平臺化、私有化一個也不能少。
AI Coding，這兩年第一個被驗證了大模型PMF的賽道。
從2024年年初起，Cursor、Devin、Windsurf等AI Coding產品不斷湧現，各家公司的融資也節節攀升。到了今年，美國的AI Coding已經進入下一個階段。
首先是各大模型廠商更加直接地入場。
首先是被多個AI Coding產品套殼的大模型廠商Claude正式推出Claude code。根據7月公佈的資料，這款上線4個月的Coding產品，已有超11.5萬名開發者使用，周處理程式碼量達1.95億行。5月，OpenAI也重新推出Codex，定位AI智慧體，可幫助程式設計師編寫程式碼、修復漏洞和執行測試，支援即時協作和非同步任務委託。
大廠也在加入這場“AI軍備競賽”。7月初，外媒曝出Google以24億美金“收購”AI Coding創業公司Windsurf核心團隊。這一舉動恰好截胡OpenAI——在Cursor拒絕被收購後，OpenAI正在計劃以30億美元的價格收購Windsurf。
海外轟轟烈烈，國內，AI Coding也早已成為必爭之地。不論是阿里的通義靈碼、位元組的Trae，還是百度的文心快碼，押注AI的巨頭幾乎人手一個AI Coding。創業公司則在經歷了去年的火熱之後，有的退出，有的還在以新面孔的形式出現。
一個有意思的現象是，今年出現的"新面孔"，很多都在主打Vibe Coding。這種號稱能讓普通人一句話寫出程式的AI Coding產品，讓不少不會程式設計的朋友看到了新可能。
但其實，只要嘗試過這種純粹以自然語言為核心驅動的AI輔助程式設計方式，就會發現它只適合創意驗證和輕量開發的場景——在實際的專業生產環境中，這種所謂的“輕開發”模式會導致Bug不斷累積、難以調試種種問題。
在這樣的行業趨勢下，有一些公司正在試圖探索出另一條路。
“我們想要做到的事，是讓中國企業、中國程式設計師用到真正適合自己實際情況的AI程式設計產品。”極狐GitLab CEO柳鋼告訴36氪。
極狐GitLab，成立於2021年，脫胎於開源平臺GitLab，可以被看作“中國版GitLab”。這家公司在2022年釋出了基於GitLab的DevOps產品，覆蓋了管理、規劃、建立、驗證、打包、釋出、運維等環節，能實現產品、開發、QA、安全和運維團隊間的高效協同，加速和最佳化企業軟體開發生命週期。
在極狐GitLab成立兩年的當口，大模型開始風靡，這家深耕於企業研發領域的公司自然也積極地融入AI功能。
一年前的2024年5月，極狐GitLab推出了自己的首個企業級AI程式設計產品——馭碼CodeRider。
當時AI Coding風潮正盛，“一句話就能完成程式設計需求”的Vibe Coding模式剛剛興起。但已經在中國市場紮根三年多的馭碼CodeRider，卻從那時起就放棄了Vibe Coding，轉而決定走一條更能讓AI Coding實際落地、更契合企業需求的路。
具體來說，極狐GitLab的AI Coding產品馭碼CodeRider支援私有化部署，並能將AI能力和自己的Devops平臺結合，嵌入程式碼生成、安全稽核、測試釋出等全流程，從而形成“端到端”的企業級閉環。
2025年的夏天，馭碼CodeRider已經獲得數十家簽約客戶，以及更多正在進行PoC的潛在客戶——對比使用者數動輒數萬的Vibe Coding產品，極狐GitLab選擇用真實能帶來收益的客戶數量和商業化程序，證明自己的產品落地能力。
“我們把AI的能力植入到了程式設計的全流程中。而且加上了專門適合中國企業、中國程式設計師的功能。”柳鋼說，這樣才能讓AI Coding真正在中國批次落地。
一款真正的AI Coding產品，
不能只會Coding
AI程式碼採納率，是一些企業現在落地AI Coding時的考核指標。
但36氪瞭解到，有些企業現在為了提升這個指標，陷入了兩難境地。“AI生成的程式碼雖然很多，但也不一定能一次達成要求。所以這個指標提升到一定程度就會遇到瓶頸。”一位研發工程師告訴36氪。
導致這種現象原因，不僅是大模型的能力不足。更深層次的問題是，企業中的開發流程往往是團隊作戰，很多問題並非是技術能解決的，而是人或者協作的問題。
如果從企業研發流程評估，一個需求的產生需要經過業務、研發、產品等角色的評審才能確定，中間還需要產品、技術提供PRD、技術文件等內容。在這之後才會進入開發環節。
在開發環節中，還需要持續把Dev和Ops的流程結合，才能讓產品又好又快地上線。
