上周三，我在火山引擎的 Force 大会上，听了字节跳动技术副总裁洪定坤关于 AI 编程的分享。你也看得到，今年以来，AI Coding 赛道无比火热，国内连一向不怎么涉足技术类业务的美团，最近都忍不住推出了类似的产品。
国外 OpenAI、Anthropic 这两家头部大模型创业公司，都发布了自家的编程应用，甚至还传出来 OpenAI 准备全资收购 Windsurf 的消息。
字节此前推出了国内第一款类 Cursor 的原生 AI IDE：TRAE。现在，我已经是 TRAE 的付费用户。不过，我的用法有点特别，不是拿来写代码，而是用它来写文章。在 TRAE 中写完之后，再通过 MCP 保存到自家产品墨问里，流程非常丝滑。
其实，我一直挺好奇，字节为什么要做 AI IDE。过去自己推断过不少理由，但一直没听到官方说法。这次大会上，作为字节跳动的研发负责人，洪定坤聊到了字节对于 AI Coding 的理解，给了我不少启发。你感兴趣的话，可以去看看那个演讲：
《字节跳动技术副总裁洪定坤：TRAE 想做 AI Development》
洪定坤有个观点我特别认同。过去这些年，程序员一直是个高门槛的行当。想入行，至少得系统学一门编程语言，理解操作系统、内存、网络这些计算机里的基本概念，才能算是真正入了门。要是普通人想编程，那简直天方夜谭。进入的门槛太高了。
但 AI 出现以后，肉眼可见越来越多的人，能够借助新的工具，直接通过自然语言和 AI 交互，做出还不错的产品。AI 改变了我们编程的方式。我很喜欢 Cursor 创始人的观点，他认为 AI 编程的未来，一定是发明一种全新的、更高级的软件构建方式，让人们只需描述意图即可。这件事情，正在当下发生。
而如果编程变得更加普惠，那对于整个社会而言，意味着。越来越多的人能够参与到产品的创造中来，他们的想法和需求能够直接转化为实际的应用和工具。这会变得非常有意思。
其实就像这些年摄影的变化一样。过去摄影曾经是一个非常专业的领域，它需要专业的设备，专业的技能，属于一个专业的行当。但自从有了智能手机之后，每个人都可以随手拍照。从摄影到拍照。
结果呢？好照片一下子变多了，普通人的生活也能被记录下来，甚至因为门槛低了，还出现了很多原本想不到的新表达。
我想，这样的变化也同样会发生在编程领域。
当然，对于字节而言，除了致力于打造新一代优秀的 AI 编程工具外，他们还有更深层的考量：探索大模型智能的上限。编程不仅是大模型的重要应用场景，更是衡量模型能力的关键标准。如果一个模型能够胜任写代码这样高门槛、强逻辑的任务，也就意味着它在智能水平上已经达到新的高度。
这个逻辑倒也已经不算陌生。前面提到的 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等公司，他们每次在发布新一代的模型时，无一例外都会突出模型的编程能力。目前事实也证明，编程确实是大模型最具代表性的杀手级应用场景。
再说回字节跳动内部。众所周知，字节本身就是一家超级研发大厂。据洪定坤介绍，目前公司内部已有超过 80%的工程师在使用 TRAE 等 AI 工具辅助编程。从公司成本的角度考虑，只要每个人的效率提升哪怕 10%，带来的价值都是巨大的。更何况，从实际反馈来看，AI 工具带来的效率提升远不止 10%。
字节的业务线够复杂，场景也够多，TRAE 能在这样的体系里长出来，本身就是优势。内部用得顺手，说明这东西经得起折腾。说到这里，我想到了飞书。字节做飞书，最早就是为了内部协同和提效，结果现在能对外也挺受欢迎。TRAE 这条路，怎么看都有点类似的味道。
洪定坤在演讲里没怎么聊商业层面。但其实市场早就给了信号。上周彭博社的报道，Cursor 的 ARR 已经冲到 5 亿美元，而三个月前还只有 1.5 亿，增长了 230%。这增速，放在整个 AI 应用圈里都算是顶流。毫无疑问，Cursor 现在已经成了增长最快的 AI 应用之一。
说回 TRAE，如果字节能在这场竞争里拿到市场份额，那 TRAE 的想象空间绝对不小，不亚于云计算的业务。洪定坤透露了一个数据，TRAE 的月活用户已经超过了 100 万。这个增速也不低。就我自己的观察来看，AI 编程工具在工程师群体里渗透得非常快，而且是一个极其高频的场景。像我的几个同事，大家都愿意为此付费。
做过程序员的人都知道，编程只是工程师日常工作的一部分。洪定坤提到：“根据经验，一个典型的软件开发过程中，写代码大概占不到 40%的工作。随着模型能力的进步，AI 是有机会把这些工作统筹起来的，它能不能成为一个调动者，它带着上下文能够学会用这些工具，能够完成整个过程”。
这正是 AI 编程工具的魅力所在。昨天我还和一个投资人朋友聊天，为什么 IDE 这个赛道突然就这么值钱。我的观点是，把 Cursor、TRAE 这样的产品，对标过去我们看到的 VSCode、IDEA 等，并不算准确。因为他们会囊括一整套软件开发的流程。特别是有了 MCP 之后，我觉得 TRAE 就会成为工程师做所有事情的界面，通过 MCP ，它能够和各个环节快速打通。
而且 Agent 的发展我们有目共睹，能力确实越来越强。我们团队目前会直接把一些小功能交给 Agent 去干。最后发现，人家完成的很好。
那天我听 Windsurf 创始人的播客，他笃定地说，12 个月后，大家肯定会惊讶于这些 AI 编程工具居然能搞定整个的开发流程。现在这些工具主要还是帮忙写代码，未来它会贯穿整个软件开发生命周期，包括设计、部署、测试、调试、运维。
不过，具体到当下，人依然是核心。AI 工具再怎么强，也还没到能把工程师全替代的地步。说“AI 要取代程序员”，其实有点耸人听闻。现实里，AI 真正替代的，是那些不愿意用新工具、不愿意拥抱变化的人。你只要用过 AI 编程工具就知道，大多数时候它帮你省了不少力气，但很少能一步到位，写出来的代码总归还得人来检查和调整。
我越来越觉得，一个工程师能够生在这样的时代，是多么幸运。我们居然能在几年的时间里，集中看到一大批解放生产力的工具诞生。我们又有什么理由不好好利用这样的工具。
如 Sam Altman 在前两天的文章《温和的起点》中所说：2025 年，我们编写计算机代码的方式将彻底改变。这是一个多么动人的时代。我因看见风暴而激动如大海。让我们自由的去创作，而不被思维的枷锁束缚。
