计算机行业_AI编程_重塑软件开发新范式_应用生态加速繁荣_29页_3mb

> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI编程：重塑软件开发新范式，应用生态加速繁荣 计算机行业 2026年2月13日 傅晓娘 计算机行业分析师 执业编号：S1500524070005 邮箱：fuxiaolang@cindasc.com 证券研究报告 行业研究 行业深度报告 计算机 行业 投资评级：看好 上次评级： 看好 傅晓炜 计算机行业分析师 执业编号：S1500524070005 邮箱：fuxiaolang@cindasc.com 信达证券股份有限公司 CINDA SECURITIES CO.,LTD 北京市西城区宣武门西大街甲127号 金隅大厦B座 邮编：100031 # AI编程：重塑软件开发新范式，应用生态加速繁荣 2026年2月13日 # 报告内容摘要： > AI编程重塑核心生产力方式，大模型核心技术赋能编程工具。基于大模型的自动化编程与代码生成，AICoding提升软件开发效率与自动化水平。AI编程的价值集中在：1）提升软件开发的效率和质量；2）降低技术门槛；3）加速项目迭代等周期。大模型编程能力大幅跃进，核心技术赋能AICoding工具。近年来国内外大模型在编程领域技术能力提升显著，其中Claude和GPT系列大模型在代码生成和部署排名领先，底层技术能力提升正推动AI编程工具从Copilot（辅助驾驶）向Agent模式演进。 > 多因素驱动AI编程快速发展，潜在市场空间广阔。AI编程的需求由专业开发者的技术升级以及AI对非专业人员的赋能增量组成。1）专业软件开发者是AI编程工具最直接的受众群体，在原有传统技术上升级，开发效率的提升和减少开发周期的功能使得专业开发者的付费意愿不断增强。2）AI编程使得软件开发的壁垒和门槛降低，使非专业人员开发软件不再困难。未来市场规模增长潜力较大，根据Grand View Horizon的数据2024年全球AI代码工具市场价值61亿美元，预计到2030年将达到260亿美元，2024-2030年复合年增长率为 $27.1\%$ 。根据亿欧智库的数据，2023年中国AI代码生成市场规模达到65亿元人民币，预计到2028年将增长至330亿人民币，年复合增长率为 $38.4\%$ > 海外AI编程应用规模化落地，业绩增长验证爆发潜力。海外AI编程公司融资火热，AI编程海外头部产品Cursor在2025年11月获得总额23亿美元的融资，估值已达293亿美元；另外两大头部产品Claude Code和Github Copilot的年度经常收入（ARR）分别突破5亿美元和3亿美元。1）其中，Github Copilot凭借其优秀的平台生态，积累大量开发者群体和构建强大开发生态，截至微软2024财年第三季度，GitHub Copilot付费用户数量进一步跃升至180万，同比增长率超过 $35\%$ ；2025年7月末，Github Copilot累计用户突破2000万。2）Cursor验证“IDE+AI”道路集合的成功，通过免费版本吸引客户，以付费版本实现商业化，2025年11月，Cursor年化收入突破10亿美元，被超过5万家企业选择。 国内厂商积极布局，AI编程应用加速落地。国内各大互联网厂商积极布局AI Coding赛道，其中字节推出AI原生集成开发环境Trae IDE，阿里推出聚焦于本地化的通义灵码，两家厂商的AI Coding工具分别基于各自的大模型产品豆包和通义千问作为底层技术。1）字节Trae：是一个高度集成AI大模型，基于VS Code构建，主打AI+IDE的代码开发模式，主要功能包括Builder、Chat模式、CUE智能编程工具以及内 置智能体SOLOCoder。截至2025年末Trae全球范围内收获了超过600万用户，覆盖全球近200个国家和地区，月活突破160万。2）卓易信息Snapdevelop和EasyDevelop：Snapdevelop是一款低代码集成开发环境（IDE），主要支持.NET平台的云原生开发，在云原生领域具有明显优势，低代码属性可使得开发效率提升3-5倍。主要面向专业开发者以及企业级开发人员，具备完整的开发环境IDE。商业化开启，截至2025H1已拥有超过2万试用用户，2026年1月发布专业版定价2660元/人*年；EazyDevelop是以AI+IDE和多智能体为基底的集成开发平台，截至2025年底，Eazydevelop平台用户已突破1.3万，订单金额突破1800万。 > 投资建议：AI编程直接作用于核心的开发环节，有望成为最具价值的AI应用之一；在海外的广泛应用和产品爆发验证其优秀潜力；技术层面上大模型编程能力大幅跃进，核心技术赋能AICoding工具；开源生态和企业付费双轮驱动AI编程商业化。建议关注卓易信息，其IDE产品在专业性和独立性上具有较大优势，全面升级后的专业版商业化落地值得期待。 > 风险因素：研发不及预期风险，产业落地不及预期风险，市场竞争加剧风险。 # 目录 # 一、AI Coding：重塑软件开发新模范式，市场潜在空间广阔 6 1.1 AI编程重塑核心生产力方式，向“自主型Agent”模式跃迁...6 1.2存量技术升级到增量需求创造，AI编程潜在市场空间广阔.8 1.3融资火热与用户激增，技术分化面向不同层次用户 10 # 二、海外AI编程应用规模化落地，业绩增长验证爆发潜力 13 2.1 GitHub Copilot：优秀的平台生态，用户突破2000万 13 2.2 Cursor: 业绩和估值增长迅速, “IDE+AI” 道路成功实践 ..... 16 # 三、国内厂商积极布局，AI编程应用加速落地 20 3.1 Trae: AI 原生 IDE，面向轻量化开发场景 ..... 21 3.2卓易信息：“AI+IDE”双重布局，商业化落地值得期待 24 # 风险因素 27 # 表目录 表 1: AI 编程的 L1-L5 分级 ..... 8 表 2：海外头部 AI 编程产品年度经常性收入情况 表 3: Cursor Agent、Ask、Plan 功能 ..... 