（报告出品方/作者：中信建投证券，应瑛、王嘉昊）
一、AI 编程助力提升开发效率与质量
1.1 人工智能技术与 AI 编程的结合已在多个领域应用
AI 编程实际上就是借助人工智能的力量来辅助或自动完成软件开发任务的一种工具。这些工具的主要功能包括代码生成、智能补全、逻辑理解、跨语言翻译、质量审查以及性能优化等。通过深度学习和自然语言处理，这些工具能够分析开发需求、理解代码结构，从而帮助开发者更加高效地编写、调试和改进代码，降低人工成本，减少重复性的工作。同时，它们在代码规范和质量控制方面的作用，显著提升了软件开发的整体效率和可靠性，现在成为软件开发智能化转型的重要一环。
1.2 AI 编程的核心技术基于大语言模型
AI 编程的核心技术依赖于大语言模型，围绕其快速发展的特点展开。通用的大语言模型通过对大量语料的训练，掌握了自然语言和编程语言的共性特征，因此能够根据自然语言生成各种编程语言的代码，并且实现不同编程语言之间的转换。通用模型不仅可以生成代码，还能处理需求说明、代码解释等多种复杂任务，为智能编程奠定了坚实的基础。与此相比，专门针对代码的模型则在通用模型的基础上，进一步专注于编程语料的训练，提升了对编程语言语法、常用函数及工程实践的理解，通常来自于通用大语言模型的相关开发，例如基于 GPT-3 的 Codex 和阿里千问的 CodeQwen1.5。这类模型在代码补全、调试和重构方面的表现更为出色，生成的代码更符合编译和运行的要求。由于它们针对编程任务的特性，能够在特定开发环境中减少错误，提高自动化水平。此外，检索增强生成（RAG）技术在提升代码生成质量方面也发挥了重要作用，它通过引入外部知识库或实时检索系统，让模型不仅依赖于训练时的知识，还能结合最新的文档、API说明和项目代码库进行推理，确保生成的代码符合实时的技术标准。尤其是在一些专业领域，AI 编程可能会出现生成语法正确但逻辑有误的情况，比如错误引用不存在的库函数，通过结合 RAG，该技术能够有效利用企业内部的知识库和代码库信息，从而缓解大模型“幻觉”问题，使生成结果更加准确和易于理解，适应快速变化的软件生态。这些核心技术相辅相成，推动了 AI 在编程领域的落地应用。
1.3 AI 编程提高效率、降低门槛、促进创新
AI 编程在提升效率方面的价值，首先体现在研发流程的结构优化上。传统的开发模式中，代码编写、调试、文档查询和测试部署等环节依赖大量人工操作，导致人力成本高，迭代周期长。然而，一旦引入 AI 编程，自动生成代码、智能补全和错误定位等功能显著缩短了研发周期。在大型互联网、金融科技和制造业的数字化转型中，有些案例显示基础模块的开发时间缩短了超50%。这种效率提升不仅优化了人力资源的配置，还直接缩短了产品从设计到上线的时间，加速了技术成果的产业化落地。从产业化的角度看，AI 编程正在推动软件开发的“普惠化”。以往编程要求较高的技能门槛，企业在推动数字化时常常受到开发人员短缺的限制。AI 编程可以通过自然语言驱动开发，让那些具备一定业务知识但没有计算机背景的人也能快速生成业务应用，尤其是在低代码/零代码平台上形成新的增长点。这对中小企业来说，意味着在不显著增加 IT 成本的前提下，也能自主构建定制化系统，从而加速整个产业的数字化转型。在质量方面，AI 编程通过大规模训练和不断迭代，积累了对代码模式、漏洞防范和最佳实践的认知，能够在生成代码时自动嵌入符合行业规范的结构，并结合测试自动化工具进行初步的安全性和稳定性验证。这种内嵌的“质量把控”机制，期望能够减少传统开发中的调试和返工环节，为金融、医疗、能源等对稳定性要求极高的行业提供可规模化的安全开发模式。更重要的是，AI 编程正在释放开发者的创新潜能。随着重复性劳动的减少，开发者能够将精力集中在系统架构设计和业务逻辑创新上，推动企业从“人力驱动”向“智能驱动”的转变。这对于产业来说，意味着研发团队的产出边界大幅扩展，创新周期缩短，产业升级与新业务模式的探索加速。AI 编程不仅是提升研发效率的工具，更是重塑整个软件行业创新生态的重要力量。
