中信建投证券最新研报深度剖析了 AI Coding（人工智能辅助编程）领域的发展逻辑与市场潜力，认为这一技术正通过底层技术创新重构软件开发流程，不仅带来效率的量级提升，更在推动行业普惠化变革的同时，开启了千亿级市场的增长空间。

从技术内核来看，AI Coding 的核心能力源于两大关键技术的融合创新。一方面，大语言模型（LLM） 作为技术底座，通过对海量代码库（涵盖 Python、Java、C++ 等数十种主流编程语言）的深度学习，掌握了代码语法规则、逻辑结构与开发范式，能够理解开发者的自然语言需求并转化为可执行代码；另一方面，检索增强生成（RAG）技术 则解决了大模型 “知识滞后” 与 “准确性不足” 的痛点 —— 通过实时检索最新的开源库文档、API 接口手册、行业最佳实践案例，AI Coding 工具能确保生成的代码符合当前技术标准，减少因模型训练数据时效性不足导致的错误，同时还能根据特定项目的代码风格、架构规范进行个性化适配，大幅降低后期调试成本。

在实际应用场景中，AI Coding 已实现从 “辅助工具” 到 “核心生产力” 的跨越。其功能覆盖软件开发全流程：在代码生成环节，开发者只需输入需求描述（如 “编写一个用户登录验证的 Python 函数”），工具即可自动生成完整代码框架；在代码补全环节，能基于上下文实时预测后续代码片段，将编码效率提升 30%-50%；在调试与优化环节，可自动识别语法错误、逻辑漏洞，并提供性能优化建议（如简化循环结构、优化数据库查询语句）。这种全流程自动化能力，不仅显著降低了企业的人工成本 —— 据测算，引入 AI Coding 工具的团队可减少 20%-30% 的编码人力投入，更打破了软件开发的技术壁垒，让非技术人员（如产品经理、运营人员）也能通过自然语言生成简单功能模块，推动软件开发的普惠化。

从全球市场格局来看，海外市场已率先进入规模化增长阶段，AI Coding 成为大模型订阅服务的核心需求引擎。头部产品的用户数据与商业化表现极具说服力：微软旗下的 GitHub Copilot 作为行业标杆，最新用户规模突破 2000 万，其中企业用户占比超 30%，覆盖全球超 90% 的财富 500 强企业；专注于 AI 原生编辑器的 Cursor，凭借 “代码生成 + 实时调试” 的一体化体验，年度经常性收入（ARR）已突破 5 亿美元，且用户付费转化率高达 15%，远超行业平均水平。此外，亚马逊 CodeWhisperer、Google Codey 等产品也在快速抢占市场，形成 “多强竞争” 格局，推动海外 AI Coding 市场进入成熟增长期。

中国市场则在政策红利与技术突破的双重驱动下，呈现加速追赶态势。近年来，我国先后出台《新一代人工智能发展规划》《“十四五” 软件规划》等政策，明确将 AI 辅助编程纳入重点支持领域，鼓励企业与科研机构开展技术攻关；同时，国内头部科技厂商已在技术落地与商业化探索中取得突破：百度智能云推出的 “代码助手” 已接入百度内部超 80% 的研发团队，并向外部企业提供订阅服务；阿里达摩院开发的 “通义代码助手” 支持 10 余种主流编程语言，在阿里云开发者社区的用户数突破 50 万；华为云 “CodeArts Snap” 则聚焦工业软件领域，为制造业企业提供定制化编码解决方案。目前，国内 AI Coding 市场已在个人开发者免费试用、中小企业按年订阅、大型企业定制服务等模式上实现初步落地，为后续规模化增长奠定基础。

从长期市场前景来看，AI Coding 行业正处于加速发展的 “黄金赛道”。随着全球软件开发需求的持续增长（尤其是企业数字化转型、工业软件国产化、AI 应用开发等领域），以及 AI Coding 技术在复杂场景（如多语言协同开发、跨平台代码迁移）中的能力突破，市场规模将迎来爆发式增长。中信建投证券预测，到 2032 年，全球 AI Coding 市场规模将增至 271.7 亿美元，2024-2032 年复合年增长率（CAGR）高达 23.8%。其中，企业级订阅服务将成为主要增长动力，预计到 2030 年企业用户贡献的收入占比将超 60%；同时，垂直领域（如金融科技、医疗软件、汽车电子）的定制化解决方案也将成为新的增长亮点，推动市场向多元化、高附加值方向发展。