17 # 图目录 图1：开发人员在开发流程中最常用的AI功能 6 图2：基于大模型的AI代码生成逻辑 6 图3：大模型代码编程能力评测排行榜 7 图4：大模型在编程类别上应用数据量（1月12日） 7 图5：大模型在编程类别上应用占比（1月12日） 7 图6：全球AI编程工具市场价值（亿美元） 9 图7：中国AI代码生成市场规模（亿元） 9 图8：AI Coding在中国各行业渗透率 9 图9：2023年以来AICoding产品融资规模分布 10 图10：Lovable和Cursor的ARR呈指数型增长曲线 10 图11：AICoding产品分类 11 图12：AI编程客户群差异化 12 图13：AI编程工具不同自动化能力与面向群体 12 图14：GitHub发展现状：1.5亿开发者、400万客户、4.2亿存储库 13 图15：GitHub定价计划 13 图16：GitHub Copilot Chat功能 14 图17：GitHub Copilot Agent功能 14 图18：GitHub Copilot CLI界面 15 图19：GitHub Copilot个人版定价计划 16 图20：Anysphere公司融资和估值概览 17 图21：CursorTab自动补全功能 18 图22：Bugbot附加组件定价 18 图23：Bugbot审查错误并给出建议 18 图24：Cursor个人版定价方案 19 图25：中美AICoding产品 20 图26：不同AI编程工具产品C++水平能力 20 图27：Builder模式 21 图28：代码补全功能 22 图29：代码解释功能 22 图30：TraeSOLO概念图 22 图31：TraeSOLO自动设计并推进任务 22 图32：Trae个人版和企业版定价模式 23 图33：AI自然语言编码 24 图34：AI代码诊断与优化 24 图35：EasyDevelop产品 25 图36：SnapDevelop产品定价 26 # 一、AI Coding：重塑软件开发新模范式，市场潜在空间广阔 # 1.1 AI编程重塑核心生产力方式，向“自主型Agent”模式跃迁 基于大模型的自动化编程与代码生成，AI Coding 提升软件开发效率与自动化水平。AI Coding（人工智能编程）是利用人工智能技术辅助或自动化软件开发中的编码任务，涵盖代码生成、调试、测试、文档化等环节，核心是基于自然语言交互、机器学习模型（LLM）等将开发者意图转化成可执行代码。AI Coding 流程包括需求分析、代码生成、代码优化、错误修复、测试与部署等。 AI编程的价值集中在1)提升软件开发的效率和质量，通过赋能开发者、降低编程门槛，根据IDC数据，使用AI编码的开发人员平均生产力提高了 $35\%$ ；2）降低技术门槛，通过低代码开发的模块化功能，非专业开发者也能快速构建；3）加速项目迭代、自动化测试等功能，将代码部署周期从周级压缩至小时级。AI编程直接作用于核心的开发环节，成为最具价值的AI应用之一。 图1：开发人员在开发流程中最常用的AI功能 资料来源：数智观察、亿欧智库、信达证券研发中心 大模型编程能力大幅跃进，核心技术赋能AICoding工具。近年来国内外大模型持续迭代，其中编程能力提升尤为显著，代码正确性和编程速度等方面快速改善，其中Claude家族、GPT5和o3等大模型编程能力领先。我们认为大模型编程能力的快速提升带动更多用户使用AICoding技术，为AI编程应用生态繁荣夯实技术底座和数据基础。 图2：基于大模型的AI代码生成逻辑 资料来源：亿欧智库、信达证券研发中心 图3：大模型代码编程能力评测排行榜 Model Org. Country Code Generation & Development ① Rank Use Case Score Jailbreaking Resistance Holistic AI A Claude Sonnet 4.5 Anthropic US #1 78.6% A Claude Opus 4.1 Anthropic US #2 74.5% GPT-4o OpenAI US #3 72.7% 82% (82 / 100) GPT-4.5 OpenAI US #4 70.8% 97% (36 / 37) A Claude 3.7 Sonnet Anthropic US #5 69.4% A Claude 4 Sonnet Anthropic US #6 68.8% GPT-5 GLM 4.6 Zhipu AI CN #7 64.7% 79% (79 / 100) GPT-4.1 OpenAI US #9 53.3% 83% (83 / 100) GPT-OSS-120B OpenAI US #10 51.8% 92% (92 / 100) 资料来源：LLM Decision Hub、信达证券研发中心 图4：大模型在编程类别上应用数据量（1月26-2月2日） 图5：大模型在编程类别上应用占比（1月26-2月2日） Claude和GPT系列大模型在代码生成和部署排名领先。2025年11月发布的Claude Opus4.5在SWE-benchVerified（业内公认的编程能力标准）达到 $80.9\%$ 首次突破 $80\%$ ，超越GPT5.2以及Gemini3.0等模型。在OpenRouter模型在编程方向调用量上，Google的GrokCodeFast1、ClaudeOpus4.5综合排名靠前；Minimax和月之暗面发布的Kimi也进入前十名。 AI编程工具正从Copilot(辅助驾驶)向Agent模式演进。第一阶段的AICoding是以人驱动为主的模块化生成工具；第二阶段是Copilot辅助模式，核心功能是通过上下文推荐开发者接下来可能要写的代码片段，模型开始参与部分流程决策，减少了重复性劳动和查找时间。这一功能让程序员更专注于解决核心逻辑问题，而非繁琐的语法和细节；第三阶段Agent模式，引入智能体，从辅助工具演变为更全面的集成开发环境IDE，AI追求更高的自主性；第四阶段Autopilot模式，实现AI更高程度的自动化，从辅助提升至自主，可由AI自主地生成、调试、甚至部署完成的软件应用。Autopilot模式旨在让非专业人士也能通过自然语言描述需求，由AI自主地生成、调试、测试乃至部署完整的软件应用。这意味着AI将从帮助人类编写代码，转向独立开发、部署软件。 