AutoCoder.cc 可能是唯一一款不提供代碼的 AI Coding 產(chǎn)品。

作者丨梁丙鑒

編輯丨代聰飛

AI 科技評(píng)論獨(dú)家獲悉，AI Coding 創(chuàng)業(yè)公司 AIGCode 近日完成了由博華資本、力合資本分別領(lǐng)投的連續(xù)融資，力合金融以及多家產(chǎn)業(yè)方資本跟投。這家創(chuàng)立于 2024 年 1 月的公司，并未追隨 Copilot 類產(chǎn)品的浪潮，而是從 Day 1 起即決定直接做端到端的 Autopilot 產(chǎn)品。

AIGCode 創(chuàng)始人兼 CEO 宿文博士畢業(yè)于清華大學(xué)工程專業(yè)，連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，此前還曾在中國(guó)一線 VC 擔(dān)任 DeepTech 方向投資人。聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO 陳秋武曾在微軟、騰訊、百度等前沿互聯(lián)網(wǎng)公司任職 16 年，領(lǐng)導(dǎo) AI 方向團(tuán)隊(duì) 11 年，2018 年在微軟期間即參與過 GPT 模型落地項(xiàng)目。

AIGCode 主要從事 Vibe Coding 方向產(chǎn)品開發(fā)。今年 5 月，其首款 Autopilot 產(chǎn)品 AutoCoder.cc 在國(guó)內(nèi)開啟內(nèi)測(cè)，7 月上線全球公測(cè)。宿文介紹稱該產(chǎn)品核心數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，停留時(shí)長(zhǎng)明顯超過同類產(chǎn)品，或達(dá)到頭部產(chǎn)品的兩倍，跳出率不足 20％，且次日留存率遠(yuǎn)高于行業(yè)平均水平。

AI Coding 賽道產(chǎn)品迭出，競(jìng)爭(zhēng)者眾。AIGCode 的差異化定位，是越過被認(rèn)為對(duì)智能化水平要求更低的代碼補(bǔ)齊、任務(wù)自動(dòng)化等前置階段，直接做一款能端到端生成軟件的產(chǎn)品。宿文告訴 AI 科技評(píng)論，目前全球的 AI Coding 產(chǎn)品中，AutoCoder.cc 可能是唯一一款不提供代碼的，因?yàn)椤白龆说蕉耍旧砭蜎]必要提供代碼，而是以生產(chǎn)環(huán)境的部署為閉環(huán)”

為了真正實(shí)現(xiàn)端到端生成效果，AIGCode 從模型架構(gòu)層面對(duì)代碼生成能力進(jìn)行了優(yōu)化。AIGCode 是目前少見的，仍在堅(jiān)持自訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的初創(chuàng)公司。2024 年 7 月，他們發(fā)布了首款自訓(xùn)練的錫月大模型。宿文表示，這一代 AI 產(chǎn)品最大的特點(diǎn)是內(nèi)容生成功能，大模型作為生成內(nèi)容的“大腦”，關(guān)系著生成質(zhì)量和后續(xù)優(yōu)化的方方面面，不能依賴于他人。

在模型層面，AIGCode 團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了三項(xiàng)創(chuàng)新。

AIGCode 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的專家解耦網(wǎng)絡(luò)（Decouple of experts network），在預(yù)訓(xùn)練過程中將千億參數(shù)的模型拆解為數(shù)千個(gè)垂直功能子專家，分別對(duì)應(yīng)架構(gòu)與存儲(chǔ)、流量與后端、業(yè)務(wù)與交互、質(zhì)量與運(yùn)維等模塊，覆蓋軟件研發(fā)全生命周期中的關(guān)鍵角色，旨在將互聯(lián)網(wǎng)精益工程的方法論沉淀到模型中。宿文強(qiáng)調(diào)預(yù)訓(xùn)練的收益，認(rèn)為這一環(huán)節(jié)從根本上決定著大模型的智能程度，今天大模型的技術(shù)源動(dòng)力也在于此。

對(duì)于編碼器部分，AIGCode 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了樹形位置編碼 TPE（Tree-based Positional Encoding），旨在將人類用以認(rèn)知世界的高信息壓縮比復(fù)用結(jié)構(gòu)嵌入注意力機(jī)制，使模型更自然地理解代碼，并提高其生成結(jié)果的可解釋性。AIGCode內(nèi)部測(cè)試結(jié)果，TPE 能天然理解“函數(shù)嵌套深度”“類繼承關(guān)系”“模塊依賴層級(jí)”等代碼結(jié)構(gòu)特征，且在外推極限上明顯優(yōu)于目前普遍使用的 RoPE（位置旋轉(zhuǎn)編碼）方法 。

