12名工程師,估值190億,AI黑馬的夢幻故事

在讓寫程式碼更輕鬆有趣上,他們做到了比巨頭更好。



2024年生成式AI的發展堪稱瘋狂,大模型戰火蔓延到各個賽道,垂直應用熱潮此消彼長。尤其是在AI程式設計領域,演算法進展突飛猛進,多個新晉獨角獸誕生,投資者密集湧入,億級融資從年初宣到年尾。

但如果提名年度AI程式設計黑馬,4個月估值漲550%的Cursor,絕對是熱門中的熱門。

就在近半年,憑藉將寫程式碼變簡單,它在程式設計領域掀起一股改朝換代的颶風,將大量開發者轉換成它的鐵桿粉絲。從國際科技巨頭、頂級科研實驗室到OpenAI、Midjourney、Perplexity等“頂流”級生成式AI企業的工程師和研究人員,都在付費使用這一工具。

Cursor火到什麼程度呢?基本上是全網讚譽有加,用過都說真香。

Cloudflare副總裁Ricky Robinett發了個視訊,展示他的8歲女兒僅花45分鐘就用Cursor AI搭了個聊天機器人。用Cursor僅花1小時開發出的“小貓補光燈”app,火速衝到蘋果iOS應用榜Top20。OpenAI聯合創始人、前特斯拉AI總監安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)也為這個冉冉升起的AI程式設計新星搖旗助威,誇Cursor的體驗已經碾壓GitHub Copilot。

最牛的是它以遠高於GitHub Copilot的每月20美金定價,吸引來大把心甘情願掏腰包的訂閱使用者,足見它有多麼切中程式設計師們的痛點和爽點。


▲Cursor官網(圖源:Cursor)


那麼Cursor到底有多好用?

簡單來說,它改變了程式設計學習方式,讓逐行敲程式碼成為歷史,把程式設計變成了一件用自然語言交流就能搞定的事。你來提想法,AI負責幫你實現。背靠Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o等第三方大模型,Cursor AI能自動生成程式碼、查錯修復,也能在你遇到程式設計問題時即時答疑解惑。

不僅對初學者友好,對專業軟體開發者來說,它也是顯著加速工作流的省時間法寶。

其投資方更是匯聚了一群名流,有GoogleAI領軍人物Jeff Dean,有OpenAI聯合創始人John Schulman,有德撲AI之父Noam Brown,還有前GitHub首席執行官Nat Friedman、Stripe聯合創始人Patrick Collison、Dropbox聯合創始人Arash Ferdowsi等等。最新估值達到26億美元(約合人民幣190億元)。

而這家積攢爆棚口碑的產品背後的初創公司,截至2024年8月只有12名工程師和研究人員,成立僅不到兩年。

他們是怎麼做到的?

讓我們來回顧一下,一款年度爆款AI原生產品的誕生。


01. 從OpenAI“畢業”,4個月估值漲550%,一個AI程式碼編輯器的崛起

2022年,麻省理工學院的學生Michael Truell、Sualeh Asif、Arvid Lunnemark和Aman Sanger創辦了一家名為Anysphere的公司。


▲ Anysphere的四位聯合創始人合影(圖源:Forbes)


四位年輕人有一個雄心勃勃的抱負:“創造一種神奇的工具,有朝一日能編寫世界上所有的軟體。”

他們的終極目標,是解決建構和更改軟體的麻煩。

在創業的第二年,Anysphere從OpenAI加速器計畫中畢業,並完成了由OpenAI Startup Fund領投的1100萬美元種子輪融資。

到2024年下半年,資本交易處理程序驟然加速。Anysphere先是在8月宣佈完成4億美元A輪融資,11月又宣佈收購AI程式碼模型Babble背後的Supermaven,然後在12月被外媒曝出完成1億美元新融資,公司估值從8月時的4億美元躍升至26億美元(約合人民幣190億元),足足漲了550%。

