软件与服务行业AI产业速递：从Claude Code看AI coding产业趋势

请阅读最后评级说明和重要声明 丨证券研究报告丨 行业研究丨点评报告丨软件与服务 [Table_Title] AI 产业速递：从 Claude Code 看 AI coding 产业趋势 报告要点 [Table_Summary]以 Claude、GPT-4 等为代表的大模型在长上下文理解、复杂推理与代码生成质量上取得突破，使其能处理从单文件到整个代码库的工程问题。带来的改变：1）从工具到决策、从被动到主动；2）生产效率重构：代码生成的边际成本显著下降。从国内外产业进展看，AI Coding 市场正在快速扩容。根据 Spherical Insights 预测，到 2032 年，AI Coding 市场规模或将超过 295 亿美元。从渗透率看，根据 IDC 统计，美国 91%的开发者都使用 AI 编程工具，国内目前渗透率30%、未来有望快速提升。建议关注 AI Coding 相关厂商。 分析师及联系人 [Table_Author] 宗建树 宋浪 SAC：S0490520030004 SFC：BUX668 %%%%%%%%research.95579.com1 请阅读最后评级说明和重要声明 更多研报请访问 长江研究小程序 丨证券研究报告丨 软件与服务 cjzqdt11111 [Table_Title2] AI 产业速递：从 Claude Code 看 AI coding 产业趋势 行业研究丨点评报告 [Table_Rank] 投资评级 看好丨维持 [Table_Summary2] 事件描述 1 月 12 日，Anthropic 发布 AI 办公新产品 Cowork，定位为“给非程序员用的 Claude Code”，引发开发者社区关注。据悉，Cowork 的底层代码均由 Claude Code 编写且耗时仅 10 天，显示 Coding 能力的逐渐成熟正在改变传统开发生态，而 Anthropic 正在引领此趋势。 事件评论 ⚫ 模型能力是底座，长文本优势+复杂推理造就最强编程模型。Anthropic 的 AI 编程能力迭代历程与 Claude 底座模型紧密相连，大致可分为四大阶段：1）Claude 1 阶段：基础能力积累。最早 Anthropic 于 2021 年成立，专注于构建安全、可控的 AI 系统。此阶段的模型能够理解、解释和生成多种编程语言的简单代码片段，但处理复杂任务和长上下文的能力有限。2）Claude 2 阶段：长文本能力凸显、代码能力大幅增强。2023 年 Anthropic 发布 Claude 2，支持最高 100K Token 的上下文，在 Human Eval 编程基准测试中，得分从Claude 1 的 56.0%大幅提升至 71.2%，已超过当时普通程序员的平均水平。3）Claude 3 阶段：走向专业化与产品化。一方面 Claude 3 支持 200K 上下文，可一次性分析完整项目文件，识别跨模块依赖关系，能力远超早期 Copilot的片段级补全。另一方面，Claude3在逻辑推理能力上进步显著，在 HumanEval、SWE-bench 等基准测试中，Claude 3 系列的表现处于领先水平。4）Claude 3.5 阶段至今：从工具走向通用 Agent。当模型迭代至 Claude3.5 及 Claude 4，模型进一步刷新权威代码基准测试的分数，不仅回答准确度提升，其具有自主拆解问题并完成开发工作的能力，发展重点从单次代码生成转向支持整个开发周期，角色从 Copilot 逐渐转向 Agent。 ⚫ Claude 模型编程能力为何突出：1）强大的上下文能力，基于长程理解有效减少幻觉问题及上下文丢失问题；2）推出 Artifacts 改变 AI 编程交互模式，其允许 Claude 在一个独立的可视化工作区中实时生成、展示并允许用户交互式编辑内容，实现“创作-测试-调试-优化”的闭环，大幅提升创作一致性和前端开发效率。3）强大的逻辑推理能力：基于大量优质编程数据调优，Claude 在遵循复杂、多步骤的编程指令方面表现更好。基于模型迭代，Claude code 应运而生并快速建立开发者生态。Claude Code 最早于 2024 年底发布第一个版本，与传统编程工具不同，Claude Code 更像一个自主干活的 AI 助手，能够做到自我验证循环，除了生成代码之外还能自主测试、发现问题、自我修复。在从商业化表现看，Claude Code 自发布以来实现爆发式增长。自 2025 年 5 月开放以来，Claude Code 的 ARR 已突破 10 亿美元。量的层面，Claude Code 在发布后的三个月内使用量增长超过 10 倍，目前 Anthropic 内部每天有超 80%的工程师需要 Claude Code。 ⚫ AI coding 产业观察：从 Copilot 到 Agent 的范式转移进行时，有望颠覆软件开发生态。带来的改变：1）从工具到决策、从被动到主动；2）生产效率重构：代码生成的边际成本显著下降。从国内外产业进展看，AI Coding 市场正在快速扩容。根据 Spherical Insights预测，到 2032 年，AI Coding 市场规模或将超过 295 亿美元。从渗透率看，根据 IDC 统计，美国 91%的开发者都使用 AI 编程工具，国内目前渗透率 30%、未来有望快速提升。建议关注 AI Coding 相关厂商。 风险提示 1、AI 技术发展不及预期的风险；2、下游应用需求不及预期的风险。 市场表现对比图(近 12 个月) 资料来源：Wind 相关研究 [Table_Report]•《谷歌推出通用商务协议 UCP，关注 AI 电商投资机遇》2026-01-14 •《AI 产业速递：谷歌正在进行哪些布局？》2026-01-14 •《药监局发布行业标准立项公示，脑机接口或在医疗场景率先落地》2026-01-14 -10%13%37%60%2025/12025/52025/92026/1软件与服务上证综指沪深3002026-01-21%%%%%%%%research.95579.com2 请阅读最后评级说明和重要声明 3 / 5 行业研究 | 点评报告 风险提示 1、AI 技术发展不及预期的风险，本次大模型创新伴随参数量及模态的增速能力天花板尚未达到，但模型效果本身仍存瓶颈及问题，倘若 AI 技术发展不及预期，投入厂商仍然存在失败风险。 2、下游应用需求不及预期的风险，人工智能本质是通过供给创新催生需求扩容，目前大模型仍处于商业模式摸索期，倘若本轮技术变革无法真实带动下游需求，投入厂商将受到影响。 %research.95579.com3 请阅读最后评级说明和重要声明 4 / 5 行业研究 | 点评报告 投资评级说明 行业评级 报告发布日后的 12 个月内行业股票指数的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评级标准为： 看 好： 相对表现优于同期相关证券市场代表性指数 中 性： 相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平 看 淡