IDC报告：中国AI Coding市占率阿里Qoder断层第一，超过二三四五名总和

模型、Harness Engineering与产品的持续进化

梦瑶 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

友友们，AI Coding市场格局最新结果，新鲜出炉了！

就在这几天，IDC发布了《中国AI编程市场份额，2025》报告。

果然啊，还得是AI Coding——

报告显示，2025年中国AI编程市场规模为3.99亿元，预计2026年底增长至11.73亿元。

（咱就说，这里头有没有大家贡献的一份Token之力吧！）

而在一众AI Coding厂商中，营收份额最高的玩家，大家也很熟悉——阿里。

营收份额占总体市场的47.6%，差不多接近整个市场的一半儿，落到具体产品上，就是它家的「Qoder」。

甚至，我还浅浅了解了一下，Qoder目前的用户规模，事实上已经有500万了？？（doge）

估计大家想的跟我一样，满打满算上线还不到一年的产品，咋就干到市场第一了…….

上线不到一年，阿里Qoder冲到中国AI编程市场份额第一

讲真，刚看到这份报告的时候，我对阿里冲到「第一名」这事儿倒没有太意外。

毕竟，阿里的模型千问能力到底啥水平，也是有口皆碑，确实蛮夯……

但IDC这份报告不太一样的地方在于，它统计的不是模型能力，而是中国AI编程Agent的「市场份额」。

要知道，模型跑分高和真正吃下市场，中间还隔着一整条漫长的产品化的链路的。

AI编程最终能拿到多少市场份额，还得看用户愿不愿意长期使用、企业敢不敢接入生产流程，以及产品能否把模型能力稳定地交付出来…（扎心.jpg)

在国内一众的AI Coding类产品中，Qoder上线的时间并不算「太长」。

阿里是去年8月才正式发布的Qoder这个智能体编程平台。

满打满算，从发布到现在也就不到一年的时间，能在这么短时间冲到中国AI编程市场份额的头部，自然也有点说法……

事实上Qoder刚发布的时候，瞄准的就是一条覆盖个人IDE、云端Agent、命令行和数字员工的完整Coding产品线。

这么看的话，产品刚发布那会儿其实对应着AI编程行业正在发生的一次变化——

那就是随着Agent能力越来越强，用户与工具的关系也从亲自写代码、让AI从旁辅助，逐渐转向定义任务、监督执行和验收结果。

顺势而为，今年5月，阿里上线了Qoder 1.0版本，这次升级也让Qoder 从AI IDE升级为智能体自主开发工作台。

由咱用户主要负责定义需求，后面的执行、验证和交付，都可以交给Agent团队继续往下跑。

但是，真上手过AI Coding产品的朋友都知道，Agent这东西，你赋予它的能力越强，它越容易出岔子。

过去以对话框为核心的交互方式，其实很难承载持续时间更长、执行步骤更多、多个任务同时推进的开发流程。

用户总不能隔一会儿就翻记录、查进度、盯结果，所以，当Agent越能干，「过程管理」的重要性也就越突出。

针对这个问题，Qoder 1.0其实在交互体验上做了一次比较大的调整，那就是将Quest从IDE中的一项功能，单独做成了一块完整的工作视窗。

任务管理、状态追踪、产物审查和知识调用等能力，都被集中到了这块视窗里，是的，统统梭哈了……

即使多个任务并行推进，用户也不用逐一切换窗口，只看一个屏幕就能知道每项任务跑到了哪里、生成了哪些产物。

而这也解决了Agent自主开发之后很现实的一件事儿：活可以交出去，过程依然看得见，结果也始终审得清。

Qoder的产品考量也没有停留在独立开发者身上，还有「企业」，而这恰好也是AI Coding的核心用户群体之一。

要知道独立开发者一个人库库Coding时，Agent记住个人的编码习惯，基本就能顺利开工。

可一旦进入研发团队，它面对的就变成了几十名开发者、多个代码库，以及一套运行多年、甚至很难被完整写进文档里的开发规则！！！

所以到了Qoder 1.0，原本分散在Memory、Repo Wiki和Knowledge Cards中的信息被统一收进了同一个知识引擎。

具体来说，Agent开始执行任务时，可以主动调用团队规范、历史决策、编码习惯和技术栈知识。

某位开发者已经解释过的问题，也会沉淀进团队的知识体系，下次换个人、换一个Agent继续干活，依然能够无缝接上～

至于这套知识引擎究竟有没有用，最终还得用实际数据说话——