证券时报记者 安宇飞
花一杯咖啡的钱，就能让AI帮你写一个月的代码，程序员用AI“码”力全开的时代正加速到来。
近期，互联网大厂纷纷加码AI编程领域。火山引擎近日发布豆包编程模型Doubao-Seed-Code，并通过火山方舟平台全量开放API。面向个人开发者，订阅制套餐包首月低至9.9元。据了解，该模型在Terminal Bench等多项权威基准测试中取得领先成绩。而美团旗下首款AI IDE（集成开发环境，用于提供程序开发环境的应用程序）产品Meituan CatPaw（以下简称“CatPaw”）近日也进入公测。
AI编程是否已成为“兵家必争之地”？广州眺远营销咨询公司总监高承飞接受证券时报记者采访时表示：“写代码是IT支出最刚性、数据最富矿、付费意愿最强的‘三高地带’，谁拿到AI IDE入口，谁就拿到未来十年的‘云税’权。”
“咖啡价”用AI编程
豆包编程掀起“普惠浪潮”
豆包编程模型，正在掀起AI编程领域的“普惠浪潮”，加速AI编程的规模化应用。证券时报记者了解到，在价格上，豆包编程模型综合使用成本相比业界平均水平降低62.7%，达到了国内最低。目前，豆包编程模型Doubao-Seed-Code通过火山方舟面向开发者全量开放API，个人开发者也可通过火山引擎Coding Plan最低首月9.9元订阅使用。TRAE中国版已接入该模型，企业版开启公测。
高承飞表示：“9.9元把AI编程做成‘咖啡价’，这是一次精准的心理锚定：一杯咖啡换一个月代码助手，门槛低到让观望者‘顺手试试’。当模型能力已逼近SOTA（业界最佳）级，价格就成了需求爆发的最后一道闸门。火山引擎先砍六成成本，再把B端接口与C端订阅打包，本质是拿云资源换生态入口——开发者一旦在豆包模型上调通流程，后续存储、算力、部署自然留在方舟。”
科方得智库研究负责人张新原接受证券时报记者采访时表示，豆包编程模型以“最低一杯咖啡价格包月”的定价策略提供AI编程服务，这种低价策略将显著降低个人开发者和小团队的使用成本，推动AI编程工具从企业级市场向大众化普及。它有望促使行业重新思考定价模型，加速AI编程服务的标准化和规模化。
高承飞认为，豆包编程模型的低价不是慈善，是把“写代码”这件高黏性场景变成云厂商的获客漏斗。短期内，同行会被迫“跟牌”，利润表难看。中长期看，行业从卖“模型”转向卖“云+模型+数据飞轮”，没有云基础设施底牌的玩家将快速边缘化。
互联网大厂加速入局
三足鼎立格局形成
除了字节跳动旗下的火山引擎，其他互联网大厂也在加速布局AI编程。11月10日，美团旗下首款AI IDE产品CatPaw进入公测，该产品通过Agent智能驱动编程，支持代码补全、项目预览调试等功能。
萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊向证券时报记者表示，当前AI编程工具市场已形成“国际巨头—国产大厂—垂直应用”三足鼎立的形势，字节跳动和美团的产品属于第二种，但是它们面对的市场群体不一样。豆包编程模型对个人开发者与学生党、企业开发团队等群体吸引力强，这类群体主打好用、方便、便宜。豆包模型目前的定价水平仅为国际巨头定价的十分之一不到，在企业大规模使用场景中成本优势显著，让AI编程“普惠化”显然是其重要市场策略。
“对于想进入AI编程市场的中国企业来说，国产大厂的AI编程产品市场竞争将是最激烈的，阿里通义灵码、腾讯云AI代码助手、字节跳动TRAE、百度文心快码、华为CodeArts、美团CatPaw等。国内科技巨头齐聚，加上智谱AI等创业公司，产品同质化已经相当严重。各家在复杂逻辑生成、企业级工程化成熟度上都有很大改善空间，必须用营销和补贴抢用户。”郑磊表示。
为何AI编程会成为互联网大厂的“必争之地”？高承飞认为，大厂扎堆AI编程，是“三条红线”逼出来的：其一，互联网大厂自身研发体量巨大，哪怕提效10%，省下的薪酬也远超模型训练费；其二，云业务增长见顶，急需下一个高算力消耗场景；其三，“应用商店”逻辑失效，大厂必须深入生产级工具，才能锁住开发者、数据与后续商业闭环。
全球著名咨询公司的商品战略顾问总监潘俊向记者表示，AI编程是提升开发效率的关键路径，通过自动化代码生成、调试等环节，能大幅缩短产品开发周期，助力企业降本增效。此外，随着AI技术成熟，编程作为高频应用场景，成为大厂抢占技术高地和生态话语权的战略领域，布局AI工具有助于构建开发者生态，增强平台黏性。
市场规模达千亿级别
商业化仍面临“三明治”困境
张新原表示，AI编程市场前景广阔，预计将逐步覆盖从代码生成到系统维护的全生命周期。据Spherical Insights的预测，到2032年，全球AI编程工具市场规模将超过295亿美元（约合人民币2097亿元）。
高承飞表示，AI编程市场“天花板”极高，但商业化仍面临“三明治”困境：即上层企业客户要安全、合规、可追溯，中层CTO（首席技术官）要ROI（投资回报率）算得清，下层个人要便宜甚至免费。
“在技术端，模型幻觉会导致‘一行报错，全栈翻车’，责任界定空白。在生态端，插件标准分裂，各家都想成为‘iOS’；在成本端，高质量训练数据被掏得差不多，再想提升0.1%都得靠昂贵的专家标注。接下来两年，AI编程赛道会快速分层：有云的企业打价格战换入口，没云的企业深耕垂直行业，纯模型公司要么被收购，要么转向‘模型+服务’开启收费。谁先解决可信审计与多语言遗留系统问题，谁就能吃到企业预算的大头。”高承飞表示。
郑磊建议，更多中国企业应考虑垂直型应用AI编程产品市场，这是“小而美”的蓝海市场，适合创业公司或细分龙头。不去做大而全的IDE，而是嵌入特定工作流，企业客户一旦接入，转换成本反而比个人用户高。他表示：“这个市场适合生存，但难成巨头。有实力和雄心的企业可以尝试与国内大厂同台竞争，这需要快速建立差异化壁垒，否则最终会被价格战拖垮。”
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