中信建投最新研报指出，AICoding借助大语言模型、检索增强生成（RAG）等前沿技术，实现代码生成、自动补全、智能调试等软件开发环节的自动化，大幅提升开发效率，降低人力投入，并推动编程能力的普及化，使非专业人员也能参与应用构建。
在海外市场，AICoding已成为大模型商业化落地的核心场景之一，GitHub Copilot用户规模已突破2000万，Cursor年经常性收入（ARR）超过5亿美元。受益于国家对人工智能的积极扶持，国内主要科技企业也已推出面向个人与企业的AICoding产品，并在订阅服务方面取得初步成果。
AICoding市场正进入快速发展期，预计到2032年全球市场规模将达到271.7亿美元，复合年增长率达23.8%。未来发展趋势将体现在多智能体协作、与低代码平台深度融合以及向效果导向的付费模式转变。然而，该领域仍需应对数据安全和模型可靠性等挑战，最终有望从辅助工具升级为软件开发的核心引擎，全面重构全球软件产业格局。
中信建投核心观点如下：
AICoding是指运用人工智能技术辅助或自动执行编程任务的工具体系
覆盖代码生成、智能提示、逻辑分析、跨语言转换、代码审查和性能调优等全生命周期流程。其底层依赖通用及代码专用大模型，结合RAG技术有效缓解“模型幻觉”，提升输出代码的准确性与时效性。AICoding带来三大转变：优化研发流程，释放人力成本；降低技术门槛，助力中小企业快速实现数字化；内置质量控制机制，增强金融、医疗等高合规性行业系统的稳定性，同时激发开发者创造力。它不仅提升开发效率，更推动构建可复制、可扩展的安全开发范式，重塑软件创新生态。
AICoding技术呈现分阶段演进特征
基础功能如单行/函数级补全已趋于成熟，而涉及跨文件协同、复杂逻辑推理等功能仍在持续迭代。当前模型在处理长上下文依赖和垂直领域专业知识时仍存在局限。市场规模方面，2023年全球为39.7亿美元，预计2032年将增长至271.7亿美元（CAGR 23.8%）。竞争格局上，全球以科技巨头为主导，GitHub Copilot用户超2000万，新兴平台Cursor ARR突破5亿美元；国内阿里、字节、百度等依托自研大模型纷纷布局，在个人与企业订阅模式上已实现初步商业化落地。
AICoding未来发展方向展望
技术层面将聚焦多智能体协同与个性化定制能力提升；应用场景将进一步拓展至低代码/无代码平台集成及老旧系统代码迁移升级；商业模式也将更加多元，从传统订阅制逐步转向按效果付费、私有化部署等灵活方式，满足企业级用户对数据安全与定制化的需求。整体来看，AICoding正处于持续进化中，未来有望成为软件开发的核心生产力工具，推动产业由“人力驱动”向“智能驱动”深刻转型。
风险提示
- 数据安全与合规监管风险；
- 技术成熟度与稳定性不足；
- 市场接受度及用户付费意愿不确定性；
- 行业竞争加剧导致盈利压力上升
