編輯器、編譯器、調試器和圖形用戶界面等工具，如微軟VS系列問題。他認為，目前中國公司們哪怕想在海外實現Cursor這樣的“插件邏輯”，也是遙遙無期。
當在技術本身落后時，中國投資人過往的一個常見邏輯是，我們有更大的市場和應用場景，商業化上可以快速跑起來，進而帶來應用上的彎道超車機會。然而在AI編程上，商業化的環境也沒有比海外好到哪去。
“投它（AI編程）就是因為其賺錢。”常駐硅谷的Amino Capital合伙人徐霄羽表示，AI編程火爆于硅谷，背后原因是PLG（產品驅動增長）SaaS模式在整個海外是成立的。徐霄羽發現，她們機構最近3年投資的初創公司，發現并找到PMF的生成式AI公司，比沒有生成式AI驅動的公司能節省一半時間達到1000萬美金ARR（年度經常性收入），這雖然不能幫助這些公司日后成為谷歌，但足夠發展成一個小獨角獸體量，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。
但事實上，哪怕在硅谷當紅編程工具如Github Copilot、Cursor和Bolt，在現實中的產品狀態也沒有達到強付費點。構建自有編程模型的另一家新貴Magic，甚至都沒有發布正式可用產品，他們仍解決存量場景下的存量程序員需求。
國內的付費道路更在最早期。
國內2B SaaS生態因利潤率低不賺錢，因復雜環境成因不起勢已是老生常談，就連李開復日前都說“現在還沒有SaaS訂閱的妄念”。而且，AI編程很重要的目標群體是互聯網公司的程序員們，但大廠傾向于團隊自己做生產工具。公開信息顯示，阿里云、字節跳動、華為、百度內部都有成熟的AI編程業務，這些業務服務于內部，讓外部的創業公司少了很多市場機會，同時這些業務在市場成熟的時候也很可能轉身入局，對外提供服務，像當年釘釘與飛書的歷程一樣，屆時創業公司的空間也會進一步被碾壓。
尋找出路：有人找獨特的市場機會，有人認為還是要硬碰硬
劉罡是國內最早關注AI+行業方向的風險投資人之一，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編程團隊，包括其中一家編程方向的項目，團隊資質良好，有不錯的產品，項目針對B端企業和開發者，但付費很成問題，他們曾找到少數大B客戶做私有化部署，但總體“說白了收不上錢”，勉強維持但無法實現快速發展。
這一團隊于2023年下半年陷入困局，今年伊始，他們堅決轉型進入全新領域，開始有了一些不錯的營收和業務增量。
北京大學長聘教授李戈耶是國內這一賽道最早的闖關人。兩年前他創立了aiXcoder，早于ChatGPT問世之前，李戈用比較傳統的編程方法孵化這一項目，在IDE（集成開發環境）里做插件，做代碼補齊，有些類似經典的知識圖譜。
2023年起，aiXcoder調轉船頭擁抱大模型，做大B端和2G端生意，接連獲得了幾家銀行和國企商單，年中預測今年會有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業鏈基金的加注。
“這是中國特有的機會，國內有很多大型公司，自己有比較大的開發團隊，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品。“胡一川認為。
當下國內絕大部分頭部銀行、保險公司、和金融行業里的大型企業，都擁有異常龐大的開發團隊，小則幾千，大則上萬，他們的共性是希望運用先進的AI工具和技術，但不太可能使用互聯網上的編程工具，出于安全考慮，必須使用一款能在環境里做本地化部署的AI編程整工具。
這不僅是AI編程一個賽道的特性，還折射出整個大模型To B落地的新趨勢。胡一川認為，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，“要這個東西做本地化部署，需要選擇什么樣的GPU，怎么在GPU上做訓練和推理，怎么高效使用GPU，都需要廠商具備很專業的服務能力。”
總之，“AI coding這里面的角色從設計到開發到測試到發布都有，新的公司想繼續走這條路，競爭是非常激烈的，除非他找到了一個非常獨特的群體，或者非常垂直的領域，一些通用的產品解決不了的問題，它能夠解決，才可能會有機會。”胡一川說。
這的確是一種生存思路。最近原月之暗面視頻生成產品Noisee負責人明超平離職，他創業的項目也是一家AI編程公司，據硅星人了解，這家公司是走輕量級類似Websim的產品路線，瞄準游戲等場景，（Websim是款僅通過文字描述就可以生成網站的網站，可以生成小游戲和一段音樂，由OpenAI、Anthropic等大模型驅動，如Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o），暫時沒有自己的專屬模型，要走比Bolt還輕的產品付費路線。
與此同時，還是有新的創業者“不信邪”，認為最終的出路還是要與海外最強的產品“硬碰硬”，在能力和模式上通過創新來獲取自己的機會。
AIGCode的宿文是其中一員。他表示，一些AI編程國內企業做的大量工作是代碼測試和代碼修復，這都只是進入到了編程賽道，但不算真正在做深度代碼生成。
“這個真正的工作像吃肉，需要放棄邊角料”。
他此前在華創資本做投資人。2021年3月離開華創之后，保留了投資合伙人的身份，但幾乎是全職投入了創業模式，最終他在今年1月創立AI編程公司AIGCode，獲得了兩輪融資
AIGCode的產品是一個端到端的Autopilot工具，有自己“pre-train from scratch”的通用模型，想對標poolside、magic，做大模型時代的產品發動機。
宿文告訴硅星人，他把端到端做代碼生成定為自己20多人團隊的工作方向。“20多人搞不定的事兒，200個人也搞不定，這個賽道的技術人才是非常有限的，有幾個人做過預訓練又有多少人做過先進且創新的軟件架構呢？”20人的規模與他對標的競爭對手，美國AI編程初創Magic的體量相當。
從模型和軟件架構上去做代碼生成，做端到端完成任務的編程工具，并訓出自己的模型，與應用垂直結合，最終接管APP工廠里的多個職能，這種端到端完成任務的編程方式，是宿文眼中在編程領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，但在中國的開發與B端環境里，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間窗口也是有限的。一切都需要加速進行。
宿文表示，自己的團隊已經把很多先驗性東西跑完，目前處于往產品上補全功能覆蓋度的階段，并于最近開啟了產品內測。
“付費點沒到之前，最好的辦法是先讓用戶起來，讓產品出來，這個賽道就像南北坡爬山，Copilot已經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。
本文來源：36氪
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