二、全球范围内 AI 编程正在加速重构软件开发生态
2.1 AI 编程加速复杂场景的渗透与落地
AI 编程的技术发展呈现出分层演进的趋势，基础功能已经相对成熟，而更复杂的功能则仍在快速迭代中。目前应用最广泛的功能包括代码补全、简单代码生成和代码解释。这些功能的成熟主要得益于大语言模型在语法和模式识别上的优势。编程语言本身的逻辑严谨、语法规则明确，加上丰富的开源语料，为模型提供了优质的训练数据。在这种条件下，AI 能够高效捕捉常见的代码结构和开发习惯，从而在集成开发环境中实现半自动的辅助效果。目前，这些功能已经在开发者工具和IDE中形成了稳定的应用生态，被广泛集成到 GitHub Copilot、Tabnine 等产品中，效率和产业化的价值都相对明确。以代码补全为例，GitHub Copilot 基于 OpenAI Codex 模型，采用填充式生成技术，实现动态语义的协作，而不是静态代码补全。Copilot 会实时分析当前文件，并结合相邻标签页、项目结构和光标位置等信息，形成上下文窗口，了解项目内的函数定义和接口声明，从而确保生成的代码与整体架构相一致。此外，Copilot 会提供多种补全建议，用户可以自由选择，甚至选择部分采纳建议。
不过呢，当AI Coding的功能开始涵盖更复杂的项目逻辑生成、代码审查与优化、以及跨文件的代码理解时，实际上我们还在不断探索的阶段。生成复杂逻辑不仅仅是让模型学会语法，还得深入理解业务逻辑和上下文的关系，这可不是单靠一堆语料就能搞定的。至于代码审查，模型需要识别语法错误的同时，还得考虑到工程规范、潜在安全漏洞和可维护性等多个维度，这可涉及静态分析、测试框架和行业经验的结合。跨文件和跨模块的代码理解目前面临的挑战主要是上下文长度的限制和全局依赖建模能力的不足，模型通常只能处理局部的信息，难以在大规模项目中进行系统性的推理。这些问题导致生成的结果在实际应用中常常不够稳定，因此我们还是得依靠人工审查和辅助工具链，产业化的条件还不够成熟。尽管如此，AI Coding的技术能力在不断提升，比如阿里的Qwen3-Coder在C++和Java等主流编程语言上表现非常出色。Qwen3-Coder是基于75万亿个token的训练数据，其中70%是代码样本，支持多达358种语言，原生上下文可达256K，甚至可以扩展到1M。在SWE-Bench Verified等专业基准测试上，它的表现可与Claude Sonnet-4相媲美，分别达到了69.6%和70.4%。而不是仅限于阿里的产品，CodeGeeX在C++和Java的HumanEval-X任务中也有不错的表现，而且已经开源，帮助用户提升代码生产效率。DeepSeek-Coder-V2同样支持扩展上下文和338种语言，并在编程和推理的细分任务上与GPT-4-Turbo、Claude等模型对标。
这些测试结果显示，AI在核心代码实现上的能力已经具备显著的产业可行性。如果未来能够进一步增强在安全防护、代码重构和跨语言兼容性等薄弱环节的能力，势必会大幅提升生产力。想想看，在C++库函数优化、Java后端逻辑生成，甚至多模块综合项目的自动化调试中，AI Coding的广阔应用前景正逐渐浮现。从整体来看，AI Coding在单一文件和单一函数层面已经实现了高效和高精度的智能化，但面对复杂的软件工程时，仍需在上下文建模、领域知识嵌入和工程工具集成等方面取得突破。根据对软件开发行业从业者的调研，目前AI Coding主要应用于模块化代码生成、前端设计开发和通用场景的测试用例生成等环节，而涉及到专业领域的测试和后端开发逻辑实现时，依然需要较强的人为干预。因此，现在产业普遍把AI Coding视为“增强型工具”，而不是完全自主的开发主体。随着模型架构的改进、检索增强技术的应用和更大规模的训练数据，这些功能的迭代有望逐步突破瓶颈，推动AI Coding从辅助性角色转向更系统化、产业化的核心生产力工具。
