摘要：在AI原生应用领域，AI编程工具Cursor是“当红炸子鸡”，估值像坐上火箭一样蹿升。这家2021年成立的公司，今年4月份ARR已经达到约2亿美元。最近FT报道称，Cursor背后的初创企业Anysphere公司已经完成新一轮9亿美元的融资，估值较上一轮次翻了

编者按：在AI原生应用领域，AI编程工具Cursor是“当红炸子鸡”，估值像坐上火箭一样蹿升。这家2021年成立的公司，今年4月份ARR已经达到约2亿美元。最近FT报道称，Cursor背后的初创企业Anysphere公司已经完成新一轮9亿美元的融资，估值较上一轮次翻了两倍多，达到约90亿美元。

由于AI智能编程需求较为广泛，赛道的竞争也异常激烈，OpenAI、Anthropic、谷歌、微软等基础模型厂商和大型科技公司都瞄准了这个场景。Cursor能持续快速增长下去吗？它的护城河在哪里？

日前Wing VC的合伙人 Zachary DeWitt撰文谈到了围绕Cursor护城河正反两方的观点。同时，我们也附上Cursor联合创始人Aman Sanger对公司护城河的看法。以下，enjoy：

Cursor 有可防御的护城河吗？

作者：Wing VC的合伙人 Zachary DeWitt

在 AI 代码助手领域，有一家初创公司既引起了炒作，也招致了一些质疑：Cursor ，这是一个协作的、AI 原生的编码环境，正在迅速获得开发人员的青睐。

Cursor 本质上是增加了 AI 功能的 VS Code 的一个分支。它允许程序员与他们的代码库聊天，通过自然语言生成和重构代码，甚至让“Agent”自主完成多步骤编码任务。

在知名投资者的支持下，以及被 OpenAI 和 Shopify 等公司的工程师使用，Cursor 正在迅速崛起。据报道，该公司正在洽谈以 100 亿美元的估值进行 C 轮融资。这与几个月前 25 亿美元的估值相比有了惊人的飞跃。凭借 3 亿美元以上的年经常性收入 (ARR) 和超过 36万 名开发人员的用户群，Cursor 正在开发者工具领域掀起波澜。

但在这种兴奋之中，一个紧迫的问题浮现：Cursor 是否拥有稳固的护城河，还是仅仅在 AI 编程竞赛中领先一步？让我们来探讨一下双方的观点。

支持观点：产品热爱、整合和先发优势

Cursor 的产品体验和用户体验 (UX)领先竞争对手一代。

与将 AI 插件改装到旧 IDE 不同，Cursor 是 AI 优先的。它是一个独立的编辑器，其核心与大语言模型深度集成。这意味着下一步行动预测、一键代码重写以及直接与整个存储库对话等功能不是附加的，而是融入到你的编码方式中。开发人员赞叹不已，感觉就像在与一位 24/7 随叫随到的天才搭档结对编程。

据 A16Z（一位投资者）称，成千上万的用户已经注册并“对产品给予了积极评价”，其中许多人成为了付费用户，他们“很少切换回其他 IDE” 。这种用户的愉悦感和留存率暗示着 UX 的护城河：一旦你习惯了一个真正理解你项目的AI协同编码器，再回到一个“愚蠢”的文本编辑器就会感到非常痛苦和不爽。

早期的社区和反馈循环进一步增强了 Cursor 的优势。

作为一家敏捷的初创公司，Cursor 团队以极快的速度进行产品迭代，根据论坛和 Discord 上的用户反馈推出新功能并进行改进。他们培养了一个热情的粉丝用户群，通过发现痛点和愿望清单，有效地共同开发产品。这种快速的反馈使 Cursor 能够以现有大型企业难以比拟的方式保持 UI/UX 的领先地位。其结果就是，Cursor 拥有一个快速发展的工具包，可以根据开发人员的需求进行精准调整，让潜在模仿者很难跟上。

