2026年计算机行业：AI编程商业化加速，关注本土产业参与方

AI+编程商业前景广阔，产业推进迅速

（一）AI 显著抬升编程效率，AI+编程有望降低 CUDA 生态迁移门槛

AI大模型赋能代码编程和软件开发场景的环节正逐步拓展。传统软件开发流程通常 包括需求分析、架构设计、编码开发、集成测试、部署维护等阶段。当前，AI大模型 在基础类算法的生成方面表现较好，但程序员在实际工作过程中用于代码编写的时 间只占整体开发流程的20%左右。（数据来源：《AI Coding非共识报告》） 因此，AI大模型能否在需求分析、架构设计等其他环节赋能成为该场景拓展的关键， 也是AI赋能软件开发能否突破更高天花板的关键。

今年以来，一方面，以Claude 4.5和GPT-5为代表的大模型在代码生成的准确性、灵 活性方面有较大提升；另一方面，以Cursor和TRAE为代表的代码编译器工具（IDE） 在功能性上，实现了向需求分析、架构设计等环节拓展，取得了较好的用户生态拓 展。 具体来看，AI大模型赋能代码编程各环节可总结为： 1.需求分析：AI大模型需要在根据用户提示词的基础上明确开发类型、确定产品功能 需求并规划开发流程。在较为丰富的代码数据和用户个性化需求数据训练的基础上， AI代码辅助工具可以准确识别用户意图，并理解和定位软件产品功能。 2.架构设计：分为前端原型界面设计和后端数据库与系统架构设计，根据客户需求选 择最匹配的架构并交付开发流程。AI代码辅助工具能够根据需求生成系统设计文档， 拆解前后端具体的功能模块以及对接方案。 3.编码开发：具体包括聚焦产品功能、界面交互及动效实现的前端开发；以及关注逻辑接口定义与设计、数据库持久化的后端开发。架构设计阶段形成的设计原型的基 础上，AI代码辅助工具可实现软件功能具体模块相关代码的生成、修改和优化。 4.调试测试：该环节涵盖仅关注输入输出的黑盒测试和关注代码结构的白盒测试。通 过逐一核查测试用例，开发者将逐步提升产品的鲁棒性与安全性。生成式AI能够快 速构建黑盒、白盒用例，测试产品性能阈值与安全边际。 5.系统部署：该环节是从“开发完成”至“实际可用”的桥梁，不仅包括服务器等硬 件环境搭建和包括软件环境配置，还将编写部署文档、制定回滚预案以确保平稳移 交。系统级命令行AI代码辅助工具可以辅助软件工程师配置生产环境。 短期来看，在Claude 4.5和GPT-5为代表的AI大模型和Cursor等IDE工具积极合作的 趋势下，AI赋能架构设计、需求分析和编码开发环节带来的效率提升较为明显，相 关产品的商业化正逐步兑现。而在调试测试涉及到多次反复的评估实际软件功能是 否符合应用场景要求；系统部署环节需面向不同场景进行软硬件环境配置，过程较 为复杂性。AI大模型在调试测试和系统部署环节来替代相关人力工作仍面临挑战。

传统代码编译器以插件的形式外接AI大模型来对代码开发进行赋能。自ChatGPT在 2023年推出以来，代码编译器工具即接入AI大模型用于代码生成、补全和调试，以 提升编码开发的效率和质量。例如，GitHub Copilot以插件的形式嵌入VS Code代码 编译器中，其多以侧边栏的形式出现，早期以代码生成、补全和调试功能为主，目前 正逐步拓展至从需求分析到代码实现的全流程。 2025年7月，根据微软FY25Q4财报电话会议，GitHub Copilot企业方案的用户数量 环比增长75%，其用户已覆盖90%的财富100强（Fortune 100）企业。2025年10月， 微软在FY26Q1财报电话会议中披露旗下GitHub Copilot总用户数量已突破2600万， 单季度新用户增超600万，环比增长约30%。

