在让写代码更轻松有趣上,他们做到了比巨头更好。
2024年生成式AI的发展堪称疯狂,大模型战火蔓延到各个赛道,垂直应用热潮此消彼长。尤其是在AI编程领域,算法进展突飞猛进,多个新晋独角兽诞生,投资者密集涌入,亿级融资从年初宣到年尾。
但如果提名年度AI编程黑马,4个月估值涨550%的Cursor,绝对是热门中的热门。
就在近半年,凭借将写代码变简单,它在编程领域掀起一股改朝换代的飓风,将大量开发者转换成它的铁杆粉丝。从国际科技巨头、顶级科研实验室到OpenAI、Midjourney、Perplexity等“顶流”级生成式AI企业的工程师和研究人员,都在付费使用这一工具。
Cursor火到什么程度呢?基本上是全网赞誉有加,用过都说真香。
Cloudflare副总裁Ricky Robinett发了个视频,展示他的8岁女儿仅花45分钟就用Cursor AI搭了个聊天机器人。用Cursor仅花1小时开发出的“小猫补光灯”app,火速冲到苹果iOS应用榜Top20。OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)也为这个冉冉升起的AI编程新星摇旗助威,夸Cursor的体验已经碾压GitHub Copilot。
最牛的是它以远高于GitHub Copilot的每月20美金定价,吸引来大把心甘情愿掏腰包的订阅用户,足见它有多么切中程序员们的痛点和爽点。
▲Cursor官网(图源:Cursor)
那么Cursor到底有多好用?
简单来说,它改变了编程学习方式,让逐行敲代码成为历史,把编程变成了一件用自然语言交流就能搞定的事。你来提想法,AI负责帮你实现。背靠Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o等第三方大模型,Cursor AI能自动生成代码、查错修复,也能在你遇到编程问题时即时答疑解惑。
不仅对初学者友好,对专业软件开发者来说,它也是显著加速工作流的省时间法宝。
其投资方更是汇聚了一群名流,有谷歌AI领军人物Jeff Dean,有OpenAI联合创始人John Schulman,有德扑AI之父Noam Brown,还有前GitHub首席执行官Nat Friedman、Stripe联合创始人Patrick Collison、Dropbox联合创始人Arash Ferdowsi等等。最新估值达到26亿美元(约合人民币190亿元)。
而这家积攒爆棚口碑的产品背后的初创公司,截至2024年8月只有12名工程师和研究人员,成立仅不到两年。
他们是怎么做到的?
让我们来回顾一下,一款年度爆款AI原生产品的诞生。
01.从OpenAI“毕业”,4个月估值涨550%,一个AI代码编辑器的崛起
2022年,麻省理工学院的学生Michael Truell、Sualeh Asif、Arvid Lunnemark和Aman Sanger创办了一家名为Anysphere的公司。
▲ Anysphere的四位联合创始人合影(图源:Forbes)
四位年轻人有一个雄心勃勃的抱负:“创造一种神奇的工具,有朝一日能编写世界上所有的软件。”
他们的终极目标,是解决构建和更改软件的麻烦。
在创业的第二年,Anysphere从OpenAI加速器计划中毕业,并完成了由OpenAI Startup Fund领投的1100万美元种子轮融资。
到2024年下半年,资本交易进程骤然加速。Anysphere先是在8月宣布完成4亿美元A轮融资,11月又宣布收购AI代码模型Babble背后的Supermaven,然后在12月被外媒曝出完成1亿美元新融资,公司估值从8月时的4亿美元跃升至26亿美元(约合人民币190亿元),足足涨了550%。
估值大涨的可能原因之一,与其快速增长的销售额挂钩。
旺盛的AI编程需求已经转化成强烈的付费意愿。据TechCrunch报道,Anysphere的年化经常性收入(ARR)从4月到10月增长逾10倍,达到4800万美元。另据研究机构Sacra彼时的预测,Anysphere的ARR预计在11月超过6500万美元,同比增长64倍,月收入也已达到400万美元(约合人民币2920万元)。
▲Anysphere ARR预测(图源:Sacra)
据The Information报道,Anthropic的软件开发和代码生成业务在3个月内的年化收入增长了10倍。此前微软在7月公布的财报中披露GitHub Copilot的年化经常性收入(ARR)达到3亿美元,占GitHub整体收入增长的40%。相比之下,Cursor的成长速度显得非常惊人了。
AI编程工具普遍采用订阅模式,Cursor也不例外。
不过其定价并不算亲民,有两周的免费试用期,试用期结束后,用户可以选择以每月20美元(约合人民币146元)购买专业版,或者每月40美元(约合人民币292元)购买专为大型团队和组织设计的商业订阅。
虽然Cursor的收费高于GitHub Copilot的每月10美元(约合人民币73元),但它仍然吸引了全球超过3万名客户的使用,其中包括OpenAI、Midjourney、Perplexity、Replicate、Shopify、Instacart等知名企业。
感受到竞争威胁的微软,迅速推出GitHub Copilot免费版。免费用户每月可享2000次代码补全。微软CEO Satya Nadella还亲自发推力挺Copilot。
就在Cursor风生水起的2024年,AI与编程的结合成为了风险投资的热点。除了开发者的主流首选GitHub Copilot外,市场上其他众多初创公司如Augment、Codeium、Poolside、Magic AI、Bolt.new等也在激烈竞争中崭露头角,并将大额融资收入囊中。
Cursor又如何突出重围呢?
