谷歌AI Coding有产品缺用户在《纽约时报》旗下播客的采访中谷歌CEO桑达尔·皮查伊承认谷歌在Coding上确实落后了。谷歌做AI很强势有Gemini有庞大谷歌生态还有自研TPU。在最近的I/O大会上谷歌几乎把AI塞进所有核心入口。它也做了AI CodingAntigravity已被推到台前Gemini CLI和Gemini Code Assist也一直在服务开发者。但是做了不等于做成了生态全面也不代表自动拿下市场。提到AI Coding人们最先想起的往往还是Claude Code、Codex和Cursor。Coding已成为AI Agent最早跑通的战场几乎所有前沿AI公司都在往这个方向进军就连并不靠编程出圈的DeepSeek也开始围绕Agent Harness招人。可以说AI Coding未必是每家AI公司的起点却正在成为前沿AI公司的共同落点。在国内字节的尴尬和谷歌很相似。它们都拥有完整的AI生态但在AI Coding领域Trae和Antigravity一样只是众多可替换的开发工具中的一个名字。如果它们想在Agent时代继续做巨头全家桶这块短板还是要抓紧补全。谷歌AI Coding没拿下程序员谷歌在AI Coding上的问题不是缺产品而是缺用户。Codex有超过400万周活跃用户Claude Code则取得了开发者心智的胜利。The Pragmatic Engineer今年2月面向软件工程师的AI工具调查显示Claude Code是最受喜爱的工具占比46%。Business Insider 5月23日报道在创业公司内部Claude Code已成为复杂工程任务里的首选工具。相比之下Antigravity没什么值得说道的只是一个背靠谷歌生态大厦的AI Coding产品。在体感方面Antigravity也没能获得开发者的信任。5个月前有人专门整理了100多条Antigravity相关帖子把Reddit社群里最常见的痛点归成几类额度混乱、性能吃资源、安全担忧、模型选择问题以及Agent删除或改坏代码。这些痛点本应在更新后得到解决Antigravity 2.0的发布按理是谷歌追赶AI Coding的一个重要节点。但更新之后社群反响也并不算好。目前最大的争议是Antigravity 2.0把原本偏IDE的体验突然改成了一个更偏Agent Manager的界面。用户找不到熟悉的编辑器、文件树、终端、版本控制和扩展环境不得不被迫适应新的界面。或许谷歌觉得这样做是在往更智能的方向进步但事实是谷歌在没有充分建立信任之前就试图让开发者从“可控的IDE协作”跳到“黑盒式Agent调度”约等于完全放弃了之前的那套模式连带着放弃了原先的那群用户。额度混乱的问题依然存在并且变本加厉。从5月20号开始Gemini的限额机制从按条数转向更接近算力消耗的口径。Antigravity官方说Pro用户有5小时刷新机制但同时又有周限制用户不知道一次Agent任务会消耗多少也不知道自己什么时候会撞上周上限。一旦中途限额就可能直接打断开发流程。更要命的是谷歌最新发布的Gemini 3.5 Flash虽然速度很快但在编程上表现不够稳定。有用户吐槽自己只是让Gemini 3.5 Flash给一个重构计划它却直接开始改代码之后还声称重构成功但核心目标基本没完成最后甚至在没有许可的情况下恢复了一个无关文件。还有用户抱怨3.5 Flash在明确给出目标文件、行号和修改要求后仍然会反复探索同一批文件而不是直接完成代码改动。而token在这个过程中不要钱似地烧。一边是产品形态突然从IDE协作转向Agent Manager用户觉得原来的工作台被拆掉了一边是额度规则不透明长任务可能跑到一半被中断再加上Gemini 3.5 Flash在真实代码库里的执行稳定性仍然被质疑Antigravity并没做到向开发者证明自己值得相信。谷歌已经开始补课但谷歌也不是没有意识到问题。在最新的采访里谷歌CEO皮查伊其实把谷歌的短板说得很清楚如果看文本、多模态、语音、音频、推理和整体智能谷歌仍然很有竞争力但到了AI Coding、工具使用、指令遵循和长周期任务谷歌确实有点落后。皮查伊专门提到谷歌过去在Coding上可能缺少类似Claude Code或Cursor那样的数据流和产品。这也是谷歌现在追赶动作的逻辑。过去很长一段时间谷歌面向开发者的AI工具比较分散Gemini Code Assist、Gemini CLI、Antigravity、Firebase相关工具各自都在但很难形成一个清晰的主入口。