AI原生的IDE工具在深入场景和用户习惯方面有较大提升。随着AI大模型高阶推理、 思维链和调用工具能力的提升，Cursor、字节跳动等厂商根据程序员使用AI大模型 的习惯重构整个工具流，打造了AI原生IDE工具。AI原生IDE工具可以集成多个AI大 模型，并行执行用户给出的指令，并给出最优解。此外，AI原生IDE还具备更高的自 主权，在复杂任务的执行过程中可实现自动跨文件、跨模块的操作。而在程序开发 的各个环节，其功能也跟贴近用户的操作习惯。在需求分析环节，Cursor通过与程 序员多轮对话，深入理解需要开发的功能、界面和应用场景；在架构设计环节，Cursor 的共享沙盒功能允许团队实时沟通协作；在编码开发环节，Cursor可自动搜索代码 库并管理文件，复用企业既有的研发资源。

AI辅助代码编程大大降低了CUDA生态迁移的门槛。根据Reddit官网，开发者使用 Claude Code仅用了30分钟，便将一段完整的CUDA后端代码，成功移植到AMD的 ROCm上。此前，CUDA生态的代码迁移涉及大量的工具集、函数库的重写，即便在 Hipify等迁移工具的帮助下，程序员也需较长时间才可完成生态的迁移。而在AI大模 型赋能下，以Claude Code为代表的AI辅助编程工具较大的提升CUDA迁移的效率。 Claude Code在执行命令的过程中，不会机械地转换关键词，而去真正理解代码，即 特定核函数的底层逻辑，从而实现了在系统层面对于程序开发、代码迁移等任务的高效赋能。总体而言，AI大模型赋能代码编程的智能化应用降低了CUDA迁移的门槛， 或对CUDA生态有一定影响。

（二）Deepseek 空中加油 AI Coding

国产AI辅助编程工具调用主流国产AI大模型，性价比较高。与海外AI辅助编程工具 相比，国产AI代码辅助工具产品具有以下两个特点： （1）调用国产AI大模型的比例较高：Claude大模型凭借其较为优异的代码生成能 力，在Cursor等海外AI代码编译器工具中的调用占有较高比例，但其在中国的商业 拓展受到了政策的影响。在这样的背景下，EazyDevelop、SnapDevelop和通义灵 码等国产AI代码辅助工具产品均未调用Claude大模型，而是选择调用更多种类的国 产AI大模型。 （2）性价比更高：尽管国产AI辅助编程工具在功能性上与Cursor等海外产品有一 定差距，但其使用价格相对更低。 根据Information相关信息，DeepSeek计划在春节前后（2 月中旬）推出下一代 V4 模型。该模型在编程能力方面表现突出，其性能或达全球顶尖水平。此外，V4 模型在超长上下文代码处理能力上实现了突破，能够更高效地应对复杂、规模化的 软件项目。在数据模式理解方面，V4 模型对训练过程中各阶段数据特征的把握也 显著增强，整体性能未出现衰减。同时，模型的推理能力进一步提升，使其在复杂 任务和高难度问题上的表现更加稳定可靠。

AI 编程产业化进展加速，本土参与者值得重点关注

（一）AI+编程领域国内外产业进展迅猛

Github Copilot侧重基础代码生成，而Cursor专注架构设计优化。Github Copilot的 核心功能是代码补全和修改，即在程序员写代码的过程中，通过上下文的理解，自 动生成和修改相关代码，可类比于“贴身辅助的打字员”。而Cursor的产品定位更多 是从软件开发全流程的维度来解决更加全局的问题。程序员与Cursor更多交互的是 思路，而Cursor内的大模型自动调用工具来执行复杂任务，其角色更类似于“全权 代理的执行者”。根据Gartner的数据，采用Copilot的企业平均开发效率提升40%， 但代码审查工作量增加18%；而采用Cursor的企业的开发效率提升35%，代码审查 需求下降12%。由此可以看出，Cursor的赋能程序开发不仅在于编码这一个环节，而 是利用Agent能力全面的赋能程序开发各个环节，从而提升整体业务效率。

