报告概述

到 2034 年，全球AI 代码助手市场规模预计将达到473 亿美元左右，从 2024 年的55 亿美元，在 2025 年到 2025 年的预测期内复合年增长率为 24% 2034 年。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了38%以上的份额，收入20亿美元。

AI 代码助手市场的定义是通过代码生成、调试、自动完成和自然语言解释等功能协助软件开发的技术。这些智能工具建立在先进的人工智能和机器学习模型的基础上，并在大型代码库上进行了训练。他们的主要作用是简化开发工作流程、提高代码质量并减少手动工作，使开发人员能够用更少的时间实现更多目标。

根据 fr 的最新见解在 codesignal 中，81% 的受访开发者现在使用人工智能驱动的编码助手。开发人员使用人工智能驱动的编码助手来学习新技术技能。 ChatGPT 是最受开发者欢迎的助手。 49% 的开发者每天使用人工智能驱动的编码助手。

市场范围和预测

在需求分析方面，超过60%的开发者表示至少编码速度提高了 25%，8% 表明其输出量增加了一倍。这些效率归功于智能自动完成、实时测试支持和错误检测等功能。中小型企业和初创公司能够敏锐地感受到这些好处，因为资源有限，此类生产力工具至关重要。

塑造该市场的首要驱动因素包括语言模型和生成式人工智能技术的快速进步、对开发人员生产力的需求不断增加，以及向协作工具必不可少的远程和混合工作环境的转变。随着这些功能变得更加完善，各行业的组织都在投资编码化情报，以加速软件交付并降低错误率。

关键见解摘要

• 市场预计将从55 亿美元大幅增长到 2024 年约>到 2034 年，收入将达到 473 亿美元，实现24%的强劲复合年增长率，这主要得益于越来越多地采用人工智能驱动的工具来提高开发人员的工作效率和代码质量。
• 北美将在 2024 年引领全球市场，在强大的开发人员生态系统和早期企业的支持下，占据超过38%的份额，并产生约20亿美元的收入收养。
• 美国仅市场就贡献了约17.7亿美元，预计复合年增长率为21.5%，反映出企业和独立开发者对人工智能编码解决方案的需求不断增长。
• 按功能划分，代码生成和自动完成占据27.8%份额，凸显了其在加快开发周期和减少手动编码错误方面的价值。
• 按部署划分， 基于云的解决方案占据最大份额58.7%，因其可扩展性、易于集成以及对分布式开发团队的支持而受到青睐。
• 在应用程序中，个人开发者和自由职业者占据了最大的细分市场，拥有38.4%份额，因为人工智能助手使独立编码人员能够提高效率并以更少的资源提供高质量的工作。

美国市场规模

美国2024 年，人工智能代码助手市场估值为18 亿美元，预计到 2034 年将达到约124 亿美元，在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 为 21.5%。

2024 年， 北美占据主导市场地位，占据38%以上份额，收入20亿美元。这种领导力可以归因于该地区的软件工程工作流程中广泛集成了人工智能技术。

完善的数字基础设施，加上企业和初创公司的早期人工智能采用，加速了人工智能代码助手在开发人员中的部署。资金雄厚的人工智能研究机构和支持性政策框架的存在进一步提高了创新速度，实现了代码生成和自动完成功能的持续升级。

该地区的主导地位还得益于积极投​​资于开发人员生产力工具的领先科技公司和云提供商的集中。开源项目的高贡献率和庞大的开发者社区推动了人工智能代码助手的测试和完善。

此外，敏捷开发环境中对 DevOps 自动化和实时编码建议的需求不断增加，鼓励了这些工具在各个领域得到更广泛的接受例如金融科技、电子商务和网络安全。因此，北美继续在扩大人工智能驱动的开发环境的商业采用方面发挥先行者的作用。

按功能分析

2024 年，代码生成和自动完成细分市场占据了市场主导地位，占据了超过27.8%的份额。这种领先地位可以归因于它通过提供实时建议和基于上下文自动完成代码在提高开发人员效率方面发挥的关键作用。这些工具显着减少了手动输入，加速了原型设计，并通过最大限度地减少语法错误来帮助维护代码质量。

