大廠全線押注AI編程，Vibe Coding掀起“全民造應用”浪潮

文 | 新博弈，作者丨王也

2026年5月，歌手胡彥斌在社交媒體上曬出了自己用 AI 編程做 APP的日常，據悉，他為粉絲開發的互動社區App名為“彥火”，功能覆蓋巡演信息展示、日常打卡、互動交流等，目前已開啟內測。

帖子發布后，評論區迅速熱鬧了起來，畢竟一位華語樂壇的唱作人開始苦修Vibe Coding，本身就足夠有話題性。而更值得關注的是，像胡彥斌這樣“不用太懂代碼就能做出App”的人，正在以驚人的速度增長。

半年前螞蟻靈光剛發布時，“閃應用”功能便主打普通人做應用的概念，當時輿論兩極分化。到了2026年二季度，局面已經完全不同，國內頭部互聯網公司已經全線入場。

百度把自然語言生成應用的體驗推到了生產級交付的層面，騰訊推出了主打靈感和共創氛圍的獨立產品，字節跳動則將AI編程工具做成了一個脫離傳統開發環境的獨立端，讓AI從輔助工具升級為可以獨立執行任務的協作體。

這場集體轉向的根本驅動力，是基礎模型能力的質變，即從只能寫出代碼片段，進化到能夠獨立理解需求、規劃架構、生成代碼并完成調試部署的完整閉環。

當AI真正具備了工程級的交付能力，生產力關系的重新配置就不再是技術暢想，而是正在發生的產業現實。可以說，大廠全線入局的背后，是一場關于軟件生產門檻、創作者生態和行業價值分配的深層重構。

能力拐點：從“能寫代碼”到“能獨立交付”的質變

如果說得更直白一點，Vibe Coding就像一個云端私人廚師。

過去你想擁有一個自己的App，得自己學切菜、配菜、掌勺，還得懂廚房管理，而現在，對著菜單說出想吃什么，AI后廚就能直接把成品端到你面前。你不用具備專業編程能力，只需清晰訴說需求，剩下的代碼生成、功能排布、打包封裝，全由AI在后臺靜默完成。

在這個方向上，螞蟻靈光是國內第一個吃螃蟹的玩家。2025年11月，螞蟻集團推出全模態AI助手“靈光”，三大核心功能之一的“閃應用”，核心賣點就是用自然語言描述需求，AI在半分鐘內生成一個可交互的小應用。螞蟻團隊把這種交互范式稱作“Wish Coding”，即從“想到”直達“用到”。

靈光上線后數據相當亮眼，六天下載量突破200萬，截至2025年12月26日用戶創建閃應用突破1200萬個，絕大多數創造者完全不懂代碼。但當時輿論卻有些兩極分化，不少人認為其不過是“高級一點的交互卡片”，玩具屬性更強，但事實并非如此。

2025年2月，OpenAI聯合創始人安德烈·卡帕西首次提出Vibe Coding概念，用來描述 AI 如何讓開發者能夠創建應用，而幾乎無需關注代碼本身。

當時瑞典開發者Anton Osika與Fabian Hedin創建的AI驅動全棧應用開發平臺Lovable已經受到資本市場關注，完成了1500萬美元的Pre-A輪融資。2025年12月，Lovable完成3.3億美元B輪融資，估值升至66億美元。此外，近期TechCrunch消息稱，美國AI編程領域備受矚目的獨角獸企業Cursor擬融資20億美元，公司估值有望攀升至500億美元。

AI編程概念剛開始流行時，行業確實面臨著瓶頸：AI生成的代碼需要專業開發者大量介入才能投入使用，普通用戶生成的應用停留在“看起來像那么回事，但沒法真正使用”的階段，高流失率和低留存是整個賽道的共同困境。

真正的分水嶺出現在2026年前后。2026年5月，SWE Atlas基準測試評估了多個大模型在Codebase問答、測試編寫和代碼重構三種專業工程流程中的表現，GPT-5.4和Opus 4.7綜合得分最高，其分析表明頂級模型已經能夠在真實工程環境中接管任務并完成交付。

