AI Coding爆发，Agent时代到来

国盛计算机 09月25日

AI Coding已成为大模型应用落地最快的方向之一，用户为自己做的Agent爆发，体现为Coding tokens爆发。基础模型编码能力持续进步，例如月之暗面开源kimi K2模型。未来Agent形式包括用户自制、厂商驱动和企业定制，将重塑世界，个人和企业需积极拥抱AI应用。

🔍 AI Coding已成为大模型应用落地最快的方向之一，用户为自己做的Agent爆发，体现为Coding tokens爆发，不只是程序员在用。

📈 基础模型在编码能力上也持续进步，例如月之暗面开源kimi K2模型，具备更强代码能力、更擅长通用Agent任务。

🤖 未来Agent形式包括用户自制、厂商驱动和企业定制，将重塑世界，个人和企业需积极拥抱AI应用。

🌐 AI应用正在以前所未有的深度和广度重塑我们的世界，个人和企业都会面临AI应用带来的变革。

🚀 AI是能力的放大器，也是提升职场竞争力的关键，个人需积极学习与AI协作，参与到数字世界的创造中来。

刘高畅/李可夫 2025-07-19 17:59 上海

对算力、应用判断极为重要，解开大部分人的一个关键误解

核心观点

最大的认知差是用户为自己做的Agent已经爆发，体现为Coding tokens爆发，不只是程序员在用。1）AI Coding已成为大模型应用落地最快的方向之一，Cursor等产品商业化进展迅速。基础模型在编码能力上也持续进步，近期月之暗面开源kimi K2模型，具备更强代码能力、更擅长通用 Agent 任务。2）火山引擎Force原动力大会上字节宣布豆包大模型AI编程的日均tokens消耗量五个月增长了8.4倍。许多用户受益于AI Coding的低门槛特性，能够借助代码实现自己生活工作所需的功能。例如美团NoCode平台帮助餐厅经理通过对话创建统计每日销量并生成报表的小程序；字节副总裁自己用TRAE通过8个Prompt开发了学英语应用；产品经理用AI编程工具Windsurf实现文件的自动分类和可视化管理。

未来有三种Agent：用户给自己做Agent、厂商给用户做Agent、单位给员工做Agent。Agent是当下大模型产业的重要方向，我们认为未来Agent的形式有三种：1）用户给自己做的Agent：AI带来的技术普惠让不具备编程背景的个人用户也能为自己高度特定的个人及工作任务，构建和部署定制化的AI Agent。例如字节的扣子开发平台；OpenAI的GPTs；Lovable平台让非技术背景的用户也能创建功能性软件，6个月内实现了5000万美元的ARR；前月之暗面核心产品负责人明超平AI编程项目“新言意码”新一轮融资估值数亿美金；2）模型厂商给用户做Agent，科技巨头为抢夺流量入口构建功能强大的通用Agent。例如OpenAI在7月发布ChatGPT Agent可通过其自有虚拟计算机为用户处理复杂任务，包括深入的财务研究、填写在线表格、制作幻灯片等。3）单位给员工做Agent，作为企业中强大的“数字同事”或“数字员工”，带来可衡量的投资回报。如高盛正测试Devin，预期能将员工的工作效率提升3至4倍；Toma公司为汽车经销商定制专属Agent，拿到a16z领投的1700万美元，让传统经销商预约量暴涨6倍。

AI应用在改变这个世界，这轮会非常持续。AI应用正在以前所未有的深度和广度重塑我们的世界，个人和企业都会在面临AI应用带来的变革时分为拥抱AI的先行者和被动应对的追赶者。前者将利用AI创造巨大价值，而后者则会因为面临失去竞争力的压力而被倒逼努力学习追赶。对于企业，积极拥抱AI应用降本增效，驱动业务增长是当下重要趋势。例如全球最大的两家零售商正在加速AI创新，提高效率，并寻找服务和满足购物者的新方法，亚马逊投资大模型公司Anthropic，而沃尔玛则与微软和OpenAI 合作。对于个人，AI是能力的放大器，也是提升职场竞争力的关键。例如对开发者而言，GitHub的研究显示使用GitHub Copilot完成JavaScript编写任务的速度快55%。不具备与AI协作或利用AI进行创造性工作的能力的个人，其职业生涯将面临严峻挑战。综上我们认为，本轮AI应用渗透和扩展的持续性将会非常久远、上限会非常高。

