智通財經APP獲悉，中信建投發布研報稱，AICoding通過大語言模型、檢索增強生成等技術實現代碼生成、補全、調試等自動化軟件開發任務，顯著提升效率、降低人工成本，并推動軟件開發的普惠化，使非技術人員也能參與開發。海外市場AICoding成為大模型訂閱的主要需求方向，GitHubCopilot最新用戶超2000萬，Cursor ARR突破5億美元。中國市場在人工智能政策支持下，頭部廠商已在個人與企業用戶訂閱方面實現初步落地。AICoding市場加速發展，預計2032年市場規模增至271.7億美元(CAGR 23.8%)。未來，AICoding將向多智能體協同、低代碼平臺結合及效果付費模式演進，但需克服數據安全與技術成熟度風險，最終從輔助工具轉型為核心生產力，重塑全球軟件生態。

中信建投主要觀點如下：

AIC o ding定義為利用人工智能技術輔助或自動完成軟件開發任務的工具

涵蓋代碼生成、智能補全、邏輯理解、跨語言翻譯、質量審查及性能優化等全流程環節。其核心技術以通用和代碼專用大語言模型為基石，引入RAG技術緩解模型幻覺問題，確保生成代碼的準確性和實時性。AICoding驅動三大變革：優化研發流程，釋放人力成本;降低編程門檻，加速中小企業數字化轉型;內嵌質量管控，提升金融、醫療等高要求行業的系統穩定性，同時釋放開發者創新潛力。AICoding不僅提升效率，更重塑產業創新生態，為軟件業提供可規模化復制的安全開發模式。

AICoding的技術進展呈現分層演進態勢

基礎功能如代碼補全和簡單生成已高度成熟，復雜功能如跨文件協作和邏輯生成仍在迭代，模型在長上下文依賴和專業領域理解存在瓶頸。市場規模方面，2023年全球達39.7億美元，預計2032年增至271.7億美元(CAGR 23.8%)。市場格局方面，全球市場主要由科技巨頭主導，海外市場GitHub Copilot用戶超2000萬，新興工具Curs or實現ARR超5億美元;國內市場阿里、字節、百度等也基于自身模型推出相應產品，在個人與企業訂閱付費方面實現初步落地。

展望AICoding未來發展

技術演進維度主要聚焦多智能體協同與個性化開發;應用場景維度擴展至低代碼/無代碼平臺與代碼遷移升級：商業模式維度多元化發展，從訂閱制轉向效果付費和私有化部署，適應企業安全需求。AICoding仍在不斷進化，有望作為核心生產力，重塑產業創新生態，推動從“人力驅動”向“智能驅動”轉型。

風險提示

1.數據安全與合規風險；2、技術成熟度風險；3、市場接受度與付費意愿；4、市場競爭加劇