投资评级与核心观点 - 投资评级：买入（维持）[1][3] - 核心观点：公司固件和IDE业务基本盘稳固，AI+IDE未来商业化前景值得期待，成长前景值得期待[3] - 盈利预测：略下调2025年归母净利润预测为0.83亿元（前值0.88亿元），维持2026-2027年归母净利润预测为1.58亿元、2.97亿元[3] - 估值指标：当前股价对应2025-2027年预测PE分别为226.2倍、119.4倍、63.4倍[3] 财务表现与业绩预告 - 2025年业绩预告：预计实现归母净利润8,292.16万元，同比增长152.49%；扣非归母净利润4,584.36万元，同比增长207.81%[4] - 2025年第四季度业绩：预计实现归母净利润3,832.09万元，同比增长200.5%；扣非归母净利润1,210.99万元，同比增长29.2%[4] - 利润增长驱动因素：1）聚焦AI+IDE及计算设备核心固件优质业务，加大研发与市场投入，提升整体盈利能力与毛利润，同时管理费用因人员结构调整回归正常而明显下降；2）通过产业投资基金间接投资的恒坤新材科创板上市，产生投资收益及公允价值变动收益预计影响税前利润约3千万元[4] - 财务预测摘要：预计2025-2027年营业收入分别为4.18亿元、5.68亿元、7.85亿元，同比增长29.4%、35.8%、38.1%；归母净利润分别为0.83亿元、1.58亿元、2.97亿元，同比增长153.1%、89.5%、88.3%[7][9] AI编程业务进展与优势 - AI编程商业化落地加速，成为大模型商业化落地最快场景[5] - 发布两款AI编程产品：1）SnapDevelop，面向700万.net开发者，可提升开发效率3-5倍，截至2025年上半年已有2万试用用户，并于2025年12月底大版本迭代后正式推广；2）EazyDevelop，面向非专业开发者，于2025年10月发布，已有超12,000人使用[5] - 公司在AI编程领域卡位优势明显，成长前景广阔[5] 公司基本与市场数据 - 股票代码：688258.SH[1] - 当前股价：155.20元（截至2026年1月29日）[1] - 总市值与流通市值：均为188.01亿元[1] - 总股本与流通股本：均为1.21亿股[1] - 近3个月换手率：282.98%[1]

文章核心观点 - AI应用行情持续但后续将更加聚焦于商业模式清晰、落地进程快的细分领域 包括AI营销、AI医疗和AI编程 [1] - 科创创业ETF国泰（588360）跟踪科创创业50指数 该指数聚焦电子、电力设备、通信、医药生物等高科技行业 具有显著的科技属性和成长潜力 [1] AI应用投资机遇与细分领域分析 - AI营销商业模式正在加速确立 AI应用作为流量变现新入口的大趋势下 产业链构建加速 ChatGPT广告业务即将上线 千问APP接入淘宝 重塑流量变现新逻辑 [1] - AI编程成为AI应用商业化落地最为顺畅的领域之一 代表性公司营收和用户数增长迅速 [1] - AI医疗赛道兼具“需求刚性”与“付费深度” 海内外龙头加速布局 具备较强商业潜力 [1] 科创创业ETF国泰（588360）及标的指数概况 - 该ETF于1月30日回调超0.7% [1] - 该ETF跟踪科创创业50指数（931643） 单日涨跌幅限制达20% [1] - 指数从科创板与创业板中选取市值较大的50只新兴产业上市公司证券作为样本 以反映代表性新兴产业证券的整体表现 [1]

太火了！Moltbot GitHub大爆，首次飙破10万星标。 一大早，整个AI圈被一条「战报」彻底刷屏： Moltbot (原Clawdbot) GitHub星标数首次突破10万大关！ Moltbot之父Peter Steinberger立即晒出成绩单，一张项目星标趋势对比图引爆全网。 可以看到，爆火Moltbot的星标，几乎坐上了「火箭」直线飙升，成为全球增速最快的开源项目之一。 令人震惊的是，它的增速，甚至超越了「Linux内核」等传奇项目。 从默默无闻到登顶热榜，Moltbot仅用了短短一周的时间。 如今Moltbot的星标还在狂飙，截至发稿前达105k，Fork冲破14k。 | Repositories Developers | Spoken Language: Any - | Language: Any - | Date range: This month - | | | --- | --- | --- | --- | --- | | a moltbot / moltbot | | | Sponsor | 27 Star | | Your own personal Al assistant. An ...