表 1: AI 编程的 L1-L5 分级 等级 主要功能 代表产品 L1: 代码补全 提供代码级别的自动补全，快速输入常见代 码片段 GitHub Copilot、Tabby L2: 任务级自动化 根据自然语言生成代码片段，支持功能开发、 漏洞修复和代码重构 ChatGPT、Claude、Cursor、Continue、16x Prompt L3: 项目级自动化 生成整个项目的代码框架，从需求文档直接 生成初步代码 Codegen、Sweep、Pythagora L4: 从需求到生产 从产品需求文档到最终生产部署的全流程自 动化 Devin、Marblism、Genie L5: AI开发团队 多个AI代理协作，模拟完整的开发团队，各 自负责项目的不同部分 AutoDev、MGX 资料来源：AI工具集、信达证券研发中心 # 1.2存量技术升级到增量需求创造，AI编程潜在市场空间广阔 AI编程的需求由专业开发者的技术升级以及AI对非专业人员的赋能增量组成。1)专业软件开发者是AI编程工具最直接的群体，在原有传统技术上升级，开发效率的提升和减少开发周期的功能使得专业开发者的付费意愿不断增强。全球开发者数量达2800万，多种类的开发语言和丰富的开发社区生态赋予软件开发领域多样性；随着AI技术加速发展以及更多AI应用逐步落地，软件开发的需求日益增加，使得AI编程工具使用场景更为广阔。 2) AI编程使得软件开发的壁垒和门槛降低，使非专业人员开发软件不再困难。AI编程使开发周期从数周到月降低至数天到周，降低开发门槛与成本，传统上只有大型企业或团队才能承担的开发成本，现在普通个人或小型团队也能承担。软件开发领域存在很多临时性、个性化的软件开发需求，由于传统开发成本高而无法满足。AI编程催生出大量个性化、轻量化的软件开发市场，未来AI应用逐渐向C端开发，更多面向个人的开发需求将被释放，有利于AI编程工具的普及。 AI Coding 已在全球规模化使用，未来市场规模增长潜力较大。根据 Grand View Horizon 的数据 2024 年全球 AI 代码工具市场价值 61.11 亿美元，预计到 2030 年将达到 260.33 亿美元，2024-2030 年复合年增长率为 $27.1\%$ 。根据亿欧智库的数据，2023 年中国 AI 代码生成市场规模达到 65 亿元人民币，预计到 2028 年将增长至 330 亿人民币，年复合增长率为 $38.4\%$ 。目前，中国 AI 代码生成在互联网和游戏行业的渗透率较高，主要由于行业开发特性（密集、规范、项目制）、基础代码数量庞大、项目迭代速度与更新频率快与 AI 代码生成高度契合。 图6：全球AI编程工具市场价值（亿美元） 资料来源: Grand View Horizon、信达证券研发中心 图7：中国AI代码生成市场规模（亿元） 资料来源：数智观察、亿欧智库、信达证券研发中心 图8：AICoding在中国各行业渗透率 资料来源：数智观察、亿欧智库、信达证券研发中心 # 1.3 融资火热与用户激增，技术分化面向不同层次用户 融资火热与用户激增，推动AICoding赛道快速发展。2024年AI编程成为融资最活跃的赛道之一，融资总额超过10亿美元，Magic、Codeium、Cursor等初创公司融资超1亿美元。AICoding用户采用率在主要场景中达到 $51\%$ ，位居各AI应用领域首位。2025年7月，GitHub Copilot历史累计使用用户已超过2000万。 图9：2023年以来AICoding产品融资规模分布 资料来源：数智观察、亿欧智库、信达证券研发中心 AI编程海外头部产品 Cursor在2025年6月获得由Thrive、Accel等参与的新一轮融资，总额9亿美元，此轮融资过后，Cursor公司估值已达99亿美元，年度经常性收入(ARR)已突破5亿美元。另外两大头部产品Claude Code和Github Copilot的年度经常收入（ARR）分别突破5亿美元和3亿美元。AI Coding头部公司指数型收入增长曲线证实行业的发展潜力较大，Lovable和Cursor在短短一年收入从零增长至一亿美元，AI编程行业正处于迅速爬升阶段，未来市场空间广阔。 图10：Lovable和Cursor的ARR呈指数型增长曲线 资料来源：Lovable公司官网、信达证券研发中心 表 2：海外头部 AI 编程产品年度经常性收入情况 产品 年度经常性收入（ARR） Cursor 突破10亿美元（2025年11月） Claude Code 10亿美元（2025年12月） GitHub Copilot 突破3亿美元（2024年7月） Lovable 突破1亿美元（2025年7月） Devin 0.73亿美元（2025年6月） 资料来源：Cursor公司官网、ARRClub、Lovable公司官网、Devin公司官网、信达证券研发中心 AI Coding 工具可根据技术形态和集成方式分为 1）原生 AI 集成开发环境：独立开发环境、深度集成 AI 功能，通常基于现有 IDE 进行改造或全新设计；2）基于现有 IDE 的 AI 插件；3）基于云端的只能开发环境：完全在浏览器中运行的开发环境；4）基于预训练模型的智能工具：直接调用大模型生成代码，不依靠特定开发环境。 图11：AlCoding产品分类 Pure Model 纯模型工具 AI-Native IDE 原生AI集成开发环境 IDE Plugin 插件式IDE Web-based IDE 基于网页的IDE 直接调用大模型生成代码，不依赖特定开发环境 独立开发环境，深度集成AI能力，通常基于现有IDE（如VS Code）进行改造或全新设计 需嵌入现有IDE（如VS Code、IntelliJ）中使用的AI工具 完全在浏览器中运行的开发环境，常集成AI功能 Gemini Tencent AI Lab Claude TRENTENTCLANCYCODERUBCODEIRURWORDWAREcodeRabbitCodeRabbitSupermavencBuilderoioCURSORDEVIN 通义灵码CODEFUSECodeFUSE文心快码AWSCodesWhisperMaxElsmsAIxGitHub Copilot Bolt 星火飞码IFLYCODE 资料来源：数智观察、亿欧智库、信达证券研发中心 AI Coding工具通常面向不同层次的用户，如专业开发者、企业开发团队及技术人员。