Cursor,大家都知道吧。
以黑马之姿,迅速改写 AI 编程的市场格局,崛起速度更是惊人。
据传 Cursor 的 ARR 已从 2024 年底的 1 亿美元,在短短数月内突破 3 亿美元大关,用户数超过 36 万,最新一轮融资估值逼近 100 亿美元。
然而,随着关注度的提升,一个关键问题浮出水面:
Cursor 是否拥有真正的护城河?
还是仅仅在 AI 编码竞赛中抢得了先机?
护城河(moat)是商业术语,源自沃伦·巴菲特的投资理念,指企业可持续的竞争优势,能够保护其市场地位免受竞争对手侵蚀。
近期,知名风险投资机构 Wing VC 的合伙人 Zachary DeWitt 在其深度分析文章中,就“Cursor 是否拥有可防御的护城河”这一核心问题进行了鞭辟入里的探讨。
原文信息:
本文旨在编译 DeWitt 的这篇文章,带领读者深入了解 Cursor 崛起的逻辑、其潜在的竞争壁垒,以及未来可能面临的挑战,共同思考这家 AI 编码“黑马”的未来走向。
以下是博文的编译,部分段落进行了调整
Cursor 的产品体验和用户体验 (UX) 领先竞争对手整整一代。与将 AI 插件“改装”到旧有集成开发环境 (IDE) 的做法不同,Cursor 从一开始就是“AI 原生”的。
它是一个独立的编辑器,其核心与大型语言模型 (LLM) 深度集成。这意味着诸如“下一步操作预测”、“一键代码重写”以及“与整个代码库直接对话”等功能并非生硬嫁接,而是与编码方式融为一体。开发者们盛赞这种体验“如同与一位全天候待命的天才程序员结对编程”。
Cursor 的投资方之一,知名风投机构 A16Z (Andreessen Horowitz) 指出,已有数千名用户注册并“对产品给出了极高的评价”,其中许多人已成为付费用户,并且“很少再换回其他 IDE”。
这种高度的用户满意度和用户粘性,暗示了 Cursor 可能已经构建起一道“用户体验护城河”:一旦习惯了能真正理解你项目的 AI 辅助编码器,再回到功能单一的文本编辑器会让人感到难以忍受的束缚。
Cursor 胜出的另一个关键在于它与用户之间建立了高度紧密的反馈循环。这个团队迭代速度极快,几乎可以做到“论坛有声音,功能就上线”。
他们激发了一个热情的开发者社区,用户在 Discord 和论坛上不断反馈痛点与需求,实际参与了产品共创。这种社区驱动的开发机制让 Cursor 的 UI/UX 持续领先,而传统大厂往往难以匹敌这种灵活性和执行力。Cursor 越调教越贴近开发者的真实需求,成为一个极难模仿、又不断自我强化的动态目标。
Cursor 的冷启动策略同样精准:他们重点吸引了来自一线科技公司的工程师,借助早期用户影响力迅速在技术圈内引发 FOMO(错失恐惧)。这不仅带来口碑扩散,也带动产品增长。
据传 Cursor 在上线第一年就达成了月收入 400 万美元的成绩,跻身最受欢迎的 AI 编程工具之一。
在开发工具“赢家通吃”的市场结构中,这样的早期占位优势,很可能成为长期统治力的基础。
Cursor 不只是个调用 OpenAI API 的“包装工具”。每一次用户的自动补全、代码编辑、bug 修复,都为它积累真实世界的开发数据,这些数据反过来驱动模型持续优化,形成数据飞轮。
近期收购的 Supermaven 及其超低延迟的 Babble 模型,更让 Cursor 拥有了端到端控制整个 AI 编程栈的能力。通过结合编辑器 UI 共同设计 AI 行为,他们打造的是一个专为开发者场景定制的智能系统,而非通用模型拼贴品。
除了模型和体验,Cursor 也在底层基础设施上投入大量工程资源,例如更大上下文窗口、项目级索引、企业级隐私模式等,这些工作需要数千小时精细打磨,难以被轻易复制。
与之相比,后来者不仅要构建产品本身,还得重走一遍这些困难的集成路线。再加上一个专注于“AI 编程体验”的执行力极强的团队,Cursor 不仅跑得快,而且跑得深,真正打造出一条宽而深的护城河。
尽管 Cursor 当前体验优秀,但质疑者认为,它的技术护城河可能只是“看起来很深”,实际上却容易被复制。
今天让 Cursor 如虎添翼的 AI 模型(不论是 GPT-4、Claude 还是自研的 Babble),明天可能就被一个免费开源的同等级模型取代。Meta 的 Code Llama 系列已经接近 GPT-4 的实战能力,而像 StarCoder、Mistral 等社区驱动模型几乎每月都在迭代升级。
分析指出:“LLM 正在成为标准化组件,真正能拉开差距的,是围绕模型构建的数据和生态。”
换句话说,如果 Cursor 的秘密只是“VS Code + 强模型”,那这就算不上一个秘密。正如某位 Hacker News 网友讽刺地说:“克隆个 VS Code,接入 LLM,再加点插件,20 美元/月?”
