大厂正掀起AI编码赛道的激烈角逐，聚焦最具产品市场契合度的领域。自7月21日起，字节、腾讯、阿里纷纷推出AI编码新成果：字节升级Trae Solo版本，加入上下文工程提升平台智能；腾讯推出CodeBuddy全栈工程师工具；阿里发布编程大模型Qwen3-Coder直指Claude4。在Cursor停止使用多国外家模型后，国内巨头不仅寻求替代品，更致力于升级开发体验，让AI从”副驾驶”升级为”产设研”全流程解决方案。与上半年辅助编程相比，AI编码已实现从生成代码到自主完成的跨越式发展。
AI编码”三国杀”上演从生成到交付的三日连发。字节、阿里、腾讯三巨头相继推出能实现编码到成品全流程的AI工具。此次集中更新标志着AI开始全面接管编码工作，不仅要求质量达标，还需完成成品部署。腾讯和字节的产品侧重于产品层面优化，毕竟从工程队到样板间仍需产品能力衔接。7月21日，字节发布Trae Solo 2.0版本，从”编码生成”1.0阶段跃升至”软件交付”2.0阶段。
旧版Trae提供Build和Chat两种编程模式：Build模式类似传统IDE，用户输入提示词即可生成代码；Chat模式适合通过对话方式精细调整。2.0版本新增Solo模式，将AI对话框置于左侧，右侧展示文档与代码。官方演示显示，AI能从需求拆解到产品文档，再到编码生成，最终完成部署上线。新版本整合了PRD文档、UI设计、部署工具等，使零基础开发者也能独立完成产品开发。通过优化上下文工程，Trae克服了”准确理解需求”的难题，解决以往用户反映的编码质量与可用度问题。
腾讯次日更新的CodeBuddy开启内测IDE模式，定位”AI全栈工程师”。该产品整合PRD生成、上线部署等功能，特别注重对非编码用户友好：支持Figma设计稿一键转化、接入SuperBase后端部署工具等。随着编码工具与开发工具的融合，产品受众从程序员扩展至前后端开发者。
阿里则剑指模型层，开源自研模型Qwen3-Coder并推出闭源升级版。性能对比显示，Qwen3-Coder与Claude4Sonnet相当，在多个指标上超越Sonnet。其原生支持256k Token上下文长度，可扩展至1M，远超Claude4Sonnet的200k上限。阿里深谙”模型即产品”理念，在提升编程能力的同时强化Agent能力，实现模型层的产品输出。阶梯计费模式下，每百万Token输入仅4元，输出16元，价格优势明显。
这场产品与模型的激烈竞争，印证了AI编码赛道的巨大价值。OpenAI首席产品官预测2025年底AI编码将实现99%自动化，AnthropicCEO预计3-6个月内AI将编写90%代码。内部试用数据佐证了这一趋势：Anthropic的Claude Code已承担80%编码工作，腾讯CodeBuddy内部使用率达85%。Claude Code4个月内吸引11.5万开发者，年收入或达1.3亿美元；字节Trae半年内月活突破100万。
大厂布局AI编码呈现两种路径：自研或收购。OpenAI曾尝试30亿美元收购Windsurf，虽告失败但凸显赛道吸引力。国内产品在提升可用性的同时，正尝试扩大用户群体。然而非程序员开发者是否适用仍待验证，毕竟编码修正能力与创作能力密切相关。
AI编码竞争的核心已从质量提升转向工具整合，大幅压缩开发时间。模型厂商和云厂商成为最大受益者，编码对Token的消耗带来丰厚利润。Anthropic年化收入超2亿美元，每月1670万美元。国内厂商纷纷入局，阿里以模型与产品双轮驱动抢占话语权，腾讯和字节则通过免费使用Claude4等模型扩大用户规模。
这场即将全面爆发的AI编码决战中，谁能真正成为”国内Cursor”的代名词，将取决于产品能力、用户规模和商业模式。随着地缘政治与技术创新的双重影响，AI编码赛道正迎来黄金时代。
