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为什么 OpenAI、谷歌等大模型公司纷纷布局 AI Coding?各家编程实力现在如何?

作者:卡卷网发布时间:2025-05-07 22:51浏览数量:5次评论数量:0次

利益相关:Trae 开发者,主要从工程视角观察,对 LLM 的训练和算法细节了解不多,以下是一些抛砖引玉的观察:

目前来看,AI Coding 是这波 LLM 浪潮中最早验证 PMF(Product-Market Fit)的子方向之一。海外如 Cursor、Windsurf、Bolt.new、Lovable 等产品,不仅获得了大量融资,也赢得了不少开发者的欢迎及付费支持。


我理解背后有以下几点逻辑:

1. 模型角度:LLM 的本质是预测下一个 token,生成自然语言已经让我们惊艳,而代码作为一种更结构化、更严格的语言形式,本身就更适合这种预测机制。从生成准确性和实用性角度来看,用 LLM 写代码可能比写文章更靠谱。从模型训练的角度来说,代码数据具备更强的逻辑性和可验证性,训练过程中能更好地帮助模型学习推理能力,这对通用模型能力的增强也非常有价值。

2. 用户角度:AI Coding 的目标用户是开发者,而开发者是对效率提升最敏感、也最愿意尝试新工具的一群人,也有较强的付费意愿。就我个人而言,现在写代码的效率至少提升了 30%,尤其在我不熟悉或者懒得花时间打理的 side project 上,AI 工具能帮我从 0 到 1 快速搭起原型。

3. 产品角度:编程场景的闭环更容易实现,从编辑器到运行环境,再到测试、部署,AI 可以覆盖全链路,也让 AI 更有可能深度嵌入开发者的工作流。它天然适合“反馈驱动优化”,无论是测试通过率、代码运行结果,还是代码 review 意见,大模型都可以借助这些反馈持续提升准确性。而自然语言生成的评估标准更模糊,也更主观。


AI Coding 不只是技术演进的自然结果,也是由用户需求与使用场景推动的一个典型案例。

专业生产力工具的颠覆式创新,必然会全面重塑开发者的认知和开发方式,未来的 IDE 很有可能不再是当前 IDE 的 “以代码为中心” 形态,这很可能会发生在 3 年内。

目前 AI Coding 的演进到了第二个阶段:AI 辅助编程 → AI 结对编程(now) → AI 自主编程。

为什么 OpenAI、谷歌等大模型公司纷纷布局 AI Coding?各家编程实力现在如何?  第1张

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