作者丨鉛筆道研究院
今日，鉛筆道推出《AI程式設計工具報告》，嘗試總結出AI程式設計工具的最新趨勢。
1、整體賽道已爆發。
AI程式設計工具已進入爆發期。具體表現為市場規模快速增長、垂直領域深度滲透以及技術應用場景多元化。
據 Grand View Research 資料，預計 2024 – 2030 年中國 AI 程式碼工具市場的年複合增長率為 31.3%，到 2030 年預計達到 272.78 億美元（約1961.42萬元人民幣）。
2、細分行業步入高速擴張期
細分領域如程式碼生成、補全、分析工具在金融（BFSI）、醫療、教育等垂直行業的滲透加速。
例如金融領域預計到2031年將佔據22.4%的市場份額，且Web開發、雲原生、區塊鏈等新興技術領域的專屬程式設計工具也在湧現。
3、技術代差與國產替代的博弈
高階開發平臺80%由海外巨頭主導，但國產替代已在中文場景理解、全流程工程生成等細分領域實現技術破局。
例如飛算JavaAI一鍵生成完整Java工程效率提升6.7倍，通義靈碼中文註釋重構採納率達75%
4、新晉 AI 程式設計工具聚焦在以下破局點
①“直切”垂直領域（金融/醫療程式碼適配）；②輕量化模型（低算力部署+隱私合規）；③智慧協作（需求拆解+測試用例生成）；④低程式碼融合（自然語言轉視覺化模組）；⑤開發者生態（開源模型微調平臺+社群激勵）；⑥多環境相容（邊緣計算/混合雲支援）。
5、目前行業存在的通病：提升程式碼生成準確性，降低“幻覺”風險。
具體趨勢詳見報告全文。
– 01 –
賽道全貌
1.1 什麼是 AI 程式設計工具？
AI 程式設計工具是指利用AI（如大語言模型、機器學習）輔助或自動化軟體開發全流程的工具，涵蓋程式碼生成、除錯、最佳化、測試等核心環節。
1.2 賽道分類介紹
– 02 –
賽道市場規模及增速
2.1 存量市場與增量市場分析
傳統程式設計工具需開發者手動編寫大量程式碼，存在效率低、錯誤排查耗時、對開發者技能要求高、開發成本高等不足；而 AI 程式設計工具可透過自然語言指令快速生成程式碼，具備開發效率高、智慧糾錯、降低技術門檻、減少人力成本、適應複雜場景等優勢。
2.2 市場規模及增速（近五年資料）
國內AI程式設計工具市場增長率遠超全球，市場規模預計到2028 年可達330 億元，年複合增長率達 38%，年複合增長率達 38%。
2.3 增長市場滲透率
目前有幾種應用形式，滲透率偏低，市場空間廣大。
2.3.1 AI-Native IDE（AI融入開發環境）：2023 年全球滲透率約18%，Cursor、Trae 等工具使用者數超 500 萬，企業客戶付費率達 60%；
2.3.2 程式設計智慧體：滲透率約8%，Windsurf、Devin 等企業級工具服務超 1000 家客戶，單客戶年均支出超 10 萬美元；
2.3.3低程式碼 / 無程式碼平臺：滲透率25%，卓易資訊 SnapDevelop 使用者超 2000 戶，金融、政務領域佔比超 50%。
– 03 –
使用者畫像
3.1 客戶行業分佈
按客戶型別，可將AI程式設計工具領域客戶分為企業、個人兩大類。
3.1.1 企業客戶
按產值從高到低排序，中大型科技企業>金融機構>電商企業>製造企業。
中大型科技企業佔比約 30%，解決快速開發複雜軟體系統等痛點，如谷歌案例。
金融機構佔比約 20%，解決嚴格合規等痛點，如某銀行案例。
電商企業佔比約 15%，解決應對流量高峰等痛點，如某電商平臺案例。
製造企業佔比約 10%，解決生產流程自動化等痛點，如某汽車製造企業案例。
3.1.2 個人客戶
按產值從高到低排序，專業開發者（佔比約 20%，解決提高程式碼編寫速度等痛點，如資深程式設計師使用 Cursor Pro 案例）>業餘開發者和學生（佔比約 5%，解決降低程式設計門檻等痛點，如高校學生使用 InsCode AI IDE 案例）。
3.2 未被滿足需求
3.2.1 複雜業務邏輯處理需求
