近期，Wing VC 合伙人 Zachary DeWitt 在其专栏「Notoriousplg」中更新了一篇最新文章《Does Cursor Have a Defensible Moat？》。这篇文章精准地回顾并剖析了 Cursor 在短短几年间迅速崛起的原因，并详细分析了 Cursor 的「护城河」，以及当前所面临的挑战。
Cursor 作为一匹「黑马」，挑战了 GitHub Copilot 甚至 VS Code 与 JetBrains 全家桶的地位。Cursor 于 2021 年成立，2024 年末 ARR 达到 1 亿美金，2025 年 3 月达到 2 亿美金，据传目前已突破 3 亿美金，用户超过 36 万，估值达到 100 亿美金，这个增速在前几年的 PLG 公司中绝无仅有。
总结来说，这篇文章核心主要探讨两个大问题：
-
Cursor 是否有护城河？是什么？
-
如何巩固护城河？
Founder Park 正在搭建「AI 产品市集」社群，邀请从业者、开发人员和创业者，扫码加群：
进群后，你有机会得到：
-
最新、最值得关注的 AI 新品资讯；
-
不定期赠送热门新品的邀请码、会员码；
-
最精准的AI产品曝光渠道
如果你想提交自己的产品，点击文末的「阅读原文」即可。
首先，Cursor 的产品体验和用户体验（UX）领先竞争对手一代。与将 AI 插件改装到旧的 IDE 不同，Cursor 是以 AI-first 的方式构建的。它是一个独立的编辑器，其核心深度集成了 LLM。
这意味着像下一操作预测、一键代码重写以及直接与整个代码库聊天等功能并非附加功能，而是融入了你的编码方式。开发者们盛赞这感觉就像与一个 7×24 小时待命的天才伙伴进行结对编程。据 A16Z 称，成千上万的用户已经注册并「对产品给予了高度评价」，其中许多人成为了付费用户，并且「很少再切换回其他 IDE」。这种用户满意度和留存率暗示了一种用户体验护城河：一旦你习惯了一个真正理解你项目的人工智能协同编码器，再回到一个「愚蠢」的文本编辑器会感到极其痛苦和受限。
其次，早期的社区和反馈循环进一步巩固了 Cursor 的优势。作为一个敏捷的初创公司，Cursor 团队以极快的速度迭代，根据他们论坛和 Discord 上的用户输入推出新功能和改进。他们培养了一个充满热情的用户群，通过提出痛点和愿望清单，有效地共同开发产品。这种紧密的反馈循环让 Cursor 能够保持领先的用户界面/用户体验（UI/UX），这是大型老牌企业难以匹敌的。
其结果是一个快速发展的、根据开发者需求精心调整的工具包，对于潜在的模仿者来说是一个移动的目标。此外，Cursor 巧妙地利用了 Go-to-market 策略和在高级用户中的吸引力：通过吸纳有影响力的科技公司的工程师并吸引早期采用者，他们制造了技术热潮和错失恐惧症（FOMO）。这导致了早期的快速增长，有消息称 Cursor 在其第一年内就成为了更受欢迎的 AI Coding 工具之一，甚至 MRR 达到了 400 万美元。在开发者工具这个赢家通吃的世界里，这种在用户和心智份额上的领先优势可以累积成持久的领先地位。
最后，在底层技术方面，Cursor 也在积累潜在的数据和基础设施护城河。开发者使用 Cursor 执行的每一次代码生成、编辑和修复都提供了反馈（隐式或显式），可以改进其 AI 模型。随着时间的推移，这些使用数据创造了一个飞轮效应：Cursor 可以微调其系统以更好地适应真实世界的编码模式，以通用模型无法实现的方式捕捉错误或建议解决方案。
