低代码赛道热度再起：AIGC加速落地，上市公司争相布局

据财联社记者观察，海外AI编程工具Cursor走红，被称为硅谷“程序员”的最爱。后来，有个人用户使用Cursor在一小时内编写了一个APP，并排名App Store付费榜第一名。低代码风潮也冲击了A股。近期，宝兰德（688058.SH）、开普云（688228.SH）、科工能科（002322.SZ）、金现代（300830.SZ）等上市公司纷纷通过互动易披露其低代码布局，受到资金青睐。

财联新闻记者多方采访了解到，从这几年的布局来看，低代码已经基本进入白热化阶段。在降低成本、提高效率、建立信任等背景下，用户对低代码的需求强烈，现在可能已经进入工程层面。 AI的加持，有效提升了其易用性。未来有望颠覆生产方式、重塑技术团队。但现阶段仍需解决大模型假象、实施成本高、数据安全等问题。

另一条受众多玩家欢迎的 AI 赛道？

“目前A股公司做低代码垂直大模型的公司很少。我们做低代码平台已经很多年了，我们的大模型能力也是近两年的事。我们自己还在比较看好（低代码垂直大模型），现在跟智普合作，之前也用过其他大模型。”近日，财联社记者以投资者身份致电进贤现代证券部，该公司消息人士称。

今现代日前透露，其在ChatGLM4大语言模型的基础上，构建了低代码领域专有的大模型。普元信息（688118.SH）也看到了AI+低代码的机会。公司人士向投资者透露，公司低代码产品主要应用于金融、能源、通信、先进制造等领域的大中型企业。目前客户已经接入大型外部模型，公司也在开发相关的专有模型。

据财联社记者观察，低代码是一种使用更少代码、更快实现应用交付的可视化应用开发方式。不少受访者表示，低代码AI是生成式AI一个比较快的应用方向。

今年8月，由四名麻省理工学院本科生创立的Anysphere（今年11月估值25亿美元）推出了首款产品——AI代码编辑器Cursor，一炮而红，被称为“革命性的自然语言编程助手” ” 外媒报道。近日，一款名为Kitty Fill Light的软件登上了App Store付费榜第一名。这款软件是个人用户通过Cursor用一小时编写的。

或许是受此消息影响，近期低码概念在二级市场爆发，金现代、浩云科技（300448.SZ）、普源信息一度触及20CM涨停。据悉，早在去年市场炒作ChatGPT概念时，低代码概念就经历了多次转变。

美联社记者从采访中了解到，这条赛道基本已经进入白热化阶段。

公开资料显示，低代码的概念可以追溯到1980年IBM的快速应用程序开发工具（RAD），2014年由研究咨询公司Forrester正式提出。Salesforce、AWS、Google等海外巨头、微软和甲骨文此后也加入了这个游戏。 。在国内，这条赛道也受到很多大厂的重视。目前已经出现了腾讯微信低代码、飞书低代码平台、钉钉易达、百度爱速达、网易CodeWave等产品。

据悉，腾讯云开发是腾讯云旗下的开发者工具，已服务超过300万小程序开发者。其产品形态包括云集成开发平台“微信云开发”和低代码工具“微塔”。近期，腾讯云开发还推出了AI辅助开发工具“云开发副驾驶”，允许开发者直接使用自然语言生成和修改应用程序。

腾讯云开发负责人在接受财联社记者采访时表示，“我们一直在思考大模型能够如何改变开发体验。基于开发者的需求，我们目前有两个探索方向：一就是使用云开发Copilot生成代码，部署后可以直接构建可运行的服务，包括低代码模式（生成应用程序后，通过低代码组件拖拽微调）和全代码模式（生成可运行的代码）可以微调）。二是开发小程序，把一些大的模型连接到工具上，供开发者直接调用。”

甲子光年智库报告显示，AI代码平台领域的参与者类型较多，企业希望凭借自身技术或行业诀窍快速进入市场，并通过先行占据更好的生态地位；并且越来越多的企业正在这样做产品的打磨和场景的探索。

AI编程需求是否进入工程层面？

小猫补光灯的“出圈”是否可以视为AI生成代码走向成熟的标志？腾讯云云开发负责人表示，“这种软件其实以前就已经有人做过（通过低代码的方式）。人们不会因为小猫补光灯的出现就说技术成熟了。甚至可能有些人已经制作了比这个更好的应用程序。复杂的。”

不过，他明确告诉财联社记者，“今年对人工智能生成代码的需求越来越强烈。”

据财联社记者了解，从目前国内开发系统占比来看，小程序约占30%，企业内部管理系统占30%，剩下的40%主要是较为复杂的系统（如大规模后端服务）。其中小程序、管理系统基本可以通过快速框架或工具进行开发，是低代码开发优势明显的领域。

前述腾讯云开发负责人表示，客户预算的变化导致服务提供商解决成本问题，这直接导致了AI生成代码的需求增加。他举了一个例子：对于一个做定制系统的服务商来说，两年前平均每年的人工成本约为30万-50万元，但现在已经下降到10万-20万元。 “软件服务成本除了云服务成本和机器成本外，最直接相关的是开发时间成本和人工成本。通过引入AI辅助开发工具，可以有效降低人工成本。”

“由于当前经济不景气，用户希望利用数字化手段推动企业进一步降本增效，低代码开发平台的价值更加凸显。与前几年相比，厂商往往需要反复宣传而落实到用户端，现在有更多的用户选择主动了解低代码开发平台的理念和能力，积极推动项目审批。” IDC中国研究经理王彦翔告诉中国财经报记者，目前用户认知基本成熟。

