为什么大厂都在卷AI IDE？

去年11月份，知名VC机构Menlo Ventures发布了一份企业AI应用现状报告。

报告中提到，目前在企业AI使用场景中，使用比例最高的五个场景分别是：代码生成、聊天机器人、搜索、数据转换、会议纪要。

特别是代码生成部分，占比远高于其他几项。目前无论是大厂还是独角兽创业公司，都把资源聚焦于AI代码生成这一领域。

目前国内外使用占比和知名度较高的几个AI IDE产品如下：

一、国外AI IDE产品

1、微软Copilot：23年2月发布(IDE插件)。

官网：http://copilot.microsoft.com/(国内访问micr.top)

2、Cursor：23年11月发布，目前估值99亿美金。

官网：https://cursor.com/cn

3、Devin：24年10月发布。

官网：https://devin.ai/

4、Bolt.new：24年10月发布，AI+Web(云端部署，开发全流程整合到浏览器，无需本地配置)在线编码平台。

官网：https://bolt.new/

5、Lovable：24年11月发布，AI全栈应用生成器，自然语言生成代码，目前估值18亿美金。

官网：https://lovable.ai/

6、亚马逊Kiro：25年7月发布。

官网：https://kiroide.space/zh/

二、国内AI IDE产品

1、字节Trae：25年1月发布。

官网：https://www.trae.ai/

2、百度Comate：25年6月发布。

官网：https://comate.baidu.com/zh

3、阿里通义灵码：24年上半年发布(IDE插件)。

官网：https://lingma.aliyun.com/lingma

4、腾讯CodeBuddy：25年4月发布(IDE插件)，目前已开放使用。

官网：https://www.codebuddy.ai/

总结一下上述十一款AI IDE的特点，你会发现它们基本具备如下几个特性：

快捷部署：从安装到部署使用，方便快捷，甚至可以一键发布上线。
多模型支持：内置支持多种大模型，如Claude、GPT、Gemini、DeepSeek。
全流程支持：从需求设计到编码，基本都能在同一个页面搞定，无需频繁切换。
自然语言编程：无论是人+AI协作编码，或者通过自然语言直接生成代码，都有较好的支持。
多端适配协作：支持多端适配(Web、移动端、桌面端)，也支持多人实时协作、版本控制等功能。

问题来了，AI火爆了三年，为什么最后大厂都把目光集中到了AI IDE领域？个人认为原因有如下几点：

1、大模型作为底层基础技术设施，短期内能力已经到了瓶颈，在突破式的能力创新(性能大幅度提高，成本指数级下降，AGI能力雏形)出现前，很难作为竞争亮点。

2、历数前几次技术革命，基本都是先出现新技术，然后新技术开始孵化新工具，再到新工具替换淘汰旧工具，最后才能全产业级别的带来经济增长，并对社会各方面带来新的影响。

3、当大模型能力出现短期瓶颈，那接下来就是用新技术(大模型)孵化新工具。

要到达第三阶段(新工具替换淘汰旧工具)，首先要有生产创造工具，而AI IDE则是应用场景最具体，特性和AI最匹配的生产创造工具(标准化场景，规则流程逻辑都很清晰)。

4、当AI IDE在一线工程师手中逐渐开始创造正向收益，资本才有更多的耐心和投入到业务应用场景(编码是业务生产场景，应用场景在用户端)。

这个过程中还可以进一步迭代和优化大模型，探索更多和编码关联的场景(比如设计图稿、思维图流程图)。与此同时，AI IDE降低了编码门槛，能让更多人使用起来，这样又会促进AI IDE的生态进一步繁荣，直至闭环。

5、当基础技术设施完善，大模型之上的生产创造工具生态进一步完善后，AI应用工具(各种用户端业务场景)才会大规模涌现，AI应用才会真正在各个领域具备超级有用的特性(能用、有用、好用，分别对应功能、性能、容错)。

6、到了最后，才可能出现超级AI应用，这个阶段类似18年后的移动互联网时代。