3.2.2 如何與現有系統整合
3.2.3 安全和隱私保護
3.2.4 定製化開發支援
3.2.5 程式碼質量和最佳化
3.3 地方政策
國家目前還未直接對AI程式設計下發政策，但對部分相關產業有推行檔案，比如AI+資料標註。
地方政府也尚未對AI程式設計推出直接政策。
– 04 –
行業發展階段
4.1中外發展水平對比
在AI程式設計工具市場，國外起步較早，在大模型技術、工具生態系統完善度和市場佔有率等方面具有一定優勢，國內發展迅速，差距正逐漸縮小，尤其在國產化率和特定場景應用上有明顯進步。
4.2國內發展階段
4.2.1市場規模增長迅速。2023 年中國 AI 開發工具市場規模已超過100億元，且預計在未來幾年內保持高速增長，2023-2028 年中國AI程式碼生成市場規模年複合增長率為 38.4%。
4.2.2技術創新成果顯著。早期國產開發工具主要集中在基礎程式碼編輯和簡單除錯功能，如今新一代國產 AI 開發工具不僅具備強大的語法檢查、程式碼補全等功能，還透過內建 AI 引擎實現了智慧程式碼生成、自動最佳化和錯誤修復等高階特性。一些工具還利用自然語言處理技術，使使用者能以更直觀的方式表達程式設計意圖，降低了程式設計門檻。
4.2.3市場競爭日益激烈。眾多企業和科研機構紛紛推出各具特色的產品，既有大型科技公司的旗艦產品，也有初創企業的創新之作。如 InsCode AI IDE、Cursor AI 等產品。
4.2.4應用場景不斷拓展。AI 程式設計工具在高校教學、企業專案開發以及個人創作等領域都得到了廣泛應用，為開發者帶來了極大的便利，提升了開發效率和質量。同時，隨著各行業數字化轉型的推進，AI 程式設計工具在政務、電信、金融等多個領域的應用也在不斷深化。
4.2.5發展方向逐漸明確：未來，AI 開發工具將繼續朝著智慧化、雲端化和跨平臺方向發展。智慧化方面將實現人機互動的無縫對接；雲端化將使開發資源和服務部署在雲端，便於團隊協作和版本管理；跨平臺支援則可確保使用者在不同平臺上獲得一致的使用體驗。
– 05 –
新興技術路線
5.1 新興技術
以全流程自動化、上下文感知和多模態互動為核心，推動開發正規化從“工具輔助”向“AI主導”轉型。
5.2 主流技術現狀分析
智慧補全與程式碼生成仍是基礎，但向跨檔案理解、安全合規等縱深領域擴充套件，形成“效率+質量”雙驅動模式。
– 06 –
上游供應鏈
6.1 上游是誰
AI晶片廠商：英偉達（GPU）、AMD（FPGA）、華為（昇騰）等，佔硬體成本的 40%-60%；
資料提供商：GitHub、Stack Overflow 等開原始碼庫，以及金融、醫療等行業資料服務商，資料採購成本佔比15%-20%；
雲計算平臺：AWS、阿里雲、騰訊雲等，提供算力支援，雲服務費用佔運營成本的 25%-35%；
基礎模型廠商：OpenAI、Anthropic、百度文心等，API 呼叫費用佔技術成本的 10%-15%。
6.2 供應鏈瓶頸
算力供給不足：訓練千億引數模型需數千塊 GPU，全球晶片短缺導致交付週期延長至 12 個月；
資料隱私風險：歐盟《人工智慧法案》要求程式碼生成資料可追溯，跨境傳輸需三級審批，增加合規成本；
演算法最佳化難題：複雜場景下模型 “幻覺” 問題突出，如醫療程式碼生成準確率僅 65%，需人工深度干預；
人才缺口：既懂 AI 又懂程式設計的複合型人才稀缺，頭部企業工程師年薪超百萬美元，中小廠商難以競爭。
– 07 –
競爭格局
7.1 市場份額分佈
在國內 AI 程式設計工具市場，字節跳動的 Trae 在金融科技領域佔據約 70% 的客戶份額，Cursor 在軍工、政務領域憑藉私有化部署方案成為首選，微軟的 VS Code 因外掛生態豐富在全棧開發和開源社群中佔據重要地位。
其他如騰訊 AI 程式碼、智普、CodeGeeX 等也各自憑藉獨特功能在大規模專案開發、科學計算、教育等特定領域擁有一定市場份額。