往期趣图 （点击下方图片可跳转阅读） 如果不考虑维护，AI 编程确实是最强的 ↓↓↓ ...

公司财务预测与融资情况 - Anthropic在2025年12月的内部会议上预测，其2026年营收最高可达180亿美元，较夏季预测高出约20% [1] - 公司预计2027年营收有望达到约550亿美元，意味着未来一年营收有望翻三倍有余 [1] - 在最乐观的预测中，公司预计到2029年总计营收最高可达1480亿美元，比OpenAI对同年的营收预测高出约30亿美元 [1] - 公司修订了最乐观预测，将实现现金流转正的时间推迟到2028年，比此前预期晚一年，预计当年将产生22亿美元现金 [2] - 公司预计2026年将在训练AI模型上支出120亿美元，并在为付费用户运行模型上支出约70亿美元 [3] - 公司正以融资前3500亿美元的估值筹集逾100亿美元资金，此轮融资由新加坡政府投资公司和Coatue Management领投 [3] - 截至2025年末，公司的最新营收运行率已超过90亿美元 [3] 核心产品与营收驱动力 - 绝大部分快速增长的营收将来自通过API向企业客户销售其旗舰AI应用的访问权限 [2] - AI编程工具Claude Code在2025年11月产生了超过10亿美元的年化级别营收 [2] - Claude Code向公众开放后约6个月就达到10亿美元运行率级别的营收，表明开发者与企业客户高频、持续付费 [4] - 公司核心AI应用产品包括Claude Code和Sonnet系列 [1] - 微软已成为公司的顶级客户之一，最近正有望以每年约5亿美元的规模采购其AI大模型技术 [3] 行业趋势与竞争格局 - AI编程是全球AI应用大浪潮的最热门技术细分领域，正在从“个人开发者工具”走向“企业级标准配置” [2] - 编程是生成式AI最先实现“可量化投资回报率”的杀手级场景，因为任务天然可验证、反馈闭环短、能直接压缩交付周期 [5] - AI应用的发展方向集中于“生成式AI应用软件”和在此基础上演进的、能自主执行任务的“代理式AI智能体” [8] - AI智能体极有可能是2030年前的AI应用大趋势，市场规模到2030年有望高达530亿美元，2025年后的年复合增速高达46% [9] - 行业变现趋势正从“卖模型”走向“卖工作流”，下一阶段竞争焦点将从“单模型能力”转向“多代理编排、可观测性、权限开放与安全优先架构” [6] - 不仅AI算力基础设施需求强劲，能够全面提升企业经营效率的企业级AI应用软件需求同样旺盛，并加速渗透至各行各业 [8] 产品技术特点与市场接受度 - Claude Code被定义为“住在终端里的代理式编码工具”，天然贴合开发者日常工具，降低迁移成本 [5] - 产品的核心能力是“代理化”而不是“单次问答”，能进行任务分解、执行、验证、回滚 [5] - Claude 3.5 Sonnet在SWE-bench Verified评测中给出领先成绩，说明其“可落地的修复/实现能力” [5] - 以Claude Code和Clawdbot/Moltbot为代表的产品，带动了“vibe-coding”等传播型用法，开源与可自托管特性进一步放大了扩散速度 [6] - “Vibe coding”是AI编程更激进的口语化表述，强调用自然语言提示让AI生成、修改、调试代码，人类角色转变为描述目标和迭代反馈 [7] 战略合作与投资背景 - 公司由亚马逊和Alphabet旗下谷歌斥巨资支持 [1] - 英伟达和微软在2025年11月曾分别承诺向公司投资最高100亿美元和最高50亿美元 [3] - 微软已向OpenAI投资逾130亿美元，持有其接近27%的股份，但对Anthropic的采购表明其不愿100%押注单一公司 [3]

AI编程行业概览 - 文章系统梳理了A股市场中在AI编程（AI for Code）领域布局的15家核心上市公司，根据其技术路径和业务聚焦，将其划分为四大核心赛道：大模型+代码智能体、IDE+AI编程工具、低代码+AI编程融合、行业解决方案+AI编程 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17] - 各公司普遍将AI编程能力与自身原有的核心技术（如大模型、NLP、IDE、低代码平台、行业知识）深度融合，打造差异化竞争优势，并已实现规模化商业落地，服务于金融、政务、制造、电力、高校等多个关键领域 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17] - AI编程工具的核心功能覆盖代码生成、补全、解释、调试、优化、测试及漏洞检测等全流程，旨在显著提升软件开发效率、降低技术门槛和开发成本，相关量化指标显示效率提升普遍在40%至60%以上 [1][3][4][7][9][12][13][14][15][17] 大模型+代码智能体核心 - **科大讯飞**：依托星火大模型打造国内首款支持语音交互的智能编程工具iFlyCode，具备代码生成、解释、漏洞纠错等五大核心功能，已在全国超千所高校和数百家企业规模化落地，形成“模型-工具-场景”的商业闭环 [1][18] - **星环科技**：基于自研大模型开发AI代码生成工具，专注于大数据开发场景，能将自然语言精准转换为SQL、Hive等语言，代码生成准确率超90%，2025年已服务超200家付费企业客户 [2][19] - **拓尔思**：将自研NLP与大模型语义理解能力同Qwen Code等代码生成模型结合，打造针对政务、金融等专业领域的AI编程解决方案，已在多地政务机构和数十家金融企业落地 [3][20] IDE+AI编程工具核心 - **卓易信息**：旗下团队深耕IDE底层开发，其AI辅助编程工具SnapDevelop能将企业软件开发效率提升至传统方法的2-3倍，2026年1月推出的专业付费版已服务3000+全球客户，累计订单超1800万 [4][22] - **万兴科技**：聚焦轻量级开发场景，开发多款AI编程辅助工具，覆盖新媒体、电商、小程序等场景，产品具备轻量化、易操作、性价比高的特点，用户增长迅速 [5][23] - **彩讯股份**：聚焦金融科技场景，基于国产大模型开发AI编程辅助平台，深度融合金融业务逻辑，实现自然语言向金融专属代码的精准生成，并形成“云+数据+AI编程”的整体解决方案 [6][23] 低代码+AI编程融合 - **普元信息**：将AI编程能力深度融入低代码开发平台，接入AI后企业应用开发效率提升40%以上，平台已服务超千家企业客户 [7][24] - **金现代**：基于GLM大模型构建低代码领域专有模型，融入“轻骑兵”低代码平台，实现电力行业全流程智能化开发，已服务国家电网、南方电网等头部客户，新签单规模同比大幅增长 [8][25][26] - **致远互联**：将AI编程能力融入低代码平台，聚焦协同办公场景，该平台已服务超万家企业客户，其中60%以上的业务需求通过该平台开发，接入AI后开发周期缩短50%以上 [9][27] - **泛微网络**：将AI编程能力融入e-cology、e-office等低代码平台，聚焦中大型企业办公场景，已服务金融、制造、政务、能源等多个行业的中大型企业 [11][27] 行业解决方案+AI编程 - **恒生电子**：与阿里云共建“金融AI大模型”，其低代码平台深度融合AI编程能力，能实现“单次提示”生成复杂金融业务代码，已服务超百家金融机构，覆盖90%以上的国内基金公司，金融系统开发效率提升60%以上 [12][28] - **赛意信息**：聚焦工业制造场景，开发AI编程辅助工具，深度融合制造业业务逻辑，接入AI后工业软件开发效率提升50%以上，并形成“工业互联网+AI编程”整体解决方案 [13][29] - **科大国创**：聚焦电力与政企信息化场景，AI编程解决方案能将开发周期缩短40%以上，开发成本降低30%左右，已服务国家电网、南方电网及多地政企机构 [14][29][30] - **新炬网络**：将AI编程与智能运维技术融合，开发智能运维平台，其定制化代码模块准确率超通用模型30%，2024年客户复购率达83%，已服务中国移动、中国电信、多家国有银行等头部企业 [15][31] - **用友网络**：将AI编程能力深度融入用友BIP低代码平台，覆盖企业全业务场景，已服务超数百万家企业客户，接入AI后企业信息化系统开发效率提升50%以上 [17][32]

【导读】芝加哥教授20分钟干完48小时工作，零基础小白10分钟造出完整App，前xAI工程师睡一觉醒来项目就做好了……Claude Code正在重新定义「编 程」这件事。 一个顶级程序员，30天没写一行代码。 但他负责的项目，6个月做到了10亿美元年化营收！ 这不是科幻小说，这是Claude Code之父Boris Cherny的真实日常。 就在几天前，他在X上公开承认：过去30天，自己100%的代码都是Claude Code写的。 消息一出，整个AI社区炸锅了。 编程这件事，正在被彻底重新定义！ Boris Cherny是谁？ Claude Code项目的开发负责人，Anthropic的灵魂工程师之一。 他曾被Cursor开发商Anysphere重金挖走，又被Anthropic闪电速度抢回来。 可以说，他本人就是AI编程领域最顶尖的开发者之一。 但就是这样一个人，现在完全不写代码了。 不是因为懒，而是因为Claude Code太强了！强到他认为自己手写代码反而是在浪费时间。 这意味着什么？ 编程，正在从「人写代码」变成「人指挥AI写代码」。 所以，你还在为学不会编程发愁吗？ 别急，2026年，这事儿可能真的 ...

