Quando a metà 2023 i primi tweet su Cursor iniziarono a circolare tra sviluppatori e founder, sembrava l’ennesimo hype effimero nel mare di tool basati su GPT. Pochi anni dopo, l’AI‑first code editor nato in un dormitorio del MIT è diventato uno dei prodotti software in più rapida crescita della storia recente, con milioni di programmatori che lo usano ogni giorno e una valutazione che ha superato i 29 miliardi di dollari. La domanda che aleggia sulla Silicon Valley è semplice e brutale: quanto può durare una corsa del genere, in un mercato dove GitHub, Amazon, Google e le stesse aziende che forniscono i modelli di base sono al tempo stesso partner e potenziali predatori?
Indice degli argomenti:
Che cos’è davvero Cursor
Cursor è un editor di codice costruito fin dall’inizio attorno all’intelligenza artificiale. Tecnicamente è un fork di Visual Studio Code, l’editor open source di Microsoft che domina il desktop degli sviluppatori, ma la metafora più corretta è quella di un IDE progettato per lavorare fianco a fianco con un copilota algoritmico. Anysphere, l’azienda che lo sviluppa, ha integrato modelli di linguaggio di ultima generazione con un layer di infrastruttura che indicizza interi repository, documentazione, log ed errori, permettendo all’AI di ragionare sul contesto complessivo del progetto invece che sulle poche righe a schermo.
Nel concreto, chi usa Cursor può selezionare una funzione e chiedere in linguaggio naturale di riscriverla in modo più sicuro, far generare test unitari per un’intera cartella, o avviare un agente che pianifica modifiche multi‑file, le implementa, lancia i test e propone una pull request pronta per la revisione.
Le ultime versioni hanno spinto ancora più in là questo paradigma, con modalità di pianificazione esplicita, memorie persistenti per progetto e un modello proprietario, Composer, ottimizzato per compiti di programmazione agentica.
Una traiettoria di crescita senza precedenti
Dal punto di vista finanziario, la traiettoria è impressionante anche per gli standard delle big tech. Dopo un seed e un investimento angel da parte di OpenAI nel 2023, Cursor ha annunciato una Serie A da 60 milioni di dollari nell’estate 2024, guidata da Andreessen Horowitz. A fine anno è arrivata una Serie B attorno ai 100 milioni, con una valutazione di circa 2,6 miliardi di dollari, seguita da un round ancora più massiccio nel 2025 che ha portato in cassa centinaia di milioni e ha spinto la valutazione intorno ai dieci miliardi.
Il salto vero, però, è arrivato con la Serie D del novembre 2025: 2,3 miliardi di dollari raccolti a una valutazione di 29,3 miliardi. Nel giro di poco più di due anni dal lancio pubblico, una startup con poche centinaia di dipendenti è diventata una delle aziende private più ricche del settore AI, affiancando unicorni come Replit nel segmento degli strumenti di sviluppo assistiti da modelli generativi.
Anche i numeri operativi raccontano la stessa storia. Secondo analisi indipendenti, Cursor sarebbe arrivata a superare i 100 milioni di dollari di ricavi ricorrenti annuali nell’arco di dodici mesi, un ritmo considerato da molti osservatori il più veloce mai registrato per un prodotto SaaS. Alcuni report parlano di oltre un milione di richieste al secondo gestite dall’infrastruttura AI dell’azienda e di miliardi di completamenti di codice erogati ogni giorno per team che vanno dalle startup alle big tech.
Perché Cursor piace tanto gli sviluppatori
La base del successo sta nella percezione, spesso confermata da metriche interne, che Cursor faccia davvero risparmiare tempo. Studi condotti su grandi team riportano aumenti significativi nel numero di pull request aperte, nella dimensione media delle modifiche e nel volume di codice effettivamente spedito in produzione. Alcune aziende parlano di incrementi di produttività intorno al cinquanta per cento, altre spingono le stime ancora più in alto in scenari particolari, per esempio grandi refactoring o porting di interi moduli.
Rispetto a strumenti come GitHub Copilot, Cursor offre una sensazione diversa agli sviluppatori. Non è solo l’autocompletamento inline, per quanto avanzato, ma la possibilità di conversare con l’intero codebase come se fosse una persona esperta del progetto, chiedendo spiegazioni, piani di modifica, verifiche di sicurezza, fino ad arrivare a vere e proprie sessioni in cui l’AI agisce come un collega che scrive e corregge codice sotto supervisione umana.