估值大漲的可能原因之一,與其快速增長的銷售額掛鉤。

旺盛的AI程式設計需求已經轉化成強烈的付費意願。據TechCrunch報導,Anysphere的年化經常性收入(ARR)從4月到10月增長逾10倍,達到4800萬美元。另據研究機構Sacra彼時的預測,Anysphere的ARR預計在11月超過6500萬美元,同比增長64倍,月收入也已達到400萬美元(約合人民幣2920萬元)。


▲Anysphere ARR預測(圖源:Sacra)


據The Information報導,Anthropic的軟體開發和程式碼生成業務在3個月內的年化收入增長了10倍。此前微軟在7月公佈的財報中披露GitHub Copilot的年化經常性收入(ARR)達到3億美元,佔GitHub整體收入增長的40%。相比之下,Cursor的成長速度顯得非常驚人了。

AI程式設計工具普遍採用訂閱模式,Cursor也不例外。

不過其定價並不算親民,有兩周的免費試用期,試用期結束後,使用者可以選擇以每月20美元(約合人民幣146元)購買專業版,或者每月40美元(約合人民幣292元)購買專為大型團隊和組織設計的商業訂閱。

雖然Cursor的收費高於GitHub Copilot的每月10美元(約合人民幣73元),但它仍然吸引了全球超過3萬名客戶的使用,其中包括OpenAI、Midjourney、Perplexity、Replicate、Shopify、Instacart等知名企業。

感受到競爭威脅的微軟,迅速推出GitHub Copilot免費版。免費使用者每月可享2000次程式碼補全。微軟CEO Satya Nadella還親自發推力挺Copilot。



就在Cursor風生水起的2024年,AI與程式設計的結合成為了風險投資的熱點。除了開發者的主流首選GitHub Copilot外,市場上其他眾多初創公司如Augment、Codeium、Poolside、Magic AI、Bolt.new等也在激烈競爭中嶄露頭角,並將大額融資收入囊中。

Cursor又如何突出重圍呢?


02. 挑戰微軟,用AI改變建構軟體的方式

AI程式設計的核心功能可分為兩大類:自動程式碼生成和程式碼補全/建議。

Cursor是VS Code的一個分支,作為一個獨立本地IDE,Cursor對編輯器的使用者介面有更大的控制權,從而實現更強的AI整合。

不同於GitHub Copilot重點放在根據上下文提供程式碼建議和補全,Cursor被設計為能夠基於整個程式碼庫提供智能程式碼提示。因此,Cursor可以即時預測開發者需求,只需按下Tab鍵,AI編輯器便能預測並自動完成程式碼,根據上下文推薦下一步可能的程式碼編輯。


▲分析項目程式碼庫(圖源:Cursor)


Cursor的願景是:在未來幾年內,打造一個比任何時候都更加有幫助、更具樂趣的程式碼編輯器。

以前VSCode是大多數開發者的首選IDE。但新的AI時代呼喚一種互動更自然的、無縫融入工作流程的新工具,GitHub Copilot作為現有IDE的增強工具,Cursor則建構了一個更專門化、深度整合AI的IDE。站在前沿第三方大模型的肩膀上,Cursor團隊將打磨產品的重點放在了最佳化開發使用者體驗和模型互動方式,以及如何讓模型給出更好的答案。

2024年,越來越多的開發者開始轉向Cursor。相比傳統IDE,這個AI程式設計工具更加注重AI與開發流程的無縫整合。其核心優勢在於,不僅具備程式碼補全和對話式程式設計功能,還引入了“Composer”功能,允許使用者通過自然語言對整個項目提出需求,進行跨檔案編輯。收購Supermaven後,Cursor更是進一步增強了在處理複雜程式碼和提升上下文感知能力方面的技術實力。

1、Agent模式與Yolo模式:提升自動化任務執行

11月24日,Cursor發佈了0.43版本,引入了“Agent模式”。此模式支援通過Composer與Agent進行互動,選擇上下文並執行終端命令。Agent模式不僅支援語義搜尋,還能幫助開發者自動完成程式碼補全、錯誤修復和多檔案操作等任務。通過語義搜尋,Agent模式能夠智能推薦解決方案,進一步提升工作效率。