专业开发者关注代码生成、调试和优化，非技术人员则关注低代码和自动化功能。对于专业开发者Coding IDE（集成了AI功能的传统编程IDE）和Coding Agent（编程代理根据开发者需求自动生成、重构和优化代码)更受欢迎；对于非技术用户，任务引擎（聚焦于自动化任务执行，简化流程性、重复性工作）和低代码（简化开发流程，提供图形化界面或自然语言接口）更受欢迎。 AI Coding是AI领域盈利较大的赛道之一，得益于模型能力、早期积累和用户需求的契合。1)AI编程是基础模型能力最先成熟的应用场景之一，大模型在编程任务上的表现优于其他领域。早期的AI模型存在一些不足和局限性，专业开发者的技术和知识背景可以与之互补。当模型能力不断优化增强后，达到人机协作的高效模式。 2）成熟的应用场景为产品积累了大量的用户行为数据和代码生成反馈，并可以正向持续优化模型和产品功能。全球具有数量庞大的开发者，未来对应用开发的需求较大。 图12：AI编程客户群差异化 资料来源：数智观察、亿欧智库、信达证券研发中心 图13：AI编程工具不同自动化能力与面向群体 资料来源：数智观察、亿欧智库、信达证券研发中心 3）程序员既是开发者又是用户，深刻理解需求，产品市场匹配度高。AI编程工具可以精确解决编程过程中大量重复、繁琐的工作，加强了用户的付费意愿。AI编程产品普遍采用先试用免费版，再付费使用高级版本的模式，当用户形成了使用习惯和依赖，付费意愿将大大增强。并且活跃与成熟的代码开发社区和生态为产品的传播提供了良好的基础。 根据亿欧智库的数据，AI Coding产品在企业用户中已经得到较为广泛的使用，通过License收费，年费范围为30万-200万人民币，使用率为 $50\% -80\%$ ，接纳率为 $20\% -30\%$ ，已经显示出较高的市场接受度，头部公司的业绩增长印证了AI编程工具快速增长的潜力。另外全球和中国开发人员使用AI Coding工具的频率分别为 $82\%$ 和 $31\%$ ，国内市场未来的潜力较大。 # 二、海外AI编程应用规模化落地，业绩增长验证爆发潜力 # 2.1 GitHub Copilot：优秀的平台生态，用户突破2000万 - GitHub 是一个全球领先的代码托管、软件开发平台，帮助开发者创建、储存、管理和共享代码。平台创立于 2008 年，以 Git 版本控制系统为核心，提供代码托管服务；后续陆续推出私有仓库、Market place 等功能，满足了企业级用户的需求和允许第三方开发者销售应用程序和服务。2018 年，微软以 75 亿美元收购 GitHub，微软为 GitHub 提供大量资源和战略协同，尤其是在 AI 和企业级解决方案方面。截至 2026 年 1 月，GitHub 已拥有超过 1.5 亿开发者。 图14：GitHub发展现状：1.5亿开发者、400万客户、4.2亿存储库 资料来源：GitHub 官网、信达证券研发中心 平台免费提供部分功能，吸引大量开发者使用、构建强大开发生态。免费版提供：1）在公共的GitHub仓库中托管开源项目，可通过网页或命令行访问；2）每月2000分钟的CI/CD功能（使用GitHubActions来自动化软件开发的工作流程，包括构建、测试和部署代码项目）；3）500MB软件包存储空间，用户可以托管自己的软件包，或将其用作其他项目的依赖项。 团队付费计划每月每用户4美元，对于免费版中的功能进行扩容升级，并解锁GitHub代码空间（极速云开发环境，配备灵活计算和预配置的容器）等更多功能。高级企业付费版每月每用户21美元，在扩容之外，提供微软Azure上的多租户企业SaaS解决方案、支持多个组织之间的协作。更适合需要强大安全性、合规性的大型企业使用。 图15：GitHub定价计划 资料来源：GitHub 官网、信达证券研发中心 - GitHub 通过免费平台功能积累用户群体，针对企业端提供定制化服务，在会员定价模式之外，还包括各项服务的计量计费。GitHub Codespaces（提供共享开发环境，每小时 0.18 美元，存储成本 0.07 美元）；GitHub Copilot 以及 GitHub 将 AI 和大模型功能引入开发流程，已成为平台收入增长的重要推动力。 - GitHub Copilot 是一款 AI 编码助手，可以提供代码建议、代码帮助、创建企业私域代码知识库、帮助用户处理代码等功能。1）集成到编辑器 VS Code 和其他 IDE 中，功能包括解释概念、完成代码、提出修改建议和用代理模式验证文件。Chat 模式中，用户可以选择包括 GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 等主流大模型，使用自然语言进行 AI 编码辅助；Agent 代理模式将一个任务拆解成多个步骤，使用各种工具执行，遇到错误或测试失败时自我修改，实现自主完成项目任务。 图16：GitHub Copilot Chat功能 资料来源：Visual Studio Code 文档、信达证券研发中心 图17：GitHub Copilot 使用Agent完成工作 资料来源：Visual Studio Code 文档、信达证券研发中心 2）GitHub Copilot CLI（在终端中使用Copliot）：CLI编码代理是在终端中运行并响应自然语言命令，擅长大规模AI代码生成、自动化和多文件编排。GitHub Copilot CLI分为交互模式和程序模式，交互模式中通过命令启动交互对话，提示Copilot回答问题或执行任务；程序模式中直接在命令行向CLI传递提示，通过命令行选项实现。目前GitHub Copilot CLI支持Linux、MacOS系统。 图18：GitHub Copilot CLI界面 资料来源：GitHub 开发文档、信达证券研发中心 3）GitHub Spark 无需任何代码和部署环境，基于自然语言描述需求，实现在桌面或者移动端快速开发微应用程序。Spark 能即时生成代码展示效果，让用户直观地看到应用展示效果进行调整。GitHub Spark 提供修订变体功能，自动保存每次迭代的修订内容，支持一键恢复到任何版本。