Cursor 最近收购 Supermaven 也增强了这一数据优势。Supermaven 带来了一个名为 Babble 的内部生成代码模型，该模型能够以超低延迟理解庞大的代码库。通过集成 Babble 并将 AI 与编辑器用户界面协同设计，Cursor 控制了更多端到端的技术栈。换句话说，他们不仅仅是调用 OpenAI 的 API；他们正在逐步开发针对用户工作流程量身定制的专有模型增强功能。再加上实际的基础设施工作（优化上下文窗口大小、索引整个代码库、确保企业版的隐私模式），你就得到了一个技术上难以复制的产品。
在这个领域的先发优势不仅仅在于率先发布，还在于花费了数千小时解决棘手的集成问题（AI 提示词管理、多文件编辑用户体验等），任何新进入者都必须解决这些问题。团队和执行力对于护城河也很重要：Cursor 的团队似乎对人工智能编码充满热情，并专注于体验，这使得他们在其他公司步履蹒跚的地方「恰到好处地做对了」。
所有这些因素共同构成了一种说法，即 Cursor 正在其在 AI 辅助开发环境领域的领先地位周围挖掘一条宽阔的护城河。
然而，尽管有这些优势，Cursor 的护城河可能更多像「海市蜃楼（Mirage）」而非坚固堡垒。
2025 年残酷现实是，Cursor 背后的「大脑」，即执行繁重任务的 LLM，正在迅速「商品化」，正如 Claude Code 变得多么出色所证明的那样。如今驱动 Cursor 代码天才的底层模型（无论是 GPT-4、Claude、其他 API 还是 Babble）明天就可能被开源的等效模型所匹敌。
事实上，我们已经看到开源模型正以惊人的速度追赶专有模型。Meta 开源发布的 Code Llama 及其后续版本已经在实践中展示了 GPT-4 级别的编码能力，并且一系列社区驱动的模型（例如 StarCoder、Mistral）正在每月改进。最近的一项分析直言不讳地指出：「LLM 现在是……技术栈中的商品化组件」，唯一真正的差异化因素是围绕它们构建的数据或生态系统。
这意味着 Cursor 拥有的任何技术优势都可能转瞬即逝。一个坚定的竞争对手可以采用 Cursor 使用或微调的相同开源 LLM，分叉相同的开源 VS Code 基础，最终得到一个非常相似的产品。换句话说，如果秘诀仅仅是「VS Code + 优秀的 LLM」，那就算不上什么秘密。正如一位 Hacker News 评论者打趣道：「克隆 VS Code，添加一些自定义的二进制大对象（blob）和扩展，调用现有 LLM 的 API。就为了这个，每月 20 美元？」
这个领域的竞争并非理论上的，它已来自四面八方。大型老牌企业正在将 AI 融入他们自己的工具中：微软的 VS Code 并没有停滞不前（最近的发布暗示了更多人工智能原生功能以抵御 Cursor），而 GitHub Copilot（后端使用 ChatGPT）已深度集成到开发者现有的工作流程中。GitHub 拥有 180 万付费 Copilot 用户大军，并正在 IDE 中推出自己的聊天和语音功能。
Windsurf 增长迅速且用户喜爱度高，但有传言称将被 OpenAI 以 30 亿美元收购，这将进一步扩大其分销渠道。亚马逊拥有 CodeWhisperer。初创公司 Replit 凭借其 Ghostwriter AI，在浏览器中提供了一个 AI 驱动的 IDE。而对于那些积极性高的黑客来说，还有一些开源项目旨在创建模仿 Cursor 功能的「AIDE」（人工智能开发环境），使用免费模型。
事实是，Cursor 的任何单个功能都不是完全独特的，无论是代码聊天、自动补全还是批量编辑，你都可以在其他地方找到替代实现。随着时间的推移，一个工具能做的事情，其他工具往往也能学会。这给 Cursor 带来了持续创新的压力，仅仅是为了保持领先地位。如果护城河依赖于功能迭代速度，那么当巨头们开始以同样甚至更快的速度行动时，这种优势就会消失。微软也可能简单地切断 Cursor 和竞争对手与 VS Code 核心 API 的连接或更改条款，使其更难在更新的基础上构建。Cursor 对 VS Code 的依赖显示了建立在他人平台上的不稳定性。
