独家 | AutoCoder.cc 获博华、力合连续融资，AI 初创自研基模仍有机会

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文章摘要

AIGCode公司近期完成了由博华资本和力合资本领投的连续融资，并吸引了多家产业方资本的跟投。这家成立于2024年1月的创业公司从一开始就选择了与主流Copilot类产品不同的技术路径，专注于开发端到端的Autopilot产品。其首款产品AutoCoder.cc于今年5月开启内测，7月上线全球公测，核心数据表现优异，用户停留时长和次日留存率均显著高于行业平均水平。

AIGCode的差异化在于其直接跳过代码补齐阶段，专注于端到端生成软件的能力。创始人宿文博士表示，AutoCoder.cc可能是目前全球唯一不提供代码的AI编程产品，因为其目标是以生产环境部署为闭环。为实现这一目标，公司自研了锡月大模型，并在模型架构上实现了三项关键创新：专家解耦网络、树形位置编码（TPE）和知识注意力学习。这些技术不仅提升了代码生成质量，还增强了模型对代码结构的理解能力和生成结果的可解释性。

在技术路线选择上，AIGCode提出了一种生成式软件架构，将软件视为有机体，能够根据环境动态调整运行方式。这种架构支持实时感知和自动优化，如负载激增时的资源分配和代码行为调整。宿文认为，当前多数AI编程产品在代码可维护性上存在局限，而生成式架构能够更好地适应模型对软件逻辑的独特理解。

AI编程赛道正经历快速增长，市场竞争日趋激烈。研究机构预测，该市场规模将从2025年的151.1亿美元增长到2034年的991亿美元。头部企业如Cursor和Claude Code已取得显著商业成功，而创业公司如Poolside和Magic在未发布产品的情况下估值已达数十亿美元。国内市场同样活跃，前月之暗面和字节跳动背景的创业团队纷纷获得融资，大厂也陆续推出自研工具。

技术竞争焦点正从单纯的代码生成能力转向全流程覆盖。上下文窗口长度、动态知识检索和长程规划能力成为关键指标，产品形态也从IDE插件向需求分析、测试和部署等环节延伸。尽管大厂在数据规模和业务场景上占据优势，但宿文认为，AI对软件开发的重塑尚未完全显现，创业公司仍有机会通过差异化技术路线实现突围。