行业投资评级 - 报告对计算机行业给予“买入”评级 [2] 核心观点 - 报告核心观点为：AI编程商业化加速，应关注本土产业参与方 [1] - AI+编程前景广阔，商业化进展迅速，以Claude为代表的大模型和以Cursor为代表的IDE工具营收快速增长，已体现出较好的商业化效果 [6] - DeepSeek计划在2026年2月中旬推出下一代V4模型，将进一步加码AI编程产业化进展 [6] - 国产AI辅助编程工具调用主流国产AI大模型，性价比较高，若DeepSeek V4在模型能力提升、算力成本下降方面有较好进展，有望加速相关应用商业化落地节奏 [6] - 以卓易信息为例，其布局AI+IDE，旗下艾普阳的SnapDevelop产品凭借低代码、智能化特点，使开发效率提升至传统方法的2-3倍 [6] - 投资建议：代码编程利好驱动，DeepSeek预计发布V4版本，建议关注卓易信息 [6] 一、AI+编程商业前景广阔，产业推进迅速 - AI大模型赋能代码编程和软件开发场景的环节正逐步拓展，但程序员用于代码编写的时间只占整体开发流程的20%左右 [11] - 2025年以来，以Claude 4.5和GPT-5为代表的大模型在代码生成的准确性、灵活性方面有较大提升，以Cursor和TRAE为代表的IDE工具在功能性上向需求分析、架构设计等环节拓展 [12] - AI大模型赋能代码编程具体环节包括：需求分析、架构设计、编码开发、调试测试、系统部署 [13][15] - 短期来看，AI赋能架构设计、需求分析和编码开发环节带来的效率提升较为明显，相关产品的商业化正逐步兑现，但在调试测试和系统部署环节替代人力工作仍面临挑战 [15] - 传统代码编译器以插件形式外接AI大模型赋能，例如GitHub Copilot以插件形式嵌入VS Code [18] - 2025年10月，微软披露GitHub Copilot总用户数量已突破2600万，单季度新增用户超600万，环比增长约30% [18] - AI原生的IDE工具（如Cursor）在深入场景和用户习惯方面有较大提升，可以集成多个AI大模型并行执行指令，并具备更高的自主权 [22] - AI辅助代码编程大大降低了CUDA生态迁移的门槛，例如开发者使用Claude Code仅用30分钟便将一段完整的CUDA后端代码成功移植到AMD的ROCm上 [23] 二、AI编程产业化进展加速，本土参与者值得重点关注 - GitHub Copilot侧重基础代码生成，而Cursor专注架构设计优化 [32] - 根据Gartner数据，采用Copilot的企业平均开发效率提升40%，但代码审查工作量增加18%；采用Cursor的企业开发效率提升35%，代码审查需求下降12% [32] - Cursor采用按时长订阅和tokens调用形式收费，价格在20-200美元/月之间 [35] - Claude大模型凭借优异代码生成能力，在2025年占全球AI大模型代码编程领域市场份额的42% [38][40] - 2025年，Anthropic公司的年化营收（ARR）已接近70亿美元，其中API及相关企业业务预计营收约38亿美元 [38] - 截至2025年6月，全球500强企业中已有超过半数使用Cursor [43] - Cursor公司年化收入由2025年1月的1亿美元增长到2025年6月的5亿美元，再增长到2025年11月的10亿美元 [43] - 截至2025年7月，在AI代码辅助工具使用份额中，Cursor占40.4%，GitHub Copilot占19.2% [46] - 国内AI代码辅助工具持续迭代，例如阿里巴巴的通义灵码，截至2025年8月，其插件下载量已超2000万，累计生成超30亿行代码，上万家企业已接入 [49] - 2025年9月，Claude大模型开发商Anthropic宣布立即停止向多数股权由中国资本持有的公司提供AI大模型服务，这给国产AI大模型公司带来了发展机遇 [52] - 2025年下半年以来，包括Qwen3-Coder、GLM-4.6在内的多个国产AI大模型在自主编程、基础代码生成等能力上有显著提升，缩小了与Claude系列大模型的差距 [53] 三、以卓易信息为例，布局AI+IDE - 卓易信息旗下艾普阳科技于1999年成立，2017年基于SAP授权协议开发了PowerBuilder IDE产品 [58] - 公司从2018年开始研发面向.NET开发者的IDE工具SnapDevelop，并于2024年6月发布正式版，2025年推出集成AI大模型功能的SnapDevelop 2026版本 [58] - 艾普阳营收主力PowerBuilder产品主要客户为海外企业，包括埃克森美孚、三星电子等财富500强企业，截至2024年底存量用户数约5-7万，其中约1.6万为付费用户 [60] - PowerBuilder产品按年收费，标准为895美元/年或1595美元/年 [60] - SnapDevelop是面向.NET开发者的低代码IDE工具，主打可视化能力，2026版本原价3800元/年，推广期折扣价为2660元/年 [62][64] - SnapDevelop 2026版本接入了DeepSeek、豆包、通义千问、GPT系列等AI大模型，并提供面向鸿蒙系统的项目开发能力 [68] - 凭借低代码、智能化特点，SnapDevelop让复杂项目快速成型，使开发效率提升至传统方法的2-3倍 [68] - 2024年，艾普阳公司营收9856万元，同比增长4.6% [70] - 2025年5月，卓易信息发布股权激励计划，业绩考核目标针对IDE业务，反映了公司对该业务商业化快速发展的信心 [72] - 激励计划考核目标显示：2025年IDE业务营业收入目标不低于1.45亿元或考核利润不低于6500万元，付费用户数累计不低于2.5万人；2026年营收目标不低于2.8亿元或利润不低于1.4亿元，付费用户数累计不低于15万人；2027年营收目标不低于5亿元或利润不低于3亿元，付费用户数累计不低于25万人 [75] - 卓易信息固件业务（BIOS及BMC）为其核心传统主业之一，在全球X86架构BIOS固件市场，公司与美国AMI、Phoenix、中国台湾Insyde并列为四家主要厂商 [76][78] - 公司是全球范围内唯一既可为国际计算设备厂商提供X86架构CPU芯片适配的独立固件供应商（IBV），也具备国产替代领域主流芯片全适配能力的固件厂商 [79]

核心业务与财务表现 - 公司核心C端业务“扫描全能王”带来稳定现金流，其收入占公司总营收比例稳定在70%以上 [1] - 2024年公司C端业务实现营收10.75亿元，2020年至2024年复合增速达到27% [1] - “扫描全能王”产品2024年收入为9.82亿元，2020年至2024年复合增速达到31% [1] - 公司在收入增长的同时保持核心财务指标稳定，近年来毛利率维持在80%左右，净利率维持在20%左右 [1] 第二增长曲线：垂类AI出海业务 - 公司垂类AI出海业务被定位为具备“高胜率+高赔率”特征的第二增长曲线 [1] - 公司构建了垂类AI产品矩阵，覆盖AI教育、AI健康管理、AI基础设施及AI Agent应用等多个领域 [1] - “高胜率”基础在于公司拥有AGI技术平台和文本智能技术平台，并通过云服务API与端侧SDK形式提供技术支持 [1] - 公司全球分布式算力与存储平台作为AGI基础设施，为客户提供了先进的网络架构与算力存储基础 [1] - “高赔率”机遇源于AI编程技术，该技术可能带来超过80%的编程效率提升，大幅降低开发成本并加速产品迭代 [2] - AI编程技术为垂类AI产品的开发提供了高效且低成本的助力 [2] 公司定位与市场观点 - 公司被视为国内SaaS领域的领军者，并正在加速布局垂类AI出海业务 [2] - 市场观点认为，公司技术平台与全球算力/存储平台的复用为AI出海业务带来了高胜率，而AI编程等新技术则带来了高赔率机遇 [2]

