AI Coding 已经成为今年增长最快的应用领域，在多个产品突破 1 亿美金 ARR 后《 AI 算命 3 个月做到月入 100 万美金，又 3 个 AI Coding 突破了 1 亿 美金 ARR》 ，没想到仍然有新的产品出来并且呈现快速增长趋势。 仅最近一段时间就又有 3 个 AI Coding 产品拿到了融资，其中一个是来自印度的 Emergent，刚宣布完成了 2300 万美金的 A 轮融资，由 Lightspeed 印 度领投，跟投方有 YC 和 Google 的 Jeff Dean 等。 目前已经有超过 100 万用户，声称 3 个月 ARR 达到了 1500 万美金，用户每天通过平台构建的产品有 4 万个 。其定位更偏向于 Lovable 这种面向非开 发者的 Vibe Coding 产品，而不是 Cursor 和 Claude Code 这种更面向开发者的产品。 第二个是 Rocket.New，也在这两天宣布拿了由 Salesforce Ventures 和 Accel 等投资的 1500 万美金种子轮融资，其定位和 Emergent 有点类似，但是 其目标是成为一个综合 Agent 系统， ...

AI Coding 演化进行时。 作者 | 董超 责编 | Echo Tang 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 过去三年里，AI 编码从"补一句代码"跃迁为"承包一次变更"。Coding 可能是第一个找到所谓 PMF 的方向…如今 AI Coding 已经进入下半场，Coding 到底是 AGI 的子集还是新路径，我们一起略窥一二。 三年演进：范式落地 → 开源上位 → 执行力为王 2023：范式落地，"可执行代理"苗头已现 如果要给 2023 下一个极简注解，那就是：范式被大型平台坐实，开源在边缘地带萌芽。前者不难理解——Copilot 与 ChatGPT 把"人写—AI 辅"的协 作方式带进了日常；后者更值得留心：初创公司和个人开发者开始探索"不仅会说，还要能做"。我们能在当年的两个方向上嗅到这种味道： 它们还不是"产业级代理"，却清晰地为次年的开源 Code Agent 热身：从"能聊代码"迈向"能动手"。 2024：Coding Agent 上位，社区百花齐放 来到 2024，Coding Agent 从舞台边侧走到中央，形成两股彼此强化的潮流。 第一股：可执行的 Coding A ...

《硅谷AI转型录》 是由腾讯研究院发起的一个全新的观察系列。AI已经开始在底层重构我们工作的方 方面面，这一次"AI革命"，不仅仅是简单的生产工具升级，而是一场关于生产关系、协作方式和价值创 造的深刻变革。 腾讯研究院的袁晓辉和余一，将携手硅谷顾问陈然以及更多行业先驱，深入硅谷的创新变革一线，聚焦 于两个核心：一是AI如何作为一种基础能力，渗透并重构我们的工作、创造和竞争。二是不同的群 体，特别是硅谷的先锋企业和个人，如何开创人机协作的新范式，如何适应甚至引领这场变革。不只关 心正在发生什么，更关心它为何发生，以及它将走向何方。 【金句亮点】 本期嘉宾简介： 陈然 常驻硅谷旧金山，CTO @ Pure Global （AI 帮助医疗科技出海），前 Tubi TV 机器学习总监，数十 年 AI 落地开发经验。知乎机器学习和人工智能等领域优秀回答者。 袁晓辉 腾讯研究院创新研究中心主任、资深专家，长期关注人工智能对经济和社会的影响，以及组 织、产业和城市的创新模式等，世界经济论坛AI Governance Alliance专家成员。 余一 腾讯研究院高级研究员，主要研究AI原生产品创新和公司变革，多年风险投资及生 ...

《硅谷AI 转型录》 是由腾讯研究院发起的一个全新的观察系列。AI已经开始在底层重构我们工作的方方 面面，这一次"AI革命"，不仅仅是简单的生产工具升级，而是一场关于生产关系、协作方式和价值创造 的深刻变革。 腾讯研究院的袁晓辉和余一，将携手硅谷顾问陈然以及更多行业先驱，深入硅谷的创新变革一线，聚焦 于 两个核心 ：一是AI如何作为一种基础能力，渗透并重构我们的工作、创造和竞争。二是不同的群 体，特别是硅谷的先锋企业和个人，如何开创人机协作的新范式，如何适应甚至引领这场变革。不只关 心正在发生什么，更关心它为何发生，以及它将走向何方。 【金句亮点】 本期嘉宾简介： 裁员和重构是硅谷这两年非常火热的话题，当我们看到这些公司核心的计划的时候，你会发现这 并不是一个短期的情况，而是一个长期的系统性的、正在发生的一个剧烈的一个变化。 大重构的时代已经来了，这个不是一个提高10%、20%的时代，而是一个你需要围绕AI进行大量 的重构、重建、重新思考的时代。 AI让一个企业更回归到一个更本质的东西，就是制造和销售，有大量的其他功能或者组织都在被 外包化和工具化，企业回归到更本质的去花更多时间制造产品和销售产品。 人最重要 ...

