2025 年，AI Coding 行业发生了一件不太被注意、但足以改变规则的事：开发者和 AI 的关系，正从 " 偶尔用用 " 质变为 " 依赖 "。

如果你问一个 2024 年的开发者 "AI 能写代码吗？"，他可能会说：" 有时候可以，但不靠谱，还得自己改。" 到了 2025 年底，同样的问题换来了疑惑的表情：" 啊？现在谁写代码不用 AI？"

这一年，GitHub Copilot 攻占了企业级市场，Cursor 赢得了独立开发者的心，国内的 TRAE、Qoder 也在快速迭代。但真正值得注意的，不是哪家产品的用户量更多，而是竞争焦点从 " 广度 " 转向了 " 深度 "。

就像滴滴早期的补贴大战是上半场，真正的护城河建立在你 " 不叫车就不知道怎么出门 " 的习惯之上。对于 AI Coding 工具而言，现在的判断标准只有一个：离开它，你还能不能正常工作？

TRAE 近期发布的开发者年度报告，恰好提供了一个精准的行业切片。Trae 注册开发者已超 600 万，国内市占率第一，覆盖近 200 个国家，但在这光鲜的数据背后，藏着几个更能代表未来的数字：核心用户全年使用超过 200 天，付费用户周活跃 6 天（几乎全勤），Token 消耗量半年暴涨 700%。

这不仅是某一家的胜利，而是整个行业越过 " 能不能用 " 的临界点，进入 " 怎么用得更深 " 的下半场。

什么叫 " 深度使用 "？

在移动互联网的旧叙事里，DAU 是金线。但在 AI 时代，这条线换了形态：不再只看 " 来过多少人 "，更要看 AI 在工作流里扎得有多深。

TRAE 的报告将 " 深度使用 " 拆解为三个层次，这恰恰也是 2025 年 AI 工具进化的三个路标：频率质变、任务质变、范式质变。

1. 频率质变：从 " 外挂 " 变成 " 输入法 "

" 全年使用超过 200 天 "、" 付费用户周活跃 6 天 "。这些数字意味着什么？ 如果 AI 只是一个遇到难题才去查一下的搜索引擎，用户不可能接近全勤。周活 6 天，意味着它已经像输入法一样，嵌进了开发的每一次敲击中。不是想起来才用，而是不开就觉得别扭。

这种质变来自体验的无感化。GitHub Copilot 早期靠插件形态做到了 " 润物细无声 "，TRAE 的 Cue （代码补全）也落在同一个点上：超过 50% 的用户每天主动使用，推荐采纳率提升超过 80%。当 AI 的介入从 " 演示功能 " 变成了 " 肌肉记忆 "，它就不再是外挂，而是开发者身体的一部分。

2. 任务质变：AI 开始干 " 脏活累活 " 了

Token 消耗量半年增长 700% 的背后，是开发者投喂给 AI 的上下文变重了。以前只敢丢几行代码让它补全，现在则是把文档、模块、项目片段交给它一起推理。

IDE 的场景分布最能说明问题：BugFix 占 35% – 38%，代码生成约 30%，仓库理解约 9% – 11%。 这组数据非常重要，因为修 Bug 和读旧代码，是开发中最依赖上下文、最耗心力、也最 " 脏 " 的活。AI 开始大量承担 BugFix，说明它已经进入了 " 生产现场最麻烦的环节 "。

开发者愿意在这些任务上消耗 Token，本质上是一次信任升级：我不再只是让你写点简单的 demo，而是把棘手的问题交给你一起扛。 一年 5 亿条 Query，意味着无数次 " 需求—方案—修正—约束—再修正 " 的深度协作循环。

3. 范式质变：交互切换到 Agent 模式

2025 年，AI Coding 圈子里最重要的共识是：AI 不该只待在聊天框里。Replit 把它变成能自己跑流程的 Agent，Cursor 让它能跨文件协同修改，Devin 把 "AI 能不能独立把一件事做完 " 推成了行业的公开考题。大家卷的不是回答更聪明，而是能不能接过一段工作。

TRAE 的数据能把这种变化量化：中国版每 10 位开发者有 3 位在用 SOLO，国际版 SOLO 累计渗透率达 44%。57% 的中国版用户、84% 的国际版用户会混用多种智能体；一年里有 36.5 万个自定义智能体被创建，1.1 万个 MCP 工具被接入。

翻译成人话就是：开发者在给自己搭 "AI 开发小组 "。Builder 搭骨架，SOLO Coder 扛逻辑，Chat 快速问答，MCP 把浏览器、终端、数据库接上去。人反而往后退半步：更多时候是提目标、给约束、做验收。

三个层次叠加：高频依赖 × 复杂任务 × 代理化，这就是 2025 年深度使用的完整样子。AI Coding 跨过了从 " 能用 " 到 " 依赖 " 的临界点。

为什么 " 深度 " 这么难？

GitHub Copilot 磨了两年多才让企业客户买单，Cursor 增长凶猛但稳定性还在补模型的课。几乎所有公司都卡在：怎么从 " 能用 " 熬到 " 好用 "，再熬到 " 离不开 "。