随着编程复杂性的增加，此功能被广泛采用来简化工作流程，特别是在个人开发人员和快速扩展的团队中。该细分市场的主导地位因其与流行的集成开发的强大集成而得到进一步支持开发环境 (IDE) 和版本控制平台。

开发人员受益于更快的周转时间和减少的调试工作。特别是中小型企业正在利用这些工具来优化生产力，而无需扩大团队规模。基于云的编码助手的可用性不断提高，在扩展该功能的覆盖范围、实现跨设备和协作平台的无缝使用方面也发挥了关键作用。

根据部署分析

2024 年，云细分市场占据了市场主导地位，占据了58.7%以上的份额。这种优势可归因于其无与伦比的可扩展性和灵活性，这与人工智能代码助手平台不断增长的需求非常契合。

基于云的部署可实现无缝资源扩展、按需基础设施和协作环境——这些功能对于一般人尤其重要需要大量计算能力和持续更新的主动人工智能模型。云细分市场的领先地位还得益于其运营优势。

通过采用现收现付的支出模式，组织可以从减少的前期资本要求和提高的成本透明度中受益。开发团队和远程协作者能够随时随地在各种设备上访问高级编码工具。

云交付进一步确保人工智能功能的快速集成，例如实时代码建议、版本化部署和自动更新。这些技术和操作便利性使得云成为中小型企业以及个人开发者的首选部署模式。

根据应用分析

2024 年，个人开发者和自由职业者细分市场占据了主导市场地位，占据了超过38.4%的份额。这种领先地位反映了它与独立从业者、业余爱好者和独立贡献者的独特需求的强烈契合，他们优先考虑快速反馈、经济高效的工具和无缝入门。

这些用户受益于直观、低门槛的界面和可访问的定价层，使他们能够快速有效地采用人工智能驱动的编码助手。据报道，独立开发人员长期以来一直采用生成式编码工具来完成脚手架、原型设计和教育等任务，这提高了他们的生产力并加快了洞察时间。

这一领域的突出地位也可以归因于自由编程工作流程的个性化本质。没有严格的团队结构或企业协议，自由职业者可以尝试各种人工智能功能 - 例如上下文感知建议和个人代码库 - 没有广泛的集成障碍。

直接的好处体现在减少开发时间和提高了代码质量，满足客户期望和项目时间表。此外，试用模式和灵活订阅的可用性确保开发人员可以扩展工具的使用，而无需担心长期承诺。

主要细分市场

按功能

• 代码生成和自动完成
• 调试和错误检测
• 代码重构和优化
• 代码说明
• 其他

按部署

• 云端
• 本地

按应用

• 个人开发者和自由职业者
• 中小型企业 (SME)
• 大型企业
• 教育机构及学生
• 其他

重点地区及国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

新兴趋势

转向多模式、情境感知AI代码助手

AI代码助手市场的一个突出趋势是多模式和上下文感知系统的进步。这些工具不再局限于简单的自动完成，而是越来越多地经过训练，可以通过自然语言提示、代码历史记录、文档和项目架构来理解开发人员的意图。

作者：int通过从各种输入中解释上下文，现代助手现在能够提供与人类开发人员编写的内容非常匹配的更高质量的建议。实时协作功能和自适应学习的集成进一步强化了这一趋势。

人工智能助手的设计目的是不断学习用户行为，在与不同环境交互时完善建议。这种动态、上下文敏感模型的发展预计将把人工智能工具的角色从被动帮助者转变为软件开发生命周期中的主动协作者。

驱动者

对更快、可扩展的软件开发的需求不断增长

缩短上市时间的压力越来越大，这是推动人工智能代码助手采用的主要驱动力。企业和初创公司都在寻找加速产品开发同时保持代码质量的方法。人工智能工具通过生成样板文件来协助测试代码、测试脚本甚至整个模块，从而使开发人员能够专注于架构和用户体验等战略任务。

此外，随着业务规模的扩大，团队之间的一致性需求变得至关重要。 AI 代码助手通过遵守编码指南和风格偏好来帮助标准化分布式开发团队的代码实践。这种自动化不仅提高了效率，还减少了人为错误，使软件开发过程在规模上更加可靠和可预测。