02.挑战微软,用AI改变构建软件的方式
AI编程的核心功能可分为两大类:自动代码生成和代码补全/建议。
Cursor是VS Code的一个分支,作为一个独立本地IDE,Cursor对编辑器的用户界面有更大的控制权,从而实现更强的AI集成。
不同于GitHub Copilot重点放在根据上下文提供代码建议和补全,Cursor被设计为能够基于整个代码库提供智能代码提示。因此,Cursor可以实时预测开发者需求,只需按下Tab键,AI编辑器便能预测并自动完成代码,根据上下文推荐下一步可能的代码编辑。
▲分析项目代码库(图源:Cursor)
Cursor的愿景是:在未来几年内,打造一个比任何时候都更加有帮助、更具乐趣的代码编辑器。
以前VSCode是大多数开发者的首选IDE。但新的AI时代呼唤一种交互更自然的、无缝融入工作流程的新工具,GitHub Copilot作为现有IDE的增强工具,Cursor则构建了一个更专门化、深度集成AI的IDE。站在前沿第三方大模型的肩膀上,Cursor团队将打磨产品的重点放在了优化开发用户体验和模型交互方式,以及如何让模型给出更好的答案。
2024年,越来越多的开发者开始转向Cursor。相比传统IDE,这个AI编程工具更加注重AI与开发流程的无缝集成。其核心优势在于,不仅具备代码补全和对话式编程功能,还引入了“Composer”功能,允许用户通过自然语言对整个项目提出需求,进行跨文件编辑。收购Supermaven后,Cursor更是进一步增强了在处理复杂代码和提升上下文感知能力方面的技术实力。
1、Agent模式与Yolo模式:提升自动化任务执行
11月24日,Cursor发布了0.43版本,引入了“Agent模式”。此模式支持通过Composer与Agent进行互动,选择上下文并执行终端命令。Agent模式不仅支持语义搜索,还能帮助开发者自动完成代码补全、错误修复和多文件操作等任务。通过语义搜索,Agent模式能够智能推荐解决方案,进一步提升工作效率。
12月17日,Cursor发布了最新的0.44版本,并在Agent模式的基础上引入了Yolo模式。Yolo模式的目标是让代理更智能地执行命令,并支持并行处理多个任务。例如,开发者可以指示代理同时在多个文件中进行代码修改,或者执行复杂的终端操作而无需人工干预。借助GPT-4模型,Yolo模式使Agent能够更加精准地理解命令并自动执行。
2、智能代码补全与自动生成
Cursor的最大亮点之一是其基于GPT-4、Claude 3.5 Sonnet等先进AI模型的深度学习能力,能够实时预测开发者需求并生成相应代码。这使得Cursor不仅可以自动补全、修复错误和重构代码,还能够生成新的代码片段,大幅提升开发效率。
与传统的VSCode或GitHub Copilot相比,Cursor在上下文理解上更为出色。它能够智能预测开发者的编程意图,不仅依赖于代码片段匹配,还注重整体项目的逻辑,真正实现了全局视角下的代码智能化。
Cursor的Tab功能是一个强大且直观的AI辅助编程工具,堪称加强版自动补全。该功能不仅能够根据光标所在位置自动补全代码,还支持多行补全和代码重写。光标预测是Cursor的另一项先进功能,它能根据上下文预测开发者的下一步操作,极大提高开发效率。
▲Tab键自动补全代码(图源:Cursor)
3、上下文感知与全项目支持
Cursor突破了传统IDE仅限于当前文件的限制,支持对整个项目的分析。它能够理解项目结构、编码风格,并基于全局视角提供代码建议。@Codebase是Cursor的一个强大功能,它通过向量化技术分析整个项目,为开发者提供全面的上下文支持,尤其适用于大型项目或需要跨文件分析的场景。
通过自然语言查询,开发者可以轻松发出指令,如“修改userService中的所有函数”或“为此模块添加单元测试”,Cursor会自动生成适当的代码片段。与GitHub Copilot相比,Cursor在全局项目理解和跨文件协调方面更具优势。
▲用自然语言编辑(图源:Cursor)
4、Composer:智能编码助手
“Composer”是Cursor的智能编码助手,旨在帮助开发者轻松编写和修改代码。用户只需通过自然语言指令与Composer互动,例如“添加登录功能”或“优化此函数”,Composer就会自动生成代码并进行优化。这大大简化了编程过程,使开发者能够专注于更高层次的设计,而无需频繁切换上下文。
5、Cursor Chat:交互式代码搜索
