计算机行业专题报告：AI编程对软件行业意味着什么？

　　AI 编程重塑软件开发，是实现Agent 的关键一环。AI 编程产品赋能软件开发全生命周期，帮助程序员提高工作效率、减少错误、优化代码质量，并加速了软件的交付和迭代；同时，企业可借助AI 编程产品不断完善积累的代码数字资产，形成正向循环。OpenAI o1 开启大模型推理时代，基础大模型厂商陆续在后训练和推理阶段Scaling，“推理模型”成为迭代主基调，推理模型的编程能力（Codeforces 得分）相比基础通用模型有明显跃升。未来在面对复杂项目开发，在初始设计、架构选择、迭代试错等当前人工主导的环节，Agent可借助AI 编程能力调用已有资源（代码库、API、办公应用等），其自主性将大幅提升。

    　　AI 编程“增效”优先于“降本”，软件企业利润弹性大。互联网等以软件开发为主的科技企业，将优先受益于AI 代码生成带来的效率提升。我们认为，当前软件开发面临巨大变革，软件企业在AI 浪潮下将优先选择“增效”，即利用AI 工具提升人均创收，而并非立即采取裁员进行“降本”，以应对快速变化的市场需求与繁杂的业务智能化重构。根据iFinD 数据，自2022 年一季度以来，美国七大科技公司与国内互联网巨头的人均创收大多实现了增长，这反映了AI 编程为软件企业实现提效，我们预计，国内软件企业受益于AI 编程，利润弹性大。

    　　海外AI 编程产品成熟度高，国内开源生态迎头追赶。海外AI 代码技术起步早、企业付费意愿强，AI 编程已逐步进入成熟应用阶段；国内在软件生态融合与场景丰富度相比海外明显欠缺，当前的软件生态需要进行大量融合工作，以提升对不同工程场景的适应力。国内AI 编程产品主要出自大模型公司，“模型即应用”的闭源形态居多，创业类公司较少。我们认为，近期DeepSeek等开源模型的兴起，可能改变AI 编程产品格局，开源模型分离了底层模型训练与产品开发两个阶段，更多的参与者加入生态将加速开源能力跃升，因此垂直行业公司与创业公司可能在AI 编码市场获得更多机会。

    　　投资建议：AI 编程为软件开发降本增效，提升软件公司人均创收，计算机软件应用公司有望实现较高利润弹性；强化学习阶段Scaling 继续演绎，推理模型成本降低，加速AI 应用落地，中长期推理算力需求持续增长，持续看好国产算力链。

    　　风险提示：技术迭代不及预期；商业化落地不及预期；政策支持不及预期；全球宏观经济风险。