2025年AI应用商业化系列专题报告：AI编程，国内拐点将至，互联网大厂布局梳理

AI编程是商业化落地最快的AI应用赛道之一

海外AI编程渗透率50%-60%，是当前商业化落地最快的应用场景之一

无论是C端还是B端，AI编程都是渗透率最高的场景。C端方面，据Menlo Venture在25年4月对5031 位美国成年人的调查，47%的受访者已在日常编程中采用AI，渗透率在所有场景中仅次于写作（51% ）。B端方面，据a16z在25年5月的调查，超60%的企业在编程中使用AI，是占比最高的场景。

除了Cursor以外，还有7款AI编程产品的ARR已然起量

不止是Cursor，超7款产品ARR超5000万美元，部分年内实现数倍增长。从22年6月Github Copilot上线至今，已有多款AI编程产品实现收入放量，其中Cursor成为全球范围内ARR最快达5 亿美元的产品；Github Copilot ARR达4亿美元，一年内增长4倍。此外Vercel、Windsurf、 Replit和Lovable的ARR也超1亿美元，其中Replit的ARR在6个月内实现10倍增长。

市场规模测算：短期42亿美元市场空间，中长期600-1000亿美元市场空间

我们测算短期全球AI编程市场规模42亿美元。核心假设包括： 全球软件开发者数量：由于Cursor、GitHub Copilot等头部产品主要用于代码补全、修改和代码片 段生成，对用户的代码能力要求较高，因此短期内AI编程产品的用户还是以专业的软件开发者为主 。根据全球头部软件开发公司JetBrains的统计，2024年全球软件开发者数量1960万。 AI渗透率：据Jellyfish在25年5月的调查，有90%的工程团队已在工作流程中集成并使用AI编码工具 。 订阅价格：参考Cursor等主流AI编程产品的订阅价格。

我们测算中长期全球AI编程市场规模648-1056 亿美元。相较于短期市场规模，中长期增量在 于用户规模的提升。随着底层模型能力提升， Lovable、Replit等低代码AI编程工具可以基于 自然语言需求，直接生成完整的应用，用户无 需再对代码进行编辑。因此AI编程的用户从专 业软件开发者拓宽至所有产品开发者，GitHub 预计2030年之前这类人达10亿人规模。

AI编程如何落地：原生AI编程应用和B端本地化部署

从Anthropic的收入结构，看AI编程的落地形态。据Information，截至25年7月Anthropic的ARR达 50亿美元，其中API收入达31亿美元，占比62%，其余为Claude的C端会员订阅占比23%、AI原生编程 工具Claude Code收入占比8%以及来自合作伙伴的收入占比18%（Databricks等，共同开发应用）。

由此可见AI编程有两种落地形式。1）AI编程应用：第三方开发的AI编程产品。目前头部产品 Cursor和Github Copilot通过API调用的方式，贡献Anthropic年化收入合计14亿美元，占API收入的 45%，Anthropic整体收入的28%。2）本地化部署：企业内部自行部署AI编程工具，调用内外部大模 型提供技术支持。如Anthropic的其余API客户包括Snowflake、路透社、Canva等各行各业的企业， 通常接入Claude模型用于编程、推理、文件搜索与知识库管理等场景。

AI编程如何落地：AI编程应用根据产品定位分成四大类

根据使用门槛和自动化程度的不同，AI编程可以分为四大类。头部的Cursor、Claude Code、Github Copilot等均与用户的实际编程场景深度融合，输出的结果也是代码为主（不是完整的App/网页）， 用户主要是本来就熟悉编程的程序员，例如Github Copilot主要用于代码补全，Devin可以独立完成 代码检查、修改与测试，自动化程度更高。而Lovable等产品则基于自然语言、无代码地生成完整的 应用产品，主要面向代码能力较弱的开发者。

AI编程如何落地：AI编程应用从使用次数付费转向使用量付费

AI编程产品的商业模式转变，实际费用与任务复杂度高度相关。AI编程产品普遍采取订阅付费， 但并非无限量使用，用户消耗完会员内的积分后就需要另外购买积分。此前在各个产品的商业化方 案里，完成每次任务所消耗的积分是固定的，但今年4月以来，主流产品均转变为按照实际的工作 量结算积分，任务复杂度越高、消耗的大模型Token量越多，该任务消耗的积分就会越多。