Cursor采用按时长订阅和tokens调用的形式收费。在定价方案上，Cursor根据用户 调用AI大模型的次数不同，制定不同的套餐价格，价格在20-200美元之间不等。以 Pro套餐（20美元/月）为例，可调用约225次Sonnet 4.5请求、约550次Gemini请求 或约500次GPT 5请求，不同模型的Tokens价格差异导致不同模型的最大使用次数 有所不同。此外，针对企业级用户，Cursor定价更加灵活，除了会员套餐收费以外， 对于超出套餐限定额度使用量的部分，按照实际tokens的调用价格收费。

Claude大模型软件开发相关API调用驱动Anthropic公司营收快速增长。Anthropic 公司开发的Claude大模型凭借其较为优异的代码生成能力，目前在全球代码编程领 域的市场份额排名第一，并在Cursor等AI代码编译器工具中的调用占有较高比例。 （数据来源：Founder Park）2025年，Anthropic的年化营收（Annual Recurring Revenue）已接近70亿美元。在营收构成上，API及相关企业业务是核心支柱，2025 年预计营收约38亿美元。2025年，在代码编程领域，Anthropic占全球AI大模型在代 码编程领域的市场份额为42%。（数据来源：Founder Park）Anthropic公司营收的 高增长正是反映了AI大模型赋能软件开发场景的旺盛需求。

Cursor公司用户覆盖面快速拓展，营收快速增长。根据Cursor官网，截止2025年6 月，全球500强企业中已有超过半数的企业使用Cursor，覆盖包括英伟达、Uber、 Adobe在内的科技公司、制造业厂商等。根据Cursor官网，以自由职业平台公司 Upwork为例，Cursor在被Upwork采用不久后就实现了近100%的使用率，远超此前 采用GitHub Copilot的20%覆盖率。Upwork内部调研显示，Cursor为70%的工程师每 周至少节省了一个小时的时间，综合代码交付量增加50%。在这样的趋势下，Cursor 营收也呈现快速增长趋势。根据Cursor官网，Cursor公司年化收入由25年1月的1亿 美元增长到25年6月的5亿美元，再增长到25年11月的10亿美元。由于Claude大模型 的API既可以被开发者直接调用，也可以搭载于Cursor等IDE工具上供开发者调用。 因此，Cursor的营收相较于Anthropic的营收较小。

国内AI代码辅助工具持续迭代，用户生态快速拓展。以Cursor和GitHub Copilot为代 表的AI代码辅助工具商业化取得较好效果的情况下，国内字节跳动、阿里巴巴等厂 商也分别开发了TRAE和通义灵码等产品，其功能也逐渐由代码生成、补全、调试等 基础功能，向AI自主完成从需求分析、算法设计、程序部署的全流程自动化方向发 展。根据阿里云官网，截至2025年8月，通义灵码插件下载量已超2000万，累计生成 超30亿行代码，一汽集团、蔚来汽车、中华财险等上万家企业已接入通义灵码商业 化拓展持续发力。

Claude大模型凭借其较为优异的代码生成能力，在Cursor等海外AI代码编译器工具 中的调用占有较高比例，但其在中国的商业拓展受到了政策的影响。根据Anthropic 公司官网，2025年9月5日，Claude大模型的开发商Anthropic宣布立即停止向多数 股权由中国资本持有的公司或其子公司提供AI大模型的服务。Claude大模型停止服 务从而留下的市场空间给国产AI大模型公司带来了发展机遇。 而25年下半年以来，包括Qwen3-Coder、GLM-4.6、Kimi K2、MiniMax M2在内的 多个国产AI大模型在自主编程、基础代码生成等能力上有显著提升，缩小了与 Claude系列大模型的差距。与海外AI辅助编程工具相比，TRAE、通义灵码等国内 AI代码辅助工具调用国产AI大模型的比例更高。在AI辅助编程工具给企业带来研发 效率提升和业务优化的商业价值逐渐被认识的趋势下，企业用户在软件开发、数据 分析、业务流程自动化等场景为其付费的意愿有望增强，国产AI大模型有望受益于 此趋势，实现较好的商业化落地。