约束

代码漏洞和过度依赖的风险

尽管 AI 代码助手的实用性不断增强，但其生成的代码的质量和安全性仍存在重大风险。在许多情况下，人工智能模型是在公共数据集上进行训练的，其中包括不良的编码实践、过时的库或未修补的安全缺陷。当开发人员不知不觉地集成这些输出时，它可以引入在没有充分审查的情况下将漏洞引入生产系统。

此外，代码生成的简便性可能会导致过度依赖，特别是对于初级开发人员而言。通过重复使用，开发人员可能会跳过基础学习和批判性思维步骤，假设人工智能的建议总是正确的。这给维持高素质工程团队和持续创新带来了长期挑战，而创新需要深厚的技术技能。

市场机会

即时工程和开发人员支持的兴起

一个新兴的机会在于人工智能代码助手即时工程的专业化。由于人工智能工具的准确性取决于用户提示的清晰度和结构，因此团队正在投资培训开发人员以编写更有效的提示。这种新的技能组合正变得至关重要，它弥合了人工智能可以生成的内容与开发人员想要构建的内容之间的差距。

<这个机会还扩展到开发人员入职和技能提升。组织使用人工智能工具不仅是为了加速编码，也是为了教育新的团队成员。通过提供建议、解释和实时学习支持，这些助手充当内置导师，减少启动时间，并帮助非传统或自学的开发人员更有效地做出贡献。

挑战

不受监管的使用和 IP 不确定性

最紧迫的挑战之一是缺乏对人工智能生成的明确治理代码。在许多组织中，开发人员在未经 IT 部门批准的情况下使用人工智能工具，从而造成安全、许可和合规风险。这些未经批准的部署通常不受监控，导致影子 IT 难以管理和审计。

使问题进一步复杂化的是知识产权所有权的模糊性。当人工智能基于预先训练的模型生成代码时，尚不清楚什么时候那么输出是完全原创的或衍生的。这引发了关于谁拥有该代码以及是否可以在不侵犯第三方权利的情况下将其用于商业用途的法律担忧。如果没有明确的法规，企业将面临重大的法律和运营不确定性。

主要参与者分析

Amazon Web Services (AWS)、Github 和 Google LLC 是 AI 代码助理市场的主要参与者，他们利用强大的云平台和先进的 AI 工具来简化编码工作流程。他们专注于将人工智能集成到现有开发人员环境中并支持企业规模部署，这增强了他们的市场影响力。

JetBrains、GitLab 和 Replit 因提供专业且以用户为中心的解决方案而闻名。 JetBrains 将 AI 集成到其专业 IDE 中，而 GitLab 通过 AI 驱动的代码建议增强了其 DevOps 平台。 Replit 强调实时、协作编码凭借 AI 支持，对不同的开发者群体有吸引力。

像 CodeComplete、CodiumAI、Sourcegraph 和 Tabnine 这样的新兴厂商正在通过提供利基、创新的产品而不断成长。 CodeComplete 和 CodiumAI 专注于代码测试和可靠性，而 Sourcegraph 提供智能代码导航。 Tabnine 专注于通过机器学习预测代码完成。这些公司通过经济实惠、有针对性的解决方案迎合小型团队和自由职业者的需求，来自其他区域参与者的持续竞争支持市场多元化。

涵盖的主要参与者

• Amazon Web Services (AWS)
• CodeComplete
• CodiumAI
• Github
• GitLab
• Google LLC
• JetBrains
• Replit
• Sourcegraph
• Tabnine
• 其他

近期进展

• 2024 年 8 月，Harness 扩大了与 Google Cloud 的战略合作伙伴关系，介绍了使用基于生成式人工智能的新集成来增强软件开发生命周期。此次合作旨在通过在工程工作流程中嵌入人工智能驱动的支持来改善开发人员的体验，从而实现更快、更智能、更直观的代码交付流程。
• 此前，于 2023 年 10 月，IBM 推出了 Watsonx Code Assistant，这是一款生成式 AI 工具，旨在帮助企业开发人员和 IT 团队使用自然语言提示更高效地编写代码。该解决方案由 IBM Granite 基础模型提供支持，支持在 Watsonx 平台上生成可信且安全的代码，从而强化了 IBM 对企业环境中合规且可扩展的 AI 集成的关注。