用户可以使用 OpenAI、Meta、DeepSeek、xAI 等大型语言模型驱动的智能功能，目前推出公开预览版本。 # GitHub Copilot 付费定价中提供个人账号以及企业账号： 1)个人免费账户，可以获得每月50次代理模式或聊天请求，可以使用Claude Haiku 4.5、GPT-4.1等模型，以及每月2,000次代码补充功能。 2）每月10美元的个人Pro账号，可以让用户无限使用agent代理模式，无限次使用代码补全，并可以进行代码审查，每月300次的高级请求；可以使用Claude Sonnet4.5、Gemini2.5Pro、GPT-5等最新主流模型；同时可以使用CLI编程模式。 3）每月39美元的个人Pro+账号可以让用户访问所有模型，包括Claude4.1，并且拥有1500次的高级请求，同时还可以体验GitHubSpark公开预览版。 针对企业和组织用户，GitHub Copilot提供了专门的订阅计划，以满足其在团队协作、代码安全和管理方面的特定需求。（1）GitHub Copilot Business的定价为每个用户每月19美元。每月可使用300次高级请求，无限使用代理Agent和代码生成功能；在企业级安全、知识产权赔偿与数据隐私方面满足企业需求。（2）Enterprise定价为每个用户每月39美元。特点在Business基础功能之外能够访问所有主流大模型，高级需求为Business版本的3倍以上，同时还可以体验GitHub Spark公开 预览版。 图19：GitHub Copilot个人版定价计划 资料来源：GitHub 官网、信达证券研发中心 自2023年以来，GitHub Copilot的付费用户数量呈现持续的增长态势。截至2023年10月，GitHub Copilot的付费用户数已超过100万，超过37,000个组织订阅了Copilot for Business；2024年7月，GitHub Copilot ARR（年度经常性收入）已突破3亿美元，付费用户数突破180万，有77,000家组织使用Copilot，同比增长 $180\%$ 。2025年7月末，GitHub Copilot累计用户突破2000万。 微软旗下的GitHub Copilot凭借其强大的AI代码辅助功能、强大和丰富开发者社区生态，无论是产品收入、付费用户数量还是企业采用率，取得了显著的商业成功。Copilot3亿美元的年化收益已占GitHub年度增长的 $40\%$ ，证实AI编程能力对传统代码开发平台带来的技术革新以及盈利能力增长的潜力。 # 2.2 Cursor：业绩和估值增长迅速，“IDE+AI”道路成功实践 Cursor是一款AI编程IDE，基于大模型提供上下文感知代码生成、自然语言代码编辑、解释、重构、代码库智能问答、自动调试以及文档自动生成等一系列功能。Cursor是Anysphere公司的核心产品，Anysphere是一家美国AI初创公司，创立于2022年，2023年发布Cursor，用户量开始快速增长。2025年5月，公司完成一轮9亿美元融资，估值达90亿美元；11月公司再次完成23亿美元融资，6个月时间公司估值从90亿美元升至293亿美元。估值的快速提升标志着市场对其核心产品Cursor潜力的认可。 图20：Anysphere公司融资和估值概览 资料来源：Cursor官网、信达证券研发中心 Cursor的核心功能包括Agent、Ask、Plan三种主要模式，以及AI助手、Bugbot（自动审查并修改）等功能。产品集成了Claude4.5Opus/Sonnet、Gemini3、GPT-5.2、GrokCode等主流大模型。Cursor会根据当前负载情况，为当前任务自动选择最合适的模型，用户也可自由选择其余模式。 1）Agent模式：是Cursor的核心模式，能够独立完成复杂的编码任务、运行终端命令并编辑代码。用户通过给予指令或提示词，agent将自动调用工具包括文件编辑、代码库搜索并执行，用户可根据执行结果进行指挥或后续补充。 2）Ask模式：提供一种和AI只读性的交互方式。Ask会搜索代码库并提供（解释、回答问题、架构分析、建议）等结果，且不会对代码做出任何更改，适合在修改代码前先理解代码。 3) Plan 模式: 会在编写任何代码之前先创建详细的实现计划。Agent 会分析代码库、提出问题（了解用户需求），并生成一个可在构建前编辑的审阅用计划。 表 3: Cursor Agent、Ask、Plan 功能 模式 适用场景 能力 工具 Agent 复杂编程、重构、多文件修改 自主探索、自动进行多文件编辑 启用全部工具 Ask 学习、提问、理解代码 只读探索，无自动修改 仅搜索类工具 Plan 需要规划的复杂/中大型项目 自动生成详细计划，可提出澄清性问题 启用全部工具，但不立刻执行代码 资料来源：Cursor文档、信达证券研发中心 4)Tab代码自动补全功能：Cursor自动补全模型可预测用户下一步操作自动补全代码。通过Tab可以一次修改多行代码、自动补全全缺失的import语句、在文件内及跨文件协同编辑。自动补全模型可以基于最近的更改和补全内容不断优化生成内容。 图21：CursorTab自动补全功能 资料来源：Cursor官网、信达证券研发中心 5）通过“Cmd+K”（或“Ctrl+K”）快速唤醒 AI 助手，允许在编译器中直接编辑代码或提问，包括代码生成、代码编辑、解释现有代码、重构代码块等。 6）Bugbot：一个代码审查Agent，会审查PullRequest，并识别缺陷、安全问题和代码质量问题。Bugbot会分析PRdiff，并留下带有说明和修复建议的评论，自发布以来，Bugbot的解决率从 $52\%$ 提升到 $70\%$ 以上，同时把每次运行平均标记出的缺陷数量从0.4提升到0.7。这意味着每个PR中被成功解决的bug数量从大约0.2增加到约0.5。 图22：Bugbot附加组件定价 资料来源：Cursor官网、信达证券研发中心 图23：Bugbot审查错误并给出建议 资料来源：Cursor文档、信达证券研发中心 Cursor采用SaaS订阅模式，通过免费版本吸引用户群体，以Pro版本和面向团队的Business和Enterprise版本实现商业化。