Cursor Chat提供了交互式代码搜索功能,允许开发者通过对话与代码库互动。用户可以输入简单的自然语言问题,Cursor Chat会根据项目上下文提供相关代码片段或解释。Cursor Chat的独特之处在于,它结合了上下文引用(@)和代码修改的“Apply”功能,这使得开发者能够直接将AI提供的代码建议应用到项目中。
尽管类似的对话式编程工具已经存在,但Cursor Chat通过“Apply”功能简化了代码修改过程,提供了比传统代码编辑器更高效的解决方案。
6、隐私与安全
对于开发者而言,代码的隐私和安全至关重要。Cursor在这方面提供了强大的隐私保障,通过隐私模式确保代码不会存储在服务器上,并且通过SOC 2认证加强数据保护。所有代码处理都在本地进行,以确保开发者的数据安全和隐私不受侵犯。
总之,Cursor通过其深度集成AI功能、智能代码补全与生成、语义搜索以及Agent与Yolo模式的智能任务执行,推动了IDE的进化。特别是在全项目支持、上下文感知和隐私保护方面,Cursor提供了比传统IDE更为高效、智能的解决方案。
03.Copilot、Cursor与Bolt.new:AI编程工具的三种发展路径
全球范围内,GitHub Copilot、Cursor、Augment、Codeium等AI编码工具已在市场上广泛应用,国内厂商如阿里云、字节跳动、华为等也纷纷推出各自的AI编程产品,如阿里巴巴的通义灵码、百度的文心快码等。
推特用户auchenberg使用研究机构Sacra提供的数据,制作了一张图表,比较了当前市场上主流AI编程产品的年化经常性收入(ARR)。可以看到Cursor的ARR从2023年到2024年猛蹿一大截,但总体量还是没法跟GitHub Copilot相提并论的。
▲市场上主流AI编程产品的ARR(图源:推特用户auchenberg,Sacra)
其中GitHub Copilot的ARR从2023年的1.15亿美元增长至2024年接近4亿美元,增长率达到了281%。到2024年11月,Bolt.new的ARR达到2000万美元,且平台日均ARR增长50万美元,增长势头也不错。
GitHub Copilot、Cursor和Bolt.new分别代表了AI编程工具的不同发展方向。GitHub Copilot专注于大规模普及和多平台集成,Cursor是在现有IDE基础上进行智能化升级,Bolt.new是探索全新的Web开发模式。
▲不同类型的代码编辑器(图源:Cursor)
GitHub Copilot作为微软旗下的产品,直接集成了Visual Studio Code和GitHub两大平台,提供了强大的代码补全功能,支持超过数十种编程语言。通过深度学习模型训练,Copilot能够理解上下文并生成合理的代码片段,极大地提高了开发效率。
Cursor则更加注重在传统IDE(如VSCode)的基础上集成AI功能,通过提供智能代码补全、自动化重构等功能,帮助开发者提升编码效率。其成功不仅在于其高效的辅助功能,还在于良好的用户体验和操作便捷性。用户可以在编写代码时获得实时建议和支持,降低了初级程序员的学习曲线,同时也为资深开发者提供了高效的工具。
与前面两款本地IDE不同,Bolt.new开创性地实现了基于浏览器的低代码开发,提供了一种更加直观、低代码的开发体验,依托WebContainers技术,在浏览器中运行微型操作系统,并集成Claude 3.5 Sonnet模型。这样,用户无需配置虚拟机或登录账户即可直接在浏览器中进行编码,简化了开发流程,尤其适合初学者和快速开发需求。
Cursor通过全局项目视角和智能任务执行提升了开发效率,Bolt.new通过简化开发流程,降低了技术门槛。这些产品的成功反映了开发者对智能工具的强烈需求,不再满足于传统IDE的单一功能,而是更关注与业务需求紧密结合的工具。
04.结语:AI编程发展进入快车道
AI编程工具在带来优势的同时也伴随着挑战。代码质量和安全性成为重要问题。AI生成的代码可能包含错误或不一致,仍需人工审查。此外,数据隐私和知识产权问题也需被合规约束。未来,如何平衡技术创新与代码质量、安全性的保障,将是行业发展的关键。
比较有意思的是,Cursor每年会发一篇博客文章,描述希望解决的问题列表。2023年列出的问题有更好上下文、编辑Copilot、主动查错、更大编辑范畴等,2024年列出的包括下一步行动预测、完美编辑、最佳语境、错误检测和调试。
进入2025年,AI编程赛道预计会有更加突飞猛进的发展。毕竟Cursor团队已经在接受采访时立了flag:“一年后的Cursor,将要让今天的Cursor看起来过时。”
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