行业趋势与范式转移 - AI编程工具正经历从代码辅助到智能体（Agents）的范式转移，Claude Code 2.0的发布被视为一个关键的“抽象层级”提升，开发者从审查代码行转向验证行为 [3][17] - 行业早期项目如AutoGPT虽引爆市场（GitHub最快达到10万星标），但实用性有限，标志着探索阶段 [5][6][7] - 2024年9月Cursor Composer的发布是一个重要节点，使生成式AI接管了资深用户90%的代码编写工作，标志着工具成熟度达到新高度 [14] 核心产品对比与迁移动因 - 资深用户从Cursor（全球前0.01%用户）全面迁移至Claude Code 2.0，核心原因在于其“异步优先”的工作流迫使开发者提升抽象层级，摆脱低维度的代码审查 [20] - Claude Code 2.0的模型（Opus 4.5+）针对自身环境进行了RLHF优化，在文件搜索、工具使用等层面表现更佳，形成主场优势 [21][22] - 相较于Cursor，Claude Code 2.0在成本效率与可定制性上更具优势，其开放的架构允许深度DIY和组合，而非封闭黑盒 [23] - Cursor在追求像素级完美前端细节或学习编程的场景下仍有价值，但Claude Code 2.0在追求产出效率的“抽象极大主义者”眼中是更优选择 [24] 生产力工具链配置 - 高效工作流推荐组合使用多种工具：Claude Code（Opus 4.5）负责规划与核心代码生成，Cursor（GPT 5.2/Sonnet 4.5）用于UI打磨，ChatGPT作为第二意见顾问，并搭配极速终端和语音输入工具 [25] - 用户提供了自动化配置命令（`/setup-claude-code` 和 `/setup-repo`），可像面试官一样了解需求并自动完成全局及项目级配置，降低上手门槛 [25][26] 核心使用原则与高级技巧 - **上下文管理**：Claude Code有200k令牌的上下文限制，需保持会话专注，并善用`/compact`和`/transfer-context`命令管理容量，上下文使用率达75%时需特别注意 [28] - **规划优先**：在规划上每投入1分钟可节省后续3分钟，应利用工具的规划模式及`/interview-me-planmd`命令让AI深度介入需求梳理 [30] - **实现闭环自动化**：重复性任务应通过命令、智能体或更新配置实现自动化，完成闭环被强调为提升效率的核心 [32] - **行为验证取代代码审查**：开发者需转向验证接口、UI和API行为，对于大型重构，可预先让AI构建全面的接口测试作为安全网 [34] - **系统化调试**：推荐使用专用的`/debug`命令进行系统化调试，遵循“事不过三”原则，必要时可组建“模型委员会”让多个AI模型并行会诊 [36][37][38][39] 领域特定应用策略 - **前端开发**：截图是高效提示的神器，Claude能直接理解，并推荐安装特定最佳实践技能及管理linter规则 [44] - **后端开发**：建议使用ORM作为架构上下文，并准备现实的种子数据以供AI自我验证 [46] - **AI研究**：可配置Claude访问带A100的虚拟机，使其能自主运行实验、分析日志，实现高度自动化 [47] - **进阶应用**：包括使用Ralph管理大型项目、通过脚本实现手机编程、利用各种Hooks、Subagents及MCP（模型上下文协议），以及使用无头模式进行后台代码审查等 [47] 项目配置与持续迭代 - `CLAUDE.md`文件是项目的核心灵魂，应通过`/setup-repo`生成并持续更新，为AI提供明确的目录结构、依赖模式和非标准选择，以获取更精准的代码输出 [49] - 行业变化迅速，但规划的杠杆效应、快速验证能力、实现闭环自动化以及保持深度思考的主动性被视为永恒的成功原则 [49]