Cursor的免费版向用户开放了基础版的IDE功能集成和本地代码存储，部分AI辅助编程功能，包括2000次代码补全和50次慢速高级请求，200次Cursor-small轻量模型使用权限。 Pro版本定价每月20美元，提供无限次基础代码补全、无限制慢速高级模型调用、多文件协同编辑和上下文预测功能。高级模型包括GPT、Claude等提供500次的优先调用权，10次/天Claude Opus模型专属权限。 Pro+和Ultra版本收费分别为60美元/月和200每月/月，在模型使用量上进行升级。Pro+版本中OpenAI、Claude、Gemini模型使用量为pro版本的三倍，Ultral版本中高级模型使用量则为pro版本的20倍。 图24：Cursor个人版定价方案 资料来源：Cursor官网、信达证券研发中心 企业级用户，除了Pro版功能，还增加了团队协作、高级安全功能和专属支持等企业级特性。针对开发者团队和企业级客户，Cursor提供了商业版/企业版（Business/EnterprisePlan），定价为40美金/月。企业版额外提供了共享聊天、命令方便团队协作设计，使用分析和报告、针对企业数据安全和合规性要求的解决方案等。 Cursor年化收入突破10亿美元，被超过5万家企业选择。Cursor年化收入增长迅速，2025年1月Cursor经常性收入超过1亿美元；6月时已超过5亿美元，被超过一半的财富500强公司采用；短短半年后的11月，Cursor的年化收入已突破10亿美元，半年时间收入增长10倍。 AI正改变软件的构建方式，IDE+AI结合道路收获成功。Salesforce是一家从事软件开发超过25年的公司，Cursor在Salesforce内部的快速普及。几个月之内Cursor就从新工具变成 $75\%$ 的工程师日常开发所使用工具。Curosr不止是提供AI差价，而是基于VSCode打造的独立AIIDE编译器，相比于传统IDE，不仅支持Copilot类似的代码补全，还将IDE+AI深度结合，使用用户数和年化收入在短短1年时间迅速飙升验证了IDE+AI结合模式道路的成功。 # 三、国内厂商积极布局，AI编程应用加速落地 AI Coding市场在2025年迎来应用爆发期，更多国内厂商基于代码工程化优势发布和更新产品。国内市场有较大发展空间，AI编程助手对开发者的覆盖率在 $30\%$ 而在美国 $90\%$ 左右的开发者使用AI工具。国内各大互联网厂商积极布局AI Coding赛道，字节推出AI原生集成开发环境Trae IDE，阿里推出聚焦于本地化的通义灵码，两家厂商的AI Coding工具分别基于各自的大模型产品豆包和通义千问作为底层技术。百度、腾讯、智谱等技术公司也推出相应的AI编程工具，国内AI编程应用初现峥嵘。 图25：中美AICoding产品 资料来源：数智观察、亿欧智库、信达证券研发中心 图26：不同AI编程工具产品C++水平能力 资料来源：IDC、信达证券研发中心 # 3.1 Trae: AI 原生 IDE，面向轻量化开发场景 Trae IDE（把AI放入工具）是一个高度集成AI大模型，基于VS Code构建，主打AI+IDE的代码开发模式，分为海外版和国内版。海外版集成了Gemini-3和GPT-5等模型，国内版则为豆包-seed-1.8、DeepSeek、MiniMAX等模型。支持100多种编程语言（通过下载相关语言支持插件）。 提供个人版与企业版两种形态，面向不同用户规模与使用场景，满足从个人开发到企业级协作的多样化需求。1）个人版：提供完整的IDE核心能力，支持多种主流编程语言与热门开发框架，集成代码编辑、智能补全、调试运行、版本控制等一体化工具链。适用于独立开发者、学生及自由职业者，用于项目开发、技术学习与实践探索。2）企业版：在个人版完整IDE能力的基础上，进一步增强团队协作与管理能力，提供成员与权限管理、资源用量监控、企业级数据可视化看板等功能，同时支持企业内部AI模型的灵活接入。适配企业级开发流程规范，满足数据安全与合规要求。 TRAE 提供内置智能体，主要功能包括 Builder 和 Chat 模式。1）Builder 模式可以快速从 0 到 1 开发一个完整的项目，根据需求，Builder 会调用不同的工具，包括分析代码文件的工具、编辑代码文件的工具、运行命令的工具等等，自主拆解需求并完成多轮编码任务；2）Chat 可以与 AI 对话实现回答编码问题、讲解代码仓库、生成代码片段、修复错误等。3）自定义智能体：Trae 推出全新可自由配置的智能体体系，根据需求灵活定义工具、技能和任务逻辑，为其配置提示词、MCP Server 与内置工具。 图27：Builder模式 资料来源：Trae官网、信达证券研发中心 CUE是旨在提升开发效率的智能编程工具，支持代码补全、Cue-Pro、智能导入等功能。1)基础功能包含代码补全、多行修改、修改点预测和修改点跳转；2)Cue-pro是仓库级的链式补全功能，通过学习用户的编辑顺序，在完整仓库上下文下识别整体编辑意图，并生成多条连续、相关的编辑建议；3)对于Python、JavaScript和Golang项目，CUE可以识别并导入所需的依赖模块。 在编码过程中提供单行或多行的代码推荐，并支持通过注释生成代码片段，提升代码编写速度。 图28：代码补全功能 图29：代码解释功能 ```python 41 #返回成功响应 42 return jsonify(message="User registered successfully"), 201 43 44 #登录API处理函数 45 @app.route('/login', methods=['POST']) 46 def login(): 47 #解析请求体中的JSON数据 48 data = request.get_json() 49 username = data['username'] 50 password = data['password'] 51 52 #从MySQL数据库中查询用户信息 53 cursor = db.cursor() 54 query = "SELECT * FROM users WHERE username = %s AND password = %s" 55 values = {(username, password)} 56 cursor.execute(query, values) ``` 资料来源：Trae官网、信达证券研发中心 资料来源：Trae官网、信达证券研发中心 双重开发模式，在IDE模式基础上，新增让AI主导任务，自动推进开发任务的SOLO模式。