AIGCode 還提出了知識(shí)注意力學(xué)習(xí)（Knowledge Attention），訓(xùn)練模型在“知識(shí)塊”之間建立長(zhǎng)程因果連接，直接學(xué)習(xí)知識(shí)而非概率擬合。傳統(tǒng)自注意力機(jī)制在 token 層面進(jìn)行全量計(jì)算，導(dǎo)致算力被淹沒在低信噪比的符號(hào)中。知識(shí)注意力學(xué)習(xí)不僅提高了計(jì)算效率，在代碼生成任務(wù)中，還意味著模型從關(guān)注符號(hào)到關(guān)注邏輯的轉(zhuǎn)變，這也是代碼補(bǔ)全和邏輯推演的分野。

在大部分產(chǎn)品選擇從代碼補(bǔ)齊切入，逐步集成測(cè)試部署等環(huán)節(jié)向端到端演進(jìn)的背景下，和AIGCode選擇相同技術(shù)路線的產(chǎn)品并不多。此前 Cognition AI 曾表示 Devin 的定位為首個(gè)“AI 軟件工程師”，該產(chǎn)品今年發(fā)布的 2.0 版本可獨(dú)立完成網(wǎng)站和應(yīng)用的構(gòu)建與部署，但對(duì)于復(fù)雜任務(wù)仍存在響應(yīng)延遲和難以修改等問題。

宿文曾告訴 AI 科技評(píng)論，Devin 最大的問題在于沒有架構(gòu)美感?！癉evin 完全按照程序員的工作流替代程序員”，他說(shuō)，“但模型有它自身理解軟件的邏輯，不是程序員理解的架構(gòu)?！边@也是今天的 AI Coding 產(chǎn)品普遍在代碼的可維護(hù)性上存在較大局限的原因?；谶@樣的判斷，AIGCode 提出了一種生成式軟件架構(gòu)。

其核心思想是將軟件視為一個(gè)有生命的有機(jī)體，在軟件啟動(dòng)時(shí)，自動(dòng)探查部署環(huán)境，根據(jù)云端、邊緣設(shè)備或本地環(huán)境特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整代碼的運(yùn)行方式；運(yùn)行時(shí)，實(shí)時(shí)感知流量負(fù)載、錯(cuò)誤率和成本等關(guān)鍵指標(biāo)，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配和代碼行為；當(dāng)負(fù)載激增，該架構(gòu)支持自動(dòng)優(yōu)化和重構(gòu)，如自動(dòng)分裂數(shù)據(jù)庫(kù)、啟動(dòng)副本，或?qū)⒉糠诌壿嬤w移到邊緣設(shè)備，以提高系統(tǒng)的擴(kuò)展性和性能，全程無(wú)需人類干預(yù)。

當(dāng)下，AIGCode 正重點(diǎn)優(yōu)化其軟件后端與數(shù)據(jù)庫(kù)、部署、APP 商城等功能，并通過構(gòu)建一個(gè)具有全鏈路能力的代碼橋接點(diǎn)，讓眾多軟件沉淀的數(shù)據(jù)可以被 Agent 調(diào)用。宿文表示，此舉的目標(biāo)是打通現(xiàn)有軟件生態(tài)，實(shí)現(xiàn)軟件之間的協(xié)同工作。

AI Coding 被認(rèn)為是大模型最可靠的落地方向之一。上世紀(jì) 80 年代，以提升代碼供給效率為目標(biāo)的低代碼和零代碼概念興起。自有程序員以來(lái)，軟件開發(fā)行業(yè)便不乏取代程序員的嘗試。而代碼純粹邏輯驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)，又使其天然成為了 LLM 技術(shù)的優(yōu)質(zhì)樣本。市場(chǎng)需求和技術(shù)可行性的高度協(xié)調(diào)，共同催生了大模型這一理想應(yīng)用場(chǎng)景。

代表性產(chǎn)品 Cursor 已經(jīng)證明了這一賽道的 PMF。自 2023 年初發(fā)布至今，Cursor 用戶數(shù)已超 100 萬(wàn)，付費(fèi)用戶 36 萬(wàn)。截至 2025 年 11 月，其 ARR 已飆升至 10 億美元，并成為最快達(dá) 1 億美元 ARR 的 SaaS 公司。而更大范圍的增長(zhǎng)或還將繼續(xù)，據(jù)研究機(jī)構(gòu) Market Research Future 預(yù)測(cè)，AI 編程工具市場(chǎng)將從 2025 年的 151.1 億美元增長(zhǎng)到 2034 年的 991 億美元，CAGR 達(dá)到 23.24%。

