在人工智能創業的浪潮中，大模型并非唯一的成功路徑。2024年，Cursor的崛起讓AI編程賽道大放異彩，緊隨其后，Magic、Replit、Poolside等新興AI編程企業估值紛紛跨越10億美元大關，標志著AI編程已成為全球范圍內的熱門趨勢。

然而，在國內市場，這一領域的佼佼者并不多見，硅心科技（aiXcoder）無疑是其中的佼佼者，以其卓越的技術實力和資本青睞，領跑AI編程創業賽道。

在近期舉辦的“聯想新商業創新生態路演”第二季中，aiXcoder榮獲TOP10項目，成為聯想生態中的一顆璀璨新星。這一榮譽不僅是對aiXcoder技術創新能力的認可，也彰顯了其與聯想中小企業業務群攜手共進、助力客戶成功的承諾。聯想通過提供全方位、高品質、一站式的服務，致力于陪伴成長型企業走過全生命周期，與創新企業共同成長。

aiXcoder首席運營官李力行指出，在AI編程領域，自研代碼大模型的企業寥寥無幾，這構成了該領域的核心競爭壁壘。aiXcoder正是憑借其深厚的技術自研能力和大模型在特定領域的成功應用，得以脫穎而出。

AI編程作為數字化時代提升生產力的基石，雖然在全球范圍內掀起熱潮，但國內創業之路卻充滿挑戰。一方面，國內外開發市場需求差異顯著，國外獨立開發者和小微企業需求更多，付費意識更強；而國內則以企業級系統性開發為主，toB市場機會更為豐富。另一方面，AI編程雖然看似能夠解放生產力，但市場定位卻頗為復雜，究竟是輔助專業開發者還是普及至更廣泛群體，以輔助能力還是全生成能力為主，模型自研還是調用，這些都直接決定了產品的上限。

aiXcoder之所以能夠在競爭中嶄露頭角，得益于其深入的技術自研和大模型在特定領域的成功落地。自2013年起，aiXcoder便在北大軟件工程研究所李戈教授的帶領下，開始探索深度學習在代碼生成和理解中的應用，并于2014年發表了該領域的首篇論文。2017年，他們決定將研究成果推向市場，成立了aiXcoder。

當時，人工智能領域的領頭羊還是Google，市面上尚未出現基于深度學習的智能化編程工具。aiXcoder敏銳地抓住了這一機遇，率先推出了代碼補全生成的插件，并持續迭代自研模型，緊跟技術發展趨勢。

李力行回憶道，在ChatGPT興起之前，業界對AI的技術方向存在諸多爭議。ChatGPT的發布，無疑為AI編程領域打了一劑強心針。

aiXcoder在當時已經成功研發出國內首個百億級參數的大模型，用于支持自然語言描述的方法級代碼生成。2023年，他們順利進入商業化階段，開始與金融、軍工、航天、科技等支柱產業的軟件開發團隊展開合作。

這些企業對于AI編程的核心需求在于代碼大模型的私有化部署。為了確保數據隱私和代碼資產的安全，開發團隊的效率工具和AI生成能力需要實現本地定制化。這些企業對編程技術的嚴格把控，為AI編程的商業化提供了一個良好的切入點。

在AI創業時代，李力行感受到，競爭態勢正逐漸走向良性。由于數據差異和垂類模型的存在，像aiXcoder這樣的AI服務商更擅長聚焦于特定能力。然而，企業需要的是全面的AI化。因此，協同生態成為了創業者們的共同需求。產業巨頭如聯想，正積極推動生態的建立，以滿足這一需求。

過去兩年間，aiXcoder通過聯想的“星辰計劃”與聯想生態緊密相連。李力行坦言，在與聯想商業生態團隊接觸之前，他只知道聯想是“中國之光”，但未曾料到聯想會如此重視初創企業的發展。通過星辰計劃，aiXcoder獲得了眾多機會，并與聯想展開了實質性的合作。

聯想的生態支持不僅體現在對初創企業的投資、業務拓展機會和渠道資源扶持上，還包括未來在AIPC等新質生產力領域的長期合作。作為全棧AI產品、方案和服務提供商，聯想建立的生態對于AI編程創業具有獨特的價值。

首先，作為產業鏈鏈主企業，聯想能夠深入參與產業的標準化。PC行業作為生產環境，與本地化軟件開發息息相關。聯想作為國產PC市場的領頭羊，在支柱產業中的滲透率相當高，這與aiXcoder的客戶群體需求高度契合。

其次，雖然科技大廠都在布局AI初創公司的自有生態，但大廠用于內部效率提升的自研產品往往也會被打包為商業化解決方案，與創業公司形成直接競爭。因此，在國內市場，聯想等加大力度投入AI的產業巨頭，可以算作為數不多能與初創團隊產生協同效應的生態建設者。

為了讓AI編程的能力覆蓋更多行業，aiXcoder已將自研的代碼大模型aiXcoder 7B發布到開源社區。開源僅一周，便在GitHub上獲得了2000多個Star，并躋身HuggingFace趨勢榜單TOP30。據悉，aiXcoder7B的相關論文近期已被軟件工程領域國際頂級會議ICSE2025錄用。

aiXcoder在AI編程創業的關鍵能力上已走在前列。接下來，他們將與聯想等生態伙伴攜手，進一步推動代碼大模型在各行各業的領域化應用。李力行表示，許多大模型在通用編程場景和主流測評集上表現出色，但部署到企業內部時準確率卻大幅下降。這正是因為掌握“領域化”知識是AI編程在企業成功落地的關鍵。

一直致力于在垂直領域落地解決方案的聯想，是幫助aiXcoder理解和消化領域知識的重要合作伙伴。雙方正在考慮如何將智能化開發工具整合到AIPC中，共同推動AI編程技術的發展和應用。