Trae SOLO（把工具集成于AI）是一个能自主执行开发任务的超级个体，集成编辑器、终端、浏览器等多工具视图于一体，自动规划并执行从需求理解、代码生成、测试，到成果预览的全流程。 内置SOLOCoder（面向复杂项目开发的智能体）：1）支持调用自定义智能体以完成模块化任务，SOLOCoder作为主控智能体，可以在执行和处理上下文较长的复杂任务时，自动调用相应的智能体，将任务进行拆分与隔离。针对项目开发中的不同场景，提供一系列可直接导入并使用的自定义智能体包括UI设计师、前/后端架构师、API测试工程师、AI集成工程师、DevOps工程师等，以完成特定任务。2)Plan模式：适合复杂的长任务，从执行进度到后续规划，每一步都透明可溯。实时跟随让你全程清晰地查看工作进展，并且可随时介入调整，真正实现对开发全流程的自主掌控。3)多线程并行工作：SOLO支持多任务并行处理，打破单线程工作局限，显著提升工作效率。任务状态直观可视，使复杂项目开发全程井然有序，精准掌控每一步进度。 图30：TraeSOLO概念图 图31：TraeSOLO自动设计并推进任务 资料来源：Trae官网、信达证券研发中心 资料来源：Trae官网、信达证券研发中心 个人用户可免费体验使用Trae，企业版每席每月69元。Trae个人版本目前可以免费使用AI能力、超级代码补全、SOLO等功能，可通过下载本地IDE模式以及插件模式使用Trae工具。企业版在个人版基础上，在安全合规保障、推理服务、数据看板以及成员用量管理等企业团队方面进行升级。 图32：Trae个人版和企业版定价模式 资料来源：Trae官网、信达证券研发中心 2025年1月和3月，Trae、中国版分别正式发布，截至2025年末Trae全球范围内收获了超过600万用户，覆盖全球近200个国家和地区；月活突破160万，活跃用户遍布中国、美国、巴西、印度、日本等国家和地区。产品推出至今，功能持续更新，代码补全延迟降低超 $60\%$ ，内存占用降低 $43\%$ ，近半年日均Token消耗量提升了近 $700\%$ 。在用户群体数持续增长的同时，产品技术能力和体验不断升级，AI编程工具在国内落地持续推进。 # 3.2 卓易信息：“AI+IDE”双重布局，商业化落地值得期待 IDE业务：国内稀缺的低代码编程平台，渗透率有望快速提升。2024年9月卓易信息完成了对艾普阳有限公司的收购，艾普阳在2024年上半年正式发布SnapDevelop产品，是一款低代码集成开发环境（IDE）。经历多个版本迭代，2026年1月，卓易信息发布SnapDevelop专业版旨在让企业能够以更快的速度、更高的质量交付应用，帮助用户快速开发云原生应用。 面向云原生应用开发，鸿蒙专项能力支持。与传统IDE（微软的VisualStudio、JetBrains的IntelliJIDEA等）相比，SnapDevelop在云原生领域具有明显优势，主要支持.NET平台的云原生开发，拥有专门为云原生开发设计的开发组件和模板。同时SnapDevelop专业版已正式支持HarmonyOS鸿蒙应用代码生成，可实现一次建模、多端生成，同步输出Web、移动端及HarmonyOS鸿蒙应用代码，构建自主可控的多端应用体系。 SnapDevelop 的低代码属性使得开发效率提升 3-5 倍。SnapDevelop 具备全面可视化设计、自动代码生成、AI 辅助业务开发、高效 API 测试等功能，让用户可以快速完成页面、服务、API 以及数据访问的设计等，将开发速度提升至传统方法的 3-5 倍，可自动生成 $50\% -80\%$ 的代码，让复杂项目快速成型。产品分为海外版和国内版，海外版可使用 GPT 等模型，国内版使用通义千问、豆包等模型。 图33：AI自然语言编码 资料来源：艾普阳官网、信达证券研发中心 图34：AI代码诊断与优化 资料来源：艾普阳官网、信达证券研发中心 SnapDevelop产品主要面向专业开发者以及企业级开发人员，属于CodingIDE（集成了AI功能的传统编程IDE）。不同于字节的Trae和通义灵码需要基于VSCode的生态和环境，SnapDevelop具备完整独立的开发环境IDE，目前支持JavaScript和C#语言，未来公司将计划适配新的编程语言，例如Java和Python，将大大扩展公司产品的适用范围。 公司“AI+IDE”双向布局，一方面持续打造“IDE+AI”路径的代表产品SnapDevelop，另一方面通过EazyDevelop，以AI+IDE和多智能体为基底的集成开发平台，实现软件开发全流程自动化。从需求分析、架构设计、代码生成，到测试部署、运维监控，EazyDevelop将大量简化并提升软件开发流程的效率与智能化程度。 三大核心亮点：1）自然语言描述：平台集成DeepSeek、通义千问等大模型，用户无需传统代码编程基础，只需清晰描述需求，AI即可自动生成软件。2）多智能体协作：内置了产品经理、架构师、工程师等多种智能Agent，支持灵活扩展，满足个性化的定制需求。3）MCP云服务接入海量行业模板：拥有超过300种行业场景模板，覆盖政务、金融、教育、物联网等多个领域，实现即插即用。 图35：EasyDevelop产品 资料来源：卓易信息微信公众号、信达证券研发中心 开启商业化，公司“IDE+AI”与“AI+IDE”双线战略已初具成效。1)SnapDevelop是“IDE+AI”路径代表，2025年上半年公司与国内头部前端开发者平台DCloud战略合作推广新产品，截至2025H1，已拥有2万试用用户。此次发布的专业版定价2660元/人*年，适用于团队协作，解锁AI辅助设计等高级能力，无限制扩展、适配大型/复杂系统，产品大规模渗透值得期待。2)EazyDevelop产品则以“AI+IDE”基底，多智能体协同，兼容代码编程与自然语言对话开发模式。2025年9月产品正式上线，并针对个人和团队推出标准版、专业版的付费套餐。