這也讓 AI Coding 成為了大模型競(jìng)爭(zhēng)最激烈的賽道之一，頭部企業(yè)估值一路走高之際，仍有創(chuàng)業(yè)公司涌現(xiàn)。2024 年下半年，Poolside 和 Magic 在沒有發(fā)布任何產(chǎn)品的情況下，估值即先后達(dá)到 30 億美金。進(jìn)入今年以后，這一賽道交易額繼續(xù)攀升。據(jù)彭博社報(bào)道，Poolside 此前正洽談新一輪總計(jì) 20 億美元的融資，投資方包括英偉達(dá)等。

今年 5 月 Claude Code 全面開放，運(yùn)營(yíng)收入超 5 億，被認(rèn)為使用體驗(yàn)超越 Cursor。四個(gè)月后其母公司 Anthropic F 輪募資額達(dá)到 130 億美元，投后估值飆升至 1830 億美元。Cursor 則在下半年內(nèi)密集完成三次迭代，先后推出記憶功能、語(yǔ)音編程等更新，母公司 Anysphere 于 11 月完成 23 億美元融資，估值 293 億美元。

宿文此前向 AI 科技評(píng)論分析稱，硅谷的一部分 VC 傾向于為模型的技術(shù)壁壘付費(fèi)。Anthropic 旗下的 Claude Opus 4 及 Claude Sonnet 4.5 在發(fā)布時(shí)都打出“最強(qiáng)編程模型”稱號(hào)，Cursor 也在今年下半年推出自研模型 Composer。AI Coding 產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)，最終會(huì)回歸模型層面的競(jìng)爭(zhēng)。

回到國(guó)內(nèi)，前月之暗面核心產(chǎn)品負(fù)責(zé)人明超平的 AI 編程項(xiàng)目“新言意碼”在年中完成新一輪融資，估值數(shù)億美金。11 月，前字節(jié)跳動(dòng)算法負(fù)責(zé)人陳志杰創(chuàng)立的 Verdent AI 也拿到了由騰訊領(lǐng)投的數(shù)千萬(wàn)美金 A 輪融資。大廠也紛紛推出自己的 AI 編程工具。阿里通義靈碼于今年 5 月正式商用，次月插件下載量突破 1500 萬(wàn)，同月 Trae 月活用戶突破 100 萬(wàn)。前者支持企業(yè)代碼庫(kù)上傳，以實(shí)現(xiàn)私域知識(shí)問答和代碼補(bǔ)全增強(qiáng)，在企業(yè)級(jí)項(xiàng)目中表現(xiàn)突出，后者則因其輕量級(jí)設(shè)計(jì)對(duì)個(gè)人開發(fā)者更加友好。美團(tuán)也于 11 月公測(cè)了首款 AI IDE 產(chǎn)品 CatPaw，其搭載美團(tuán)自研的 LongCat 大模型，擁有 5600億參數(shù)，支持 128K tokens 的超長(zhǎng)上下文。

AI Coding 產(chǎn)品正在從輔助孤立的編程任務(wù)，轉(zhuǎn)向?qū)φ麄€(gè)軟件開發(fā)流程的融入和重塑，能否在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中落地成為了最核心的競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)。技術(shù)層面，上下文窗口長(zhǎng)度仍然是競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，同時(shí)動(dòng)態(tài)知識(shí)檢索技術(shù)和長(zhǎng)程規(guī)劃能力被高度重視。產(chǎn)品層面的競(jìng)爭(zhēng)則圍繞著生態(tài)展開，單純編輯器插件形態(tài)的產(chǎn)品壁壘正在消失，AI Coding 產(chǎn)品不再局限于 IDE，而是向需求分析、測(cè)試、部署等上下游環(huán)節(jié)延伸。

在這片混戰(zhàn)的紅海中，坐擁數(shù)萬(wàn)程序員的大廠把持著數(shù)據(jù)規(guī)模和業(yè)務(wù)場(chǎng)景閉環(huán)的高地，在研發(fā)能力上創(chuàng)業(yè)公司難以比擬。但大語(yǔ)言模型對(duì)軟件開發(fā)的重塑尚沒有顯露全貌，在代碼補(bǔ)齊上的技術(shù)優(yōu)勢(shì)能遷移多少到 Autopilot 工具，AI 時(shí)代的軟件開發(fā)是否意味著全新的軟件架構(gòu)乃至編程語(yǔ)言……不同的技術(shù)路線間，仍然藏有創(chuàng)業(yè)公司的突圍機(jī)會(huì)。

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