此外，Cursor 巧妙地利用了市场进入策略和对高级用户的吸引力。

通过吸纳有影响力的科技公司的工程师并吸引早期采用者，他们创造了技术热潮和 FOMO（害怕错过恐惧）。消息人士称，这迅速带来了早期的吸引力，Cursor 成为了最受欢迎的 AI 编码工具之一，甚至在第一年MRR就达到了400 万美元。在赢家通吃的开发工具世界中，用户和心智份额的领先优势可以累积成持久的领先优势。

在幕后，Cursor 也在积累潜在的数据和基础设施护城河。

开发人员使用 Cursor 执行的每次代码生成、编辑和修复都会提供反馈（隐式或显式），从而可以改进其 AI 模型。随着时间的推移，这些使用数据会形成一个飞轮：Cursor 可以微调其系统，以更好地适应现实世界的编码模式，以通用模型无法做到的方式捕获错误或提出解决方案。

该公司最近对 Supermaven 的收购也增强了这一数据优势。Supermaven 引入了一个名为Babble 的内部生成代码模型，该模型可以超低延迟理解海量代码库。通过集成 Babble 并将 AI与编辑器 UI 共同设计，Cursor 可以端到端控制更多的技术堆栈。换句话说，他们不只是调用 OpenAI 的 API；他们正在逐步开发根据用户工作流程量身定制的专有模型增强功能。将其与实际的基础设施工作（优化上下文窗口大小、索引整个代码库、确保企业隐私模式）相结合，成为一款技术上难以复制的产品。

在这个领域，先发优势不仅在于率先推出，还在于花费数千小时解决棘手的集成问题（AI 提示词管理、多文件编辑用户体验等），任何新来者都必须弄清楚这些问题。

团队和执行力对于护城河也至关重要。

Cursor 的团队似乎痴迷于 AI 编码，并高度重视经验，这使得他们能够在其他人失败的地方“轻松做到正确”。所有这些因素都表明，Cursor 正在围绕其在 AI 辅助开发环境中的领先地位挖掘一条宽阔的护城河。

反对观点：Cursor 的护城河是海市蜃楼

尽管有以上这些优势，但怀疑论者反驳说，Cursor 的护城河可能更多的是海市蜃楼，而不是堡垒。

2025 年人工智能世界的残酷现实是， Cursor 背后的大脑，即承担繁重工作的大语言模型，正在迅速商品化，这证明了Claude Code正变得非常优秀。今天支持 Cursor的底层模型（无论是 GPT-4、Claude、其他 API 还是 Babble）明天可能会被开源模型匹敌。

事实上，我们已经看到开源模型以惊人的速度赶上专有模型。Meta发布的 Code Llama 及其后继者已经展示了 GPT-4 级别的编码能力，并且大量社区驱动的模型（例如 StarCoder、Mistral）每月都在改进。

最近的一项分析直截了当地指出：“LLM现在是堆栈的……商品化组件”，唯一真正的区别在于围绕它们构建的数据或生态系统。这意味着 Cursor 凭借其 AI 所拥有的任何技术优势都可能转瞬即逝。一个坚定的竞争对手可以采用 Cursor 所用或微调的相同开源 LLM，分叉相同的开源 VS Code 库，最终得到非常相似的产品。

换句话说，如果秘诀仅仅是“VS Code + 优秀的 LLM”，那它就不是什么秘密了。正如一位 Hacker News 评论员打趣道，“克隆 VS Code，添加一些自定义 blob 和扩展，以及现有 LLM 的 API。就这样，每月只需 20 美元？”当每个人都可以使用最先进的模型和流行的编辑器框架时，进入AI编码助手的门槛并不高。

这个领域的竞争已经到来，而且来自各方。大型企业正在将人工智能融入自己的工具中：微软的 VS Code 并未止步不前（最近的版本暗示将推出更多人工智能原生功能来对抗 Cursor），而 GitHub Copilot（后端支持 ChatGPT）已深度集成到开发人员现有的工作流程中。GitHub 拥有 180 万付费 Copilot 用户，并正在其 IDE 中推出自己的聊天和语音功能。