12月17日,Cursor發佈了最新的0.44版本,並在Agent模式的基礎上引入了Yolo模式。Yolo模式的目標是讓代理更智能地執行命令,並支援平行處理多個任務。例如,開發者可以指示代理同時在多個檔案中進行程式碼修改,或者執行複雜的終端操作而無需人工干預。借助GPT-4模型,Yolo模式使Agent能夠更加精準地理解命令並自動執行。

2、智能程式碼補全與自動生成

Cursor的最大亮點之一是其基於GPT-4、Claude 3.5 Sonnet等先進AI模型的深度學習能力,能夠即時預測開發者需求並生成相應程式碼。這使得Cursor不僅可以自動補全、修復錯誤和重構程式碼,還能夠生成新的程式碼片段,大幅提升開發效率。

與傳統的VSCode或GitHub Copilot相比,Cursor在上下文理解上更為出色。它能夠智能預測開發者的程式設計意圖,不僅依賴於程式碼片段匹配,還注重整體項目的邏輯,真正實現了全域視角下的程式碼智能化。

Cursor的Tab功能是一個強大且直觀的AI輔助程式設計工具,堪稱加強版自動補全。該功能不僅能夠根據游標所在位置自動補全程式碼,還支援多行補全和程式碼重寫。游標預測是Cursor的另一項先進功能,它能根據上下文預測開發者的下一步操作,極大提高開發效率。


▲Tab鍵自動補全程式碼(圖源:Cursor)


3、上下文感知與全項目支援

Cursor突破了傳統IDE僅限於當前檔案的限制,支援對整個項目的分析。它能夠理解項目結構、編碼風格,並基於全域視角提供程式碼建議。@Codebase是Cursor的一個強大功能,它通過向量化技術分析整個項目,為開發者提供全面的上下文支援,尤其適用於大型項目或需要跨檔案分析的場景。

通過自然語言查詢,開發者可以輕鬆發出指令,如“修改userService中的所有函數”或“為此模組加入單元測試”,Cursor會自動生成適當的程式碼片段。與GitHub Copilot相比,Cursor在全域項目理解和跨檔案協調方面更具優勢。


▲用自然語言編輯(圖源:Cursor)


4、Composer:智能編碼助手

“Composer”是Cursor的智能編碼助手,旨在幫助開發者輕鬆編寫和修改程式碼。使用者只需通過自然語言指令與Composer互動,例如“加入登錄功能”或“最佳化此函數”,Composer就會自動生成程式碼並進行最佳化。這大大簡化了程式設計過程,使開發者能夠專注於更高層次的設計,而無需頻繁切換上下文。

5、Cursor Chat:互動式程式碼搜尋

Cursor Chat提供了互動式程式碼搜尋功能,允許開發者通過對話與程式碼庫互動。使用者可以輸入簡單的自然語言問題,Cursor Chat會根據項目上下文提供相關程式碼片段或解釋。Cursor Chat的獨特之處在於,它結合了上下文引用(@)和程式碼修改的“Apply”功能,這使得開發者能夠直接將AI提供的程式碼建議應用到項目中。

儘管類似的對話式程式設計工具已經存在,但Cursor Chat通過“Apply”功能簡化了程式碼修改過程,提供了比傳統程式碼編輯器更高效的解決方案。

6、隱私與安全

對於開發者而言,程式碼的隱私和安全至關重要。Cursor在這方面提供了強大的隱私保障,通過隱私模式確保程式碼不會儲存在伺服器上,並且通過SOC 2認證加強資料保護。所有程式碼處理都在本地進行,以確保開發者的資料安全和隱私不受侵犯。

