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近年来，AI 编码工具如 Cursor 和 Replit 等新兴编程工具在市场上崭露头角，但它们面临着难以长久立足的挑战。以下是这些工具可能难以成功的原因及未来趋势分析。
ZDNET 的关键要点
- 基于 AI 的编码工具难以与大型语言模型（LLM）巨头竞争。
- 可观察性可能是这些工具脱颖而出的一个途径。
- 一些初创公司将被收购，另一些则会倒闭。
硅谷已经投入数十亿美元资助那些利用人工智能自动生成计算机代码的初创公司，例如 Replit、Cursor、Harness、Windsurf、Augment Code 和 All Hands AI。
尽管投入了大量资金，这些初创公司最终可能仍会倒闭或被更大的软件公司收购。根据一位经验丰富的科技高管的观察，Cursor 和其他公司缺乏可行的商业计划，无法与 Anthropic、OpenAI、谷歌、微软和其他基础模型提供商区分开来，这些公司控制着大部分底层技术。
“代码生成与基础模型非常接近。我认为随着时间的推移，你无法在此基础上增加足够的价值来建立业务，”软件初创公司 Observe, Inc 的 CEO Jeremy Burton 在最近的一次 Zoom 聊天中表示。
无法与 AI 巨头竞争
“我认为，随着时间的推移，这些基础模型在编码方面会变得足够好，”Burton 说。“纯玩家们将处于一种无法与基础模型区分开来以创建业务的情况。”
Cursor 和其他公司一直专注于构建各种基于云的“集成开发环境”（IDE），这是一种编程工具，允许程序员组装代码行、调用编程库来添加功能、测试和调试程序，然后将最终编译的程序投入生产。
这些工具制造商或其母公司已经获得了大量的风险投资，因为根据风险投资公司 Menlo Ventures 的一项调查，在企业内部，产品和工程是迄今为止仅次于 IT 运营的第二大 AI 使用领域。
根据 FactSet Systems 的数据，总计 30 亿美元的资金流入了关键初创公司，包括 Cursor 的母公司 Data Robot Inc.、Replit Inc.、Windsurf 的所有者 Cognition AI Inc.、Augment Code 的所有者 Augment Computing Inc. 以及 All Hands AI Inc.。
与应用程序部署相关的技术公司，如 Harness Inc.，也获得了数亿美元的资金。
然而，这些程序如何运行的核心任务——代码生成，依赖于巨头们发明的基础模型。
“大多数初创公司都依赖于 Anthropic 的模型，”Burton 说。在 Burton 看来，Anthropic 的 Claude 系列大型语言模型是 AI 前沿模型制造商中解决自动代码生成问题的最佳选择。“Anthropic 的模型在代码生成方面比任何人都好。”
因此，“代码生成工具将很难领先于 Anthropic，”他说。
Anthropic 在 Claude 之上构建了自己的 IDE，称为 Claude Code。“Anthropic 拥有基础模型。Claude Code 可能已经足够好了，”Burton 说。
在 Claude Code 或微软的 App Builder copilot 中生成的代码，“如果所有你需要的是一个大型语言模型（LLM）和访问代码库（如 GitHub），那么基础模型提供商将做得足够好，”Burton 说。
可观察性是下一个前沿
“大多数初创公司都依赖于 Anthropic 的模型，”Observe Inc. 的 CEO Jeremy Burton 说。因此，“代码生成工具将很难领先于 Anthropic。”
Burton 的公司 Observe 制造的工具可以归类为“DevOps”领域，该领域由 Datadog、Dynatrace 和思科的 Splunk 等公司主导。Observe 的工具构建了应用程序结构的“知识图谱”。该图谱使开发人员能够精确定位运行应用程序中的问题，这是一种广泛的能力，称为“可观察性”。
Burton 认为，可观察性功能将使 Observe 成为独立公司中的幸存者之一。
“要修复代码中的问题，最终你需要的不仅仅是访问 GitHub；你需要看到该代码在生产中的行为，”他告诉我。
“这就是可观察性。对于基础模型公司来说，构建一个确定性系统来管理数百 TB 的遥测数据比继续改进基础模型并提高代码生成能力要困难得多。”
Observe 的工具构建在任何数据湖或其他存储应用程序数据的存储库之上，例如运行在亚马逊 AWS 的 Iceberg 表之上的 Snowflake。（Burton 是 Snowflake 的董事会成员。）
“我们在管理更多遥测数据方面比任何人都好，”Burton 说，他指的是来自运行应用程序的信号。
Observe 工具将代表开发人员调查应用程序问题，然后建议程序员审查的修复方案。“这与昨天的故障排除流程有很大的不同。”
代码工具将适应或消亡
Cursor 和 Replit 等公司的命运可能会遵循多种路径。Cursor 最近宣布正在开发自己的专注于代码的 AI 模型，这显然是为了减少对 Anthropic 和其他基础模型的依赖。
但考虑到巨头的深厚资源，初创公司可能难以投入足够的资金与 Anthropic 和其他 AI 模型制造商竞争。
Anthropic 已经获得了亚马逊的投资，并正在使用亚马逊最大的 AI 设施 Project Rainier 来开发 Claude 系列的下一版本。亚马逊预计将投入一百万个 Trainium2 AI 芯片用于这一项目，运行在多个相互连接的 AWS 数据中心中。
Burton 预测，IDE 制造商可能也会尝试在编码工具中构建自己的可观察性功能。
“为了与基础模型区分开来，纯代码生成初创公司将不得不超越在 LLM 之上的薄层，”他说。“明显的邻接是可观察性。”这表明，像 Data Robot 的 Cursor 这样的代码工具制造商可能会与 Harness Inc. 等 DevOps 公司合并。Burton 预计，代码工具可能会利用 Observe 的功能来增强其功能。
Cursor 和其他公司也有可能被 Dynatrace、Datadog、Splunk 或其他成熟的软件公司收购。“它们现在太贵了，”Burton 在谈到 Cursor 在收购情况下的企业价格时说。“但是，如果它们的估值因 LLM 公司的竞争威胁而下降，那么这将是一个买入的机会。”
只要风险资本继续向这些初创公司投入资金，额外的资金将使 Cursor 和其他公司继续运营一段时间，Burton 预测。
直到音乐停止。
“挑战将是当它们的增长放缓或 [AI] 泡沫破裂时，”他说。“估值将暴跌，没有可用的融资，最终当没有舞伴时，你将面临贱卖收购或破产的局面。”