建议关注：

算力：寒武纪、海光信息、协创数据、有方科技、奥飞数据、沪电股份、新易盛、东阳光、胜宏科技、中际旭创、东山精密、伟仕佳杰、云赛智联、潍柴重机、科华数据、禾盛新材、金山云、青云、浙数文化、大位科技、玉柴国际、亿田智能、宏景科技、弘信电子、圣阳股份、润泽科技、润建股份、深信服、神州数码、深桑达、品高股份、金山云、云天励飞、优刻得、云从科技、浪潮信息、中科曙光、太极股份、数据港。

Agent：阿里巴巴、腾讯控股、快手、拓尔思、美图公司、金蝶国际、金山办公、金桥信息、鼎捷数智、慧辰股份、泛微网络、税友股份、朗新集团、360、万兴科技、用友网络、麦迪科技、宇信科技、京北方、中科金财、致远互联、汉得信息、软通动力、光云科技、上海钢联、新致软件、同花顺、信雅达、萤石网络、润达医疗、迪安诊断、中科金财、恒生电子、星环科技、卫宁健康、创业慧康、科大讯飞、万兴科技、海天瑞声、创业黑马、迈富时、小商品城、金证股份、顶点软件、朗新集团、晶泰控股、佳发教育、嘉和美康、新大陆、新开普等。

自动驾驶：江淮汽车、赛力斯、小鹏汽车、理想汽车、禾赛、地平线、世运电路等

军工AI：能科科技、品高股份、普天科技、海格通信等。

风险提示：技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；行业竞争加剧风险。

报告正文

最大的认知差是用户为自己做的Agent已经爆发，体现为Coding tokens 爆发，不只是程序员在用

AI Coding已成为大模型应用落地最快的方向之一。各大科技厂商大厂近期都有相关发布，相关创业公司商业化进展也非常迅速：微软在2025年4月30日宣布当前拥有超过 1500 万 GitHub Copilot 用户，同比增长了4 倍多。

AI编程助手开发商Anysphere凭借Cursor产品已吸引超3万家企业客户。Anysphere于今年6月完成9亿美元新一轮融资，公司估值飙升至99亿美元，正式跻身全球顶级AI独角兽阵营。这已是该公司近一年内的第三次融资，半年多前的2024年12月，其完成100万美元融资时估值仅为25亿美元，增长势头迅猛。截至2025年6月，其ARR已突破5亿美元大关，相较于4月中旬披露的3亿美元，短短两个月内飙升了60%21世纪经济报道，7月15日，云计算巨头亚马逊旗下云服务AWS部门正式推出了名为Kiro的AI编程工具，进一步加剧了本已白热化的AI编程工具市场竞争。相比起传统的AI编程，Kiro并不急于根据用户提示直接生成代码，而是强调在编码前建立完整的规范体系，解决软件开发中的设计一致性、需求冲突、技术债务等挑战。基础模型在编码能力上也持续进步，2025年7月11日，月之暗面开源kimi K2模型，Kimi K2 是一款具备更强代码能力、更擅长通用 Agent 任务的 MoE 架构基础模型，在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench 等基准性能测试中，Kimi K2 均取得开源模型中的 SOTA 成绩，展现出在代码、Agent、数学推理任务上的领先能力。

