最近跟一个程序员朋友喝咖啡，他掏出电脑给我秀操作：以前改个代码漏洞得熬到后半夜，现在对着AI工具说句“帮我看看这个bug在哪”，10分钟就搞定了。

更绝的是，他那个不懂编程的产品经理，居然用AI生成了一个简单的用户界面原型——这事儿要是搁两年前，想都不敢想。

今天就跟大家唠唠：AI编程这波浪潮，到底藏着多少普通人能看懂的机会？

一、AI编程凭啥火出圈？

要说现在AI圈最“能打”的赛道，AI编程绝对算一个。它火不是靠噱头，而是实实在在解决了三个核心问题——

1. 最有用：给数字世界装了个“超级马达”

你可能没留意，咱们每天刷的APP、填的表单、公司用的管理系统，全是程序员一行行敲出来的。

但现在的问题是：全世界对软件的需求像吹气球似的涨，程序员却不够用了——全球专业开发者才3000万，缺口大到离谱。

AI编程说白了就是来填这个坑的。它不是帮程序员“偷懒”，而是给生产力“加buff”：

老程序员用它，写代码效率能提20%，一个人顶过去一个半人；

新手用它，编程门槛砍半，以前学半年才能上手的活儿，现在3个月就能搞定；

就连产品经理、分析师这些“非技术岗”，也能靠它生成简单工具，不用再追着程序员屁股后面求帮忙。

就像给数字世界装了个超级马达：以前跑10天的项目，现在7天就能上线，早一天上线可能就多赚几百万——这价值，谁用谁知道。

2. 最愿掏钱：花出去的钱，几天就赚回来

市面上AI工具不少，但论“付费爽快度”，AI编程说第二没人敢说第一。

对公司来说，这笔账太好算：一个资深工程师年薪几十万，花每月几十美元买个AI工具，只要能让他效率提10%，几天就回本，剩下的都是纯赚。

对程序员个人来说，这更像“职场投资”——用AI工具能快速啃下新技术，跳槽时薪资能多要20%，换你你不买？

更关键的是，AI编程特“费流量”。一个活跃的开发者，每天用AI处理代码，消耗的“计算资源”是普通人聊ChatGPT的几百倍。

这直接让底层的AI模型公司（比如OpenAI、Anthropic）赚得盆满钵满，形成了“用户用得越多，公司赚得越多”的良性循环——就像开超市，客人买得越勤，老板越开心。

3. 增长最快：像滚雪球似的越滚越大

现在的AI编程已经形成了一个“正向循环”：

模型越好→工具越好用→用的人越多→数据越丰富→模型更牛→工具更能打……

就说那个叫 Cursor的工具，去年年收入才1900万美元，今年直接飙到5亿美元；还有个Claude Code，半年就做到4亿美元的年收入。这种增长速度，在AI圈几乎找不到第二个。

更狠的是“口碑传播”。程序员圈子就像个大社群，谁发现个好用的工具，立马在GitHub、Twitter上分享，不用打广告就能病毒式扩散——跟当年微信靠用户带用户火起来一个路数。

二、这市场到底有多大？从“服务程序员”到“全民能编程”

AI编程的市场，可不止服务那3000万专业开发者。它藏着两层机会——

1. 存量市场：3000万程序员的“升级钱”

光是给现有程序员做“AI升级”，就已经是个百亿级的盘子。

按平均每人每年花400美元算，3000万开发者就是115亿美元的市场。

现在渗透率才5%，未来涨到40%，就是46亿美元的生意——这还只是“基础款”。

2. 增量市场：数亿人能用AI“搞创作”

更吓人的是“增量”。以前写个小程序、做个网页，得请程序员，动辄几万块；现在有了AI，普通人用大白话描述需求（比如“帮我整个会员管理表格，能记消费记录那种”），AI就能直接生成能用的工具。

这意味着啥？那些以前因为“太贵”被搁置的需求，比如小餐馆的点餐系统、社区的活动报名工具，现在都能低成本搞定了。

保守估计，未来“泛开发者”（产品经理、创业者、甚至学生）会有1.5-3亿人，哪怕每人每年只花100美元，也是150亿美元的市场——这才是真正的“蓝海”啊。

3. 更长远的：AI编程是“未来机器人”的地基

你可能听说过“ AI Agent”（人工智能体），就是能帮你自动干活的机器人（比如自动订机票、整理数据）。但这些机器人要干活，得会“和数字世界打交道”——说白了，就是得会编程。