创业公司战略定位 - 创业公司在Agent领域应避开大模型能力迭代主赛道 否则可能因大模型公司版本升级而被淘汰[1] - 需明确Agent所处领域或解决的具体任务 初期市场规模可能较小但可通过产品优化实现领域指数级扩张[3] - 在细分领域建立应用和认知壁垒可形成更高护城河[3] AI Coding领域竞争态势 - AI Coding属于大模型迭代主赛道核心能力 通用型Coding Agent易受主流大模型能力迭代冲击[3] - 该领域竞争持续白热化 去年下半年Cursor领先 后由Claude code成为增长最快产品 最近OpenAI context增速远超Claude code[4] - 领域内无绝对安全者 核心要求能力持续提升[4]

ETF表现 - 科创人工智能ETF华夏下跌0.48% 盘初一度下跌近2%后大幅收窄跌幅[1] - 盘中成交金额1770万元 换手率6.6% 较往日显著缩量[1] - 持仓股表现分化 凌云光、奥比中光上涨超3% 寒武纪领跌4.18% 航天宏图和合合信息下跌超2%[1] 行业动态 - OpenAI宣布以11亿美元收购产品测试公司Statsig 强化应用层技术与产品能力[1] - Statsig在5月C轮融资时估值约为11亿美元[1] - 科创人工智能ETF跟踪上证科创板人工智能指数 覆盖全产业链优质企业[2] 发展前景 - AI Coding技术演进聚焦多智能体协同与个性化开发[1] - 应用场景扩展至低代码/无代码平台与代码迁移升级[1] - 商业模式从订阅制转向效果付费和私有化部署 适应企业安全需求[1] - AI Coding有望作为核心生产力推动从"人力驱动"向"智能驱动"转型[1] - 该ETF兼具高研发投入与政策红利支持 20%涨跌幅与中小盘弹性助力捕捉AI产业"奇点时刻"[2]

AI Coding行业趋势 - 行业从讨论"AI替换开发者"转向"人机协作"，关键词从replace变为cooperate [17][18][19] - 未来发展方向是弱人机交互，人充当看管者角色，任务可夜间自动执行[29][30] - 2年内AI编程产品将服务更广泛人群，具备特定工作环境下的长期记忆[10][128][130] - AI时代To B与To C界限模糊，产品可能从to C再融入to B[40][41] 产品形态与技术发展 - 智能体(Agent)成为扩大生产力的重要手段，能串联任务并彻底解决问题[23][25][26] - 基础模型能力是产品能力底线，决定产品上限[8][110][113] - 产品形态多样化，IDE与CLI适配不同场景，背后智能可共享[55][56][57][59] - 多智能体协作形成"智能体团队"，各司其职解决复杂任务[52][53][54] 用户需求差异 - 专业开发者看重代码精确度与可控性，不希望AI修改指定范围外的代码[90][92][95] - 普通用户更关注结果呈现，需要明确进度反馈而非技术细节[100][102][106] - 企业用户注重数据安全、系统稳定及效能提升[33][34][37][38] - 非程序员可用AI做软件但难达到专业复杂度[5][44][89] 产品评价维度 - 效果为王，产品好用比免费更重要[6][77][78] - 智能能力决定长期用户粘性，需理解用户真实意图[103][104][107][108] - 人机交互友好度影响使用体验，需降低学习成本[69][70][72][75] - 语法结构逻辑性注入可提升代码质量[71] 开发者能力变化 - 开发者从纯执行者转向协作与监控者，需了解AI能力边界[118][119][124] - 程序员需兼具技术深度与产品/市场知识，参与复杂系统设计[11][121][123] - 招聘要求变化：全栈能力需求增加但深度要求降低，需掌握AI工具[10][12] - 生产关系调整可能使编程工作更轻松，但工具开发者压力增大[14][16][17] 核心关键词 - 成本：AI大幅压缩生产力提效成本，降低创新门槛[131][133] - 协作：涵盖人机协作、多Agent协作及新的人人协作模式[134][136] - 需求：技术进步的原动力，驱动产品与代码发展[137] - 杠杆：AI将个人产出价值放大数十倍[139]