Windsurf 发展迅速，深受用户喜爱，但据传将被 OpenAI 以 30 亿美元收购，这将进一步扩大其分销范围。亚马逊拥有 CodeWhisperer。新创公司 Replit 及其 Ghostwriter AI 在浏览器中提供了一个由人工智能驱动的 IDE。

对于积极进取的开发者来说，有一些开源项目正在创建“AIDE”（人工智能开发环境），使用免费模型来模拟 Cursor 的功能。事实上，Cursor 的各项功能并非完全独一无二，无论是代码聊天、自动补全还是批量编辑，你都能找到替代方案。

随着时间的推移，一种工具的功能，其他工具往往会学习。这给 Cursor 带来了压力，迫使它不断创新，以保持领先地位。如果护城河依赖于功能速度，那么当巨头们也开始快速行动时会发生什么？OpenAI 的 Windsurf 可以像 Cursor 一样快速发展，并可以通过更新在一夜之间将 AI 功能交付给数百万 VS Code 用户。Cursor 必须全力以赴才能保持领先地位。

从长远来看，可持续优势也值得思考。虽然 Cursor 的社区正在不断壮大，但开发者工具的网络效应有限，这并非一个社交媒体平台，更多的用户并不能从本质上改善产品（除了社区插件共享的增加）。如果出现更好的解决方案，开发者可能会流失，尤其是在免费内置工具和每月 20 美元的附加组件之间产生差异的情况下。

尽管 Cursor 正在积累使用数据，但有人可能会认为，像 OpenAI/Windsurf 和 GitHub/Microsoft 这样的巨头拥有更大的数据护城河（他们坐拥数十年来自 GitHub 代码库和 Copilot 交互的编码数据）。

与此同时，开源社区可以透明地从彼此的改进中受益，当有人对开源模型进行微调以提升其编码能力时，第二天每个人都可以使用该模型。从这个角度来看，Cursor 希望旋转的任何数据飞轮都可能被开源和大型科技公司可用的庞大数据规模所超越。

最后，依赖其他平台是双赢的：Cursor 的创新实际上得到了 VS Code（开源）及其所使用的任何 AI 模型的补贴。如果微软决定更改 VS Code 的许可，或者 OpenAI 更改 API 条款，Cursor 将不得不做出回应。最近，Cursor 自己的 AI 支持机器人误以为存在错误政策，引发用户强烈反对。错误会削弱用户的信任，而信任是任何护城河的重要组成部分。

Cursor 下一步该如何巩固其护城河？

如果 Cursor 想要将早期发展势头转化为长期的竞争力，它不能仅仅不断地推出新功能——它需要构建战略护城河。以下是它可以采取进攻的几个方面：

建立编程的社交圈层：Cursor 可以在其 IDE 中为开发者构建社交图谱，就像 GitHub 与 Figma 和 Discord 的结合体。实时协作、共享调试会话和公开代码演示等功能可以让 Cursor 成为开发者不仅可以编写代码，还可以建立声誉、建立关系和学习循环的地方。开发者使用它进行协作的次数越多，就越难离开。

深入专有数据飞轮：Cursor 可以根据实际用户行为对其 AI 进行微调：常见的 bug 模式、代码审查偏好、偏好的架构选择。如果这些数据能够留在公司内部，并以开源竞争对手无法比拟的方式提升模型性能，那么这将成为一条自我强化的护城河。

成为团队协作工具：从个人开发者工作流程转向团队协作。Cursor 有望成为静态内部 Wiki、入职文档和代码审查的 AI 原生替代品。与 CI/CD、可观察性工具和工单系统的集成，将进一步锁定组织层面的采用。

打造成一个平台：将Cursor 开放给第三方插件、代理甚至模型扩展，将创建一个围绕它的生态系统。如果开发者在 Cursor 之上构建，而不是仅仅局限于其内部，平台动态机制就会发挥作用，而平台比产品更难被取代。

