>> 東吳證券-傳媒行業(yè)深度報告：AI編程，最有用、最愿付費(fèi)、增長最快-250812
| 上傳日期： |
2025/8/12 |
大小： |
3395KB |
| 格式： |
pdf 共35頁 |
來源： |
東吳證券 |
| 評級： |
增持 |
作者： |
張良衛(wèi),周良玖,張文雨 |
| 行業(yè)名稱： |
傳媒 |
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投資要點
AI編程是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最有用、用戶最愿意付費(fèi)且增長最快的應(yīng)用方向之一。它并非簡單的提效工具，而是重塑軟件生產(chǎn)關(guān)系的新基建。軟件正在吞噬世界，而AI正在吞噬軟件，AI編程正是這個吞噬過程的牙齒。1）最有用：AI編程直接作用于數(shù)字世界的核心生產(chǎn)活動，致力于解決“無限的軟件需求”與“有限的開發(fā)者供給”這一根本矛盾。它通過賦能現(xiàn)有開發(fā)者并降低編程門檻，極大地放大了生產(chǎn)力。任何對軟件開發(fā)效率的提升，都會通過項目的提前上線或關(guān)鍵漏洞的快速修復(fù)，產(chǎn)生被成倍放大的商業(yè)價值。2）最愿付費(fèi)：AI編程工具的ROI對企業(yè)和個人都清晰可見。企業(yè)能通過提升高薪工程師的效率在數(shù)日內(nèi)收回成本，而開發(fā)者也愿意為提升個人核心競爭力付費(fèi)。它不是kill time，而是save time。它為企業(yè)/個人帶來的價值增加，直接決定了用戶的付費(fèi)意愿。此外，AI編程任務(wù)的Token消耗量遠(yuǎn)超傳統(tǒng)聊天應(yīng)用，一個活躍開發(fā)者日均消耗可達(dá)數(shù)百萬甚至千萬級別，這直接驅(qū)動了底層模型廠商的API收入，形成了穩(wěn)固的商業(yè)模式。3）增長最快：底層模型的持續(xù)進(jìn)步直接提升產(chǎn)品體驗，而領(lǐng)先應(yīng)用已開始利用寶貴的交互數(shù)據(jù)反哺模型優(yōu)化，形成“模型-產(chǎn)品-用戶-數(shù)據(jù)”的正向循環(huán)。同時，開發(fā)者社區(qū)的口碑效應(yīng)結(jié)合產(chǎn)品驅(qū)動增長（PLG）模式，實現(xiàn)了高效的病毒式傳播。4）一級市場已經(jīng)用真金白銀投票：Cursor的ARR達(dá)5億美元（2025/06），Claude Code ARR達(dá)4億美元（2025/07），Devin的ARR0.7~0.8億美元（2025/07）。不僅ARR，估值也在水漲船高。我們判斷，AI編程賽道正處爆發(fā)早期，值得長期關(guān)注。
基于此，我們看到了兩重市場機(jī)遇：1）存量市場：針對全球近3000萬專業(yè)開發(fā)者的“AI化升級”，構(gòu)成了一個付費(fèi)意愿強(qiáng)、價值密度高的基礎(chǔ)市場。其長期潛在市場規(guī)模（TAM）可達(dá)約115億美元。2）增量市場：更具想象力的部分在于通過“代碼平權(quán)”賦能數(shù)以億計的“泛開發(fā)者”（如產(chǎn)品經(jīng)理、分析師等）。當(dāng)AI將軟件開發(fā)的成本和門檻降至極低時，大量過去因成本過高而被壓抑的個性化軟件需求將被釋放，催生出一個遠(yuǎn)超存量市場的龐大衍生經(jīng)濟(jì)。我們測算，增量市場的潛在規(guī)模高達(dá)150億美元（2030年）。3）更深遠(yuǎn)的是，AI編程能力是未來AIAgent的底層基礎(chǔ)設(shè)施。AIAgent執(zhí)行任務(wù)（如調(diào)用API、處理數(shù)據(jù)）的本質(zhì)是一系列編程任務(wù)。因此，AI編程的成熟將是解鎖自主AI智能體的關(guān)鍵，其影響是指數(shù)級的。