Cursor：24年完成基础的产品优化，25年实现用户与收入放量

AI编程龙头Cursor已成为全球范围内最快实现5亿美元ARR的产品，其发展历程主要分为三阶段： 2022年：产品预研。四位创始人都是GitHub Copilot的早期用户，一年后他们发现Copilot几乎没有 大的性能优化，决定研发一款新的AI编程工具。2022年创立了Cursor的母公司Anysphere。 2023-2024年：产品发布与迭代。2023年Cursor发布，作为首批集成GPT-4的产品之一，发布之初 就获得较高关注度。后来陆续更新自动预测、多行编辑、跨文件编辑等功能，取代逐行修改代码等 繁琐工作。24年8月Claude取代GPT，成为默认调用的模型。 2025年：用户与收入放量。1月官宣1亿美元ARR，后续高频接入DS、Claud等新模型以及产品高频 迭代，付费用户快速增加，6月时已实现5亿美元ARR，较年初增长400%。

Lovable：高频更新ARR数据，超越Cursor成为全球最快实现1亿美元ARR的公司

Lovable发布8个月内实现1亿美元ARR，目前已成为估值18亿美元的欧洲AI新星。Lovable于2023 年底在瑞典成立，24年11月产品上线并开启付费，免费用户每日AI交互额度5次，订阅用户25/50美 元/月，与其他AI编程产品类似。公司通过官网和X账号密集官宣ARR进展，今年1月、2月、4月、5月 和7月分别实现1000、1700、4000、5000和7000万美元ARR。7月底公司最新公布拥有230万用户和18 万付费客户，实现1亿美元ARR，超越Cursor成为全球最快实现1亿美元ARR的公司。

国产AI编程逐步起量

国内互联网大厂的AI布局，拓展至编程领域

23年以来国内互联网大厂的AI布局方向多、进展快，紧跟海外最新技术和商业化进展。作为国内 算力、人才、数据和用户储备最丰富的AI公司，字节、阿里和腾讯此前已经在基座大模型、视频模 型、推理模型和AI助手、通用Agent等不同细分赛道进行布局和差异化竞争，近期他们的布局方向 转向AI编程，一方面发布Qwen3-Coder等专注于编程场景的模型，另一方面加速优化自己的AI编 程应用。

互联网大厂AI编程布局：国产模型开始重视编程能力，阿里通义能力领先

模型侧：阿里Qwen3-Coder编程能力领先，豆 包和混元加速追赶。7月阿里在国内头部模型厂 商中，率先发布针对编程垂类场景的模型Qwen3 Coder，其编程能力接近海外头部模型Claude Sonnet 4，排名全球开源模型第一。豆包和混元 虽然还没有发布专门的编程模型，但豆包1.6和 混元T1发布时，官方均强调它们在编程能力上有 显著进步。

互联网大厂AI编程布局：三大公司的AI编程应用各具优势

应用侧：目前字节、阿里和腾讯的AI编程应用已覆盖插件、IDE、命令行工具等多种产品形态。从 国内外用户规模最大、应用最广泛的IDE类产品来看，三大公司的产品各具优势。 阿里：双产品驱动。通义灵码底层接入阿里自研的Qwen3-coder，模型的能力强，B端应用较为广 泛，一汽集团、蔚来汽车、中华财险等超1万家企业已接入通义灵码。8月发布的Qoder底层接入海 外模型，核心功能与通义灵码类似，但主要面向全球个人用户。 字节：C端基因，Trae用户规模与商业化进程领先。Trae上线半年月活超百万，7月新版本已具备 Agent能力，可以自动获取参考信息、调用工具、交付完整应用。目前海外版基础定价10美元/月， 仅为Cursor的50%。 腾讯：CodeBuddy融入腾讯应用生态。CodeBuddy独家支持用文字完成微信小程序的快速搭建。 产品界面类似AI助手，主要用文字完成交互，使用门槛低，对非程序员用户较友好。

互联网大厂AI编程布局：内部广泛应用AI编程进行降本增效

互联网大厂内部广泛使用AI编程。AI编程较大程度地提高代码生成和修改的效率，让研发人员可以 更聚焦于产品本身的功能布局、用户需求匹配等价值含量更高的工作，从而使同样规模的团队有更 多更高质量的产出。据腾讯官方数据，内部使用AI代码助手的开发者，平均编码时间缩短超40%， 研发提效超16%。