当高质量模型和编辑器框架人人都能获取,AI 编程工具的门槛就不再高。
Cursor 面临的竞争并非未来式,而是正在发生。
微软持续增强 VS Code 的 AI 功能,GitHub Copilot 已有 180 万付费用户,并开始集成聊天和语音交互;OpenAI 也传出将以 30 亿美元收购 Windsurf,加速分发能力。亚马逊有 CodeWhisperer,Replit 有 Ghostwriter,甚至开源社区也在推动 AIDE(AI 开发环境)的发展,很多黑客已经用免费模型做出 Cursor 的核心功能复刻。
事实是,Cursor 提供的几乎所有功能,如代码聊天、自动补全、多文件编辑等,都能在其他产品中找到“平替”。
当技术被快速模仿时,Cursor 的持续优势只能依赖更快的产品迭代。然而问题是:当 OpenAI 或微软也开始以相同速度推进时,Cursor 如何保持差异化?
从长期来看,Cursor 的护城河是否真的坚固,仍存在疑问。开发者工具不像社交平台,没有强烈的网络效应,更多用户不等于更好体验。如果出现一个更强大、更便宜(甚至免费的)解决方案,用户极可能转移。
此外,虽然 Cursor 也在积累数据,但相比拥有 GitHub 历史仓库与 Copilot 使用数据的 OpenAI 或微软,其“数据飞轮”的体量仍然较小。另一方面,开源模型的改进可以快速传导给整个社区,一旦有人在编码能力上取得突破,次日所有人都能用上。
更现实的是,Cursor 本身严重依赖外部平台——它基于 VS Code 构建,也依赖第三方 API 模型。一旦微软或 OpenAI 改变政策,Cursor 将受到牵制。近期,Cursor 的 AI 助手因“幻觉”政策误导用户而引发争议,也再次提醒我们:一旦用户信任受损,所谓护城河就会迅速坍塌。
如果 Cursor 想将早期动量转化为长期防御力,它不能仅仅持续发布功能——它需要构建战略级护城河。这里有几个它可以考虑加强的领域,用以深化护城河:
Cursor 是否真正拥有护城河,关键在于它能否把先发优势转化为长期壁垒。
一方面,它凭借出色的开发体验、活跃社区和对 AI 的深度集成赢得了早期市场,专注且执行力强的团队也具备持续打磨产品的能力。随着数据积累和模型优化,Cursor 有机会建立起独特的技术护城河。
但另一方面,大语言模型正在快速商品化,开源和大厂竞争者纷纷涌入,复制 Cursor 的体验并不难。功能优势可能很快被追平,留给 Cursor 的时间窗口并不宽裕。
它已经建立了一定壁垒,但能否守住,取决于一个问题:它是否能持续做出最好的产品。
文章来自于“夕小瑶科技说”,作者“zJz”。
【免费】cursor-auto-free是一个能够让你无限免费使用cursor的项目。该项目通过cloudflare进行托管实现,请参考教程进行配置。
视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1WTKge6E7u/
项目地址:https://github.com/chengazhen/cursor-auto-free?tab=readme-ov-file
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AIEditor.dev是一个开箱即用、并且支持所有前端框架、支持 Markdown 书写模式的AI富文本编辑器。
项目地址:https://github.com/aieditor-team/AiEditor?tab=readme-ov-file
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner