股票配资资讯第一门户网站 2026 AI Coding 下半场：不拼参数，拼谁能让开发者“戒不掉”

作者｜董道力邮箱｜ dongdaoli@pingwest.com股票配资资讯第一门户网站

2025 年，AI Coding 行业发生了一件不太被注意、但足以改变规则的事：开发者和 AI 的关系，正从“偶尔用用”质变为“依赖”。

如果你问一个 2024 年的开发者“AI 能写代码吗？”，他可能会说：“有时候可以，但不靠谱，还得自己改。” 到了 2025 年底，同样的问题换来了疑惑的表情：“啊？现在谁写代码不用 AI？”

这一年，GitHub Copilot 攻占了企业级市场，Cursor 赢得了独立开发者的心，国内的 TRAE、Qoder 也在快速迭代。但真正值得注意的，不是哪家产品的用户量更多，而是竞争焦点从“广度”转向了“深度”。

就像早期的补贴大战是上半场，真正的护城河建立在你“不叫车就不知道怎么出门”的习惯之上。对于 AI Coding 工具而言，现在的判断标准只有一个：离开它，你还能不能正常工作？

TRAE 近期发布的开发者年度报告，恰好提供了一个精准的行业切片。Trae 注册开发者已超 600 万，国内市占率第一，覆盖近 200 个国家，但在这光鲜的数据背后，藏着几个更能代表未来的数字：核心用户全年使用超过 200 天，付费用户周活跃 6 天（几乎全勤），Token 消耗量半年暴涨 700%。

这不仅是某一家的胜利，而是整个行业越过“能不能用”的临界点，进入“怎么用得更深”的下半场。

什么叫\"深度使用\"？

在移动互联网的旧叙事里，DAU 是金线。但在 AI 时代，这条线换了形态：不再只看“来过多少人”，更要看 AI 在工作流里扎得有多深。

TRAE 的报告将“深度使用”拆解为三个层次，这恰恰也是 2025 年 AI 工具进化的三个路标：频率质变、任务质变、范式质变。

1. 频率质变：从“外挂”变成“输入法”

“全年使用超过 200 天”、“付费用户周活跃 6 天”。这些数字意味着什么？如果 AI 只是一个遇到难题才去查一下的搜索引擎，用户不可能接近全勤。周活 6 天，意味着它已经像输入法一样，嵌进了开发的每一次敲击中。不是想起来才用，而是不开就觉得别扭。

这种质变来自体验的无感化。GitHub Copilot 早期靠插件形态做到了“润物细无声”，TRAE 的 Cue （代码补全）也落在同一个点上：超过 50% 的用户每天主动使用，推荐采纳率提升超过 80%。当 AI 的介入从“演示功能”变成了“肌肉记忆”，它就不再是外挂，而是开发者身体的一部分。

2. 任务质变：AI 开始干“脏活累活”了

Token 消耗量半年增长 700% 的背后，是开发者投喂给 AI 的上下文变重了。以前只敢丢几行代码让它补全，现在则是把文档、模块、项目片段交给它一起推理。

IDE 的场景分布最能说明问题：BugFix 占 35%–38%，代码生成约 30%，仓库理解约 9%–11%。这组数据非常重要，因为修 Bug 和读旧代码，是开发中最依赖上下文、最耗心力、也最“脏”的活。AI 开始大量承担 BugFix，说明它已经进入了“生产现场最麻烦的环节”。

开发者愿意在这些任务上消耗 Token，本质上是一次信任升级：我不再只是让你写点简单的 demo，而是把棘手的问题交给你一起扛。一年 5 亿条 Query，意味着无数次“需求—方案—修正—约束—再修正”的深度协作循环。

3. 范式质变：交互切换到 Agent 模式

2025 年，AI Coding 圈子里最重要的共识是：AI 不该只待在聊天框里。Replit 把它变成能自己跑流程的 Agent，Cursor 让它能跨文件协同修改，Devin 把\"AI 能不能独立把一件事做完\"推成了行业的公开考题。大家卷的不是回答更聪明，而是能不能接过一段工作。

TRAE 的数据能把这种变化量化：中国版每 10 位开发者有 3 位在用 SOLO，国际版 SOLO 累计渗透率达 44%。57%的中国版用户、84%的国际版用户会混用多种智能体；一年里有 36.5 万个自定义智能体被创建，1.1 万个 MCP 工具被接入。