我们认为，AI应用最大的认知差是用户给自己做的AGENT已经在爆发，体现为Coding tokens爆发，而不只是程序员在用。6月11日，字节的火山引擎Force原动力大会上宣布AI Coding产品TRAE月活用户超过100万。豆包大模型的日均tokens调用量激增，随着深度推理模型的发布，AI工具的Tokens消耗在快速增长，5个月增长了4.4倍，其中用于AI编程的部分增长了8.4倍。AI Coding带来技术普惠，让更多非技术背景的人也能学习与AI协作，参与到数字世界的创造中来。许多C端用户受益于AI Coding的低门槛特性，能够借助代码实现自己生活工作所需的功能。腾讯研究院2025年7月发表观点认为：在自然语言编程工具的加持下，个性化软件成为新可能。未来每个人可以基于自己的需求，定制化设计自己的软件。如可以做一个每天汇总大模型最新进展新闻的应用，给重要的亲朋发生日祝福的提示，口述回忆录和记心情日记的APP，未来三个月吃减脂餐的外卖小程序等等。未来，用户甚至都感受不到自己是在编程，只是输入了一些个人需求。而背后是工具在通过编程的方式，调用各种工具来实现。以下是一些案例：美团推出的NoCode零代码平台允许普通员工通过对话创建应用。一位餐厅经理只需描述“需要统计每日销量并自动生成报表”，AI便会搭建一个包含数据录入、计算和可视化功能的小程序，大幅提升了流程效率。据今日头条，字节跳动技术副总裁洪定坤展示了一个自己用TRAE开发的学英语应用。通过8个Prompt，一个能理解语义、能交互的背单词应用就做好了。这款应用的实际效果不仅页面简单，输入问题即可交流任何问题，并且支持中英文流畅对话。同时，应用还集成了扣子（Coze）开发的Agent能力，可自动提取高频词汇、专业术语，加入个人学习词库，随时随地汇总生僻词汇。除此之外，应用还能够针对不同掌握程度设计题目（如“中文释义填空”“英文场景造句”）进行智能交互。登录之后，可将单词加入我的学习页面，并通过标签分类管理，如“熟练掌握”或“听懂看懂”。复习时，系统还会根据掌握程度出题，堪比私人定制的学习助手。

今日头条上有产品经理展示了如何利用File System MCP和AI编程工具Windsurf创建文件整理器和文件分析器，从而实现文件的自动分类和可视化管理。

AI Coding的发展还有助于模型底层能力的提升，进一步推动应用发展。字节跳动提出做AI Coding产品的一大意义是追求智能上限。Coding作为一种高度结构化、逻辑严密的任务，对模型理解复杂的语义结构、逻辑推理、算法设计和精确表达都有很高的要求，能很好地助力模型智能上限的探索。

未来有三种Agent:自己给自己做Agent、厂商给用户做Agent、单位给员工做 Agent

AI Agent是当下大模型产业的重要方向，不同于简单的聊天机器人，Agent能够自主理解复杂目标、拆解任务、调用工具并执行多步骤流程，驱动各行业加速对AI的采用。我们认为未来有Agent的形式有三种：用户个人自制的Agent、模型厂商驱动的通用Agent和企业定制的Agent：

1）用户给自己做Agent：AI Agent革命的一个重要趋势是AI带来的技术普惠。借助一系列强大的无代码/低代码平台，不具备编程背景的个人用户也能为自己高度特定的个人及工作任务，构建和部署定制化的AI Agent。这标志着一个新时代的到来：自动化不再是大型企业的专属，而是成为人人可及的个性化工具。

据市场研究机构 Straits Research数据，2024年全球无代码AI平台的市场规模为 36.8 亿美元，预计到 2025年将达到 47.7 亿美元，到 2033 年将达到 379.6 亿美元，在预测期间（2025-2033年）以 29.6% 的复合年增长率增长。例如字节的扣子开发平台可以帮助用户零基础进行Agent 专业开发，OpenAI推出的GPTs让用户可以自己创建结合了指令、额外知识和任何技能组合的自定义版本的 ChatGPT。

Lovable公司通过其AI驱动的应用程序构建平台，Lovable让非技术背景的用户也能创建功能性软件，如电商网站等。今日头条2025年5月报道Lovable团队规模仅18人，于短短6个月内实现了5000万美元的ARR。蓝鲸新闻2025年6月30日报道，前月之暗面核心产品的领航者明超平所创立的AI编程新项目“新言意码”成功完成了新一轮融资。其核心产品YouWare。面向的是不会写代码、但具有创作需求的群体，比如设计师、内容创作者、产品经理等。YouWare 已初步搭建起一个围绕创意生成的轻编程社区，设有“产品展示”“交流创意”“二创项目”等功能板块。截至5月中旬，平台上的创作项目已达数十万。

