智通财经APP获悉，中信建投发布研报称，AICoding通过大语言模型、检索增强生成等技术实现代码生成、补全、调试等自动化软件开发任务，显著提升效率、降低人工成本，并推动软件开发的普惠化，使非技术人员也能参与开发。海外市场AICoding成为大模型订阅的主要需求方向，GitHubCopilot最新用户超2000万，Cursor ARR突破5亿美元。中国市场在人工智能政策支持下，头部厂商已在个人与企业用户订阅方面实现初步落地。AICoding市场加速发展，预计2032年市场规模增至271.7亿美元(CAGR 23.8%)。未来，AICoding将向多智能体协同、低代码平台结合及效果付费模式演进，但需克服数据安全与技术成熟度风险，最终从辅助工具转型为核心生产力，重塑全球软件生态。

中信建投主要观点如下：

AIC o ding定义为利用人工智能技术辅助或自动完成软件开发任务的工具

涵盖代码生成、智能补全、逻辑理解、跨语言翻译、质量审查及性能优化等全流程环节。其核心技术以通用和代码专用大语言模型为基石，引入RAG技术缓解模型幻觉问题，确保生成代码的准确性和实时性。AICoding驱动三大变革：优化研发流程，释放人力成本;降低编程门槛，加速中小企业数字化转型;内嵌质量管控，提升金融、医疗等高要求行业的系统稳定性，同时释放开发者创新潜力。AICoding不仅提升效率，更重塑产业创新生态，为软件业提供可规模化复制的安全开发模式。

AICoding的技术进展呈现分层演进态势

基础功能如代码补全和简单生成已高度成熟，复杂功能如跨文件协作和逻辑生成仍在迭代，模型在长上下文依赖和专业领域理解存在瓶颈。市场规模方面，2023年全球达39.7亿美元，预计2032年增至271.7亿美元(CAGR 23.8%)。市场格局方面，全球市场主要由科技巨头主导，海外市场GitHub Copilot用户超2000万，新兴工具Curs or实现ARR超5亿美元;国内市场阿里、字节、百度等也基于自身模型推出相应产品，在个人与企业订阅付费方面实现初步落地。

展望AICoding未来发展

技术演进维度主要聚焦多智能体协同与个性化开发;应用场景维度扩展至低代码/无代码平台与代码迁移升级：商业模式维度多元化发展，从订阅制转向效果付费和私有化部署，适应企业安全需求。AICoding仍在不断进化，有望作为核心生产力，重塑产业创新生态，推动从“人力驱动”向“智能驱动”转型。

风险提示

1.数据安全与合规风险；2、技术成熟度风险；3、市场接受度与付费意愿；4、市场竞争加剧