AI+代码是产品实用、商业化领先的AI应用场景。在主要的生成任务中，我们观察到无论从实用性、可用性，还是从用户的体验反馈、渗透率来看，AI+代码都是应用广度和深度较为领先的场景。CSDN在2023年的调研报告指出，样本中近90%开发者已开始使用代码生成工具，绝大多数认为其对开发效率有所提升[2]。以GitHub Copilot为例，其在2024年4月已经拥有超过180万付费用户数，2024财年收入规模已达到数亿美元。我们认为代码生成任务本质上是一类较为“标准化”的“语言”生成工作，相较纯文字生成而言复杂度更低，因此比较适合大模型来发挥。
Cursor本质上是大模型赋能的IDE，大幅提升开发者效率。从产品形态上看，目前多数AI+代码产品（如GitHub Copilot、Codeium、iFlyCode、aiXcoder等）以插件的形式在VSCode等集成开发平台（IDE）中使用，而Cursor本身即是集成了大模型能力的IDE，能够以本地部署的形式灵活调用GPT、Claude等大模型。从功能上看，我们将AI+代码的核心功能归纳为“生成”和“解释”两大项，除了基础的代码补全之外，Cursor还支持行内级、文件级、项目级的代码生成、编辑、解释。虽然在产品形态上并无明显变化，但是其凭借对开发流程的深刻理解实现了商业落地。
Cursor的成功对AI应用有怎样的启发？1）深入理解应用场景，准确把握客户需求，我们认为AI应用能力提升一方面依赖于模型的能力上限的提升，另一方面也依赖于对应用场景的深刻理解和对客户需求的准确把握。可以说模型能力能够提升AI应用的上限，但是对于场景的理解则决定了AI应用的上限能否兑现；2）深度融合原生应用，实现AI的“无感应用”，Cursor将AI能力自然引入应用当中，最大限度地保留了原生的产品形态。类似的在AI+文字领域，金山办公的WPS AI的伴写也在WPS原有产品形态下实现了体验的大幅提升。
风险
技术进展不及预期；行业竞争加剧；商业化落地不及预期。
正文
AI+代码产品领先实现落地，Cursor引发市场关注
AI+代码：产品实用、商业化领先的AI应用场景
AI+代码是实用性较强、用户反馈较优的AI应用品类。在文字、代码、图片、视频等主要的生成式AI创作场景中，我们观察到AI+代码无论是从产品的实用性、可用性，还是从用户的体验反馈、渗透率来看，都是应用广度和深度较为领先的场景。CSDN 2023 AI开发者生态报告（2023年12月）[3]中的调研指出，调研样本中近90%的开发者已经在使用代码生成工具（其中35%每天使用），且绝大部分开发者认为代码开发工具对开发效率有所提升。
图表1：代码生成工具使用满意度，CSDN 2023年调研
资料来源：《2023 AI开发者生态报告》（CSDN，2023.12），中金公司研究部
以GitHub Copilot为例，无论从渗透率还是商业化来看均走在前列。从具体的案例来看，微软的财报中连续几个季度都有对于Github Copilot较为正面积极的数据反馈，GitHub Copilot的付费订阅用户数在2023年10月、2024年1月、2024年4月分别超过100/130/180万，付费用户数加速增长。2024财年GitHub收入达到20亿美元，其中Copilot贡献超过40%的收入增长，公司表示GitHub Copilot收入规模已经超过2018年收购GitHub时整体业务收入（ARR约2~3亿美元），我们认为Github Copilot的商业化进度走在Office Copilot之前。
为什么AI+代码的应用场景商业化更加成功？我们认为代码生成任务本质上是一类较为“标准化”的“语言”生成工作，虽然代码生成过程中有一些数理逻辑，但本质上还是比较固定的，相较纯文字生成而言复杂度更低，因此比较适合大模型来发挥。PapersWithCode的测评指出[4]在HumanEval（基础代码能力测试基准）评估基准下，多数大模型在基础代码任务上一次通过率达到75%以上，我们认为编程任务本身即是大模型比较擅长的领域，因此落地到应用层面或将也会有较好的效果。
图表2：主流大模型在基础代码生成任务上准确率普遍较高
注：PASS@1意为一次提交即通过测试
资料来源：PapersWithCode，中金公司研究部
目前有哪些较为流行的AI+代码应用？由于以GPT为代表的LLM大模型在代码生成领域的出色能力，近两年代码编程一直是关注度较高的AI应用领域，除了ChatGPT、Claude、文心一言等对话类大模型本身可以通过Prompt交互进行代码生成之外，市场上还涌现出了Github Copilot、Codeium、Cursor等一批海外专业的AI+代码应用；国内北京大学软件工程研究所推出了aiXcoder代码生成应用，科大讯飞（iFlycode）、智谱（CodeGeeX）等大模型公司也有相应的代码生成应用。
图表3：国内外主要的AI+代码应用