A questo si sommano elementi più soft, dalla cura per l’esperienza d’uso ai canali Telegram e Slack dedicati, fino alle iniziative di community che la stampa statunitense ha raccontato come parte integrante della strategia di crescita.
Non va sottovalutato il contesto macro. Oggi, secondo diverse indagini, la maggioranza degli sviluppatori professionisti utilizza strumenti AI almeno una volta alla settimana e una fetta crescente del codice ospitato su GitHub è generata da modelli. In questo scenario, uno strumento che promette di trasformare l’AI da semplice suggeritore di snippet a piattaforma che orchestra l’intero ciclo di sviluppo ha un appeal quasi inevitabile.
Il lato oscuro del boom
Una domanda però non può essere elusa. Quanto di questo entusiasmo è legato a un vantaggio strutturale e quanto invece alla novità del momento? È qui che si innesta il dibattito, spesso acceso, tra chi vede in Cursor il futuro dei tool di sviluppo e chi lo considera un’interfaccia brillante ma facilmente copiabile sopra modelli che in ultima analisi appartengono ad altri.
Un primo punto critico è la dipendenza dai fornitori di modelli di base. Per gran parte della sua storia recente, Cursor ha appoggiato le proprie funzionalità sui modelli di OpenAI e Anthropic. Questo significa che una porzione significativa del costo di erogazione del servizio finisce ai partner, che al tempo stesso sviluppano o possono sviluppare interfacce concorrenti. L’introduzione di un modello proprietario come Composer va letta proprio come tentativo di ridurre questa dipendenza, ma costruire e mantenere modelli competitivi richiede capitali e talenti da big tech.
Un secondo tema è quello della difendibilità del prodotto. Alcuni founder che operano nello stesso spazio dei cosiddetti vibe coding tool hanno sottolineato come la parte visibile di queste piattaforme sia relativamente facile da replicare. Interfacce eleganti, chat integrate nell’IDE, pulsanti per applicare patch generate dall’AI sono ormai pattern standard.
La vera barriera all’ingresso, se esiste, sta nel back‑end: infrastrutture di indicizzazione del codice, sistemi di sicurezza, strumenti di osservabilità e analisi che permettono di mantenere prestazioni elevate e margini accettabili anche a fronte di un uso intensivo.
C’è infine la pressione competitiva degli incumbent. GitHub Copilot continua a crescere, forte dell’integrazione nativa con l’ecosistema Microsoft e di una presenza ormai capillare nelle grandi aziende. Amazon sta spingendo su strumenti interni come Kiro, incoraggiando i propri ingegneri a preferirli a soluzioni di terze parti. Altri player come Replit, Google e una galassia di startup minori sperimentano varianti di ambienti di sviluppo agentici, chatbot che scrivono codice end‑to‑end e piattaforme no‑code potenziate da LLM.
Cursor, i punti di forza strutturali
Per capire se il fenomeno Cursor può durare bisogna però guardare non solo ai rischi, ma anche agli asset accumulati in questi anni di corsa. Il primo è il dato. Ogni richiesta fatta dagli utenti, ogni refactoring accettato o scartato, ogni bug individuato dall’AI rappresenta un segnale prezioso su come le persone scrivono e mantengono il software nel mondo reale. Aggregati e anonimizzati, questi dati possono alimentare un ciclo di miglioramento continuo dei modelli e delle euristiche di prodotto che non è semplice per i concorrenti replicare dall’esterno.
Il secondo riguarda la profondità di integrazione nel flusso di lavoro. Cursor non è solo un’estensione marginale che si può accendere o spegnere. Nei team che lo adottano in modo sistematico entra dentro le policy di revisione del codice, si collega ai sistemi di CI, interagisce con ticket e issue tracker, arriva fino a Slack o ad altre piattaforme di collaborazione. Spostare un’organizzazione da un tool così radicato a un concorrente non è impossibile, ma ha un costo di cambiamento reale, soprattutto se l’azienda ha costruito automazioni e regole su misura.
Un terzo elemento è la velocità di esecuzione. Dal rilascio delle prime versioni pubbliche, il team di Anysphere ha mantenuto un ritmo di sviluppo altissimo, con aggiornamenti mensili che introducono nuove capacità agentiche, supporto per ambienti enterprise, funzioni di auditing e controllo fine dei permessi. Questo tipo di ciclo rapido, alimentato da round di finanziamento sempre più consistenti, è uno dei motivi per cui molti investitori vedono Cursor non solo come un’app ben riuscita, ma come un possibile standard di fatto per lo sviluppo AI‑native.