截至2025年底，Eazydevelop平台用户已突破1.3万，订单金额突破1800万。 # 免费版 适用个人与入门项目： 包含所有基础的设计、开发、测试能力 足够支持小型项目从零到上线 不限时免费 图36：SnapDevelop产品定价 0.0 U/人\*年 免费使用 # 专业版 推荐 适用团队协作与业务扩展： 解锁全部高级能力 无限制扩展，适配大型/复杂系统 更高性能、更高安全性、更高效率 ¥ 2660.00 立减¥1140 /人\*年 原价¥3800 立即购买 公司IDE产品前景广阔，国内AI编程前景值得期待。公司产品在专业性和独立性上有较大优势，具有自研的独立IDE环境功能上较为完善；Easydevelop在用户数和订单上的突破印证了AI编程良好的市场前景；全面升级后的SnapDevelop专业版商业化落地值得期待，有望复刻海外Cursor（IDE+AI结合）产品路线的指数级增长曲线，国内AI编程前景值得期待。 # 风险因素 1)研发不及预期风险：全球人工智能技术和产品呈现日新月异的发展态势，新技术、新产品、新模式的更迭速度较快。在技术不断升级迭代过程中，若研发成果不达预期或不符合客户需求、研发进度落后于行业水平或短期之内无法转化为收入、研发产品出现替代性的创新技术等情况，将对各产品竞争力造成不利影响。 2）产业落地不及预期风险：AI产品技术研发进展不及预期，AI大模型更新迭代受技术路径、算力成本、人员投入及监管等影响，其进展存在不确定性；AI应用商业化落地进展不及预期，受大模型能力、实际应用效果、消费者接受度及收入预期等因素影响，AI应用商业化进展存在不及预期的风险。 3）市场竞争加剧预期：便随技术不断成熟以及产业落地深化，未来的市场进入者预期将不断增加，行业整体竞争未来将呈现逐步加剧态势。 # 研究团队简介 傅晓娘，计算机行业分析师，上海外国语大学硕士，2024年加入信达证券研究所，主要覆盖AI应用、工业软件、智能驾驶等领域。 姜佳明，计算机行业研究员，南安普顿大学经济学硕士，2024年加入信达证券研究所，主要覆盖AI应用、网络安全等领域。 # 分析师声明 负责本报告全部或部分内容的每一位分析师在此申明，本人具有证券投资咨询执业资格，并在中国证券业协会注册登记为证券分析师,以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告；本报告所表述的所有观点准确反映了分析师本人的研究观点；本人薪酬的任何组成部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体分析意见或观点直接或间接相关。 # 免责声明 信达证券股份有限公司(以下简称“信达证券”)具有中国证监会批复的证券投资咨询业务资格。本报告由信达证券制作并发布。 本报告是针对与信达证券签署服务协议的签约客户的专属研究产品，为该类客户进行投资决策时提供辅助和参考，双方对权利与义务均有严格约定。本报告仅提供给上述特定客户，并不面向公众发布。信达证券不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。客户应当认识到有关本报告的电话、短信、邮件提示仅为研究观点的简要沟通，对本报告的参考使用须以本报告的完整版本为准。 本报告是基于信达证券认为可靠的已公开信息编制，但信达证券不保证所载信息的准确性和完整性。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告最初出具日的观点和判断，本报告所指的证券或投资标的价格、价值及投资收入可能会出现不同程度的波动，涉及证券或投资标的历史表现不应作为日后表现的保证。在不同时期，或因使用不同假设和标准，采用不同观点和分析方法，致使信达证券发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告，对此信达证券可不发出特别通知。 在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，也没有考虑到客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，若有必要应寻求专家意见。本报告所载的资料、工具、意见及推测仅供参考，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人做出邀请。 在法律允许的情况下，信达证券或其关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能会为这些公司正在提供或争取提供投资银行业务服务。 本报告版权仅为信达证券所有。未经信达证券书面同意，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发布、转发或引用本报告的任何部分。若信达证券以外的机构向其客户发放本报告，则由该机构独自为此发送行为负责，信达证券对此等行为不承担任何责任。本报告同时不构成信达证券向发送本报告的机构之客户提供的投资建议。 如未经信达证券授权，私自转载或者转发本报告，所引起的一切后果及法律责任由私自转载或转发者承担。信达证券将保留随时追究其法律责任的权利。 评级说明 投资建议的比较标准 股票投资评级 行业投资评级 本报告采用的基准指数:沪深 300指数(以下简称基准); 时间段:报告发布之日起6个 月内。 买入:股价相对强于基准15%以 上; 看好:行业指数超越基准; 增持:股价相对强于基准 5%~ 15%; 中性:行业指数与基准基本持平; 持有:股价相对基准波动在±5% 之间; 看淡:行业指数弱于基准。 卖出:股价相对弱于基准5%以下。 # 风险提示 证券市场是一个风险无时不在的市场。投资者在进行证券交易时存在赢利的可能，也存在亏损的风险。建议投资者应当充分深入地了解证券市场蕴含的各项风险并谨慎行事。 本报告中所述证券不一定能在所有的国家和地区向所有类型的投资者销售，投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专业顾问的意见。在任何情况下，信达证券不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任，投资者需自行承担风险。