針對細分領域，目前雖沒有像國外 Anysphere（Cursor 母公司）那樣估值極高的典型獨角獸企業，但有一些企業具備較強實力和發展潛力。
比如智譜 AI，其打造的 AIGC 模型及產品矩陣中包含高效率程式碼模型 CodeGeeX，在程式碼生成等方面有一定技術優勢和市場應用，公司在 2023 年已累計獲得超 25 億元人民幣融資，具備獨角獸企業的潛力。
另外，字節跳動推出了基於豆包大模型的 MarsCode（面向國內），百度有 Comate，阿里通義有靈碼等，這些企業藉助大廠的資源和技術優勢，在 AI 程式設計工具領域不斷發展，也具有成為細分領域獨角獸企業的潛力。
7.2 融資環境
近年來，國內 AI 程式設計工具行業融資趨勢主要呈現出以下特點：
大廠積極佈局，資源投入增加：阿里、百度、華為、字節跳動等網際網路大廠紛紛推出 AI 程式設計工具，如阿里的通義靈碼、百度的文心快碼、華為的盤古 Coder 等。
初創企業嶄露頭角，獲資本關注：一些國內初創企業如智譜 AI、非十科技等也在 AI 程式設計領域取得了一定的成績。智譜 AI 的 CodeGeeX 在程式碼生成等方面具有較強的技術實力，累計獲得了超25億元，展現出較好的發展潛力。
目前，在該領域的融資規模和活躍度上，儘管國內相較於國外部分地區稍顯遜色，但整體呈現出穩步發展的態勢，未來有望吸引更多的資本投入。
7.3 新玩家切入角度
新玩家如果想進入該賽道，可以考慮以下幾個角度。
垂直領域深耕：聚焦金融、醫療等行業痛點，如飛算 JavaAI 生成完整工程原始碼，測試覆蓋率提升 40%；
技術差異化：開發小而精的模型，如 DeepSeek-V3 在金融領域推理成本降低 60%，準確率達 88%；
生態構建：開放模型接入平臺，如 Cursor 支援 Claude、豆包等 12 種大模型，外掛市場開發者超 50 萬；
合規服務：提供本地化部署和資料合規解決方案，如 Trae 國內版透過 ISO27001 認證，金融客戶佔比 70%。
– 08 –
8.1 商業模式分類
8.3 行業盈利標杆分析
8.3.1 行業整體盈利水平
資料解析：2023年行業毛利率為45%左右，主要得益於技術成熟度提升和規模效應；淨利率15%左右則受研發投入和市場競爭影響。
預計2025-2028年維持60%左右，因開源模型普及壓縮閉源產品利潤空間，垂直領域工具（如安全審計、工業AI）可能突破70%。
8.3.2 AI程式設計對計算機行業盈利提升的敏感性測算
關鍵結論：若人員效率提升30%，淨利率可達17%，較原3.4%提升近4倍；技術領先企業（如Cursor、GitHub Copilot）可透過規模化進一步擴大利潤空間。
8.3.3 盈利關鍵驅動三因素
技術壁壘與產品差異化：高毛利率企業普遍具備自主IDE工具或大模型整合能力（如Augment Code的RAG技術、SnapDevelop的雲原生支援）；差異化功能（如多模態輸入、倫理合規技術）提升定價權。
成本控制與費用最佳化：AI程式設計工具降低開發人力成本，頭部企業研發費用率下降5%-10%；開源模型（如DeepSeek-R1）降低訓練成本，推理成本兩年內下降280倍。
商業模式創新：SaaS訂閱制（如SnapDevelop）貢獻穩定現金流，續費率超80%；生態合作（如卓易與DCloud合作觸達900萬開發者）加速使用者增長。
本文不構成任何投資建議。
點選閱讀鉛筆道往期經典研報：
鉛筆道近期推出了一款爆炸產品——媒體VIP會員，核心亮點是：以一頓午餐的價錢，聘鉛筆道為你的年度媒體顧問，1年6次專屬顧問時間，做你媒體圈的貼身朋友。詳情可以檢視連結
歡｜迎｜聯｜系
想獲得調研，請聯絡：pencil-news
想商務合作，請聯絡：renguozhou2019
想加入創業社群，請聯絡：Pencil-news
想進行市場合作，請聯絡：Pencil-news
文章轉載，請聯絡：Pencil-news
推｜薦｜閱｜讀
關｜注｜我｜們