I/O大会之后谷歌开始把这条线往Antigravity上收Gemini CLI和Gemini Code Assist面向个人用户的相关能力将逐步转向Antigravity CLI和Antigravity 2.0。谷歌需要一个统一入口把Gemini真正放进复杂软件工程流程里拿到足够多的真实任务、失败案例、工具调用和长任务数据。但同样是进入真实工作流Claude Code的做法是让Agent贴着开发者原来的终端和代码库工作Cursor的做法是把AI塞进IDE让人随时能看、能改、能接管。Antigravity 2.0的产品形态却难免有些过于激进直接把开发者往上推了一层推到一个Agent Manager里去看任务进度、等结果交付。这不是不能做甚至可能是未来方向之一。可前提是用户已经足够信任这个Agent而Antigravity还没有建立起这种信任就先把熟悉的IDE协作体验削弱了。只能说不破不立可能还需要一段时间来过渡。除了把产品入口往Antigravity上收谷歌也在补它背后的Agent底座。官方已经开放Antigravity SDK预览版开发者可以基于这套框架搭自己的Agent。这背后多少能看到Claude Code的“他山之石”。Claude Code做得好的地方不只是Claude模型本身还有Anthropic把模型放进了一套成熟的Agent Harness里。很多开发者喜欢Claude Code在于它足够贴近真实开发现场终端、代码库、Git、测试、报错都在眼前。谷歌显然也在吸收这套经验。组织层面据The Information报道Google DeepMind已经组建了一支针对AI Coding模型能力的专责行动小组由研究员和工程师集中改善Gemini的代码能力。这支团队由Google DeepMind研究工程师Sebastian Borgeaud牵头DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu 和Google联合创始人Sergey Brin据称也参与其中。这些动作证明谷歌已经开始补课但还不能证明它可以追上。谷歌历史上并不缺“集中力量补短板”的时刻。社交网络时代它曾经用Google追赶Facebook移动通讯时代它也试过用Allo追赶WhatsApp、iMessage和Messenger。它们背后同样有谷歌账号体系、搜索流量、Android入口和强大的工程资源但最后都没有真正改变市场格局。不是说Antigravity会重演这些失败AI Coding和社交、通讯不是同一个市场谷歌手里也确实有Gemini、云、开发者工具和企业客户这些更贴近软件工程的资产。但它提醒了一件事巨头资源只能把产品推到用户面前不能替产品赢得用户习惯。现在的Antigravity已经被谷歌推到了更重要的位置。但它还需要证明自己不是一个被强行整合出来的入口是一个真正能接住开发者日常工作的工具。皮查伊对此倒是很有信心。他在采访里说自己“非常、非常乐观”也相信谷歌会“突破这一关”。全家桶救不了不稳定的Agent字节的境遇和谷歌很像。字节手里同样是一套相当完整的AI全家桶豆包、即梦、剪映、CapCut、飞书、火山引擎、扣子再加上Trae从普通用户到内容生产从企业协作到云服务从Agent平台到AI编程工具字节几乎每一层都已经落子。但到了AI Coding上Trae和Antigravity一样都没能成为开发者绕不开的名字。字节当然也在追。Trae早已不只是一个AI IDE它有Trae SOLO试图切入用户的真实工作流也有开源的Trae Agent用来补开发者心智和技术信任。从招聘和产品动作看Trae已经被字节做成一条完整的产品线覆盖Agent基础架构、AI Coding环境、模型算法、开发者运营和企业客户等方向。谷歌有Gemini、Antigravity、Google Cloud、Firebase、Android、Workspace字节有豆包、Trae、飞书、火山引擎、扣子和内容生态。它们都不是单点工具公司而是平台型公司。谷歌财报里Google Services仍然是绝对大头搜索、YouTube、订阅和平台业务支撑了主要收入Google Cloud则是增长最快的关键业务之一。字节虽然没有公开上市财报但据路透社和第三方机构披露它的主要收入仍来自抖音/TikTok等内容平台上的广告、电商、直播和本地生活变现。AI Coding对它们来说更像一个入口开发者入口云服务入口企业研发入口。从业务收入看谷歌不靠Antigravity也能活得很好字节不靠Trae也不会伤筋动骨。但如果它们想在Agent时代继续做平台级公司就不能长期缺这个入口。