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AI developing与AI coding的区别是什么？
AI coding主要解决代码生成问题，替代程序员；而AI developing则聚焦于解决物理世界中的硬件制造问题，替代硬件工程师。AI coding已较为成熟，AI developing尚处起步阶段，后者需处理器件、制造、结构等物理约束，加速硬件产品从创意到成型的过程。AI developing的市场空间更大，涉及Cursor、仓库、工厂等要素，预计2026年潜在市场规模可达18,938亿元。
AI developing赛道的发展趋势如何？
AI developing赛道前景广阔，其市场规模远超AI coding。该领域需要同时具备AI软件、工厂和数据能力的公司才能成功，纯软件或制造公司难以胜任。AI developing将缩短硬件产品从创意到成型的周期，推动硬件行业智能化升级。目前，该赛道尚处于早期发展阶段，未来市场渗透率有望持续提升。
本报告重点分析了哪些内容？
本报告重点分析了AI developing的技术特点、市场空间及商业模式。报告以嘉立创为例，探讨了AI developing的实践路径，指出其优势包括庞大的训练数据、软硬件结合能力以及强大的用户付费能力。嘉立创通过AI工具（如AIEDA、AI DFM & CAM等）提升效率，并可能实现按token计费的商业模式升级。
当前AI developing市场的现状如何？
当前AI developing市场处于起步阶段，AI coding已相对成熟并落地应用，而AI developing则刚起步，面临诸多挑战。市场上，具备AI软件、工厂和数据能力的公司尚属少数，但该领域已展现出巨大的市场潜力。预计到2026年，AI developing的潜在市场规模将超过万亿级别，市场渗透率有望达到10%。
本报告提示了哪些风险？
本报告提示了AI developing领域的主要风险，包括原材料价格波动风险、AI技术升级迭代风险以及海外经营与汇率波动风险。原材料价格波动可能影响硬件产品成本，AI技术迭代则要求企业持续投入研发，海外经营则面临汇率波动等不确定性。这些风险需引起投资者关注。