總之,Cursor通過其深度整合AI功能、智能程式碼補全與生成、語義搜尋以及Agent與Yolo模式的智能任務執行,推動了IDE的進化。特別是在全項目支援、上下文感知和隱私保護方面,Cursor提供了比傳統IDE更為高效、智能的解決方案。


03. Copilot、Cursor與Bolt.new:AI程式設計工具的三種發展路徑

全球範圍內,GitHub Copilot、Cursor、Augment、Codeium等AI編碼工具已在市場上廣泛應用,國內廠商如阿里雲、字節跳動、華為等也紛紛推出各自的AI程式設計產品,如阿里巴巴的通義靈碼、百度的文心快碼等。

推特使用者auchenberg使用研究機構Sacra提供的資料,製作了一張圖表,比較了當前市場上主流AI程式設計產品的年化經常性收入(ARR)。可以看到Cursor的ARR從2023年到2024年猛躥一大截,但總體量還是沒法跟GitHub Copilot相提並論的。


▲市場上主流AI程式設計產品的ARR(圖源:推特使用者auchenberg,Sacra)


其中GitHub Copilot的ARR從2023年的1.15億美元增長至2024年接近4億美元,增長率達到了281%。到2024年11月,Bolt.new的ARR達到2000萬美元,且平台日均ARR增長50萬美元,增長勢頭也不錯。

GitHub Copilot、Cursor和Bolt.new分別代表了AI程式設計工具的不同發展方向。GitHub Copilot專注於大規模普及和多平台整合,Cursor是在現有IDE基礎上進行智能化升級,Bolt.new是探索全新的Web開發模式。


▲不同類型的程式碼編輯器(圖源:Cursor)


GitHub Copilot作為微軟旗下的產品,直接整合了Visual Studio Code和GitHub兩大平台,提供了強大的程式碼補全功能,支援超過數十種程式語言。通過深度學習模型訓練,Copilot能夠理解上下文並生成合理的程式碼片段,極大地提高了開發效率。

Cursor則更加注重在傳統IDE(如VSCode)的基礎上整合AI功能,通過提供智能程式碼補全、自動化重構等功能,幫助開發者提升編碼效率。其成功不僅在於其高效的輔助功能,還在於良好的使用者體驗和操作便捷性。使用者可以在編寫程式碼時獲得即時建議和支援,降低了初級程式設計師的學習曲線,同時也為資深開發者提供了高效的工具。

與前面兩款本地IDE不同,Bolt.new開創性地實現了基於瀏覽器的低程式碼開發,提供了一種更加直觀、低程式碼的開發體驗,依託WebContainers技術,在瀏覽器中運行微型作業系統,並整合Claude 3.5 Sonnet模型。這樣,使用者無需組態虛擬機器或登錄帳戶即可直接在瀏覽器中進行編碼,簡化了開發流程,尤其適合初學者和快速開發需求。

Cursor通過全域項目視角和智能任務執行提升了開發效率,Bolt.new通過簡化開發流程,降低了技術門檻。這些產品的成功反映了開發者對智能工具的強烈需求,不再滿足於傳統IDE的單一功能,而是更關注與業務需求緊密結合的工具。


04. 結語:AI程式設計發展進入快車道

AI程式設計工具在帶來優勢的同時也伴隨著挑戰。程式碼質量和安全性成為重要問題。AI生成的程式碼可能包含錯誤或不一致,仍需人工審查。此外,資料隱私和智慧財產權問題也需被合規約束。未來,如何平衡技術創新與程式碼質量、安全性的保障,將是行業發展的關鍵。

比較有意思的是,Cursor每年會發一篇部落格文章,描述希望解決的問題列表。2023年列出的問題有更好上下文、編輯Copilot、主動查錯、更大編輯範疇等,2024年列出的包括下一步行動預測、完美編輯、最佳語境、錯誤檢測和偵錯。



進入2025年,AI程式設計賽道預計會有更加突飛猛進的發展。畢竟Cursor團隊已經在接受採訪時立了flag:“一年後的Cursor,將要讓今天的Cursor看起來過時。” (智東西)