拥有全流程开发者体验：如果 Cursor 从代码生成扩展到代码部署（预览环境、边缘交付、AI 辅助测试），它可能会成为代码从提示到生产的默认平台。这种端到端的体验将很难被取代。

最后，Cursor能否胜出？

最终，Cursor 是否拥有可防御的护城河取决于哪种说法胜出。

一方面，有观点认为，Cursor 卓越的开发者体验、紧密联系的社区以及在将 AI 深度集成到编码工作流程方面的领先优势将为其带来持久优势。其专注的团队和快速的执行力可以使其领先于行动较慢的竞争对手，并且随着时间的推移，它可能会积累专有优势（数据、微调模型、企业集成），从而形成真正的护城河。

另一方面，现实情况是，核心技术（编写代码的 LLMS）正在成为一种商品，一大批竞争对手（从开源爱好者到数万亿美元的公司）都在争夺同样的机会。

我想说，Cursor 凭借其先发优势积累了一些护城河，而他们有责任继续打造最好的产品。如果他们做到这一点，用户就会坚持使用他们的产品并继续涌向产品，但竞争非常激烈，每个人都在争相追赶。

编者按：Cursor迅速崛起，但是其核心创始人 头脑还是比较清醒的。油管上Peak XV频道的一次播客访谈中，Cursor联合创始人Aman Sanger对公司护城河也发表的看法。

主持人：现在问一个和Cursor无关的问题。对于正在构建原生AI公司，无论是Agentic还是AI应用的创始人，你有什么建议？在我问这个问题之前，我想知道Cursor的护城河是什么？你们会考虑建立护城河吗，还是不太在意？

Aman Sanger：我认为有办法建立用户粘性。Cursor在用户规模上有一定优势，但我不认为我们现在已经建立了真正的长期护城河。我们拥有一些优势。相对于除了Copilot之外的其他人，我们拥有规模优势。我认为还有数据优势。但它们还不是护城河，因为Copilot拥有更多的用户。

长期来看，Cursor会有一些潜在的护城河。问题在于我们是否能达到成为行业领导者的规模，超过Copilot。我认为优势是规模和数据。然后你需要建立用户粘性，因为Copilot没有做到这一点。他们的产品没有粘性，这就是我们存在的原因，也是我们能够扩展到如此高的收入水平，并希望今年能够超越他们的原因。我认为有很多方法可以建立粘性。

主持人： 能否详细说明一下你们将如何建立粘性？

Aman Sanger： 我认为有很多方法可以专门针对代码库定制模型，特别是如果你有成千上万的开发者每天都在使用该产品，并且你拥有他们所做的所有编辑。这是一个丰富的数据。你可以用它来改进模型。

基本上，你会得到这样一种结果：一家公司使用Cursor越多，Cursor就能变得越好。我不认为现在专注于这一点是有意义的，因为增长比粘性更重要。但是，我认为这绝对是我们不能忽视的事情。

主持人： 抛开Cursor，对于那些正在构建应用AI或Agentic AI公司的创始人，你有什么建议？特别是在这方面，你如何构建真正特别的东西？

Aman Sanger：我认为你应该追求那些天花板比较高的东西。我认为做一些事情是很危险的。比如写作，可能有一个产品在收入方面增长非常快，它非常擅长写作，但这并不是天花板很高的事情。ChatGPT出现后，大多数人可以直接去那里让它写文案。

对于编码来说，情况会有点不同。大家都觉得基础模型厂商可能会尝试构建这些软件工程Agent，但我认为在很长一段时间内，你仍然需要真正的工程师。而且我认为在很长一段时间内，工程师与这些工具结合使用，会比这些AI更有效率。

编程是一件天花板很高的事情，这些模型要真正取代最优秀的工程师，实际上还有很长的路要走。

来源：智能超参数一点号