答案藏在一个简单事实里——深度使用会放大一切瑕疵。卡顿半秒、偶尔崩溃、理解跑偏，平时不起眼的小毛病，在高频场景下都会变成劝退理由。

第一道坎：性能

写代码的人对 " 卡 " 极其敏感。GitHub Copilot 早期 Reddit 上吐槽满天飞：" 等它反应的功夫，我都自己敲完了。" 后来微软下血本优化网络架构、部署边缘节点、搞模型预加载，才把体验拉到能用水平。逻辑很残酷：想要快，就得砸资源、拼工程。

国内产品今年下了苦功。TRAE 补全延迟降低 60%+，首 Token 耗时降低 86%，构建速度首次减少 70%+、非首次减少约 80%。这些技术指标决定了 AI 能不能真正 " 隐形 " 在开发流程中。

但速度快还不够，还得稳。Replit 分享过数据：Agent 成功率从 95% 到 99% 时，用户完全交付意愿翻 4 倍。开发者要的不是 " 大多数时候能用 "，而是 " 关键时刻不掉链子 "。想象你花半小时让 AI 重构核心模块，最后一步突然崩了。一次这样的经历，够让用户半年不想再碰。

从 99% 到 99.9% 是工程能力的分水岭。TRAE 在 MacOS 崩溃率降到 0.43%、Windows 降到 0.71%，补全和会话成功率达 99%+，面板进入成功率 99.93%，内存占用降低 43%。这些 " 脏活累活 " 不会出现在发布会 PPT 上，但恰恰是产品能否深度使用的生命线。这也是为什么 TRAE 今年完成 100+ 次迭代。

第二道坎：能力

2025 年的行业共识：AI 不能只会 " 说 "，还得会 " 做 "。回头看三年进化很清晰：2022-2023 是插件时代（Copilot、Tabnine 本质是智能输入法），2023-2024 进入对话时代（Cursor、Codeium 变成聊天助手），2024-2025 Agent 时代来了（Cursor 的 Composer 跨文件编辑，Windsurf 的 Cascade 让 AI 自己规划任务）。

演进的本质是上下文边界在疯狂扩张。从 " 当前文件 " 到 " 整个项目 " 到 " 开发环境 " 到 " 外部服务 "，能塞给 AI 多少上下文，决定了它能解决多复杂的问题。

TRAE 支持 1.1 万个 MCP 接入，打破聊天框边界，AI 能跑通从需求分析到代码落地的完整链路。支持 10+ 种上下文类型：#file、#folder、#doc、#code、#workspace、#problems、#web、#url、#figma、#image 等，超过半数用户在主动管理上下文。这是从插件到 IDE、从 IDE 到 Agent 的演进，每一步都在扩大 AI 的能力边界。

第三道坎：技术

AI 行业已经过了 " 有模型就能做产品 " 的阶段。真正的分水岭是：能不能把模型能力转化成开发者愿意依赖的产品。

这里面的技术比想象中复杂：代码检索（几百万行代码怎么找最相关上下文）、代码理解（深度理解结构才能做出 " 聪明 " 的修改）、端到端验证（SWE-bench 考察的是解决真实 issue，不是生成代码）。

TRAE 的技术投入是长期的：SWE-bench Verified 榜单第一，10 余篇 CCF-A 类顶会论文，1 篇入选 NeurIPS Spotlight，开源 trae-agent 获 10.2k Stars。但论文和榜单只是起点，真正有价值的是技术怎么落地：Cue 采纳率提升 12%，意味着 AI 的代码补全更准、更符合开发者习惯。技术领先的意义不是发更多论文，而是让用户每次交互都感受到：" 这次 AI 给的答案确实靠谱。"

深度使用难在要求产品在每个维度都不能有短板。性能不行→ " 太慢了 "；能力不够→ " 只能做简单任务 "；技术不深→ " 经常出错，不敢信任 "。三道坎，缺一不可。

下半场才刚开始

2025 年，AI Coding 的竞争焦点变了。

不再是 " 谁的用户多 "，而是 " 谁的用户离不开 "。GitHub Copilot 有企业客户规模优势，Cursor 有独立开发者高粘性，国内产品在本土化和私有化部署上有自己阵地。但真正的分化才刚开始。

数字会说谎，使用习惯不会。TRAE 的 600 万用户是大数字，但更有价值的是那 6000 个全年活跃超 200 天的深度用户、那 44% 的 SOLO 渗透率、那 36.5 万个自定义智能体。

类似信号在整个行业都能看到：Cursor 用户愿意为订阅付费，Copilot 企业续费率在提升，开发者社区讨论从 " 好不好用 " 变成 " 怎么用得更好 "。

这或许才是技术进步的真正意义：不是替代开发者，而是让开发者从平庸的代码堆砌中解放出来，去关注真正值得创造的事物。

2026 年的悬念是：Agent 能否真正稳定承接复杂开发任务？

Devin 的尝试备受争议但方向对，TRAE 的 SOLO 在持续打磨，如果 Agent 能稳定落地，AI Coding 工具就会从 " 辅助软件 " 升级为 " 开发入口 "。

但从 " 能用 " 到 " 依赖 " 这道坎，已经有人跨过去了。不是所有用户，但足够多，不是所有场景，但足够关键。接下来的竞争，拼的是谁能把这批深度用户留住、扩大、变成护城河。

行业分化正在发生，下半场才刚开始。