开发者首选AI工具：Cursor超越GitHub Copilot，新报告揭示AI生产力悖论与未来趋势

LeadDev是一家专注于软件工程领导力的组织，其最新报告深入探讨了人工智能如何融入开发人员及其组织的日常工作流程。这份首份《AI影响报告》揭示了AI工具的快速采纳态势，绝大多数工程团队已在使用AI工具。

调查结果表明，三分之二的开发人员和工程组织正在积极使用AI工具和模型，这标志着该技术的广泛应用。另有20%处于概念验证阶段，而13%正在探索AI的潜力。值得注意的是，只有2%的受访者表示没有任何使用AI工具的计划，这凸显了他们在这个日益由AI驱动的行业中是明显的异类。LeadDev主编Scott Carey对这少数群体表示着迷，并指出AI正迅速成为现代开发不可或缺的一部分。

在具体工具方面，报告发现了一些出人意料的偏好。Cursor成为组织资助的领先AI工具，被43%的受访者使用。GitHub Copilot，通常被认为是主导者，紧随其后，占37%。其他知名工具，包括OpenAI、Google Gemini、Windsurf和Anthropic的Claude，构成了中等采用层。Amazon Q、Bedrock、Replit和Lovable等小众或非主流选项的市场份额微乎其微，考虑到此次调查的重点是使用组织资助解决方案的专业开发人员，这是可以理解的。

报告还阐明了AI在开发中的主要应用。工程师们主要将AI和大型语言模型用于代码生成、会议总结、起草文档及其他内容以及研究新概念等任务。然而，他们将AI用于更高级或操作性功能的用途仍然有限。只有7%使用AI进行数据分析，7%用于测试和质量保证，3%用于IT运营自动化，而用于代码部署的仅为2%。Carey观察到，尽管供应商对“AI DevOps”和类似概念充满热情，但开发人员尚未将AI深入整合到这些领域的整个软件开发生命周期中。他指出，令人沮丧的是，这些正是AI可能带来最大影响的领域，但现成的解决方案稀缺，且供应商的关注点往往在其他地方。

报告解决的一个关键问题是AI对开发人员生产力的实际影响。虽然LeadDev的大多数受访者认为AI提高了他们的生产力，但5%表示没有变化，10%感觉生产力下降。值得注意的是，26%的人不确定或不知道，Carey将这一发现归因于组织内部普遍缺乏健全的开发人员生产力跟踪系统。这种看法与METR早前的一份报告形成鲜明对比，后者指出，尽管开发人员“认为”AI提高了他们的生产力，但这些工具实际上使他们的速度减慢了19%。这种差异凸显了潜在的“生产力悖论”，即感知到的收益并不总是与可衡量的结果相符。

展望未来，报告还探讨了AI采纳对未来劳动力，特别是初级工程师的影响。绝大多数（54%）受访者认为，他们的组织从长远来看将招聘更少的初级开发人员。这一转变表明，初级工程师的角色可能会演变，更多地侧重于监督AI代理，而非传统的编码任务。