（报告来自中信建投证券，作者：应瑛、王嘉昊）
一、AI Coding 提升开发效率与质量
1.1 人工智能技术赋能的 AI Coding 在多个场景中落地
AI coding 指的是借助人工智能技术来辅助或自动完成软件开发的工具。这类工具的核心功能包括代码生成、智能补全、逻辑理解、跨语言翻译、质量审核和性能优化等。利用深度学习和自然语言处理等技术，这些工具能够分析开发需求、解析代码结构，从而帮助开发者更高效地编写、调试和改进代码，降低人力成本，减少重复劳动。同时，它们在代码规范和质量控制方面的优势，使得软件开发的整体效率和可靠性得以提升，已经成为当今软件开发智能化转型的重要趋势。
1.2 AI Coding 的核心技术源自大语言模型
AI Coding 的技术基础是大语言模型，随着这些模型的快速发展，这一领域也在不断进步。通用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，从而能够生成多种编程语言的代码，并进行语言之间的转换。这样的模型不仅可以生成代码，还能处理需求描述、代码解释和多语言转换等复杂任务，为智能编程提供了坚实的基础支持。相较之下，专用代码模型则在通用模型的基础上更加聚焦于编程相关的语料进行训练，优化了对语法、常用库函数以及工程实践的理解。这类模型通常来源于一些知名大语言模型的垂直领域应用，比如基于 GPT-3 的 Codex 和阿里千问的 CodeQwen1.5 等。这些专用模型在代码补全、调试和重构优化方面表现更加出色，生成的结果更符合编译和运行的标准。针对编程任务的专注性使得它们在实际开发环境中能有效降低错误率，提高自动化水平。此外，检索增强生成（RAG）技术也在提升代码生成质量方面发挥重要作用。它通过引入外部知识库或实时检索系统，使得模型不仅依赖于训练时获得的知识，还能结合最新文档、API说明和项目代码库进行推理，从而确保生成的代码符合最新的技术标准。大语言模型在某些专业领域的代码生成中，有时会生成语法正确但逻辑不符的代码，例如虚构的库函数。结合 RAG 技术，可以有效缓解这些问题，使得生成结果更加准确和可解释，同时也使 AI Coding 具备适应快速变化的软件生态的能力。这些核心技术的相辅相成，推动了 AI 在编程领域的实际应用。
1.3 AI Coding 提升效率、降低门槛、助力创新
AI Coding 在提升效率方面的价值体现在研发流程的优化上。传统开发模式中，代码编写、调试、文档查询和测试部署等环节往往需要大量人工重复操作，导致人力成本高、迭代周期长。而引入 AI Coding 后，代码的自动生成、智能补全和错误定位显著缩短了研发周期，在一些大型互联网、金融科技和制造业的数字化场景中，基础模块的开发周期甚至缩短了超过 50%。这种效率提升不仅改善了人力资源的配置，还直接加快了产品从设计到上线的速度，推动技术成果的产业化落地。从产业化的角度来看，AI Coding 也在促进软件开发的“普惠化”。过去，编程技能的门槛较高，企业在推动数字化转型时常常受限于开发人力的不足。而通过 AI Coding，业务知识较强但没有计算机背景的人也能够快速生成业务应用，尤其是在低代码或零代码平台上，这为新兴市场带来了新的增长机会。对于中小企业而言，这意味着在不显著增加 IT 成本的情况下，能够自主构建定制化系统，从而加速整个产业的数字化转型。质量方面，AI Coding 通过大规模的训练和持续的迭代，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和稳定性验证。这种内嵌的“质量管理”机制，有望减少传统开发中的调试返工，为金融、医疗、能源等对稳定性要求极高的行业提供可复制的安全开发模式。更重要的是，AI Coding 正在释放开发者的创新潜能。随着底层的重复性工作被削减，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”转变。这对于整个产业来说，意味着研发团队的产出边界被显著扩展，创新周期缩短，产业升级和新业务模式的探索速度加快。AI Coding 不仅是提高研发效率的工具，更是推动整个软件产业创新生态重塑的关键力量。
二、海内外 AI Coding 正在加速重构软件开发生态
2.1 AI Coding 加速复杂场景的渗透与落地