Dove la storia può incrinarsi
Nonostante queste fondamenta, diversi scenari possono rallentare o ridimensionare la parabola della startup. Il più immediato è economico. Anche con ricavi in rapida crescita, orchestrare milioni di chiamate a modelli avanzati ogni minuto ha un costo infrastrutturale molto alto. Se i prezzi dei modelli di base dovessero salire o se il mercato imponesse una pressione al ribasso sui piani di abbonamento, i margini potrebbero comprimersi in fretta, costringendo a rivedere l’offerta o a introdurre limiti più rigidi all’uso.
C’è poi il tema regolatorio e della compliance, soprattutto in ambito enterprise. Molte grandi aziende devono rispettare vincoli stringenti sulla circolazione del codice, sulla localizzazione dei dati e sulla tracciabilità delle modifiche. Cursor ha già mosso passi importanti in direzione di certificazioni di sicurezza, log dettagliati e opzioni di deployment più controllate, ma la concorrenza dispone di intere divisioni legali e compliance dedicate. Un cambio di tono delle autorità in materia di AI generativa o di responsabilità per il codice prodotto potrebbe favorire chi ha un posizionamento più istituzionale.
Infine, esiste un rischio tecnologico più sottile. Se gli LLM e gli agenti di programmazione diventassero una commodity facilmente integrabile in qualsiasi IDE, il valore si sposterebbe ancora più a monte, sui fornitori di modelli, o a valle, sulle piattaforme che controllano l’intera pipeline di sviluppo e distribuzione del software. In questo scenario, Cursor potrebbe vedersi schiacciata tra chi fornisce il motore cognitivo e chi possiede già le relazioni strategiche con i dipartimenti IT.
Il boom di Cursor può durare?
Alla domanda se il boom di Cursor possa durare non esiste una risposta semplice. Ci sono elementi che fanno pensare a una bolla speculativa, a partire dalle valutazioni stratosferiche in un lasso di tempo molto breve e da una narrativa che evoca regolarmente l’idea di un “10x engineer” reso possibile dall’AI.
Allo stesso tempo, è difficile liquidare come pura moda un’azienda che ha convinto milioni di sviluppatori a cambiare editor, che macina centinaia di milioni di dollari di ricavi ricorrenti e che viene adottata da nomi come OpenAI, Samsung o Shopify per la produzione quotidiana di codice.
Più che chiedersi se Cursor sopravviverà, la vera questione è quale ruolo avrà nell’evoluzione del lavoro di sviluppo. È plausibile che il futuro non assomigli né al trionfo assoluto di un unico editor AI‑centrico né al ritorno nostalgico a IDE “stupidi”. Molto più probabile è uno scenario in cui diversi attori, dai grandi incumbent alle startup più aggressive, convergono verso un modello di collaborazione uomo‑AI sempre più profondo, in cui scrivere codice a mano diventa l’eccezione e non la regola.
In quel mondo, Cursor parte con un vantaggio reale in termini di prodotto, community e capitale raccolto. Ma la storia della tecnologia ricorda che nessun vantaggio è eterno. Nei prossimi anni la sfida sarà trasformare l’amore spesso viscerale di milioni di programmatori in un vantaggio competitivo sostenibile, fatto di infrastruttura, modelli proprietari, standard de facto e una presenza robusta nel segmento enterprise. Se ci riuscirà, il titolo di editor simbolo dell’era dell’AI potrebbe non essere una meteora, ma il primo tassello di un nuovo modo di scrivere software.
Bibliografia
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Cursor, “Past, Present, and Future – Series D announcement”, blog aziendale, 2025. Link
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Grow-Fast, “Cursor AI: How Development Teams Are Shipping 3x Faster”, 2025. Link
Opsera, “Cursor AI Adoption Trends: Real Data from the Fastest Growing Coding Tool”, 2025. Link
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Reuters, “Amazon pushes in-house AI coding tool Kiro over competitors, memo shows”, 2025. Link
Reuters, “AI software developer Replit raises $250 million at $3 billion valuation”, 2025. Link
Artezio, “Cursor 2.0 revolutionizes AI coding with multi-agent architecture”, 2025. Link