此外，普源信息告诉记者，“近年来，在信创数字化转型的背景下，低代码的需求比较旺盛。”

值得注意的是，腾讯云开发负责人将AI代码开发工具分为编程级工具（如Cursor）和工程级工具（如Bolt.new、v0）。

在采访中，他特别强调了工程级工具已经向前发展了一大步：“最近几个月，大家开始在社区里谈论工程级AI代码开发，这在生产应用中更有用。它最初被视为一个玩具（低代码工具）一样，但一旦达到工程水平和生产水平，它就会发生根本性的变化。”

在他看来，AI代码开发工具除了要快之外，还必须解决定制化的问题。他们必须始终面向生产应用，而不仅仅是To C。“微软、谷歌这样的大公司基本上都有这个想法。”

AI带来了哪些创新？

谷歌首席执行官皮查伊在第三季度财报电话会议上特别提到，谷歌内部超过25%的新代码是由人工智能生成的。 AI时代是否人人都是程序员这个话题已经被讨论了很多。据财联社记者了解，AI的加持可以有效提高开发平台的可用性，这或许是技术团队的一次重塑。但开发总有一定的技术门槛，“技术新手”很难完全上手。

中国财经联合会记者查阅社交媒体了解到，严格来说，Kitty补光APP的开发者并没有完整的基础（前互联网公司产品运营从业者，曾自学Python）。王彦翔认为，零基础的开发者大约需要一个月的时间才能熟练使用低代码开发平台。

回顾AIGC浪潮到来之前的传统低代码，一位法律科技产品经理告诉财联社记者。 “前几年低代码非常流行，但由于需求变化频繁、代码修改量大、实际应用能力较差，我们仍然不得不依靠手动灵活处理。”

不过，根据王彦翔的观察，实际的应用能力需要根据不同的场景来看待。 “低代码在某些场景下确实有一定的局限性，尤其是对个性化交互要求很高的应用，特别是用户数量和并发量特别高，或者系统集成特别复杂的应用。但在大多数企业内部应用和To B应用中，场景已经相当成熟，可以覆盖企业数字化需求的大部分场景。 ”

“与传统方法相比，注入大模型能力的低代码工具可以帮助用户简化很多技术知识点或软件工程问题。用户不需要对数据结构、网络原理等有深入的了解。同时“，低代码加上AI可以解决一些灵活性问题，处理详细的数据本身就是一个很好的增强。”腾讯云开发负责人表示。

他指出，“未来两年，AI编码领域可能真的会出现一两个‘现象’产品，甚至现在已经有一些迹象。像Bolt.new等产品都是对人工智能编码领域的颠覆。”明年可能会有比较。”你可以看看哪种产品有这种潜力。”

王彦翔认为，这一赛道的发展将经历三个阶段：一是现在进一步降低门槛，提高效率；二是进一步降低门槛，提高效率。其次，1-2年内，Copilot的能力将逐渐成熟，从平台层面提供更全面、更强大的AI开发助手。开发层面提供从需求分析、设计、开发、测试、部署到运维等全生命周期的深度支撑能力，平台的AI能力也更多地向应用下沉；第三，3-5年甚至以后，智能应用开发平台不仅融合低代码、高代码、无代码乃至传统编码的协作，而且融合低代码、高代码、无代码甚至传统编码的协作。传统编码。核心在于生成式AI技术的深度融合和应用，发展范围逐步转向AI原生应用。

如何解决模型错觉和成本问题？

越来越多的AIGC+低代码场景正在落地，释放软件开发生产力，但王彦翔表示，AIGC和大模型无疑会颠覆软件开发方式和低代码市场，但这可能需要更长的时间来演化和探索。

他总结说，目前的实现场景还存在场景单一、应用层次浅、可用性一般等问题。还有更多功能仍处于实验室阶段，尚未实施。此外，大模型假象、实施成本高、数据安全等问题将一直存在，且短期内难以彻底解决。

腾讯云云开发负责人也认同大模型幻觉确实存在，但表示“人工智能辅助开发工具已经发展到工程水平，在一定程度上可以通过技术手段避免幻觉问题，甚至改善幻觉”。它的准确性。”他认为，工程层面本身就规范了使用场景，通过定义一个小范围，将大模型变成底层功能，在小区域、小场景中使用，效果会好很多。

在成本方面，他告诉记者，可以通过缓存机制来降低成本。 “每个大模型生成数据的成本其实不低，但我们不是搜索引擎，不需要做这么大范围的搜索。很多缓存方法可以解决成本问题。当然，我们还在探索最终效果。”

“在私有化场景下，部署大型模型来支持低代码平台需要考虑算力、模型、调优等支持服务的成本，这可能需要数十万的投资。相应地，采购一套本地部署的低代码平台项目往往要花费数十万元。”王彦翔说。

此外，在王彦翔看来，几乎所有低代码产品都集成了AI能力，但目前集成能力的深度和丰富程度各不相同。

金现代对财联社记者表示，由于研发投入较高，低代码AI对性能的影响尚不明显。

“很多无代码平台都是传统SaaS厂商做的，他们扩展了原有的SaaS软件来解决一些定制化的问题，比如调整样式、布局，或者只是简单的写一个表单。他们没有很强的灵活性，所以基本上都是如果“给自己的人员用，开发成本其实并不高。”一位软件从业者告诉记者。

另外，从业者并不看好低代码大模型模型。她认为“数据模型是自动生成的，表单是自动构建的，不需要专门的模型”。