此外，还有用户锁定（Lock-in）的挑战。虽然 Cursor 拥有一个不断增长的社区，但它并不是一个社交媒体平台。开发者之间本质上并没有因为使用同一个工具而变得更好（除了可能更多的社区插件共享）。如果出现更好的解决方案，开发者可以并且将会流失，特别是如果差异在于免费的内置工具和每月 20 美元的附加组件之间。
尽管 Cursor 正在积累使用数据，但有人可能会说，像 OpenAI/Windsurf 和 GitHub/Microsoft 这样的巨头拥有更大的数据护城河（他们拥有来自 GitHub 代码库和 Copilot 交互的数十年编码数据）。与此同时，开源社区则从彼此的改进中透明地受益，当有人微调一个开放模型以提高其编码能力时，每个人第二天都可以使用该模型。
在这种情况下，Cursor 希望旋转的任何数据飞轮都可能被开源和大型科技公司所拥有的庞大数据规模所超越。最后，依赖他人的平台是双向的：Cursor 的创新实际上得到了 VS Code（开源）以及它所使用的任何 AI 模型的补贴。如果微软或 OpenAI 更改 API 条款，Cursor 自己的人工智能支持机器人已经显示了建立在他人平台上的不稳定性。用户信任，以及企业采纳中非常重要的一部分——信任，是来之不易又极易失去的。
如果 Cursor 想要建立一个超越其当前领先地位和可用性的真正可防御的业务，它不能仅仅是更快地发布功能。它需要建立结构性优势。以下是几个它可能深化其护城河的领域，与 PLG 产品成长的路径非常相似，值得借鉴：
-
协作与社交：如果 Cursor 能成为「代码界的 Figma」，想象一下 GitHub 遇见 Figma 遇见 Discord。实时协作、共享调试会话和公开代码演示等功能可以将 Cursor 转变为开发者不仅编写代码，而且建立声誉、关系和学习循环的地方。开发者越是使用它一起工作，就越难离开。
-
深入专有数据飞轮：Cursor 可以专注于根据实际用户行为微调其 AI 模型：常见的错误模式、代码审查偏好、首选架构选择。如果这些数据保留在内部，并以开放竞争对手无法匹敌的方式提高模型性能，那将成为一个自我强化的护城河。
-
为团队和企业 Upsell：从个人开发者工具转向团队平台。Cursor 可以成为工程工作流程的 AI Native 中心，通过与入职文档、代码审查工具、项目管理和工单系统的集成使其更具粘性。
-
将 Cursor 转变为平台：通过 API 或 SDK 开放 Cursor，用于自定义人工智能代理和内部扩展，将创建一个生态系统。如果其他工具开始基于 Cursor 而不是仅仅在其中构建，那么这种网络效应将使核心产品比独立的编辑器更难被取代。
-
拥有端到端的开发者体验：如果 Cursor 从仅仅是编辑器扩展到提供集成的代码审查环境、CI/CD 管道，甚至云托管，它将成为开发者生活的默认场所。它拥有的工作流程部分越多，切换的难度就越大。
一方面，Cursor 已经建立了卓越的开发者体验、紧密的社区以及在将 AI 深度集成到编程工作流程方面的领先优势将使其具有持久的优势。其专注的团队和快速的执行力可以使其领先于行动迟缓的竞争对手（尤其大厂！），并且随着时间的推移，它可能会积累起构成真正护城河的专有优势（数据、微调模型、企业集成）。
另一方面，就像 DeepSeek 等开源模型的崛起之于 ChatGPT，现实是 LLM 的 Coding 能力也在商品化，并且一大批竞争对手（从开源爱好者到科技巨头）都在追逐同样的机会。
Cursor 拥有强大的先发优势，其产品执行力非常出色。但是一旦竞争对手追赶上来，用户会在多长时间内坚持使用该工具，用户最终还是会选择最适合工作的工具，我自己认为要从更长的时间维度来衡量，毕竟上一代 IDE 的生态落定也花了许多年时间。
（文：Founder Park）
