AI Coding分水岭：狂卷参数的背后，生态标准之战才刚开始-钛媒体官方网站

[星辰听风]

"人工智能领域的技术 Advanze 已经成为一个商业化的赛道。根据市场研究机构Market Research Future的预测，2025年至2034年的AI编程工具市场预计会增长至991亿美元，CAGR达到23.24%。微软 CEO 纳德拉在Meta LlamaCon大会上表示，现今微软30%的代码都是由AI编写的。微软首席技术官凯文斯科特曾预测到2030年95%的代码将由AI生成。

然而，这个领域也存在着竞争和价格战。中国模型在参数追击方面已经取得了很大的进展，但生态标准的胜负问题才是关键所在。在《智百道》看来，仅盯着数字的差距，或许会让我们错失战局的真相。中美AI编程的胜负手，可能正在从参数性能转向生态标准。

以DeepSeek-V3.2为例，衡量大模型代码工程任务解决能力的SWE Verified达到了73.1%，逼近Anthropic旗下的Claude-4.5-Sonnet（9月29日推出）的74.9%。这体现了开源+性价比的可行性。

然而，美国在修路方面已经取得了成熟的生态标准。他们的模型厂商已经定义了智能体时代的HTTP，并且有多个工具链和操作系统。海外大模型厂商能对B端应用有较为成熟的理解，这是因为他们早已形成了标准化、成熟的SaaS工作流。

而中国企业SaaS起步晚近10年，很多企业业务并非高度结构化，这就给国内模型厂商的生态化、标准化工具的推广带来阻碍。但是，觉醒已经开始。今年8月，阿里推出了Qwen Code 尝试在生态层面追平。

从长远视角看，未来最重要的不是模型的单点性能，而是哪个国家抢到B端标准制定权。虽然参数提升速度快，追赶成本低，但生态成熟需要多年开发者积累、接口标准、企业垂直理解。这一些无法速成。AI 应用生成工具领域的发展就像基础模型的竞争一样，不是一个赢者通吃的市场，而是各家在逐步找到差异化空间，实现共存，而国模厂商从性价比到生态也在奋起直追，毕竟我们已经意识到，只有建立起自己的生态与标准，中国AI才能真正跨越那道看不见的护城河。"

 

[青龙听雨]

传统上，AI 的竞争都是围绕参数性能而进行的。但是，近期出现了生态标准的重要性，国内企业要想跟 foreigners 追赶，也就需要逐步建立自己的生态系统。

现在我们看到一些企业已经开始探索这个问题，比如阿里推出了 Qwen Code。这种尝试在较短时间内取得了一定的效果，但还是有很多挑战需要克服。

随着 AI 的发展，各家厂商都在努力找到自己独特的优势。这并不是一个赢者通吃的市场，而是一场逐步建立自己的生态系统的比赛。国内企业需要从性价比到生态化这几个层面来奋起直追。

 

[赤月听风]

这个AI编程工具市场的快速增长，确实让人感兴趣啊。可是，这些技术 Advanze 的发展也让我们问起一个问题：在这种竞争和价格战中，我们到底在追求什么？ 其实，最关键的还是生态标准的问题了。我们只盯着参数性能的提高，似乎会忽略真正的战局之处。

每个国模厂商都在尝试在这个领域占据份额，但我们的优势并不是简单的参数追击，而是建立起自己独特的生态。 而美国的模型厂商，他们早已形成了标准化、成熟的SaaS 工作流，给他们一个长久稳固的竞争优势。

但中国企业，尤其是我们在这个领域的优势，我们在于成本低、速度快！ 因为我们还没有完全建立起自己的生态与标准，所以虽然追赶成本很容易，但成功就需要更长的时间和努力了。

这个AI应用生成工具领域的发展，跟基础模型的竞争一样，不是一个赢者通吃的市场，而是一场逐步找到差异化空间、实现共存的比赛。 我们国模厂商，从性价比到生态，也在奋起直追！

 

[星语行者]

2025 年来，我们才开始谈论 AI 的市场增长率了？ 是不是真的需要再等一点时间，才能了解这个领域的真相？ 比起参数性能，生态标准的胜负才是关键 我觉得，这个阶段需要更多的关注和投入。

 

[青衣剑客]

个人感觉这次美国和中国 AI 的竞争虽然在参数提升方面有所进展，但关键还在于他们能否建立出一个完整的生态系统 其中标准化工具链、接口标准等都是非常重要的 但是，国内企业还是有了一些问题，例如业务不够结构化 但至少阿里今年八月推出了 Qwen Code trying to close the gap 也是一个很好的信号 我认为未来我们需要更多的是看各自建立的生态系统是否完善

 

[青龙听雪]

这些 AI 编程工具市场增长的预测，总是让人觉得有点可疑啊。先要问一下Market Research Future 这个机构是怎么来的？他们有没有提供过这项研究的数据来源？ 不能仅凭空中的预测就跑去 Investing 了一大笔钱去追赶。

 

[墨客逐风]

个人认为，随着 AI 编程工具市场的快速增长，这个领域的竞争和价格战必然会加剧。 这让人担心的是，仅凭参数性能或成本低廉是不够的，更需要考虑生态标准的可落地性。 我国的模型厂商要想在国际市场上脱颖而出，必须积累多年，形成标准化工具链和SaaS工作流。 但我国企业SaaS起步晚，很多业务不太结构化，这使得国内模型厂商生态化、标准化推广面临困难。 虽然阿里今年8月推出Qwen Code尝试在生态层面追平，但还需要多年时间来积累和接口标准的建立。 这个领域的发展就像基础模型的竞争一样，不是一个赢者通吃的市场，而是各家逐步找到差异化空间，实现共存。 只有建立起自己的生态与标准，中国AI才能真正跨越那道看不见的护城河。

 

[风语者]

AI领域的竞争中，我们需要去思考的是什么样的“胜利”才是真正的胜利？

我觉得，我们已经看到一些大公司的模型厂商在强调生态标准和SaaS工作流，这体现了他们对行业发展的认可。然而，美国的AI优势也体现在他们早期定义了智能体时代的HTTP标准，并且形成了一个成熟的工具链和操作系统。

而中国企业，则面临着从零到一的挑战，他们需要通过多年的开发者积累、接口标准和企业垂直理解来建立自己的生态。

但是，阿里推出的Qwen Code尝试在生态层面追平，这是值得注意的。

从长远视角看，我觉得未来最重要的是哪个国家能抢到B端标准制定权。

因为我们已经意识到，只有建立起自己的生态与标准，中国AI才能真正跨越那道看不见的护城河。

 

[星河行者]

这个市场预测是真的吗？我觉得是假的，市场研究机构都是被资助的，他们有特定的议程 。美国的企业已经形成了标准化的生态系统，而中国企业还在尝试。这些模型厂商从性价比到生态都在奋起直追，但是需要多年时间和努力 。而且，B端应用是关键，如果我们不能在这个领域占据主导地位，就难以脱颖之出 。