面對這些問題，現有的AI Coding產品仍有諸多“不穩定因素”。
一份在近期釋出的報告指出，儘管現在有許多AI工具可以生成原始碼，但它們很少考慮應用程式的設計和架構，或者架構和元件之間的關係。它們也無法像人類開發者那樣，在生成程式碼時充分考慮可維護性、可重用性、可擴充套件性和效能。而且，AI生成的程式碼通常不安全，可能包含不少錯誤。
除卻這些，由於算力的緊缺和安全性的嚴格要求，中國企業還要考慮各種型別的AI Coding產品能否在算力支援的範圍內進行私有化部署。
在極狐GitLab CEO柳鋼的眼中，當前市面上琳琅滿足的AI Coding產品，只有兩個劃分維度：第一，是否支援私有化部署。第二，是否支援全週期的智慧軟體研發。這些，恰好是極狐GitLab希望讓馭碼CodeRider解決的，也是這款產品最大的特點。
先來看全週期的智慧軟體研發。
讓AI支援全週期的智慧軟體研發，幾乎是極狐GitLab的基因。
極狐GitLab脫胎於全球知名的開源平臺GitLab。GitLab成立於2014年，主營業務是提供開源的DevOps平臺，以及幫助開發者實現線上合作開發以及版本控制。它面向企業私有倉庫服務的能力，能讓企業開發團隊對自己的程式碼倉庫擁有更多的控制——這也是GitLab區別於其他競品的地方。
順理成章地，2022年2月極狐GitLab釋出了DevOps一站式平臺，覆蓋管理、規劃、建立、驗證、打包、釋出、運維等環節。2022年當年，極狐GitLab已有180多個客戶。
2024年推出的馭碼，已經與極狐原有DevOps平臺實現深度一體化，並且提出“智慧體程式設計+工作流整合”的正規化。這樣做的效果，是讓產品實現了從程式碼生成到程式碼稽核、CI/CD流水線的無縫協同，能夠構建出完整的、直接在企業內部落地的軟體智慧研發閉環。
這種平臺型的策略，在今年已經逐步成為共識。比如Cursor，現在就越來越強調單元測試的流暢性，越來越注重端到端的任務式程式設計能力，而不是僅專注於程式碼的生成。
“大家逐漸意識到，軟體開發是一個全生命週期的過程，包括程式碼生成、單元測試、程式碼稽核、安全掃描和持續釋出等環節，涵蓋從開發到落地的全過程。”柳鋼說。
這種趨勢正中極狐下懷。畢竟從GitLab中國版起家的它，對企業內部研發流程的門道比任何人都清楚。
“從程式碼產生的那一刻起，就涉及大量的修改、編輯、稽核和合並工作。在企業中，程式設計從來不是單人行為，少則十幾人，多則上百人協作開發。在一體化協作領域，我相信包括Cursor在內的許多AI程式設計初創公司都還有很長的路要走。”柳鋼表示。
具體落地到實現方式上，馭碼和極狐原有的DevOps平臺並不是隨意地黏合。
現在的馭碼，在各個功能裡都加上了AI。這其中的每個功能，都可能在使用不同的模型。柳鋼告訴我們，在過去兩年多的時間裡，極狐已經研究清楚了各個產品功能最匹配的模型，可以給直接提供客戶最實際、最有效的方案。
在使用效果上，極狐GitLab和馭碼CodeRider已經能“無縫整合，絲滑切換”。
現在如果一個程式設計師開啟產品介面，會發現在極狐GitLab的DevOps介面裡，提交程式碼時也有智慧稽核選項；在馭碼CodeRider外掛中，也可以直接享受議題分析、歸納、總結等功能，不用跳出外掛使用。
這種平臺型思路疊加AI能力，再加上高效的落地速度和絲滑的產品體驗，讓馭碼CodeRider順利轉化了之前的客戶。
比如之前提到的新零售世界五百強公司，就圍繞GitLab提供了更多知識庫、專案引導、單元測試、程式碼評審等功能，內部預估研發提效27%。
懂私有化，才能適配
中國企業的AI Coding需求
私有化部署，也是馭碼CodeRider主打中國市場的一個差異化能力。
由於長期以來的雲環境和使用習慣，私有化的部署模式是中國中大型企業採購IT產品時最常考慮的模式。但在AI Coding場景下，目前能滿足企業客戶需求的方案並不多。
原因在於，當前業內流行的、適合程式設計師在專業場景使用的AI Coding產品大多源於海外（如Cursor、Windsurf、Claude Code等）——它們幾乎都不支援私有化部署。
這意味著，如果一家企業不想讓資料上公網，而希望打造一套專屬系統，這類來自海外的流行產品就無法交付。
排除了海外的產品，再來看中國廠商的方案。
