字节对 AI Coding 的理解，够深刻。

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。