关注大模型排行榜(Leaderboard)的人不难发现，Text(文本能力)与WebDev(编程能力)始终是两大核心赛道。文本能力作为大模型的基础素养，关乎语言准确性、表达自然度与跨文化适配性，稳居核心评估维度首位无可争议。但为何编程能力能紧随其后，成为全球AI企业角逐的战略高地?这背后绝非“程序员群体规模大”的简单逻辑，而是技术适配性、市场泛化能力与商业价值爆发的三重必然。
要读懂AI编程的崛起，首先要认清一个核心前提：编程场景与大模型的技术基因天然契合。编程的本质是“人类与机器的规则化对话”，相较于灵活多变的日常语言，编程语言具备语法严谨、语义明确、风格稳定的特性——这恰好适配大模型的统计学习优势。经过海量代码与自然语言数据的训练，大模型已能精准理解编程语法、语义逻辑与通用设计模式，只需接收人类的自然语言需求，就能将其拆解为可运行的代码片段与完整程序。
更关键的是，代码世界的“反馈闭环”进一步放大了大模型的优势。IDE(集成开发环境)的报错提示、自动化测试结果、运行日志等，能为大模型提供清晰的错误反馈，帮助其快速修正偏差;再叠加检索增强与函数调用能力，模型可自主查询知识库、解读技术文档、调用开发工具，补齐细节短板。这种“需求理解-代码生成-反馈修正”的完整链路，让大模型在需求明确、接口稳定、可测试验证的编程场景中，展现出远超传统辅助工具的可靠性与效率。
如果说技术适配是基础，那么“编程平权”带来的市场泛化，则是AI编程爆发的核心推手。大模型的介入，彻底打破了“编程是专业程序员专属技能”的壁垒，让编程能力从“小众专业”走向“大众普惠”。对专业开发者而言，Cursor、Claude Code等工具已成为效率倍增器，大幅缩短开发周期;对普通用户而言，Replit、TRAE Solo、MiniMax Agent等AI Agent工具，让“零代码/低代码构建应用”成为现实——无需掌握复杂语法，只需描述需求，就能完成程序的构建与运行。
这种泛化能力直接催生出巨量市场。2025年初，AI编程领域的营收规模仅为几亿美元;短短一年后，其年化营收(ARR)已突破百亿美金，实现10倍级爆发增长。市场的火热直接反映在排行榜上：WebDev赛道的排名更迭比Text更频繁，应用产品选型与企业技术决策时，该榜单已成为核心参考指标——就连我司CTO也会定期测试主流模型，以“适配性”为核心标准动态调整选型。
从竞争格局来看，当前WebDev榜单前十的模型集中于五家企业，形成“中美双雄对峙”的格局。美国的Anthropic(Claude系列)、OpenAI(GPT系列)、Google(Gemini系列)占据半壁江山;中国的MiniMax与智谱则凭借强劲的技术实力跻身前列，其开源模型在海外市场被广泛采用，且两家企业均已进入IPO进程，展现出商业化的成熟度。此外，DeepSeek、Kimi、Qwen等国内模型紧随其后，赛道竞争日趋白热化。
回溯AI编程的爆发逻辑，三个关键因素决定了其增长速度：其一，商业价值的维度升级。AI编程早已超越“辅助工具”的定位，不再局限于赚取软件购买预算，而是通过“端到端劳动力替代”，直接切入企业的“薪资预算(Salary Budget)”——大量原本由程序员承担的基础工作，如今可由AI高效完成，商业变现的天花板被彻底打开。
其二，成本与效率的绝对优势。在当前预训练与强化学习范式下，顶尖AI模型在编程任务中的表现，已超越绝大多数初级乃至中级知识工作者，且具备“低成本、高产出”的经济优势。这一趋势在硅谷已显现端倪：初级程序员正面临严重的就业挑战，AI的经济价值已得到市场验证。
其三，头部企业的差异化深耕。以Anthropic为代表的顶尖模型公司，主动放弃C端通用市场，聚焦Coding与Agent领域进行战略深耕，通过针对性的编程数据优化，让模型在复杂、长程编程任务中具备更强的可靠性，进一步拉升了行业技术门槛与竞争壁垒。
展望未来，AI编程的增量价值远未触达天花板。在技术创新层面，AI有望重构底层技术体系——通过吸收历史代码、设计文档、社区讨论等全量数据，自主研发新的编程语言与操作系统，自动完成测试、回归验证，构建全新技术图谱，催生颠覆性技术栈。在高价值领域，AI编程将成为科学发现的核心助力：无论是室温超导材料的研发，还是疑难疾病的攻克，本质上都是跨学科的“计算-实验”循环，而AI的代码能力、文献检索能力将大幅加速这一过程，进一步推高其市场估值。
更值得期待的是技术范式的突破。当前大模型的预训练与强化学习已遭遇瓶颈，Online Learning(在线学习)成为第三范式的核心方向。这种“在与用户交互中持续吸收新数据、更新行为模式”的学习方式，若能在2026年实现关键突破，将让AI具备实时记忆与自主学习能力——在与开发者的交互中“越用越聪明”，彻底解决泛化性难题。届时，AI的编程能力将更强大、更普惠，足以支撑普通用户独立构建各类复杂应用。
站在2026年的时间节点回望，AI编程赛道仍处于加速上升期。在ChatGPT、Gemini、豆包、千问等AI对话助手之外，AI编程已成为另一个值得下重注的战略领域。对于国内互联网大厂的决策层而言，加快AI编程领域的研发投入与商业化实践，不仅是应对全球竞争的必然选择，更是抢占下一代技术革命红利的关键布局。
本文来自微信公众号：MacTalk，作者：池建强