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摩根士丹利：更多软件和更多开发者……再探讨

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原标题：More Software and More Developers… Revisited

摘要

摩根士丹利更新了其对AI对软件开发影响的看法，认为AI编码工具并未导致开发者岗位的广泛收缩，反而通过降低开发成本推动了更多软件项目的创建，从而支撑了开发者需求。报告指出，AI正在将需求转向更有经验的高级工程师，而初级岗位面临压力。AI生成的代码在下游（审查、测试、集成、安全）造成瓶颈，推动了对代理式AI自动化的需求。在覆盖公司中，JFrog被视为最明确的受益者，因其基于使用量的模型直接受益于软件输出增长；Atlassian和GitLab虽定位良好，但需要时间证明增长。报告将Atlassian的目标价从290美元下调至120美元，维持超配评级。

主要观点

  • AI正在推动更多软件创建，而非开发者需求的广泛收缩，因为更低的开发成本使更多项目在经济上可行。
  • AI并未消除开发者，而是将需求转向更有经验的工程师，他们能够设计系统、验证输出和管理复杂性。
  • 软件开发的主要瓶颈正从代码生成转向审查、测试、集成、安全和发布。
  • SDLC的下一个阶段可能由集成式代理模型定义，其中专门代理跨现有平台自动化工作流。
  • 对基于座位模型的情绪短期内不太可能改变，但数据表明开发者人数的威胁并不像Atlassian和GitLab的抛售所暗示的那么严重。
  • 开发者职位发布自2025年7月以来上升11%（从约4.9万增至2026年2月的约5.5万），而同期美国整体职位发布下降7%。
  • 初级开发者岗位面临最大压力，而中高级开发者需求保持强劲。
  • 只有一小部分高绩效组织能持续将更高的开发活动转化为更多软件交付，许多团队面临更重的调试负担和更弱的构建结果。
  • AI生成代码的安全风险显著，更高的代码量和更大的拉取请求增加了事后发现漏洞的风险和运营成本。
  • 代理式AI正在成为下一个逻辑自动化层，扩展到审查、安全分类、CI/CD修复和生产运营。
  • 竞争战场正从帮助开发者编写代码的工具转向能够治理和自动化整个软件生命周期的平台。

论述逻辑

报告从AI编码工具普及导致代码生成加速出发，指出这并未减少开发者总需求，因为更低的开发成本刺激了更多软件项目，从而支撑了开发者人数。同时，AI将初级任务自动化，使需求转向高级工程师。然而，代码激增在下游SDLC阶段（审查、测试、安全等）造成瓶颈，限制了整体生产力提升，这推动了对代理式AI自动化的需求。在此背景下，JFrog因其基于使用量的模型直接受益于软件输出增长，而Atlassian和GitLab虽拥有平台优势，但需通过产品集成和定价演进才能充分受益。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出Atlassian的更显著重估可能取决于更强的云再加速、更清晰的FY27可见性和明显的AI货币化；GitLab的CY26/FY27可能是一个过渡期，投资者等待更好的执行和Duo Agent平台推动增长再加速的证据。

推荐标的

  • Atlassian Corporation PLC (TEAM.O)：超配评级，目标价从290美元下调至120美元。理由：Jira和Confluence作为软件规划和协作的系统记录，具有持久的相关性和稳定的基本面，但重估需等待云再加速和AI货币化。
  • GitLab Inc. (GTLB.O)：平配评级（此前下调）。理由：作为DevSecOps层定位良好，但CY26/FY27为过渡期，需等待Duo Agent平台推动增长再加速。
  • JFrog Ltd. (FROG.O)：未明确评级，但被视为最明确的直接受益者。理由：基于使用量的模型直接受益于AI驱动的软件输出增长，二进制文件系统记录具有持久护城河，近期抛售过度。

关键图表

Exhibit 1: AI Coding Tools Are Increasingly Doing More of the Routine Work

Exhibit 2: Volume of Applications Being Built is Growing at Increasing Pace

Exhibit 3: Software Creation Firmly in Acceleration Mode

Exhibit 4: Job Postings for Software Developers Rising From July 2025 Trough April 2026

Exhibit 5: Demand for Senior Developers Remains Robust, While Entry-Level Seeing Significant Pressure

Exhibit 6: 95% of respondents are using AI tools at least weekly (Pragmatic Engineer survey)

Exhibit 7: (未在文本中明确列出，但提及) AI-generated code creates bottlenecks downstream

Exhibit 8: (未在文本中明确列出，但提及) only a small subset of high-performing organizations are consistently converting higher development activity into more software shipped

Exhibit 9: (未在文本中明确列出，但提及) many others are seeing heavier debugging burdens, weaker build outcomes, and greater strain on code review

Exhibit 10: (未在文本中明确列出，但提及) security exposure from AI-generated code remains meaningful

Exhibit 11: (未在文本中明确列出，但提及) higher code volumes and larger pull requests increase the risk and operational cost of catching vulnerabilities

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