AI Coding 的技术发展呈现出分层演进的趋势，一些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，最广泛应用的功能包括代码补全、简单代码生成和代码解释等。这些功能之所以成熟，很大程度得益于大语言模型在语法和模式识别方面的优势。编程语言本身逻辑严谨、语法规则明确，加上丰富的开源语料，为模型提供了高质量的训练数据。在这样的环境下，AI 能够高效捕捉常见的代码结构和开发惯例，从而在集成开发环境中实现半自动化的辅助效果。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，广泛嵌入到 GitHub Copilot、Tabnine 等产品中，其效率和产业化价值也逐渐显现。以 GitHub Copilot 为例，它基于 OpenAI Codex 模型，采用填充式生成技术，实现动态语义协同，取代了传统的静态代码补全。Copilot 会实时分析当前文件，并结合相邻标签页、项目结构、光标位置等信息形成上下文，理解项目内的函数定义和接口声明等，从而确保生成的代码与项目整体架构相一致。此外，Copilot 还会提供多个补全建议，用户可以自由选择，甚至选择部分接受建议等。
不过，AI 编程在处理复杂项目的逻辑生成、代码审查和优化、甚至跨文件的代码理解上，仍然在不断探索和进化当中。生成复杂逻辑不仅要模型能够掌握语法规则，还得深入理解业务逻辑和上下文的关系，这可不是单靠学习语料就能搞定的。此外，复杂的代码审查也是如此，模型不仅需要识别语法错误，还得综合考虑工程规范、潜在漏洞以及安全性和可维护性等多个维度，实际上涉及到静态分析、测试框架和行业经验的结合。目前在跨文件、跨模块的代码理解与生成上，限制在于上下文的长度以及缺乏全局依赖建模的能力，模型往往只能处理局部信息，难以在大型项目中进行全局推理。这些挑战导致生成的结果在实际应用中不够稳定，仍然需要依赖人工审查和辅助工具链，因此产业化的条件还不太成熟。不过，AI 编程的技术能力正在快速提升。阿里的 Qwen3-Coder 在 C++ 和 Java 等主流编程语言中表现相当出色。这个模型基于 7.5 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，同时具备原生的 256K 上下文能力，甚至可以扩展到 1M。在专业基准测试 SWE-Bench Verified 上，Qwen3-Coder 与 Claude Sonnet-4 的表现分别达到了 69.6% 和 70.4%，可以和顶尖模型相媲美。除了阿里的产品，CodeGeeX 在 HumanEval-X 的 C++ 和 Java 任务中也表现不俗，并且已经开源，帮助用户提升代码的生产效率。DeepSeek-Coder-V2 则支持扩展上下文和多达 338 种语言，在编程和推理方面的细分任务上与 GPT-4-Turbo 和 Claude 等模型比肩。
这些实测结果清楚地表明，AI 在核心代码实现上的能力已经展现出强大的产业可行性。如果能够进一步增强在安全防护、代码重构以及跨语言兼容性等薄弱领域的能力，生产力将得到极大提升。比如在 C++ 库函数优化、Java 后端逻辑生成，甚至是多模块综合项目的自动化调试中，AI 编程的应用前景越来越广阔。总体来看，AI 编程已经在单个文件和单个函数层面实现了高效和高精度的智能化，但在涉及复杂软件工程时，仍需在上下文建模、领域知识的嵌入以及工程工具的整合等方面实现突破。根据针对软件开发行业从业者的调研，目前 AI 编程更多应用于模块化代码生成、前端设计开发、通用场景的测试用例生成等环节，专业领域的测试和后端开发逻辑实现仍需要较多人工干预。因此，现在产业普遍将 AI 编程视为“增强型工具”，而非完全自主开发的主体。随着模型架构的改进、检索增强技术的应用和更大规模训练数据的使用，这些迭代功能有望逐渐打破瓶颈，推动 AI 编程从辅助角色转向更系统化和产业化的核心生产力工具。
2.2 AI Coding 市场规模快速增长，提升企业生产效率
AI 编程市场正在快速扩张，它带来的基础代码开发效率显著提高，促使企业和个人开发者将 AI 编程从“可选项”升级为“必选项”。这一切的背后，是软件开发需求的全面增长和数字化转型的深入推进。随着企业对自动化和敏捷开发的依赖加深，AI 编程工具在应对复杂代码逻辑、缩短迭代周期以及降低开发人力成本方面展现出明显的优势，从而在互联网、金融、制造等行业迅速渗透。根据 Polar 的预测数据，2023 年全球 AI 编程市场规模已经达到 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，到 2032 年有望达到 271.7 亿美元。