中國的IT供應商雖然熟悉私有化部署，但目前很多AI Coding新產品依然想出海服務全球市場，不會把重心放在提供私有化部署的版本上。而在能提供這類服務的企業中，又有不少缺乏為企業提供AI產品私有化部署的經驗。
“這件事就像建一個小型自來水廠，雖然規模小，但能滿足需求。這就需要對特定領域有專業知識（know-how），比如模型組合、算力分層和軟硬體最佳化。這部分投入對於不涉及私有化部署的公司來說很難理解。”柳鋼打比方解釋。
既要長期服務企業，還要對新技術持續跟隨，再加上能有現成的方案能及時提供，極狐GitLab似乎是為數不多能提供這種服務的企業。
從結果看，一些極狐GitLab的客戶已經體驗到正向的效果。
比如，一家關注資料安全，需要私有化部署的上市影像裝置公司，在使用了馭碼CodeRider的私有化部署方案後，發現在模型引數、GPU資源僅有某雲廠商一半的情況下，就取得了同等的成績。
一家擁有數百人研發團隊和大量外包人員的新零售世界五百強，在採購了CodeRider一體機私有化部署後，也取得了開箱即用、優於雲廠商租賃GPU顯示卡成本的效果。
“私有化部署的投入價值是被低估的。比如在一臺標準一體機上最佳化後，我們支援的併發數量和生成效率是未最佳化情況下的數倍。”柳鋼表示。
提到私有化部署對模型效果的“閹割”質疑，柳鋼告訴我們，在實際落地的案例中，現在有不少中國的企業確實需要平衡算力成本和效果。
也就是說，如果私有化部署滿血版的模型成本過高，就需要供應商在私有化部署中尋找適合的解決方案。而只有對模型組合、算力分層和軟硬體最佳化都有經驗的公司，才能幫助企業客戶做好這件事。
開源和商業化的正向關係
作為一家融入著開源基因的公司，在開源成為事實標準的AI時代，馭碼CodeRider也在考慮開源。
此時此刻，AI Coding外掛開源的趨勢正在成為現實。
5月19日，VS Code官方宣佈開源GitHub Copilot Chat外掛的程式碼。
柳鋼覺得，這件事代表著三層含義：第一，Copilot Chat開源對當前市場生態、使用者使用習慣不會帶來本質性改變，但影響力很大。
第二，馭碼的功能和使用者體驗更完善，並且更適合中國程式設計師使用，不會受到GitHub Copilot Chat的衝擊。
第三，大型IDE產品對AI Coding外掛持歡迎態度。未來，馭碼也會在VS Code、JetBrains、Android Studio等不同平臺上，把AI外掛做到最好。
看清行業趨勢的馭碼已經在準備把自己產品的部分功能開源。
開源的意義，極狐GitLab也想得很清楚。他們希望以最小的成本獲取更多客戶的信任，在促進商業轉化的同時，分享自己的先進理念。
“我們覺得自己的產品對中國的開發者市場有很多啟發意義，比如在有限資源下最佳化架構、智慧體程式設計與特定任務的組合、AI程式設計與程式碼管理的整合等。”柳鋼覺得，透過開源的方式分享這些先進的理念和技術架構，會讓更多使用者看到自家的產品，也會進一步促進產品的商業化。
這和Copilot的思路也有相似之處——畢竟，Copilot Chat開源並沒有改變Copilot的付費計劃。不論是怎樣的開源產品，在實際的業務使用中，如果廠商只提供一個免費試用版本，只能讓程式設計師體驗產品。但如果要將產品用於生產環境，免費的資源是遠遠不夠的。
“開源可以在開發者市場快速形成影響力，吸引使用者升級到企業版。”柳鋼說。
目前，馭碼CodeRider已簽約數十家客戶，更多的企業正在進行PoC或技術交流。雖然單看數字量級並不算很多，但這些客戶基本都滿足“有足夠多的程式設計師；有相當的支付能力”兩個條件——它們，也是柳鋼總結出的商業化客戶的畫像。
他告訴36氪，馭碼CodeRider目前最大的客戶是一家中國的電動汽車新勢力廠商。汽車行業程式設計師密集，這家公司有數千名程式設計師，每年合作金額達數百萬人民幣。
目前很多這種型別的優質潛在客戶，會先讓一部分程式設計師試用各種AI Coding產品，再進行實際的採購。開源的意義，也就是讓更多中國企業中的程式設計師能直接試用到馭碼CodeRider。
從2024年推出馭碼CodeRider，這款定位於中國國情的AI Coding產品，幾乎把“務實”兩個字寫在了產品/功能設計、客戶畫像、開源目標等等各個方面。
“馭碼CodeRider希望成為‘第一個跑通AI商業閉環的本土企業級應用。”柳鋼說。
不論是AI還是AI Coding，這個目前最為火熱的行業有著太多泡沫。柳鋼希望做到的，是讓極狐成為那個最“剋制”的AI玩家，以務實與創造力，探索AI在中國的正確開啟方式。