谁能吃下下一代软件工程流量入口？IDE 的范式战争，才刚刚开始。 软件工程发展迅猛，DevOps、Cloud IDE、AI 编码、插件/扩展、MCP 生态百花齐放，但如果我们从项目统筹 + 编程协作的角度回望这个行业，会发现：软件工程的管理与开发，至今仍未真正打通。

最近我在观察一个非常有意思的现象： 越来越多企业在喊“用 AI Agent 提效”，但操作上呢？ 用得像工具，配得像脚本，甚至还幻想着“一劳永逸”。

一、AI Coding行业发展趋势 1.1 市场规模与增长预测 AI编程工具市场正经历爆发式增长。根据最新市场研究数据，全球AI代码工具市场在2024年达到67亿美元，预计到2030年将达到257亿美元，年复合增长率(CAGR)为24-27%。另一项研究预测，AI代码工具市场将从2025年的151.1亿美元增长到2034年的991亿美元，CAGR达到23.24%。

最近听说 AutoDL 和 CodeWithGPU 平台赚钱能力牛儿逼之，属于无敌的那一类。简单看了一下这平台，思考了几个有意思的点。顺便跟国内以算力要素起势的另一种形态的平台 Gitee AI 横向简单“对照”了一下。

StackBlitz 以开源为突破口，先后发布了 Bolt.new 与社区版 Bolt.diy，形成官方与社区“双轮驱动”的共生格局。

机器翻译系统通常依赖大规模文本语料和上下文统计来学习词义。在这些语料中，“LLM”一词如果经常出现在法律教育或学术背景下，系统就容易学到它通常指代“法学硕士”。 除非系统能准确识别出某段文字所处的技术领域，否则它通常不会倾向使用“大型语言模型”这一译法。换言之，在翻译模型的训练数据中，“LLM=Law Master”出现频率高于“LLM=Large Language Model”，导致翻译偏见。

当前大模型产品演进方向无非两个大头：一个是 AI Chat 方向，一个是 AI Agent 方向。