更值得關注的是國產模型的追趕速度。近日，全球三方編程榜單Code Arena放榜，阿里最新旗艦模型Qwen3.7-Max得分1541，超越GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash等一眾模型，僅次于Claude系列，在大模型廠商中排名全球第二。

這種能力躍遷的實質意義在于，AI從“能寫出可運行的代碼片段”進化為“能獨立完成一個完整軟件項目”，打通了從需求理解、架構設計、代碼生成到調試部署的全流程。

去年螞蟻靈光還被質疑“不實用”，但它賭的正是基礎模型能力會持續攀升，當模型真的跨越了從“能寫代碼”到“能獨立交付”的臨界點，整個賽道的基本面就被重新定義了。

2026年4月，靈光App對閃應用功能進行了全面升級，升級后的平臺集成了多智能體協作與全模態內容生成技術，能夠根據用戶自然語言指令生成內容交互界面，同時強化了對手機端原生能力的調用，如相機、陀螺儀、LBS定位、震動反饋等，而同期靈光的閃應用已累計超過3000萬個，先行者的堅持開始看到回報。

大廠入局：同一條賽道上的三套底層邏輯

當賽道價值被確認，大廠的入場方式就變得值得審視。表面上看，各家都在做“讓普通人用自然語言生成應用”，但各自的戰略意圖和路徑選擇存在顯著差異，這種差異化的根源在于每家企業的核心能力、用戶基礎和商業邏輯各不相同。

百度的策略最為“重量級”，核心是押注生產級交付和商業閉環。2025年3月24日秒噠（MeDo）正式全量上線，當年9月便支持一鍵生成微信原生小程序。到2026年5月的3.0版本，已經進化到可以通過自然語言直接生成iOS和Android原生應用，支持在線熱更新。

百度Create大會上展示的一個場景頗具說服力，一位二年級的小學生用秒噠現場“手搓”可安裝的原生應用，整個過程中沒有寫過一行代碼。秒噠App自身90%的代碼也是由秒噠智能體自動生成的，這個細節本身就是最直接的產品宣言。截至目前，秒噠App已累計服務用戶超1000萬，創造應用價值達50億元。

騰訊的吐司則走了截然不同的輕量化路線。2026年5月15日上線的吐司定位為“探索型Vibe Coding產品”和“應用生成及靈感共創平臺”，核心體驗是用戶輸入自然語言描述創意，AI自動拆解功能需求并一鍵打包生成支持本地下載安裝的APP。

與秒噠強調“生產級”不同，吐司的重心放在“好玩”和“分享”上。平臺內置社交分享、靈感廣場等功能，用戶可以公開自己的應用作為模板供他人一鍵復刻或二次創作，這種“輕度使用+社交傳播”的模式帶有騰訊產品基因，以極低門檻完成市場教育，通過社交鏈實現規模化的用戶增長。

同期，騰訊云智能體開發平臺也上線了ADP智能工作臺，面向企業場景實現自然語言生成企業級智能體應用，與吐司形成了C端趣味探索與B端商業應用的互補布局。

字節跳動的策略則更為體系化和激進化，2025年7月，字節推出的AI原生集成開發環境（IDE）工具TRAE率先在國際版推出SOLO模式Beta測試，2026年3月進一步推出脫離傳統IDE架構的SOLO獨立端，提供“Code”和“More Than Coding”兩種工作模式。

其核心突破在于將AI Agent的能力從編程泛化到整個產研流程，用戶可以上傳會議速記、手繪草圖、未清洗的數據文件等不同類型的材料，AI自動完成需求分析、原型設計、數據處理和報告生成。

字節的野心不僅是讓普通人生成應用，而是定義一種AI從等待指令的工具升級為能夠獨立規劃和執行任務的協作范式，其多層次的布局還包括豆包MarsCode等產品對國內開發者生態的覆蓋。

2025年，全球低代碼和AI編程平臺市場規模已經達到500億美元，據Gartner預測，2026年全球超過75%的新企業應用將通過低代碼或無代碼技術構建。在此背景下，行業正呈現出“大廠爭入口、小廠拼Coding”的結構性分化，創業公司開始集體轉向垂直場景做深度打磨，而大廠則系統性爭奪AI時代的開發入口和基礎設施。