2.2 AI Coding 市场规模高速扩张，提升企业生产效率
AI Coding市场正在经历快速扩张，它带来的基础代码开发效率显著提升，正促使企业和个人开发者将AI Coding视为“必选项”，而非“可选项”。这一趋势背后的原因在于软件开发需求的全面增长以及数字化转型的持续推进。随着企业对自动化和敏捷开发的依赖加深，AI Coding工具在解决复杂代码逻辑、缩短迭代周期、降低开发人力成本方面展现出了明显的价值，进而推动其在互联网、金融、制造等多个行业的快速渗透。根据Polar的预测数据，2023年全球AI Coding市场规模已达到39.7亿美元，预计在2024年至2032年间将以23.8%的复合增长率增长，预计到2032年将达到271.7亿美元。
实际上，AI Coding的扩张并不是单纯依靠技术的发展，而是与企业的业务需求和核心痛点紧密联系。从研发的角度来看，代码补全和自动生成减少了重复劳动，直接缩短了开发周期，使得研发团队能够在更短的时间内交付可运行的产品，从而实现人力成本的实质性下降。在运维和合规方面，自动化的代码审查和解释功能帮助企业更快发现潜在漏洞和隐患，提高了系统的安全性与合规性，解决了传统人工审查效率低、错误率高的问题。对于中小企业而言，AI Coding进一步降低了进入门槛，缺乏高水平工程师的团队也能依靠AI来辅助完成基础功能开发，从而将有限的人力资源集中在产品创新上。同时，AI模型能力的迭代提升以及企业对AI工具的认可度不断增强，也加速了市场需求的释放。更重要的是，从产业的角度来看，AI Coding与企业数字化转型的目标高度契合：一方面满足了企业降本增效的直接需求，另一方面推动了企业在复杂系统和跨场景应用中保持快速迭代，从而形成规模化应用扩张的逻辑。AI Coding市场规模的扩大，实际上是企业基于AI工具在效率、质量与创新之间寻找平衡的结果，产业端发现AI Coding能够在关键节点有效解决痛点，从而推动其从工具化使用向体系化应用转变。
展望未来，市场的增长不仅依赖于成熟的代码补全和解释功能，更需要在复杂项目逻辑生成、多文件协作与跨系统开发等功能上取得突破。这意味着AI Coding将会在产业化的过程中，从辅助工具逐步演变为支撑企业研发体系的核心能力。同时，低代码和零代码平台的普及也将拓展其应用边界，让更多的非技术人员能够参与到软件开发中。尽管数据安全、隐私保护以及复杂应用的质量保障仍然是市场发展的挑战，但在资本持续投入和技术快速迭代的背景下，AI Coding有望成为未来软件产业的重要生产力引擎，重塑全球开发者的生态。
2.3 AI Coding 海外厂商已形成规模化 ARR
2.3.1 海外市场由云厂商主导，初创公司崭露头角
北美的IT失业人数与AI Coding的发展呈现出同步的趋势，说明AI Coding正在逐步取代基础开发工作。根据美国咨询公司Janco Associates整合的美国劳工部数据，2023年美国IT行业仅增加了700个工作岗位，远远低于2022年的26.7万个。尤其是人力资源、客服和数据中心等环节，正在加速被AI和自动化所替代。另一组数据显示，到2025年1月，美国IT失业人数将飙升至15.2万人，失业率达到5.7%，均创历史新高。与此形成对比的是，近年来越来越多的头部企业开始使用AI Coding工具，超过70%的开发者选择利用AI编程工具来提升工作效率。Meta、Anthropic、IBM等科技巨头的CEO们都表示，AI能够胜任初级和中级工程师的编码工作，虽然人类程序员仍然不可或缺，但随着AI编程能力的提升，程序员的需求量大概率会继续下降。