AI 编程的扩张并不单纯依赖于技术的发展，更与企业的业务需求和核心痛点息息相关。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，使研发团队能在更短的时间内交付可运行的产品，从而实质性降低了人力成本。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地发现潜在的漏洞和隐患，提升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。对中小企业而言，AI 编程进一步降低了门槛，让那些缺乏高水平工程师的团队也能依赖 AI 来完成基础功能开发，释放出有限的人力去专注于产品创新。同时，AI 模型能力的迭代提升以及企业对 AI 工具认可度的持续增强，也成为市场需求加速释放的重要动力。更为关键的是，在产业层面，AI 编程与企业数字化转型的目标高度契合：一方面满足企业降本增效的需求，另一方面推动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 编程市场规模的扩大，实际上是企业基于 AI 工具在效率、质量与创新之间寻求平衡的结果，产业界发现 AI 编程能够在关键环节切实解决痛点，从而推动其从工具化使用转向体系化应用。
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，更取决于在复杂项目逻辑生成、多文件协作以及跨系统开发等方面的突破。这意味着 AI 编程将在产业化过程中，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扩大其应用边界，让更多非技术人员能够参与软件开发。尽管数据安全、隐私保护以及复杂应用的质量保证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 编程有望成为未来软件产业的重要生产力引擎，并重塑全球开发者生态。
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 行业失业人数和 AI 编程的发展是同步的，这说明 AI 编程正在逐渐取代基础的开发工作。根据美国咨询公司 Janco Associates 整合的美国劳工部的数据，2023 年美国 IT 行业仅增加了 700 个工作岗位，远低于 2022 年的 26.7 万个。其中，降幅最大的环节是人力资源、客服和数据中心等，这些领域正在加速被 AI 和自动化所取代。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%，均创下历史新高。与此同时，近年来，越来越多的顶尖企业开始使用 AI 编程工具，超过 70% 的开发者使用这些工具来提高工作效率。Meta、Anthropic、IBM 等科技巨头的 CEO 们纷纷表示 AI 具备胜任初级和中级工程师编码工作的能力，尽管人类程序员仍然不可或缺，但随着 AI 编程能力的提升，程序员的需求数量很可能会继续下降。
AI 编程工具的崭新格局与发展潜力
在国际市场上，微软的 GitHub Copilot、OpenAI、谷歌和 AWS 等大佬们已经占据了显著的位置。GitHub Copilot 凭借其在 GitHub 社区的深厚基础，成为全球最受欢迎的 AI 编程助手之一，截至2025年7月底，用户人数已经突破了2000万，比上个季度增加了500万，其中企业用户的增长率接近75%。而在全球前100强企业中，有90%都在使用这个工具。与此同时，OpenAI 依靠 Codex 和 GPT-5 等强大模型，提供高效的代码生成和理解能力。谷歌和 AWS 则通过云服务，满足企业的编程需求。值得一提的是，一些中小型初创企业也在这个领域逐渐崭露头角。比如，Replit 通过它的在线 IDE 和 Ghostwriter AI 吸引了许多开发者，尤其是在教育和初学者中非常受欢迎。而 Tabnine 则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团队中。像 Cursor 和 Windsurf 这样的公司，提供了轻便的 AI 编程工具，迎合了开发者对高效简洁工具的需求。Cursor 目前年化经常性收入已超过5亿美元，日活跃用户也突破了百万，成为市场上不容小觑的新兴力量。
这些企业的竞争优势主要体现在模型能力、生态系统和用户基础等方面。大型科技公司凭借自家研发的模型和强大的生态体系，建立了牢不可破的市场壁垒。而初创公司则通过专注于特定细分市场和提供独特功能，迅速赢得了用户的认可。整体来看，AI 编程工具市场呈现出寡头垄断与多元竞争并存的态势；随着技术的不断进步和需求的上升，预计这个市场会持续扩张，为开发者和公司提供更多创新的解决方案。
2.3.2 海外市场产品兼容性较强，已实现个人与企业订阅付费落地