AI編程的發(fā)展路徑可分為四個階段：從早期的探索，到已成功商業(yè)化的Copilot（輔助駕駛）模式，再到追求更高自主性的Agent模式，最終邁向能獨立完成軟件開發(fā)的Autopilot（自主駕駛）模式。當(dāng)前，Copilot通過代碼補(bǔ)全等功能顯著提升了開發(fā)效率，而Autopilot是行業(yè)前沿的終極目標(biāo)，但面臨產(chǎn)出結(jié)果不穩(wěn)定的挑戰(zhàn)。技術(shù)上的核心瓶頸已從模型的長文本處理能力，轉(zhuǎn)變?yōu)閷Υ笮蛷?fù)雜項目的“上下文管理”能力。這要求AI不僅能看到代碼，更能理解整個代碼庫的架構(gòu)、依賴關(guān)系和開發(fā)者的深層意圖，這是實現(xiàn)更高階智能的關(guān)鍵。未來的核心競爭壁壘在于私有的“過程數(shù)據(jù)”。這些數(shù)據(jù)反映了開發(fā)者與AI交互的真實工作流，是訓(xùn)練更智能模型的寶貴養(yǎng)料，其價值遠(yuǎn)超公開代碼。能有效利用過程數(shù)據(jù)以優(yōu)化模型、并融入開發(fā)者工作流形成使用習(xí)慣的產(chǎn)品，將構(gòu)建起最強(qiáng)的競爭護(hù)城河。
競爭格局多元化，主要有四類參與者。1）VSCode Fork系：以Cursor為代表，通過深度改造VSCode打造AI原生IDE，以極致的集成體驗快速獲取用戶。其挑戰(zhàn)在于需要持續(xù)投入資源跟進(jìn)VSCode的更新，并且面臨固定訂閱收入與按量計費(fèi)的模型支出不匹配的商業(yè)困境。2）小白平臺：以Replit為代表，定位為從創(chuàng)意到部署的一站式平臺。它們將AI代碼生成作為獲客的流量入口，真正的利潤來源于后端的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)（如托管、部署）。這種模式通過提供全流程解決方案，建立了更深的護(hù)城河。3）Agent探索者與務(wù)實派：以Devin為代表的探索者，致力于實現(xiàn)完全自主的“AI軟件工程師”，雖然愿景宏大，但當(dāng)前在真實任務(wù)中的成功率有限，正從高預(yù)期向更務(wù)實的人機(jī)協(xié)作模式調(diào)整。而字節(jié)跳動的Trae則選擇更務(wù)實的道路，聚焦解決當(dāng)前開發(fā)者在工具間切換、上下文割裂的痛點，旨在通過優(yōu)化當(dāng)下體驗和探索下一代工作流來贏得用戶。4）巨頭與中國力量：谷歌、Anthropic等巨頭正通過“模型即產(chǎn)品”的策略直接入場，對其產(chǎn)品（如Gemini CLI、Claude Code）的持續(xù)迭代對應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)公司構(gòu)成降維打擊。與此同時，以Qwen、Kimi為代表的中國模型性能已追至世界前沿，并采取激進(jìn)的開源策略，旨在成為AI時代的“Android”系統(tǒng)，構(gòu)建全球技術(shù)生態(tài)。特別是Kimi憑借其行業(yè)領(lǐng)先的長文本處理能力，直擊AI編程的核心瓶頸——上下文管理，展現(xiàn)出強(qiáng)大的競爭力。
投資建議：短期關(guān)注入口級應(yīng)用，中期聚焦平臺級工作臺，長期布局行業(yè)生態(tài)。短期內(nèi)，關(guān)注能解決特定痛點、產(chǎn)品體驗極致的“killing app”。這類公司憑借出色的產(chǎn)品力能快速獲取用戶，商業(yè)模式清晰，且是巨頭青睞
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