微软已经证明开发工具的价值不一定体现在直接收入上。VS Code免费GitHub长期也不靠单点软件授权赚钱但它们让微软锁住了开发者工作流。一个工程师在哪里写代码在哪里管理代码在哪里调用AI最后很可能就在哪里部署应用、采购云服务、接入企业工具。AI Coding也是同样的逻辑。谁拿下开发者每天打开的工作台谁就更容易往后接云、模型、数据库、部署、监控、安全和企业协作。谷歌和字节都拥有非常强大的生态但AI Coding不是一个简单靠生态导流就能做起来的市场。对开发者来说重要的是模型在真实代码库里到底能不能干活。一个Coding Agent要解决的不只是“生成一段代码”这种工作Chatbot也能做。它要知道应该看哪些文件哪些文件不用看要理解用户真正想改什么而不是反复探索要能根据报错继续修要知道什么时候应该动手什么时候应该先问要能少制造垃圾文件少误改生产代码少把token烧在无效搜索上。而这些能力最终都回到底层模型。Antigravity的很多问题表面上看是产品问题Agent Manager太黑盒、额度不透明、任务容易中断、文件改动不可控。但往深处看很多也是模型问题如果模型足够强知道该看哪里、该改哪里、什么时候该停用户就不会那么强烈地感受到“不可靠”。这也是为什么Claude Code和Codex能先跑出来。Claude Code的成功最最重要是Claude模型本身在代码理解、长上下文、工具调用和复杂任务规划上足够强Codex也一样OpenAI能把它做成大规模开发者入口靠的是模型在软件工程任务上的持续迭代。产品设计当然重要Harness、权限、回滚、插件、移动端审批、第三方工具接入这些都很关键。但它们都是为了给模型更好的发挥空间如果模型本身不够稳再好的生态也只是把不稳定放大只有模型足够强产品和生态才有机会把能力变成工作流。AI Coding拼到最后第一层是模型第二层是工具第三层才是生态。谷歌和字节都不缺生态。真正的问题是它们能不能把模型、Agent框架和开发者工作流做成一个稳定系统。谷歌和字节都可以把入口铺得很满但要是模型撑不住复杂软件工程任务这块软肋就会一直露在外面。生态可以把人带到门口模型和产品稳定性才决定他们会不会留下来。谷歌和字节能否补好AI Coding这块短板呢
谷歌、字节AI Coding短板待补：模型不稳，生态难留开发者？
发布时间：2026/5/26 21:03:52
谷歌AI Coding有产品缺用户在《纽约时报》旗下播客的采访中谷歌CEO桑达尔·皮查伊承认谷歌在Coding上确实落后了。谷歌做AI很强势有Gemini有庞大谷歌生态还有自研TPU。在最近的I/O大会上谷歌几乎把AI塞进所有核心入口。它也做了AI CodingAntigravity已被推到台前Gemini CLI和Gemini Code Assist也一直在服务开发者。但是做了不等于做成了生态全面也不代表自动拿下市场。提到AI Coding人们最先想起的往往还是Claude Code、Codex和Cursor。Coding已成为AI Agent最早跑通的战场几乎所有前沿AI公司都在往这个方向进军就连并不靠编程出圈的DeepSeek也开始围绕Agent Harness招人。可以说AI Coding未必是每家AI公司的起点却正在成为前沿AI公司的共同落点。在国内字节的尴尬和谷歌很相似。它们都拥有完整的AI生态但在AI Coding领域Trae和Antigravity一样只是众多可替换的开发工具中的一个名字。如果它们想在Agent时代继续做巨头全家桶这块短板还是要抓紧补全。谷歌AI Coding没拿下程序员谷歌在AI Coding上的问题不是缺产品而是缺用户。Codex有超过400万周活跃用户Claude Code则取得了开发者心智的胜利。The Pragmatic Engineer今年2月面向软件工程师的AI工具调查显示Claude Code是最受喜爱的工具占比46%。Business Insider 5月23日报道在创业公司内部Claude Code已成为复杂工程任务里的首选工具。相比之下Antigravity没什么值得说道的只是一个背靠谷歌生态大厦的AI Coding产品。在体感方面Antigravity也没能获得开发者的信任。5个月前有人专门整理了100多条Antigravity相关帖子把Reddit社群里最常见的痛点归成几类额度混乱、性能吃资源、安全担忧、模型选择问题以及Agent删除或改坏代码。这些痛点本应在更新后得到解决Antigravity 2.0的发布按理是谷歌追赶AI Coding的一个重要节点。但更新之后社群反响也并不算好。