根据功能、运作方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。每种工具在开发者的工作流程中都有其独特的角色，满足不同的需求。IDE 插件（例如 GitHub Copilot 和 Tabnine）通常嵌入在开发环境中，提供实时代码补全、错误检测以及代码片段建议等功能。这些插件通过与 IDE 的紧密结合，提高了开发效率，特别适合日常的编码任务。云服务平台（如 Replit 和 AWS Kiro）则提供更全面的开发环境，包括代码编辑、托管、数据库管理和部署等功能，适合团队协作和全栈应用的构建。而独立应用（如 Cursor 和 Windsurf）则提供独立的开发环境，具有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，特别适合需要高度定制化的项目。
GitHub Copilot 是一款嵌入到常用 IDE（如 VS Code、JetBrains 等）的 AI 编程助手，能通过实时代码补全、注释生成和多种模型支持（比如 GPT-4o、Claude、Gemini 等）来提升开发效率。2025年2月，Copilot 推出了 Agent 模式，用户可以在 VS Code 等 IDE 中通过自然语言发出高级指令（例如“创建完整应用”、“重构多文件”、“编写并运行测试”），Agent 模式会自动执行修复 bug、生成拉取请求（PR）、更新多个文件和进行测试等任务，直到目标完成。这种模式能够显著缩短任务完成所需的时间，让开发者从繁琐的流程中解放出来。部分用户认为，这能帮助不熟悉开发的人掌握一些开发技能，大大提升生产效率，已经在团队内部推广；但是也有用户反馈，在对复杂任务进行指令时，Agent 有时会给出错误的结果，忽略关键参数，或者完全捏造问题，处理复杂上下文的能力不足。此外，由于 Agent 拥有较高权限，可能会存在影响数据库安全和引发漏洞攻击的隐患。
Cursor 是 Anysphere 开发的一款 AI 编程编辑器，具备智能多行补全、自然语言指令生成代码、智能重写和全局代码库查询等功能，旨在提高编码效率并保障用户隐私，获得 SOC 2 安全认证和隐私模式。它的亮点在于 Agent 模式，开发者可以通过快捷键发出高层次指令，Cursor 将会自动浏览代码库、跨文件编辑、执行命令和修复错误，完成整个任务流程。最近发布的1.4版本进一步优化了 Agent 的可控性和上下文处理能力，例如取消了2MB的文件读取限制，支持完整的目录树浏览和更高的编辑质量。用户反馈显示，Cursor 在提升效率方面备受好评，能够精准预测下一步操作，极大加快了编程速度。
2.4 国内 AI Coding 潜在市场空间广阔，安全与合规贯穿发展
2.4.1 国家支持人工智能产业发展政策频出
近些年来，国家及重点省市针对人工智能发布了一系列政策文件，为 AI 编程的发展提供了制度保障。这些政策不仅显示了中国在智能编程与软件开发领域的战略思考，也明确了技术突破、产业化落地和生态体系建设的具体路径。同时，国内政策更加注重 AI 应用的安全性与合规性，确保在推动创新和落地过程中，有效防范数据风险与算法滥用。政策文件中，“大模型能力提升、算力与基础设施优化、行业应用场景扩展”成为核心关注点，这三大方向在推动 AI 编程工具从技术研发走向企业应用、教育培训和软件开发等方面都兼顾了安全和合规要求。
2.4.2 中国市场由大厂领导，丰富应用生态与庞大开发者基数带来想象空间
中国的 AI 编程市场呈现出大企业主导、百花齐放的局面，阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动和商汤科技等领军企业，凭借自研的大语言模型和智能技术占据了市场的高端。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工具，形成了完整的开发支持体系。此外，智谱、DeepSeek 和月之暗面等初创企业也推出了基于自身模型的 AI 编程工具，支持智能能力及多模型调动。中国市场拥有丰富的应用生态和庞大的开发者基础，AI 编程市场前景广阔。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、工业互联网和智慧城市等多个领域都有庞大而复杂的软件开发需求，为 AI 编程工具提供了得天独厚的试验场。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提出了极高要求；在复杂的供应链管理、智能制造中，自动化编码的需求也非常旺盛；而在党政、金融、医疗等特定领域，对定制化软件开发的需求更是迫切。此外，中国拥有全球最多的开发者群体，构成了 AI 编程工具最直接的用户基础。庞大的用户群体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。在产品和功能方面，中国的 AI 编程工具大多基于自主研发的模型，强调代码生成、复杂逻辑推理、多文件理解和 Agent 功能。阿里通义灵码依托 Qwen3-Coder, 支持多语言与多 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 则以混元 Turbo S 提供“快思考”与“慢思考”的智能响应；字节 Trae 平台集成多种模型与智能工具，实现从构思到落地的闭环；商汤小浣熊、DeepSeek 和智谱 CodeGeeX 等在特定任务、推理能力和开源社区活跃度上各具特色。这些产品的核心优势在于通过自主研发的模型提升 AI 能力与认可度，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：让编程变得更简单的AI助手
