Greptile 剛發佈了一份《2025 年 AI 編程現狀報告》，這家公司是做 AI 代碼審查的，客戶從 PostHog、Brex 這樣的明星創業公司到財富 500 強都有。每月大約有十億行代碼經過他們的系統，所以他們手上有不少一手數據。 摘錄報告中的一組數字：開發者每月產出的代碼行數從 4,450 行漲到了 7,839 行，漲幅 76%。PR 的體積也在膨脹，中位數從 57 行漲到 76 行。中型團隊的增幅更誇張，達到 89%。 其實我以前就吐槽過很多人喜歡用代碼行數去衡量生產力，因為代碼不是資產是負債，代碼越多意味著越難維護，AI 生成的代碼多，也意味著更難維護 Bug 更多了。 AI 編程工具的收益分佈極不均勻。在已經有良好測試覆蓋、模塊邊界清晰的項目裡，AI 如虎添翼。但在複雜的遺留系統、需要深度領域知識的場景下，它的幫助有限甚至可能幫倒忙。 但不管怎麼說，現在 AI 讓代碼通貨膨脹已經是事實。 AI 讓代碼行數增加了，那麼質量有變好嗎？ 很遺憾報告沒有提這事，畢竟代碼行好統計，代碼質量可不好衡量。 報告裡的數據還是可以看看。 工具生態那部分，向量數據庫市場目前群雄逐鹿，Weaviate 以 25% 份額領先，但後面跟著六七家都在 10%-25% 之間，還沒分出勝負。AI 記憶包裡 mem0 佔了 59%，遙遙領先。規則文件方面，CLAUDE .md 以 67% 的採用率登頂，說明用 Claude 做編程智能體的開發者確實不少。 SDK 下載量的變化趨勢更有意思。OpenAI 還是絕對領先，月下載 1.3 億次。但 Anthropic 的增速驚人，從 2023 年 4 月到現在增長了 1547 倍，現在穩定在 4300 萬。OpenAI 與 Anthropic 的下載比例從 2024 年初的 47:1 縮小到了現在的 4.2:1。Google 的 GenAI SDK 還在 1360 萬，落後明顯。 模型性能對比那部分，測試了 GPT-5.1、GPT-5-Codex、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。幾個發現值得注意。 首 token 響應時間，Anthropic 的兩款模型都在 2.5 秒以內，其他三個要兩倍以上。別小看這幾秒——在交互式編程場景下，等待時間長了你的思路就斷了，得重新進入狀態。 吞吐量方面，OpenAI 的兩款模型最快，中位數能到 60-70 tokens/秒。Anthropic 在 17-20 之間，Gemini 只有 4-5。但吞吐量高不代表一切，還得看你的使用場景是不是真需要那麼快。 成本對比以 GPT-5 Codex 為基準設為 1x，GPT-5.1 也是 1x，Gemini 3 Pro 是 1.4x，Claude Sonnet 4.5 是 2x，Claude Opus 4.5 是 3.3x。Anthropic 的模型明顯更貴，但很多用戶覺得代碼質量更好，願意為此付費。 報告最後介紹了一批最新研究，包括 DeepSeek-V3 的 MoE 架構、長上下文 vs RAG 的取捨、MEM1 的恆定內存智能體框架等等。這部分更像是給專業開發者的閱讀清單，不展開了。