目前最大的争议是Antigravity 2.0把原本偏IDE的体验突然改成了一个更偏Agent Manager的界面。用户找不到熟悉的编辑器、文件树、终端、版本控制和扩展环境不得不被迫适应新的界面。或许谷歌觉得这样做是在往更智能的方向进步但事实是谷歌在没有充分建立信任之前就试图让开发者从“可控的IDE协作”跳到“黑盒式Agent调度”约等于完全放弃了之前的那套模式连带着放弃了原先的那群用户。额度混乱的问题依然存在并且变本加厉。从5月20号开始Gemini的限额机制从按条数转向更接近算力消耗的口径。Antigravity官方说Pro用户有5小时刷新机制但同时又有周限制用户不知道一次Agent任务会消耗多少也不知道自己什么时候会撞上周上限。一旦中途限额就可能直接打断开发流程。更要命的是谷歌最新发布的Gemini 3.5 Flash虽然速度很快但在编程上表现不够稳定。有用户吐槽自己只是让Gemini 3.5 Flash给一个重构计划它却直接开始改代码之后还声称重构成功但核心目标基本没完成最后甚至在没有许可的情况下恢复了一个无关文件。还有用户抱怨3.5 Flash在明确给出目标文件、行号和修改要求后仍然会反复探索同一批文件而不是直接完成代码改动。而token在这个过程中不要钱似地烧。一边是产品形态突然从IDE协作转向Agent Manager用户觉得原来的工作台被拆掉了一边是额度规则不透明长任务可能跑到一半被中断再加上Gemini 3.5 Flash在真实代码库里的执行稳定性仍然被质疑Antigravity并没做到向开发者证明自己值得相信。谷歌已经开始补课但谷歌也不是没有意识到问题。在最新的采访里谷歌CEO皮查伊其实把谷歌的短板说得很清楚如果看文本、多模态、语音、音频、推理和整体智能谷歌仍然很有竞争力但到了AI Coding、工具使用、指令遵循和长周期任务谷歌确实有点落后。皮查伊专门提到谷歌过去在Coding上可能缺少类似Claude Code或Cursor那样的数据流和产品。这也是谷歌现在追赶动作的逻辑。过去很长一段时间谷歌面向开发者的AI工具比较分散Gemini Code Assist、Gemini CLI、Antigravity、Firebase相关工具各自都在但很难形成一个清晰的主入口。I/O大会之后谷歌开始把这条线往Antigravity上收Gemini CLI和Gemini Code Assist面向个人用户的相关能力将逐步转向Antigravity CLI和Antigravity 2.0。谷歌需要一个统一入口把Gemini真正放进复杂软件工程流程里拿到足够多的真实任务、失败案例、工具调用和长任务数据。但同样是进入真实工作流Claude Code的做法是让Agent贴着开发者原来的终端和代码库工作Cursor的做法是把AI塞进IDE让人随时能看、能改、能接管。Antigravity 2.0的产品形态却难免有些过于激进直接把开发者往上推了一层推到一个Agent Manager里去看任务进度、等结果交付。这不是不能做甚至可能是未来方向之一。可前提是用户已经足够信任这个Agent而Antigravity还没有建立起这种信任就先把熟悉的IDE协作体验削弱了。只能说不破不立可能还需要一段时间来过渡。除了把产品入口往Antigravity上收谷歌也在补它背后的Agent底座。官方已经开放Antigravity SDK预览版开发者可以基于这套框架搭自己的Agent。这背后多少能看到Claude Code的“他山之石”。Claude Code做得好的地方不只是Claude模型本身还有Anthropic把模型放进了一套成熟的Agent Harness里。很多开发者喜欢Claude Code在于它足够贴近真实开发现场终端、代码库、Git、测试、报错都在眼前。谷歌显然也在吸收这套经验。组织层面据The Information报道Google DeepMind已经组建了一支针对AI Coding模型能力的专责行动小组由研究员和工程师集中改善Gemini的代码能力。这支团队由Google DeepMind研究工程师Sebastian Borgeaud牵头DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu 和Google联合创始人Sergey Brin据称也参与其中。这些动作证明谷歌已经开始补课但还不能证明它可以追上。谷歌历史上并不缺“集中力量补短板”的时刻。社交网络时代它曾经用Google追赶Facebook移动通讯时代它也试过用Allo追赶WhatsApp、iMessage和Messenger。