互联网大厂AI编程布局：长期看，AI编程有望升级为用户个人Agent的开发工具

长期看，未来每位用户都可能自主开发一系列垂类小Agent，AI编程迭代为个人Agent的开发工具。 随着底层模型能力成熟和Agent协同生态的构建，未来每个用户有望拥有3大类Agent，包括用户自 主开发的Agent、第三方开发的Agent、企业为员工配备的Agent。而目前的AI编程产品则有望成为 用户的Agent开发工具，协助用户搭建Agent的同时，将支付、地图、娱乐等其他工具类应用与用户 的定制化Agent绑定。

阿里：AI编程布局覆盖模型、应用和云服务，B端和C端共同发力

阿里是国内少数全产业链深度布局AI编程的公司。 模型侧：通义自Qwen1.5开始推出编程垂类模型，24年4月率先发布CodeQwen1.5，24年9月发布 Qwen2.5-Coder，25年7月最新发布Qwen3-Coder，是公司首款MoE架构的编程垂类模型。 产品侧：覆盖插件、IDE、命令行工具等多种产品形态，核心为两款IDE产品通义灵码和Qoder。 相关工具：阿里云作为国内最大的公有云，既能为客户提供基础的训练和推理算力，也提供数据存 储、代码库、应用部署等配套工具，方便用户将开发好的应用托管在阿里云上运行。

阿里——编程模型：Qwen3-Coder性能处于全球第一梯队，开源模型第一

Qwen3-Coder的编程性能处于全球第一梯队，开源模型第一。Qwen3-Coder拥有多个尺寸，目前 最强大的版本为Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct，是一个480B参数激活35B参数的MoE模型， 在编程、浏览器操作和工具使用上均取得了开源模型的SOTA效果，编程性能比肩Claude 4 Sonnet。它在编程能力测试SWE-bench得分为69.6%，接近Claude 4 Sonnet的70.4%，全球开源 模型第一。

阿里——编程模型：从OpenRouter数据看Qwen3 Coder使用率快速提升

目前阿里还没有定期公布Qwen系列模型在阿里旗下官方平台的Token调用量，而且Qwen支持用户 本地化部署，因此整体调用量难以具体测算，但我们可以根据OpenRouter的数据推测变化趋势。 OpenRouter是全球头部的大模型集合平台，上线了Gemini、Qwen、Claude等主流模型，用户主 要为海外中小体量的AI应用。OpenRouter会定期披露该平台上各个模型的调用情况。

从Token调用量绝对值看：今年5月底到7月底Qwen系列模型的调用量相对平稳。自7月Qwen3 Coder上线以来，Qwen系列日均调用量增幅超900%，且目前Qwen3 Coder在Qwen调用量中占比 普遍超70%。

字节：Trae极具C端应用基因，用户规模与商业化进程领先

字节Trae是国内首个大规模应用且功能效果接近Cursor的AI编程应用。Trae采用基于VS Code的 原生IDE路线（类似Cursor），海外接入OpenAI和Anthropic的模型，国内接入豆包和DeepSeek。 目前海外版入门价10美元/月，仅为Cursor的50%，国内版免费使用。

Trae自年初上线以来高频迭代。Trae的前身是豆包推出的AI编程插件Marscode，在24年6月首次 推出。25年1月和3月Trae相继在海外和国内上线；5月率先在海外开启商业化；7月发布2.0版本， 可以智能获取参考信息（需求、代码、部署信息等），动态规划路径、调用工具。用户只需明确目 标，Trae 2.0便能实现从需求到交付的全流程闭环。

腾讯：CodeBuddy独家支持微信小程序开发，使用门槛低

腾讯CodeBuddy融入微信生态，对非专业程序员更友好。腾讯很早之前就发布了CodeBuddy的插件 版本，25年5月发布的3.0版本与微信小程序的开发工具打通，7月底首次推出IDE版本。目前产品免 费开放，国内版接入混元和R1，海外版接入Claude、GPT和Gemini模型。产品两大亮点：

亮点一：CodeBuddy支持在微信开发者工具 IDE 下的编码辅助。相关功能包括技术问答、Craft小程 序编码智能体、智能代码补全、单元测试、智能评审、代码修复等，其中Craft小程序编码智能体自主 完成多文件代码生成和改写，自动生成可执行的微信小程序应用。

亮点二：IDE工具以低代码实现完整应用的开发。与阿里和字节的编程应用相比，CodeBuddy的UI 界面更简洁清晰，没有过多的代码窗口，强调用户主要使用文字与产品进行交互。它的功能覆盖产 品——设计——研发部署全流程，且后端集成腾讯云旗下的Supabase和Tencent Cloud Base，为 新搭建的应用进行数据存储与应用部署。

报告节选：

编辑：火腿肠