AI投资与创业趋势 - Conviction投资的AI公司包括Cursor、Cognition、Mistral、Thinking Machines、Harvey和OpenEvidence等，涵盖基础设施、模型和应用层[2][9] - AI创业领域正经历前所未有的技术革命，用户对新技术的接纳速度远超历史任何一次技术革命[8][10] - 多家AI公司在极短时间内实现从零到一千万、五千万甚至一亿美元的年化收入，增长速度创纪录[11] AI技术进展与多模态应用 - AI推理能力显著提升，解锁全新应用场景，尤其在需要透明决策和系统性搜索的领域[16][17] - Agent类创业公司申请数量增长50%，部分已在真实世界取得成果[18] - 多模态能力飞速进步，HeyGen、ElevenLabs和Midjourney等公司年化收入突破五千万美元[19][20] - 语音将成为多模态应用最先落地的商业领域，因其自然沟通特性[21] AI应用成功案例与突破点 - Cursor在12个月内实现从100万到1亿美元年化收入，吸引50万开发者用户[29] - Cognition成为许多企业代码提交量最高的"贡献者"[30] - AI Coding成为首个突破口，因代码具备结构化逻辑、可验证性及研究人员重视[33][34][35] - 工程师对工作流程的深刻理解是AI Coding成功的关键因素[36] AI产品构建方法论 - 提示(prompt)是用户体验缺陷而非功能，最佳AI产品应"读懂用户心思"[4][43] - 不要构建通用文本框，OpenAI已赢得该赛道[45] - 利用领域知识构建"懂行"产品，做好智能编排和输出呈现[45] - 传统和技术水平低的行业正以最快速度拥抱AI，呈现"AI跨越式发展效应"[47] AI护城河与执行策略 - 执行力是AI时代真正的护城河，Cursor通过卓越执行赢得市场[53][54] - Jasper虽有先发优势但产品仅为提示词集合，被ChatGPT快速超越[55] - Harvey成立两年年化收入超7000万美元，OpenEvidence每周触达美国1/3医生[56] - 私有数据和深度工作流构成应用构建者的竞争优势[57]

行业投资评级 - 投资评级为"看好"并维持 [7] 核心观点 - 坚定看好AI应用下半年表现，建议重点关注AI基础设施、出海应用及场景化落地领域 [6] - 2025年下半年AI产业将迎来技术、政策和商业化三重共振 [42] - "人工智能+"政策空间或比"互联网+"更广阔，有望重塑全产业链 [40] 行业表现 - 上周计算机板块小幅下跌0.39%，在长江一级行业中排名第8位，两市成交额占比9.27% [4][16] - AI相关题材活跃，卓易信息（+26.91%）、当虹科技（+24.30%）等个股涨幅显著 [18] 政策动态 - 上海出台AI扶持政策：发放6亿元算力券，给予最高30%租金补贴和10%建设支持 [20][24] - 深圳发布低空经济建设方案，目标2026年产值突破1300亿元，建成起降点1200个以上 [29][32] - 国务院通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，推动AI规模化商业化应用 [37] 投资建议 - 重点方向：1）AI基础设施；2）出海应用（视频/Coding/解决方案）；3）垂直场景（教育/税务/医疗） [6][42] - 国产AI产业链关注点：大模型厂商、智能体、算力基础设施及高质量数据标的 [27] - 低空经济领域建议关注航空信息化及空管相关标的 [36] 数据亮点 - 上海政策包含3亿元模型券和1亿元语料券补贴，支持API调用和语料采购 [24] - 深圳2024年低空经济产值已超900亿元，无人机载货飞行77.6万架次 [32]

公司表现与融资 - Lovable在8个月内达到1亿美元年度经常性收入(ARR) [1] - 公司在18亿美元估值下完成2亿美元A轮融资 [1] - 平台拥有超过230万用户和超过18万付费用户 [2] 产品与技术特点 - 平台采用vibe coding模式 用户通过简单语言提示即可生成完整应用 [1] - 人工智能负责生成后端代码 完成连接集成并形成最终产品 [1] - 产品定位兼顾非技术创作者与专业开发者群体 [1] 行业发展趋势 - AI编程成为AI最先落地的核心应用领域之一 [2] - 大模型在代码补全 代码生成和需求理解方面发挥关键作用 [2] - 国内外科技巨头纷纷布局AI编程相关产品 [2] 产业链相关企业 - 博彦科技为行业客户提供低代码解决方案和在线客服支持 [3] - 中新赛克2023年推出自研低代码开发平台OceanQDP [3] - 低代码平台可快速搭建各类业务场景应用 [3]