2）厂商给用户做Agent全球顶尖的科技巨头，正在投入巨资，构建功能强大、应用广泛的通用C端Agent。它们的战略目标并非解决某个单一任务，而是要成为用户不可或缺的“生活操作系统”。例如OpenAI在7月17日发布ChatGPT Agent，可通过其自有虚拟计算机为用户处理复杂任务，具备自主思考与行动的能力，能够主动从其智能体技能库中选择合适的工具，利用网络完成任务，包括深入的财务研究、填写在线表格、制作幻灯片等。通过工具下拉菜单选择“智能体模式”即可激活功能，虚拟机会实时展示 ChatGPT 的具体操作流程，用户可随时中断并接管浏览器操作。ChatGPT Agent是OpenAI今年两个重大突破的自然延续，此前发布的Operator是能够通过远程浏览器与网站互动的工具，能够在网页上滚动、点击和输入文本；DeepRearch是多步骤网络推理工具，擅长分析和总结信息，OpenAI将 Operator与网站交互的能力、深入研究在整合网络信息方面的优势，以及 ChatGPT 的对话能力有机融合，形成一个统一的Agent系统。

字节旗下Agent应用“扣子空间”，字节定义为是精通各项技能的“通用实习生”与各行业的“领域专家”，具备无限拓展能力的 AI Agent。

百度发布的智能体APP“心响”是通用超级智能体，超给力的AI指挥官，多智能体协作、自主任务规划、多形态交付结果，用户仅需一句话即可一键完成复杂任务

3）单位给员工做 AgentAgent的第三种形式，是在企业内部的部署，Agent不再仅仅是个人工具，而是作为强大的“数字同事”或“数字员工”，与人类员工并肩工作。它们旨在增强员工的专业能力、自动化复杂的业务工作流，带来可衡量的投资回报（ROI）。尤其是垂直的行业Agent，在这里，Agent不再是通才，而是被训练成特定行业的“领域专家”，拥有深厚的专业知识。据新浪财经2025年7月报道，高盛正与新创公司Cognition合作，测试其自主软件工程师Devin。Devin预计很快就会加入高盛规模达1.2 万人的开发者团队，高盛初期将部署数百个Devin，未来将增至数千个。预期能将员工的工作效率提升3至4倍。Cognition2024年3月推出的“全球首个AI工程师”Devin备受科技界瞩目。根据示范影片显示，Devin作为一个全端工程师智能体，能够在少量人工干预下，独立完成多步骤的复杂任务。这类AI Agent不仅能协助企业完成诸如总结文件、撰写邮件等日常任务，更能执行建置完整应用程序等更为复杂的多步骤工作。今日头条报道Toma凭借针对汽车经销商的AI Agent拿到a16z领投的1700万美元。汽车经销商长期受电话漏接、客服高流失率等问题困扰，客户体验和业务发展受限。Toma公司凭借独特AI语音技术，为每家经销商定制专属AI代理，实现高效电话处理和优质客户服务。具体案例中一个经销商集团拥有40人的集中式BDC团队，在使用Toma后，AI承担了约50%的来电量，用节省下来的时间进行了比以往历史上多6倍的主动外呼。

