漫谈AI应用：AI+代码 生产力领域的应用先锋

　　投资建议

    　　近期，AI+代码应用Cursor以强大的功能引发市场关注；9 月12 日，OpenAI发布OpenAI-o1 模型，模型在数理和编程能力上提升明显。我们观察到近两年AI+代码应用能力进步明显，涌现出以Cursor为代表的众多应用。本篇报告我们介绍AI+代码的应用现状和发展前景，并以Cursor的商业化成功为鉴，梳理我们对AI应用商业化落地的最新思考。

    　　理由

    　　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。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。

    　　盈利预测与估值

    　　维持行业内覆盖公司的盈利预测、评级、目标价不变。

    　　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。

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