同時，大廠入局正在加速行業的洗牌和整合，這場競爭將不只關乎產品功能，更關乎誰能構建起完整的生態體系。當開發門檻低到只需要說出自己的想法，小學生開發應用正在從新聞事件變為行業常態，應用創造的爆發只是時間問題。

全民創造：生產力釋放與商業化的現實落差

當技術門檻被持續壓低、大廠全線入場，更深層的變化正在發生，軟件生產的生產關系正在被根本性地改寫，這觸及“誰來創造軟件”和“價值如何分配”的結構性問題。

胡彥斌的“彥火”App恰好提供了一個生動的注腳。當一個人對某個垂直場景有著深刻理解，比如一個歌手對他的粉絲群體，AI可以讓他把這種理解直接轉化為一個功能完整的產品，而不需要經過找團隊、寫需求文檔、開發、測試、上線的漫長鏈條。

更多案例正在不斷涌現。2025年，一位完全沒有編程經驗的獨立開發者借助AI編程工具完成了“小貓補光燈”應用，推出后收入三四十萬元。百度秒噠平臺已涌現出早期開發者獲利千萬的案例，大學生群體同樣在通過Vibe Coding獲得可觀收入。

在傳統的軟件開發模式下，一個應用從構想到上線至少需要產品經理、設計師、前端、后端和測試工程師的協作配合，而Vibe Coding正在將這套流程壓縮為“一個人加一個AI”。當編程能力本身不再是稀缺資源，真正的稀缺資源變成了對需求的洞察和將想法轉化為產品的能力，這與互聯網時代從專業開發者壟斷到全民內容創作的范式轉移一脈相承。

然而這條路的商業化前景并不平坦。CodeRabbit的行業數據顯示，2025年AI生成的代碼平均產生的bug數量大約是人工編寫代碼的1.7倍，與此同時，安全風險也不容忽視。

2026年3月，卡巴斯基實驗室披露了多起針對合法無代碼開發平臺的惡意濫用攻擊，攻擊者利用平臺的合法域名和SSL證書構建高仿真釣魚頁面，繞過傳統安全檢測，多個主流平臺還被曝出存在遠程代碼執行、SQL注入等安全漏洞。這些風險指向了一個深層問題，當代碼由AI而非人類編寫時，質量與安全的最終責任由誰承擔。

更值得關注的是現階段商業模型層面的挑戰，據《The Information》報道，Lovable 的毛利率僅為35%，編程助手Replit的毛利潤率在36%左右波動，而傳統軟件行業平均毛利率通常在60%至80%之間。

長線來看，技術不再是護城河后，平臺必須找到真正的壁壘，進一步打通從生成到分發再到變現的完整商業鏈路。百度正在通過創造者筑夢計劃探索平臺內變現的可能，騰訊以社交裂變積累用戶規模為后續商業化鋪路，字節則試圖通過泛化AI能力來拓寬應用場景，每一家都在用自己的方式回答同一個問題，如何讓這場生產力的釋放變得可持續。

展望未來，這個賽道的演進大致可分為三個階段。當前所處的第一階段是工具普惠期，核心競爭要素是生成質量和用戶體驗，誰能真正讓普通人用起來、用得下去，誰就能贏得首批忠實用戶。

第二階段將是生態構建期，平臺間的競爭會從單點功能升級為圍繞分發渠道、變現模式和社區運營的全鏈路比拼，胡彥斌的跨圈參與說明Vibe Coding的影響力正在從科技圈向文化圈輻射，用戶社群和內容生態的價值將逐漸成為差異化競爭的關鍵維度。

第三階段可能進入范式重構期，當AI生成的代碼在質量上能夠與專業開發者比肩甚至超越，軟件行業的組織形態和商業模式將發生根本性變化。當開發成本趨近于零，為單一場景或短期需求定制一次性應用將變得合理且經濟，這或許不只是設想，而是整個社會解決問題方式的一次底層變遷。

如今國內最具實力的互聯網公司已悉數入場，每一家都在用真金白銀和戰略資源下注同一個判斷，那就是讓普通人參與軟件創造，不是可有可無的嘗鮮需求，而是改寫軟件產業底層邏輯的結構性機會。