AI应用在改变这个世界，这轮会非常持续

AI应用正在以前所未有的深度和广度重塑我们的世界。不管是个人和企业都会在面临AI应用带来的变革时分为拥抱AI的先行者和被动应对的追赶者。前者将利用AI创造巨大价值，而后者则会因为面临失去竞争力的压力而被倒逼学习追赶。对于企业，积极拥抱AI应用降本增效，驱动业务增长是当下重要趋势。例如在竞争激烈的零售行业，亚马逊于2023年9月向大模型公司Anthropic投资了12.5亿美元，2024年3月又进行了 27.5 亿美元的额外投资。而沃尔玛则在2024年1月将生成式AI融入其搜索功能，为客户提供有用且直观的浏览体验，结合了沃尔玛专有数据和技术以及大模型，包括 Microsoft Azure OpenAI 服务中可用的模型，以及沃尔玛构建的零售特定模型。据symphonyai 2025年4月30日消息，全球最大的两家零售商正在加速AI创新，提高效率，并寻找服务和满足购物者的新方法。亚马逊首席执行官Andy Jassy在年度股东信指出“生成式AI将重塑我们所知道的几乎所有客户体验，并实现我们只是幻想的全新体验，它的发展速度几乎比任何技术都快。”，亚马逊正在尽自己的一份力量来加速变革，全公司正在构建 1,000 多个 GenAI 应用程序。在沃尔玛，首席执行Doug McMillo在4月份的投资者会议上指出，公司多年来一直在使用机器学习和人工智能来实现客户个性化和改善库存流等用例。虽然大部分工作是由传统的预测性人工智能完成的，但最近他表示，生成式人工智能发挥了更大的作用，现在沃尔玛正处于将AI Agent投入使用的早期阶段。他分享了两个例子，包括帮助购物者的人工智能助手 Sparky 和商家用来更快地将产品推向市场的工具 Trend-to-Product。

对于个人：AI是能力的放大器，也是提升职场竞争力的关键。例如对开发者而言， AI Coding工具将开发者从编写样板代码、调试常见错误、撰写文档等繁琐重复的劳动中解放出来，使其能够聚焦于更具战略价值和创造性的任务，从而在更高维度上创造价值。根据GitHub的研究报告，通过将开发人员随机分为两组，计算他们用 JavaScript 编写 HTTP 服务器所需的时间。一组使用 GitHub Copilot 完成任务，另一组则没有使用，使用GitHub Copilot 的开发人员完成任务的速度明显更快，比不使用 GitHub Copilot 的开发人员快 55%。

slashdata于2025年5月29日发布的统计数据显示处于中期职业开发人员是先驱者：在拥有6-10年经验的开发人员中，生成式AI功能的采用率最高（26%），其次是拥有3-5年经验的开发人员（23%）。这个“职业中期”群体处于一个独特的最佳状态：他们已经超越了基础阶段，并被委托进行高级项目；他们仍然亲自动手编写代码并进行创新；他们通常担任技术选择决定产品方向的角色相比之下，初级开发人员（经验不足1年）的采用率最低（11%），这很可能是由于技能差距和项目范围较为简单。拥有 11 年以上经验的开发人员的采用率也有所下降（17%），这可能是由于他们承担了更多的管理或监督责任。

一些依赖重复性、流程化劳动的岗位正面临被AI替代的风险。例如，基础的数据录入、校对、客户服务问答等工作，AI可以更高效、更低成本地完成。麦肯锡预测到2030年，占美国经济目前工作时间高达30%的活动可以实现自动化，生成式AI加速了这一趋势。具备与AI协作或利用AI进行创造性工作的能力的个人，其职业生涯将面临严峻挑战。

对于先行者而言，AI是通往更高效率、更大创造力和更强竞争力的桥梁。而对于后进者，AI所带来的效率和成本优势是颠覆性的，足以摧毁任何不愿改变的个人或企业的护城河。这种“不学就会被淘汰”的压力是真实而紧迫的。

综上我们认为，AI应用正在改变这个世界，AI Coding起量不仅是AI在特定领域的爆发，也是AI应用繁荣的体现；Agent也正以不同形式落地到个人和企业端；拥抱AI的先行者将具备更强竞争力倒逼其他个人和企业跟进学习。本轮AI应用渗透和扩展的持续性将会非常久远、上限会非常高。

投资建议

建议关注：

自动驾驶：江淮汽车、赛力斯、小鹏汽车、理想汽车、禾赛、地平线、世运电路等

军工AI：能科科技、品高股份、普天科技、海格通信等。

风险提示

技术迭代不及预期风险：若技术迭代不及预期，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。

经济下行超预期风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响。

行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争程度加剧，将会对目前行业内企业的增长产生威胁。

具体分析详见2025年7月19日发布的报告《海外AI应用的持续性如何》

分析师刘高畅分析师执业编号S0680518090001

分析师李可夫分析师执业编号S0680525060001

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