翻译成人话就是：开发者在给自己搭\"AI 开发小组\"。Builder 搭骨架，SOLO Coder 扛逻辑，Chat 快速问答，MCP 把浏览器、终端、数据库接上去。人反而往后退半步：更多时候是提目标、给约束、做验收。

三个层次叠加：高频依赖 × 复杂任务 × 代理化，这就是 2025 年深度使用的完整样子。AI Coding 跨过了从\"能用\"到\"依赖\"的临界点。

为什么\"深度\"这么难？

GitHub Copilot 磨了两年多才让企业客户买单，Cursor 增长凶猛但稳定性还在补模型的课。几乎所有公司都卡在：怎么从\"能用\"熬到\"好用\"，再熬到\"离不开\"。

答案藏在一个简单事实里——深度使用会放大一切瑕疵。卡顿半秒、偶尔崩溃、理解跑偏，平时不起眼的小毛病，在高频场景下都会变成劝退理由。

第一道坎：性能

写代码的人对\"卡\"极其敏感。GitHub Copilot 早期 Reddit 上吐槽满天飞：\"等它反应的功夫，我都自己敲完了。\"后来微软下血本优化网络架构、部署边缘节点、搞模型预加载，才把体验拉到能用水平。逻辑很残酷：想要快，就得砸资源、拼工程。

国内产品今年下了苦功。TRAE 补全延迟降低 60%+，首 Token 耗时降低 86%，构建速度首次减少 70%+、非首次减少约 80%。这些技术指标决定了 AI 能不能真正\"隐形\"在开发流程中。

但速度快还不够，还得稳。Replit 分享过数据：Agent 成功率从 95%到 99%时，用户完全交付意愿翻 4 倍。开发者要的不是\"大多数时候能用\"，而是\"关键时刻不掉链子\"。想象你花半小时让 AI 重构核心模块，最后一步突然崩了。一次这样的经历，够让用户半年不想再碰。

从 99%到 99.9%是工程能力的分水岭。TRAE 在 MacOS 崩溃率降到 0.43%、Windows 降到 0.71%，补全和会话成功率达 99%+，面板进入成功率 99.93%，内存占用降低 43%。这些\"脏活累活\"不会出现在发布会 PPT 上，但恰恰是产品能否深度使用的生命线。这也是为什么 TRAE 今年完成 100+次迭代。

第二道坎：能力

2025 年的行业共识：AI 不能只会\"说\"，还得会\"做\"。回头看三年进化很清晰：2022-2023 是插件时代（Copilot、Tabnine 本质是智能输入法），2023-2024 进入对话时代（Cursor、Codeium 变成聊天助手），2024-2025 Agent 时代来了（Cursor 的 Composer 跨文件编辑，Windsurf 的 Cascade 让 AI 自己规划任务）。

演进的本质是上下文边界在疯狂扩张。从\"当前文件\"到\"整个项目\"到\"开发环境\"到\"外部服务\"，能塞给 AI 多少上下文，决定了它能解决多复杂的问题。

TRAE 支持 1.1 万个 MCP 接入，打破聊天框边界，AI 能跑通从需求分析到代码落地的完整链路。支持 10+种上下文类型：、、、、、、、、、等，超过半数用户在主动管理上下文。这是从插件到 IDE、从 IDE 到 Agent 的演进，每一步都在扩大 AI 的能力边界。

第三道坎：技术

AI 行业已经过了\"有模型就能做产品\"的阶段。真正的分水岭是：能不能把模型能力转化成开发者愿意依赖的产品。

这里面的技术比想象中复杂：代码检索（几百万行代码怎么找最相关上下文）、代码理解（深度理解结构才能做出\"聪明\"的修改）、端到端验证（SWE-bench 考察的是解决真实 issue，不是生成代码）。

TRAE 的技术投入是长期的：SWE-bench Verified 榜单第一，10 余篇 CCF-A 类顶会论文，1 篇入选 NeurIPS Spotlight，开源 trae-agent 获 10.2k Stars。但论文和榜单只是起点，真正有价值的是技术怎么落地：Cue 采纳率提升 12%，意味着 AI 的代码补全更准、更符合开发者习惯。技术领先的意义不是发更多论文，而是让用户每次交互都感受到：\"这次 AI 给的答案确实靠谱。\"

深度使用难在要求产品在每个维度都不能有短板。性能不行→\"太慢了\"；能力不够→\"只能做简单任务\"；技术不深→\"经常出错，不敢信任\"。三道坎，缺一不可。