Erstes weltweit: Bewertung eines AI-Programmier-Startups überschreitet 200 Milliarden Yuan, NVIDIA und Google konkurrieren um Investitionen

Nach einer Meldung von Zhidx vom 14. November hat heute das beliebte AI-Programmier-Werkzeug Cursor (Muttergesellschaft: Anysphere) die Abschluss einer enormen Serie-D-Finanzierung in Höhe von 2,3 Milliarden US-Dollar (etwa 16,32 Milliarden Yuan) angekündigt. Laut der Wall Street Journal liegt der Post-Money-Wert von Anysphere nach dieser Finanzierungsrunde bei 29,3 Milliarden US-Dollar (etwa 207,91 Milliarden Yuan).

Diese Finanzierung hat nicht nur den Höchstwert im globalen AI-Programmier-Sektor erneuert, sondern auch dafür gesorgt, dass Anysphere das weltweit erste AI-Programmier-Startup ist, dessen Wert die Marke von 200 Milliarden Yuan überschritten hat.

Die Investoren in dieser Finanzierungsrunde von Anysphere sind beeindruckend. Zu den neuen Investoren gehören Nvidia, Google und der Top-Fonds Coatue. Die bestehenden Investoren von Cursor, Accel, Thrive, a16z und DST, haben ebenfalls ihre Kapitalbeteiligungen erhöht. Die Hauptinvestoren in dieser Runde sind Accel und Coatue.

Dies ist die dritte Finanzierung, die Anysphere in den letzten 12 Monaten abgeschlossen hat. Im gleichen Zeitraum hat sich sein Wert um etwa 1.026 % erhöht. Im Dezember 2024 absolvierte Cursor eine Serie-B-Finanzierung in Höhe von 105 Millionen US-Dollar, wobei der Post-Money-Wert 2,6 Milliarden US-Dollar betrug. Ein halbes Jahr später absolvierte Cursor eine Serie-C-Finanzierung in Höhe von 900 Millionen US-Dollar, und der Post-Money-Wert stieg auf 9,9 Milliarden US-Dollar. Cursor hat in einem Jahr mehr als 330,5 Millionen US-Dollar (etwa 23,45 Milliarden Yuan) eingesammelt.

Gesamtübersicht über die Finanzierungsgeschichte von Anysphere (von Zhidx erstellt)

Michael Truell, Gründer und CEO von Anysphere, sagte in einem Interview mit der Wall Street Journal, dass Cursor Google und Nvidia speziell eingeladen hat, an dieser Finanzierungsrunde teilzunehmen, um die Partnerschaft zu vertiefen.

Google bietet Anysphere AI-Dienste und Cloud-Computing an, während Nvidia ein Unternehmenskunde von Cursor ist. Auf der Washington GTC-Konferenz in diesem Jahr hat Jensen Huang, Gründer und CEO von Nvidia, seine positiven Bewertungen für Cursor ausdrücklich geäußert. Huang sagte, dass bei Nvidia jeder Softwareingenieur Cursor nutzt. Cursor ist wie ein Programmierpartner für alle und hat die Produktivität erheblich gesteigert.

In der Presseerklärung zur Ankündigung der Finanzierung hat Anysphere angegeben, dass der jährliche Umsatz von Cursor bereits die Marke von 1 Milliarde US-Dollar (etwa 7,09 Milliarden Yuan) überschritten hat. Hunderttausende von Entwicklern und viele der erfolgreichsten Ingenieurorganisationen der Welt sind seine Kunden. Cursor hat derzeit ein Team von mehr als 300 Ingenieuren, Forschern, Designern und Betreibern und plant, die Unternehmensgröße weiter auszubauen.

Am Ende Oktober hat Cursor sein erstes eigenentwickeltes Programmiermodell Composer vorgestellt. Das Unternehmen behauptet, dass die von seinem eigenentwickelten Modell generierte Code-Menge fast jede andere große KI-Modell weltweit übertrifft.

Fazit: Der Kampf um die Modelle im Bereich der AI-Programmierung hat begonnen, und Cursor ist gut vorbereitet.

Cursor hat erklärt, dass diese neue Finanzierung es ihnen ermöglichen wird, intensiv in die Forschung zu investieren und den nächsten sensationellen Moment von Cursor zu schaffen. Da die Leistung und das Verhalten seines eigenentwickelten Modells von den Nutzern bestätigt und anerkannt wurden, wird Cursor vielleicht auch in Zukunft den Weg der Eigenentwicklung von Modellen weiter verfolgen.

Zurzeit beginnen immer mehr AI-Programmier-Anbieter, sich auf die Eigenentwicklung von Modellen zu konzentrieren. Ob es sich um die ausländischen Produkte wie Windsurf und Cognition oder um die chinesischen Produkte wie Alibaba Qoder, ByteDance Trae und Kuaishou CodeFlicker handelt, hinter all diesen Produkten steckt mehr oder weniger die Eigenentwicklung von Modellen.

Da die IDE selbst Zugang zu einer riesigen Menge an echten Benutzer-Code und Verhaltensdaten hat, können diese hochwertigen Daten nach der Entfernung sensibler Informationen für das Modelltraining verwendet werden. Dies kann nicht nur die Kontextverstehen, die Genauigkeit der Codegenerierung und die Ingenieur-Anpassungsfähigkeit des Modells kontinuierlich verbessern, sondern auch eine einzigartige Barriere für diese Art von Werkzeugprodukten im Daten-Flywheel bilden.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „Zhidx“ (ID: zhidxcom). Autor: Chen Junda, Redakteur: Yun Peng. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.