它们背后同样有谷歌账号体系、搜索流量、Android入口和强大的工程资源但最后都没有真正改变市场格局。不是说Antigravity会重演这些失败AI Coding和社交、通讯不是同一个市场谷歌手里也确实有Gemini、云、开发者工具和企业客户这些更贴近软件工程的资产。但它提醒了一件事巨头资源只能把产品推到用户面前不能替产品赢得用户习惯。现在的Antigravity已经被谷歌推到了更重要的位置。但它还需要证明自己不是一个被强行整合出来的入口是一个真正能接住开发者日常工作的工具。皮查伊对此倒是很有信心。他在采访里说自己“非常、非常乐观”也相信谷歌会“突破这一关”。全家桶救不了不稳定的Agent字节的境遇和谷歌很像。字节手里同样是一套相当完整的AI全家桶豆包、即梦、剪映、CapCut、飞书、火山引擎、扣子再加上Trae从普通用户到内容生产从企业协作到云服务从Agent平台到AI编程工具字节几乎每一层都已经落子。但到了AI Coding上Trae和Antigravity一样都没能成为开发者绕不开的名字。字节当然也在追。Trae早已不只是一个AI IDE它有Trae SOLO试图切入用户的真实工作流也有开源的Trae Agent用来补开发者心智和技术信任。从招聘和产品动作看Trae已经被字节做成一条完整的产品线覆盖Agent基础架构、AI Coding环境、模型算法、开发者运营和企业客户等方向。谷歌有Gemini、Antigravity、Google Cloud、Firebase、Android、Workspace字节有豆包、Trae、飞书、火山引擎、扣子和内容生态。它们都不是单点工具公司而是平台型公司。谷歌财报里Google Services仍然是绝对大头搜索、YouTube、订阅和平台业务支撑了主要收入Google Cloud则是增长最快的关键业务之一。字节虽然没有公开上市财报但据路透社和第三方机构披露它的主要收入仍来自抖音/TikTok等内容平台上的广告、电商、直播和本地生活变现。AI Coding对它们来说更像一个入口开发者入口云服务入口企业研发入口。从业务收入看谷歌不靠Antigravity也能活得很好字节不靠Trae也不会伤筋动骨。但如果它们想在Agent时代继续做平台级公司就不能长期缺这个入口。微软已经证明开发工具的价值不一定体现在直接收入上。VS Code免费GitHub长期也不靠单点软件授权赚钱但它们让微软锁住了开发者工作流。一个工程师在哪里写代码在哪里管理代码在哪里调用AI最后很可能就在哪里部署应用、采购云服务、接入企业工具。AI Coding也是同样的逻辑。谁拿下开发者每天打开的工作台谁就更容易往后接云、模型、数据库、部署、监控、安全和企业协作。谷歌和字节都拥有非常强大的生态但AI Coding不是一个简单靠生态导流就能做起来的市场。对开发者来说重要的是模型在真实代码库里到底能不能干活。一个Coding Agent要解决的不只是“生成一段代码”这种工作Chatbot也能做。它要知道应该看哪些文件哪些文件不用看要理解用户真正想改什么而不是反复探索要能根据报错继续修要知道什么时候应该动手什么时候应该先问要能少制造垃圾文件少误改生产代码少把token烧在无效搜索上。而这些能力最终都回到底层模型。Antigravity的很多问题表面上看是产品问题Agent Manager太黑盒、额度不透明、任务容易中断、文件改动不可控。但往深处看很多也是模型问题如果模型足够强知道该看哪里、该改哪里、什么时候该停用户就不会那么强烈地感受到“不可靠”。这也是为什么Claude Code和Codex能先跑出来。Claude Code的成功最最重要是Claude模型本身在代码理解、长上下文、工具调用和复杂任务规划上足够强Codex也一样OpenAI能把它做成大规模开发者入口靠的是模型在软件工程任务上的持续迭代。产品设计当然重要Harness、权限、回滚、插件、移动端审批、第三方工具接入这些都很关键。但它们都是为了给模型更好的发挥空间如果模型本身不够稳再好的生态也只是把不稳定放大只有模型足够强产品和生态才有机会把能力变成工作流。AI Coding拼到最后第一层是模型第二层是工具第三层才是生态。谷歌和字节都不缺生态。真正的问题是它们能不能把模型、Agent框架和开发者工作流做成一个稳定系统。谷歌和字节都可以把入口铺得很满但要是模型撑不住复杂软件工程任务这块软肋就会一直露在外面。生态可以把人带到门口模型和产品稳定性才决定他们会不会留下来。谷歌和字节能否补好AI Coding这块短板呢
