前言：
近兩年，ChatGPT、Midjourney等AI工具的出現，AI編程產品的基座也將進一步優化。目前，海外已涌現多款AI編程應用跑通商業閉環，國產AI編程應用初顯崢嶸，行業正在迎來“百模大戰”。而隨著AI編程工具快速進化，部分科技公司放緩程序員招聘進程。不過，以當前的AI技術來說，AI編程有三大難關要過，產品仍有優化空間。
1、大模型進入推理時代，AI編程產品的基座也將進一步優化
編寫代碼、理解代碼及互聯網搜索、調試、寫注釋、測試等工作是軟件開發者的最高頻、最耗時的工作需求，隨著生成式AI底層能力提升，開發者普遍開始借助AI解決項目問題。AI代碼生成工具可賦能軟件開發的全生命周期，幫助程序員提高工作效率、減少錯誤、優化代碼質量，并加速軟件的交付和迭代。
根據觀研報告網發布的《中國AI編程行業現狀深度研究與發展趨勢分析報告（2025-2032年）》顯示，近兩年，ChatGPT、Midjourney等AI工具的出現，AI代碼工具也隨之出現。根據2024年9月，OpenAI發布o1-preview與o1-mini，大模型技術發展進入預訓練放緩而后訓練加速的階段，模型廠商更重視思維鏈（CoT）的延長、強化學習算法的創新、以及通過算法優化降低推理成本。例如，2025年1月20日發布的DeepSeek R1-Zero，是首個通過純強化學習（RL）訓練且無需任何監督微調（SFT）數據的模型，該模型根據環境反饋的獎勵信號來調整自身策略，探索如何更好地完成任務，驗證了強化學習Scaling在模型訓練中的潛力。
基礎大模型廠商陸續推出“推理模型”版本
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發布時間 |
公司名稱 |
模型名稱 |
總結 |
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2024/9/13 |
OpenAI |
o1-preview/ o1-mini |
o1-preview在物理、化學和生物學方面具有挑戰性的基準任務上的表現超過人類博士生水平；o1-mini價格比o1-preview便宜80%，在成本方面有較大優勢。 |
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2024/10/22 |
Anthropic |
Claude -3.5- sonnet更新版 |
編碼能力大幅提升，新的“computercontrol”功能，使Claude能夠像人類一樣與計算機進行交互：查看屏幕、控制光標、單擊和打字。 |
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2024/12/6 |
OpenAI |
o1正式版 |
o1正式版，比o1-preview更擅長編碼、數學和寫作，新增多模態功能，o1現在支持圖片上傳，允許它將推理應用于視覺，以獲得更詳細、更有用的回復更智能。 |
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2024/12/11 |
谷歌 |
Gemini2.0 Flash Thinking |
基于Gemini2.0Flash模型，在處理復雜問題時，能夠模仿人類逐步推理的過程，在多模態理解、推理和編碼方面表現出色，可解決編程、數學、物理等領域的復雜問題。在code和math能力方面比Gemini1.5pro有所提升。 |
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2025/1/15 |
科大訊飛 |
訊飛星火深度推理模型X1 |
星火X1成為國內唯一采用全國產算力平臺、率先落地到真實應用場景的深度推理模型，并在教育、醫療等領域展現出優勢。 |
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2025/1/20 |
月之暗面 |
Kimi1.5 |
short-CoT模式下，Kimik1.5的數學、代碼、視覺多模態和通用能力，大幅超越了全球范圍內短思考SOTA模型GPT-4o和Claude3.5Sonnet的水平，領先達到550%；而在long-CoT模式下，Kimik1.5的數學、代碼、多模態推理能力，也達到長思考SOTA模型OpenAIo1正式版的水平。 |
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2025/1/20 |
深度求索 |
Deep SeekR1 |
在問題解決能力上與OpenAI的o1模型相當，但成本顯著更低。 |
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2025/1/29 |
阿里巴巴 |
Qwen2.5-Max |
Qwen2.5-Max在11項基準測試中優于DeepSeekV3和Meta的Llama3.1。 |
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2025/2/1 |
OpenAI |
o3mini |
o3-mini比o1-mini響應速度提升24%，答案準確性也有所提高 |
資料來源：觀研天下整理
推理性能的提升，也帶來模型的數學、編碼、邏輯能力提升，AI編程產品的基座也將進一步優化。尤其是最近，美國AI獨角獸公司Anthropic發布新升級的大模型Claude4系列，包含Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，特點是編程時長和理解能力突出，尤其是Claude Opus 4能持續編寫代碼7小時，被稱為“全球不用手動修改”便能生成高質量代碼的大模型。
2、AI編程行業正在迎來“百模大戰”
當前，市面上活躍的AI編程工具已是“百花齊放”。例如，海外已涌現多款AI編程應用跑通商業閉環，獲得明星資本和科技巨頭客戶認可，充分驗證AI編程市場潛力，包括Copilot、Agent2種形態，其中Copilot代表如GitHub Copilot、Cursor等，能夠實現代碼補齊優化等功能，收費數十美元/月，Agent以CognitionDevin為代表，可獨立完成代碼開發等復雜任務，收費500美元/月。在國內市場，國產AI編程應用初顯崢嶸，如2024年6月，字節跳動發布基于豆包大模型打造的智能開發工具-豆包MarsCode，在國內免費開放。
國內外知名AI編程工具
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產品 |
所屬公司 |
期末聲量值 |
3月MAU(萬) |
存在形式 |
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Kimi-AI編程助手 |
月之暗面 |
77993 |
3475.25 |
WEB+APP |
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Cursor |
Anysphere |
22316 |
1243.7 |
IDE插件+WEB端 |
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Trae |
字節 |
5390 |
307.04 |
IDE插件 |