在海外的AI编程领域，微软的GitHub Copilot、OpenAI、谷歌和AWS等科技大佬真的是强势占据了市场。GitHub Copilot借助其在GitHub平台上扎实的生态和庞大的用户群体，已经成为世界上最受欢迎的AI编程助手之一。到2025年7月底，它的用户数量已经超过了2000万，跟上个季度比，增加了500万。而且，企业用户也在增长，数量环比上升了约75%。在全球前100强企业中，竟有90%的公司在使用这个工具。OpenAI则通过Codex和GPT-5等强大的模型，提供高质量的代码生成和理解能力。谷歌和AWS也不甘示弱，借助其云服务平台，推出了整合的AI编程解决方案，满足企业用户的各种需求。同时，一些中小型初创企业也开始在这个市场中崭露头角。比如，Replit依靠其在线IDE和Ghostwriter AI吸引了很多开发者，尤其是在教育和初学者中有很高的渗透率。Tabnine专注于代码补全和智能建议，支持多种编程语言，广泛应用于个人开发者和小型团队。还有Cursor和Windsurf等公司，凭借轻量级的AI编程工具，满足了开发者对高效和简洁工具的需求。Cursor现在的年收入已经突破5亿美元，每日活跃用户超过百万，成为市场上不可忽视的新力量。
在这些企业的竞争中，模型能力、生态系统和用户基础等方面是它们的主要优势。科技大佬们通过自家研发的模型和丰富的生态系统，构建了强大的市场壁垒。而初创公司则通过专注于某个细分市场和提供独特的功能，迅速赢得用户的认可。总体来看，AI编程工具市场呈现出寡头垄断与多元竞争共存的局面。随着技术不断进步和市场需求的提升，预计这个市场将继续扩展，为开发者和企业提供更多创新的解决方案。
2.3.2 海外市场产品兼容性强，个人与企业订阅付费模式已落地
根据功能、运作模式和商业模式的不同，AI编程工具可以分为三大类：IDE插件、云服务平台和独立应用。每一类在开发者的工作流程中都有独特的角色，以满足不同的需求。IDE插件（比如GitHub Copilot、Tabnine）通常与开发环境紧密集成，提供实时代码补全、错误检测和代码片段建议等功能。这类工具能够显著提升日常编码的效率。云服务平台（如Replit、AWS Kiro）则提供更全面的开发环境，涵盖代码编辑、托管、数据库和部署等功能，支持多人协作、项目管理和自动化部署，特别适合团队开发和全栈应用的构建。而独立应用（如Cursor、Windsurf）则提供独立的开发环境，通常具备更强的自定义能力和独特功能，比如“Vibe Coding”模式、自动化测试和代码审查等。这些工具强调开发者的创造性和灵活性，适合需要高度个性化的项目。
GitHub Copilot是一个集成于常用IDE（如VS Code、JetBrains等）的AI编程助手，它通过实时代码补全、注释生成和多模型支持（如GPT-4o、Claude、Gemini等）来提高开发效率。2025年2月，Copilot推出了Agent模式，用户可以通过自然语言在VS Code等IDE中发出高级指令（例如“创建完整应用”、“重构多个文件”、“编写并运行测试”），Agent模式将自动执行修复bug、生成拉取请求、多个文件更新和测试执行等任务，并会反复迭代直到任务完成。这个模式大大缩短了完成任务的时间，让开发者能够摆脱繁琐的流程。一些用户觉得，这样可以让那些不太熟悉开发的人也能掌握一定的开发技能，极大提高了生产效率，已经在团队中推广使用；不过也有部分用户反映，当让Agent执行复杂任务时，它有时会给出偏离或完全错误的结果，遗漏关键参数或者凭空捏造问题，无法处理复杂的上下文任务。此外，由于Agent具备较高权限，可能存在数据库安全隐患和被攻击的风险。