AI编程越成熟，这些机器人就越能干。未来可能你说一句“帮我分析下今年的消费账单，整个图表”，背后就是AI先写段代码，再调用工具搞定——这影响，可比“帮程序员写代码”大多了。

三、现在谁在抢这块蛋糕？四类玩家各有高招

AI编程赛道已经挤满了玩家，大致分四类，打法各有不同——

1. 改“编辑器”的：把AI嵌进程序员的“饭碗”里

最典型的是Cursor，它直接把程序员常用的“代码编辑器”改了，加了AI功能，写代码时随时能喊AI帮忙补全、改bug。

就像给“写字板”装了个“自动联想”，用过的人很难再换回去。

2. 做“小白平台”的：让普通人也能“瞎折腾”

代表是Replit，它不只是个工具，更像个“一站式工作台”。你用AI生成代码后，它能直接帮你把程序上线、托管，甚至提供服务器。

就像“傻瓜相机”，以前要学摄影、学修图，现在按个键就出片。

Replit靠这个吸引了大量新手，虽然AI功能可能不赚钱，但后续的服务器、托管服务能赚大钱——羊毛出在猪身上，懂的都懂。

3. 搞“全自动”的：想让AI直接当“程序员”

比如Devin，号称“AI软件工程师”，说能自己理解需求、写代码、找bug。

但目前还不太靠谱——有人测试20个任务，它只搞定3个，更像个“需要手把手教的实习生”。

不过最近它降价了，从每月500美元降到20美元，看来是想从“炫技”转向“实用”——先活下去，再谈理想。

4. 巨头和国产玩家：要么“降维打击”，要么“开源突围”

谷歌、Anthropic这些巨头，直接把自己的大模型改造成编程工具，比如Claude Code，靠着模型强，上线没多久就做到4亿美元年收入，对小公司来说压力山大。

国内玩家也不甘示弱。阿里的Qwen、月之暗面的Kimi，靠着“开源”抢市场——把模型免费开放，让开发者随便用，想成为AI时代的“安卓系统”。

尤其是Kimi，长文本处理能力超强，正好解决AI编程的一大难题，价格还比国外模型便宜80%，这性价比，谁看了不心动？

四、普通人能抓住啥机会？三个阶段的红利

AI编程还在爆发初期，不同阶段有不同的机会——

短期：盯那些“解决小痛点”的工具

现在最容易出爆款的，是那些能解决程序员“高频小麻烦”的工具。

比如自动生成测试用例、快速修复漏洞的工具，用户增长快，商业模式清晰，很可能被巨头收购（比如谷歌最近就花24亿美元买了个团队）。

中期：看“超级工作台”

单纯的工具迟早会被取代，能把代码生成、测试、上线、维护全流程打通的“超级工作台”，才是未来。

就像现在的微信，既能聊天又能付款还能打车，用户离不开，护城河就深了。

长期：押“垂直领域”和“卖水人”

等通用工具普及后，真正赚钱的会是两类：

把AI编程和具体行业结合的（比如医疗领域的AI编程工具，能生成医院专用系统）；

给整个赛道“提供基础设施”的（比如AI芯片公司、大模型厂商）——就像当年淘金热里卖铲子的，稳赚不赔。

最后

AI编程不是要“淘汰程序员”，而是把他们从重复劳动里解放出来，让他们专注于更有创造力的工作——就像计算器没淘汰数学家，反而让数学研究更深入。

对咱们普通人来说，这波浪潮的核心不是“学编程”，而是“用好AI工具”。不管你是做产品、做运营还是创业，能靠AI编程提高效率、解决问题，就能抓住机会。

2025年，不如试着用AI做点啥？哪怕只是生成一个简单的小工具，说不定会打开新世界的大门呢。

本篇内容太侠拆解自《传媒行业深度报告-AI编程-最有用、最愿付费、增长最快.pdf》