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Kite |
Kite |
4915 |
/ |
IDE插件 |
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GitHub Copilot |
微軟 |
3094 |
/ |
IDE插件 |
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通義靈碼 |
阿里 |
2087 |
33.44 |
云服務平臺+IDE插件+開源模型與企業級部署 |
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Windsurf |
Windsurf |
1238 |
61.12 |
IDE插件 |
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文心快碼 |
百度 |
1187 |
28.41 |
Code插件 |
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CodeGeeX |
智譜AI |
856 |
/ |
WEB |
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Code Whisperer |
亞馬遜 |
230 |
/ |
IDE插件 |
資料來源：觀研天下整理
面對諸多AI編程工具，企業該如何選擇呢？可以從技術和功能兩大維度衡量：一是，AI編程工具的技術依賴于背后的大模型能力。根據業內人士表示，AI編程的底層技術原理是大語言模型+代碼特定的訓練優化，國內比較適配AI編程的大模型有DeepSeek和Qwen系列，國外為Claude、Gemini、GPT4，目前Claude系列模型因其代碼理解與長文本處理能力被認為最適配AI編程。
二是，處理復雜開發流程的能力，比如能否理解多個代碼文件、修復bug、生成前端界面、根據UI圖片識別生成代碼，以及能否自主調用工具、操作系統命令等方面的能力，如果能自動處理的流程越多、越流暢，這說明該AI編程工具水平越強。
3、AI編程工具快速進化，部分科技公司放緩程序員招聘進程
而對于程序員來說，AI編程工具快速進化，讓其感受到就業危機。例如，自2024年下半年以來，海外科技廠商陸續發布裁員或減緩招聘的公告，尤其針對初、中級程序員進行了優化。而在2025年5月13日，微軟宣布在全球進行一場牽涉6000名員工的大裁員，眾多崗位中，程序員首當其沖。有報道，微軟華盛頓州被裁的2000人中有41%左右與軟件工程類崗位相關，其中不乏像TypeScript編譯器核心開發者Ron Buckton這樣的資深工程師。
2025年各大科技公司放緩程序員招聘進程
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時間 |
公司 |
新聞內容 |
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2024年8月24日 |
IBM |
IBM中國研發部門程序員被裁，或轉向自動化和人工智能驅動 |
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2024年12月18日 |
Salesforce |
2025年Salesforce將不再招聘軟件工程師，因為2024年通過Agentforce和用于工程團隊的其他AI技術將生產力提高了30%以上 |
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2025年1月15日 |
Meta |
Meta計劃裁員約5%績效較低員工，扎克伯格表示AI或將取代中級碼農職位，最終可能會將其應用程序的所有編程工作外包給AI |
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2025年1月8日 |
微軟 |
微軟將“很快”在公司范圍內裁員，重點關注包括安全部門在內的各個崗位上表現不佳的員工 |
資料來源：觀研天下整理
4、AI編程有三大難關要過，產品仍有優化空間
不過，以當前的AI技術來說，AI編程更像是一位高效的助手，而不是程序員的完全替代者。如果想要完全取代程序員，AI編程至少還有三關要過：
AI編程行業面臨的困境
資料來源：觀研天下整理
此外，AI編程產品仍有優化空間，主要體現在“技術+產品”方面。例如，技術方面，AI編程需要沿著強化學習Scaling的方向繼續前進，進一步優化訓練數據和算法，提高代碼的準確性和可靠性；產品方面，面對垂直領域與復雜業務流程，AI編程工具需要更多結合行業與工作流know-how。
AI編程的優勢與局限性
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功能分類 |
描述 |
應用場景 |
優點 |
缺點 |
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代碼補全 |
生成代碼片段或建議，幫助完成當前編寫的代碼行 |
編寫代碼時自動補全函數調用、變量聲明 |
提高編碼速度，減少打字量 |
生成不完全符合上下文的代碼 |
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代碼生成 |
根據描述或模型輸入生成完整的代碼片段或函數 |
根據業務邏輯描述生成特定功能的代碼 |
加快開發流程，減少手動編寫復雜代碼的需求 |
生成的代碼可能需要調整以滿足特定需求 |
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代碼重構 |
自動識別代碼中的改進點并提出重構建議 |
優化現有代碼庫，提高代碼質量 |
提升代碼可維護性和性能 |
重構建議可能不完全準確，需要人工審核 |
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測試用例生成 |
生成測試用例和測試腳本 |
自動化測試，確保代碼質量 |
減少測試用例編寫工作，提高測試覆蓋率 |
生成的測試用例可能需要根據實際情況調整 |
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代碼審查輔助 |
分析代碼并提供改進建議 |
代碼審查階段，提高代碼質量 |
幫助發現潛在問題，促進團隊遵循最佳實踐 |
可能產生誤報，需要開發者判斷 |
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代碼搜索與導航 |
根據自然語言查詢提供代碼定位和搜索結果 |
快速定位和理解大型代碼庫中的特定部分 |
提高代碼理解和導航效率 |
搜索結果的準確性可能受限于索引和算法 |
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交互式編程 |
通過自然語言與AI進行對話，獲取編程幫助 |
解決編程問題，學習新技術 |
提供即時的編程指導和解決方案 |
可能無法理解復雜的編程問題或上下文 |
資料來源：觀研天下整理（WYD）
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