东吴证券 计算机行业跟踪周报：下一个AI coding，AI Developing

摘要

报告提出继AI coding之后，AI developing将成为下一个重要AI应用场景：AI coding替代程序员且已经落地，AI developing替代硬件工程师、刚刚开始。 其核心逻辑是代码写完即可运行，而PCB等硬件设计完仍需制造，AI coding只需Cursor，AI developing需要Cursor+仓库+工厂，因此空间更大。 报告测算2026年潜在市场规模18,938亿元：全球泛电子电气硬件从业工程师2,962,750人（美国458,400、中国927,800、欧洲984,000、其他国家592,550），加创客爱好者100万人和参与硬件的软件工程师235万人，潜在用户合计6,312,750人，按人均年工资/费用30万元计算；渗透率10%、20%、40%分别对应1,894亿元、3,788亿元、7,575亿元。 报告强调AI developing需要软件、数据与制造能力兼备，纯软件公司没有工厂，纯制造公司缺乏数据和软件能力。 以嘉立创为例：2026H1付费用户97.91万个、处理订单1,163.94万笔，EDA注册用户737万、设计硬件项目5,593.49万个，现货SKU 81.97万个、5万m2智能仓，海外收入占比21%且增速超过国内；其AI EDA、AI DFM & CAM、AIBOM&报价和AI柔性排产有望加快PCB设计生产效率，软件产品有望按token计费，实现从传统硬件制造到软件商业模式的升级。 行业评级维持增持，相关标的为嘉立创；风险包括原材料价格波动、AI技术持续升级迭代、海外经营与汇率波动（境外收入占比已超20%）。

主要观点

• AI developing是AI解决真实物理世界问题的关键：AI coding替代程序员且已落地，AI developing替代硬件工程师、刚刚开始。

• AI进入眼镜、机器人、汽车或产线等物理场景时，必须面对器件可得性、电路可制造性、结构匹配及功耗、散热和可靠性验证等真实约束；未来硬件竞争不只取决于谁先想到，更取决于谁能更快试出来、改出来、交付出来。

• AI developing空间大于AI coding：AI coding代码写完就能运行、只需一个Cursor，AI developing需要Cursor+仓库+工厂，分别替代软件工程师与硬件工程师。

• 报告测算2026年AI developing潜在市场规模18,938亿元，基于潜在用户6,312,750人、人均年工资/费用30万元。

• 测算基础：美国/中国/欧洲/其他国家泛电子电气硬件从业工程师分别为458,400/927,800/984,000/592,550人、全球总计2,962,750人，另有创客爱好者1,000,000人、参与硬件的软件工程师2,350,000人。

• 渗透率/节省工时比例10%、20%、40%三种情景分别对应市场空间1,894亿元、3,788亿元、7,575亿元。

• AI developing需要软件、数据与制造能力兼备：纯软件公司没有工厂，纯制造公司缺乏数据和软件能力。

• 嘉立创是稀缺的产业互联网PCB龙头、天然具备AI基因：线上平台工程师入口、在线交易、高订单密度，拥有EDA/CAM/ERP工业软件产品和强柔性化制造能力。

• 嘉立创庞大训练数据优势：2026H1付费用户97.91万个、处理订单1,163.94万笔；EDA注册用户737万、设计硬件项目5,593.49万个。

• 嘉立创同时拥有制造硬件实体和工业软件产品：现货SKU 81.97万个、5万m2智能仓、百万级库存；26H1海外收入占比21%且增速超过国内，中小板和样板客户对价格不敏感、更在意交付速度。

• 商业模式升级路径：嘉立创AI EDA、AI DFM & CAM、AIBOM&报价和AI柔性排产将加快PCB设计生产效率，软件产品有望按token计费，实现从传统硬件制造到软件的商业模式的升级。

• 投资结论与风险：AI developing是AI coding之后下一个重要AI应用场景、2026年潜在市场空间超万亿；风险为原材料价格波动、AI技术持续升级迭代、海外经营与汇率波动（公司境外收入占比已超20%）。

论述逻辑

• AI coding已落地 → 但AI进入眼镜、机器人、汽车、产线等物理世界必须面对器件可得、电路可制造、结构匹配及功耗散热可靠性验证等约束，数字世界多出方案不等于物理世界多出可工作产品 → 由此提出AI developing（替代硬件工程师，需要Cursor+仓库+工厂）是下一个AI应用场景 → 用全球泛电子电气硬件工程师2,962,750人+创客爱好者100万人+参与硬件的软件工程师235万人=潜在用户6,312,750人、人均年工资/费用30万元，测算2026年潜在市场18,938亿元，渗透率10%/20%/40%对应1,894/3,788/7,575亿元 → 由于纯软件公司没有工厂、纯制造公司缺乏数据和软件能力，能做好AI developing的必须软件、工厂、数据三者兼备 → 以嘉立创验证：线上平台入口+EDA/CAM/ERP工业软件+强柔性化制造，叠加97.91万付费用户、737万EDA注册用户等训练数据优势和21%海外收入的付费能力 → AI EDA、AI DFM & CAM、AIBOM&报价、AI柔性排产推动设计生产效率提升与按token计费的商业模式升级 → 结论：AI developing是AI coding之后下一个重要AI应用场景，相关标的嘉立创。

关键展望

• AI developing被定位为刚起步的下一阶段应用，报告将其视为AI coding之后下一个重要AI应用场景。

• 2026年市场空间三情景：渗透率/节省工时比例10%、20%、40%分别对应1,894亿元、3,788亿元、7,575亿元。

• 嘉立创的AI EDA、AI DFM & CAM、AIBOM&报价和AI柔性排产将加快PCB设计生产效率，软件产品有望按token计费，向软件商业模式升级。

• 行业评级为增持（维持），评级基于报告发布日后6至12个月内行业指数相对基准（A股为沪深300）表现的预期，增持对应行业指数相对强于基准5%以上。

• 风险提示：原材料（覆铜板、铜球等）价格大幅上涨且无法向下游传导、AI技术持续升级迭代、海外经营与汇率波动（公司境外收入占比已超20%）。

推荐标的

• 嘉立创：报告唯一相关标的，未给出个股评级与目标价。理由：稀缺的产业互联网PCB龙头，同时具备软件、工厂与数据能力——2026H1付费用户97.91万个、EDA注册用户737万、设计硬件项目5,593.49万个，现货SKU 81.97万个、5万m2智能仓，海外收入占比21%且增速超过国内。

关键图表

图1. 表 1: AI developing 市场空间测算（2026 年）