阿里云推出的通义灵码，算是一个超级聪明的AI编程小助手，专为开发者们设计。它可以和VS Code、JetBrains等主流开发工具无缝对接，提供实时续写代码、生成自然语言代码、进行单元测试、自动添加注释、智能问答及故障排查等多种功能，真心能大大提升开发效率。最近更新的2.5版本还引入了智能体模式（Agent Mode），让用户可以自由切换智能问答、文件编辑和编程智能体三种模式，甚至在同一个会话中进行多文件的自动修改、测试生成和工具调用等操作。最棒的是，它还支持与魔搭MCP工具生态整合，实现端到端的编程交互。另外，通义灵码还具备多模态交互能力，比如可以通过截图直接生成前端组件的代码，甚至还能记住开发者的风格，给出个性化的优化建议。用户方面，通义灵码的插件下载量已经超过1500万，累计生成的代码行数更是超过了30亿，像一汽集团、蔚来汽车和中华财险等上万家企业都在用，体现了它的广泛应用价值。
三、AI编程的未来展望：更强的协作性、更普惠的开发和更丰富的商业模式
3.1 技术演进：从单一模型到多智能体协同与个性化开发
AI编程技术正在从以往的单一模型转向多智能体协同和个性化开发。简单来说，多智能体协同就是把复杂的任务拆成好几个小任务，各个智能体负责处理，这样一来，开发效率和代码质量都能大幅提升。而个性化开发也是AI编程的重要发展方向，AI通过分析开发者的习惯、项目背景和业务需求，能给出量身定做的代码建议和优化方案，进一步提高效率和质量。不过，随着模型能力的提升，对计算资源的需求也在增大，如何在确保性能的前提下控制成本，成了技术发展中的一个大挑战。未来，AI编程的技术演进将会朝着更高效、更智能和更个性化的方向发展，期待它能在更多行业中发挥更大的作用。例如，通义灵码AI IDE、TRAE AI IDE等新一代开发环境，已经在内部加入了智能化的功能，能记住用户的开发习惯和系统环境，更好地满足开发需求。通义灵码的智能预测功能（Next Edit Suggestions）能够根据现有代码智能预测后续的修改内容，提前给出建议。而TRAE则引入了完全可自主配置的开放性Agent系统，可以定制工具、技能和逻辑，帮助用户打造个性化的AI团队，每个Agent专注于自己擅长的领域，流畅高效地完成开发工作。未来，随着算力的优化和模型的精细化，AI编程有望在更多行业场景中落地，推动软件开发朝着更高效、更智能和更个性化的方向发展。
3.2 应用场景：低代码/无代码平台与代码迁移升级的结合
AI编程的应用场景正在从单纯的代码生成，拓展到低代码和无代码平台以及代码迁移升级等领域。低代码和无代码平台通过提供可视化的开发界面，让非技术人员也能参与到应用开发中，降低了开发的门槛。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编程可以自动识别旧代码中的潜在问题，并提出优化建议，帮助企业解决技术债务，实现系统现代化。比如，AI能够根据业务需求自动生成测试用例、重构代码结构，甚至实现不同平台间的代码迁移。此外，AI编程在教育和培训领域也展现出巨大潜力，通过智能辅导和实时反馈，能帮助学生和初学者更高效地学习编程技能，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以往的订阅制向多样化发展。个人用户通常采用订阅制，包括产品订阅和云服务订阅，以获取持续的技术支持和功能更新。比如，前面提到的很多热门AI编程产品，往往提供个人用户的包月订阅或按使用量付费的模式。企业用户方面，AI编程产品在国内外也推出了订阅版本，相较于个人版在性能、协作和隐私方面提供更好的支持，因此定价也会有所上升。此外，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，这种方式很可能成为未来AI编程商业模式的主流选择。而中小企业则可能采用插件或云服务的订阅模式，未来也有望根据效果付费，按实际使用情况来支付费用。这种效果付费的方式，有助于降低企业的初始投入风险，提高投资的回报率。
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