Cursor是Anysphere开发的一款AI编程编辑器，支持智能多行补全、自然语言指令生成代码、智能重写和全局代码库查询，既提升了编码效率，又确保了隐私安全，提供了SOC 2安全认证和隐私模式。其最大的亮点在于Agent模式，开发者可以通过快捷键发出高层次的指令，Cursor将自动浏览代码库、跨文件编辑、执行命令并修复错误，快速完成任务流程。最近更新的1.4版本进一步优化了Agent的可控性和上下文处理能力，比如移除了2MB的文件读取限制，支持完整的目录树浏览及更高质量的编辑。用户反馈显示，Cursor在提升效率方面备受好评，能够准确预测下一步操作，极大加快了编程的节奏。
2.4 国内AI编程市场潜力巨大，安全与合规始终贯穿发展
2.4.1 国家政策频出支持人工智能产业发展
近年来，国家和重点省市密集发布与人工智能相关的政策文件，为AI编程的发展奠定了制度基础。这些政策不仅展示了中国在智能编程和软件开发领域的战略规划，还明确了技术攻关、产业化落地及生态体系建设的具体路径。同时，国内政策更加注重AI应用的安全和合规性，确保在推动创新和实际应用的同时，有效防范数据风险和算法滥用。在国家和地方的政策文件中，“大模型能力提升、算力与基础设施优化、行业应用场景拓展”成为了核心关注点。这三大方向不仅促进了AI编程工具从技术研发走向企业研发流程、教育培训及软件开发等实际应用，同时也兼顾了安全与合规的要求。
2.4.2 中国市场由大厂主导，丰富的应用生态与庞大的开发者基数带来无限想象
中国的AI编程市场呈现出大企业主导、百花齐放的局面，领先的企业如阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动、商汤科技等，凭借自研大语言模型和智能体技术占据了市场高端。这些企业不仅在模型研发上持续投入，还通过与主流IDE平台兼容的插件、独立开发环境和智能体工具，形成了一个端到端的开发支持体系。此外，智谱、DeepSeek、月之暗面等初创企业也基于自己的模型推出了AI编程工具，支持智能体能力和多模型调用。中国市场的丰富应用生态和庞大的开发者基础，为AI编程工具的发展提供了广阔的前景。作为全球最大的单一互联网市场，中国在电子商务、移动支付、智慧出行、本地生活服务、工业互联网、智慧城市等多个领域都孕育着大量复杂的软件开发需求，这为AI编程工具提供了天然的试验场。例如，双十一、春节红包、直播电商等高峰场景对敏捷开发和效率提升有着极高要求；在复杂的供应链管理和智能制造中，流程自动化编码的需求也非常旺盛；而在党政、金融、医疗等垂直领域，定制化软件开发的需求同样迫切。此外，中国拥有全球最多的开发者群体，这也构成了AI编程工具最直接的用户基础。庞大的用户基数意味着更快的产品迭代反馈、更强的生态构建能力，以及更可观的付费订阅市场前景。在产品和功能层面，中国的AI编程工具大多基于自研模型，突出代码生成、复杂逻辑推理、多文件理解和Agent能力。阿里通义灵码依托Qwen3-Coder支持多语言、多Agent任务，已经开源并兼容主流IDE，用户基础广泛；百度文心快码结合ERNIE系列模型，强调多模态和低成本调用；腾讯CodeBuddy通过混元Turbo S提供“快思考”与“慢思考”结合的智能响应；字节Trae平台集成多模型和智能体，实现从构思到落地的闭环；商汤小浣熊、DeepSeek和智谱CodeGeeX等则在垂直任务、推理能力和开源社区活跃度上形成了自己的特色。这些产品的核心亮点在于通过自主研发模型提升AI能力和市场认可度，满足企业在代码开发、协作和自动化方面的实际需求。
阿里云的通义灵码：你的AI编程小助手
阿里云推出了一个名叫通义灵码的AI编程助手，这家伙是基于通义大模型打造的，能兼容像VS Code和JetBrains这样的主流开发环境。说白了，它能帮开发者实时续写代码、生成自然语言代码、生成单元测试、写注释、回答研发问题和排查错误，真的能大幅度提高编码效率。最近更新到2.5版本，通义灵码加入了智能体模式（Agent Mode），允许在智能问答、文件编辑和编程智能体之间自由切换，这样在同一会话中就能无缝处理复杂任务，比如多文件自动修改、生成测试和工具调用等。而且，通义灵码还能和魔搭MCP工具生态整合，实现完整的编码交互。此外，它还具备多模态交互能力，像通过截图生成前端组件代码这样的功能也不在话下。而且，它还能记住开发者的风格，给出个性化的优化建议。说到用户，通义灵码的插件下载量突破了1500万，生成的代码量超过了30亿行，已经有一汽集团、蔚来汽车、中华财险等上万家企业在用，说明它在企业中的应用价值可是相当广泛的。
三、AI编码未来展望：协同提升、普及开发、商业模式多样化
3.1 技术演变：从单一模型走向多智能体协作与个性化开发
AI编程技术正在从传统的单一模型向多智能体协作和个性化开发转型。多智能体协作就是把复杂的任务拆分成多个小任务，由不同的智能体来处理，这样能显著提高开发效率和代码质量。而个性化开发也越来越受到重视，通过分析开发者的编码习惯和项目背景，AI能提供更加贴合的代码建议，进一步提升开发效率和代码质量。不过，随着模型的能力提升，对计算资源的需求也在增加，如何在保证性能的同时控制成本，成了技术进步中的一个大挑战。未来的AI编程技术将向着更加高效、智能和个性化的方向发展，预计会有更广泛的应用和行业融合。例如，像通义灵码AI IDE和TRAE AI IDE等原生AI开发环境，已经把智能功能融入其中，能够在使用过程中记住用户的开发习惯、系统环境等，以更好地满足用户需求。通义灵码的智能预测功能（Next Edit Suggestions）可以根据当前代码，智能推荐接下来要修改的内容，提前给出建议。而TRAE则引入了完全可自定义的开放性Agent系统，让用户自己定制工具和技能，打造个性化的AI团队，每个Agent都能专注于自己擅长的领域，从而更流畅高效地完成开发流程。随着算力的优化和模型的精细化，AI编程将可能在更广泛的行业中落地，推动软件开发向更高效、智能和个性化发展。
3.2 应用场景：低代码/无代码平台与代码迁移的结合
AI编程的应用场景正在从单纯的代码生成扩展到低代码/无代码平台和代码迁移升级等领域。低代码/无代码平台提供了视觉化的开发界面，使得非技术人员也能参与到应用开发中，降低了门槛，而AI的引入进一步提升了这些平台的智能化水平。在代码迁移升级方面，AI编程能够自动识别旧代码中的潜在问题，并给出优化建议，帮助企业清理技术债务，实现系统现代化。比如，AI可以根据业务需求自动生成测试用例、重构代码结构，甚至实现跨平台代码迁移。此外，AI编程在教育和培训领域也展现了巨大潜力，通过智能辅导和实时反馈，能够帮助学生和初学者更高效地掌握编程技能，提升学习效果。
3.3 商业模式：从订阅制到效果付费的多元化探索
AI编程的商业模式正在从传统的订阅制向多样化发展。个人用户一般采用订阅制，享受产品订阅和云服务订阅，以获得持续的技术支持和功能更新。像之前提到的热门AI编程产品，大多数都提供个人用户按月订阅或按tokens消耗付费的方式。而企业用户的AI编程产品在国内外也推出了订阅版本，与个人版相比，它们在性能、协同和隐私保护等方面提供了更好的支持，因此价格也会相对较高。此外，各大中型企业更倾向于私有化部署，以确保数据安全和合规性，这有望成为未来AI编程商业模式的主流选择。中小企业则可能采用插件或云服务订阅模式，未来甚至有可能根据效果付费，根据实际使用情况来支付费用。这种基于效果的付费模式，可以帮助企业降低初期投入风险，提升投资回报率。
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