来源：@财联社APP微博
财联社12月16日讯（记者 付静）曾于2018年成为国内资本热点的低代码（Low Code）赛道，当下正随着AIGC加速落地热度再起，被部分业内人士视作继AI搜索之后的又一大热门赛道。
据财联社记者观察，前有海外AI编程工具Cursor爆火被称为硅谷“码农”最爱，后有个人用户借助Cursor一小时写出APP拿下App Store付费榜第一。低代码的风也吹到了A股。近日，宝兰德（维权）（688058.SH）、开普云（688228.SH）、理工能科（002322.SZ）、金现代（300830.SZ）等上市公司争相通过互动易对外披露各自低代码布局，受到资金青睐。
财联社记者多方采访获悉，基于过去几年布局，低代码基本已进入白热化阶段，降本增效、信创等背景下，用户对于低代码的需求旺盛，当下或已步入工程级别，AI的加持则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，不过现阶段大模型幻觉、落地成本高、数据安全性等问题仍待解。
玩家众多 又一大AI热门赛道？
“目前在做低代码垂直大模型的A股公司较少。我们做低代码平台很多年了，加上大模型能力也就是最近这两年。我们自己还是比较看好（低代码垂直大模型），现在是和智谱合作，之前也用过别的大模型。”近日财联社记者以投资者身份致电金现代证券部，公司人士如是称。
金现代近期对外披露，已基于智谱华章ChatGLM4大语言模型构建了低代码领域专有大模型。普元信息（688118.SH）亦看到了AI+低代码机会，公司人士向以投资者身份致电的财联社记者表示，公司低代码产品主要用于金融、能源、通信、先进制造等领域大中型客户，目前已接入外部大模型，同时公司亦在研发相关专有模型。
据财联社记者观察，低代码是一种可视化应用开发方法，用较少代码、以较快速度实现应用程序交付。多位受访者表示，AI低代码是生成式AI相对较快的一大落地应用方向。
今年8月，四名MIT本科生创立的Anysphere（今年11月估值已达25亿美元）推出的首款产品AI代码编辑器Cursor火出圈，被外媒称为“革命性自然语言编程助手”。近日一款名为小猫补光灯的软件拿下App Store付费榜第一，该软件正是由个人用户用一小时通过Cursor编写而成。
或受此消息影响，近期二级市场上低代码概念爆发，金现代、浩云科技（300448.SZ）、普元信息一度20CM涨停。据悉，低代码概念早在去年市场热炒ChatGPT概念应用时就曾多次出现异动。
财联社记者采访获悉，目前这一赛道基本已进入白热化阶段。
而据公开资料，低代码的概念可追溯到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，海外Salesforce、AWS、Google、微软、Oracle等巨头此后纷纷入局。在国内，这一赛道也受多家大厂重视，目前已涌现出诸如腾讯微搭低代码、飞书低代码平台、钉钉宜搭、百度爱速搭、网易CodeWave等产品。
据悉，腾讯云云开发是腾讯云旗下的开发者工具，已经服务了超过300万小程序开发者，其产品形态包括云端一体化开发平台“微信云开发”和低代码工具“微搭”。近期，腾讯云云开发还推了AI辅助开发工具“云开发Copilot”，让开发者可以用自然语言直接生成和修改应用。
腾讯云云开发负责人在接受财联社记者采访时表示，“我们一直也在思考大模型可以怎么改变开发的体验。基于开发者的需求，目前我们有两个方向的探索：一是用云开发Copilot生成代码，部署即可用，直接构建出可运行的服务，包括低代码模式（生成应用后通过低码组件拖拉精调）和全代码模式（生成可以精调代码）。二是在小程序开发工具里接入一些大模型，方便开发者直接调用。”
甲子光年智库报告显示，AI代码平台领域参与者类型丰富，企业均希望依据自身技术或行业know-how迅速切入市场，通过先手占据更好的生态占位；并且越来越多的企业正在进行产品打磨与场景探索。
需求旺盛 AI编程步入工程级别？
小猫补光灯的“出圈”是否可被视作AI生成代码走向成熟的一个标志？腾讯云云开发负责人称，“这类软件以前其实也能（通过低代码方式）做出来，大家并不会因为小猫补光灯的出现而说技术成熟，可能甚至有些人做的应用比这个还复杂。”
不过他明确告诉财联社记者，“AI生成代码的需求今年越来越旺盛了。”
据财联社记者了解，从目前国内开发系统的占比看，小程序约占30%、企业内部管理系统占30%，剩余40%主要是较复杂的系统（如大规模后台服务），其中小程序、管理系统基本均可通过快速框架或工具得以开发，属于低代码开发优势较明显的领域。
前述腾讯云云开发负责人表示，客户的预算变化导致服务商要解决成本问题，直接带动了AI生成代码的需求高涨。他举例称：某服务商做定制系统，两年前年均人力成本约30-50万元，现在则降至10-20万。“软件服务成本，除了云服务成本、机器成本，最直接的就是开发的时间成本、人力成本。通过引入AI辅助开发的工具，可以有效地降低人力成本。”
“由于当前经济景气度下行，用户希望通过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进一步凸显。相比于前几年往往需要厂商对用户侧进行反复宣贯，现在有更多用户选择主动了解低代码开发平台的概念与能力，并主动推动项目立项。”IDC中国研究经理王彦翔告诉财联社记者，目前用户认知基本成熟。
另外，普元信息方面告诉记者，“近几年在信创数字化转型的背景下，低代码的需求比较旺盛。”
值得关注的是，腾讯云云开发负责人将AI代码开发工具分为编程级别工具（如Cursor）和工程级别工具（如Bolt.new、v0）。
采访中，他特别强调了往前演进了一大步的工程级别工具：“最近几个月大家已经开始在社区里谈论工程级别AI代码开发，其在生产应用方面的可用性高很多。原来当成玩具一样去看（低代码工具），但是一到工程级别、生产级别，它就会发生很本质的变化。”
在他看来，AI代码开发工具除了快速，还要解决定制化的问题，始终要面向生产应用，不应只是To C，“微软、谷歌等大厂基本也是这一思路。”
AI带来哪些革新？
Google CEO Pichai在第三季度财报电话会议中特别提到，Google内部超过25%的新代码由AI生成，AI时代是否人人都是程序员的话题受到诸多讨论。据财联社记者了解，AI的加持能有效提升开发平台易用性，于技术团队而言或是一次重塑，不过开发始终存在一定技术门槛，技术“小白”很难做到完全上手。
财联社记者查阅社交媒体获悉，小猫补光灯APP开发者严格来讲并非完全零基础（前互联网公司产品运营从业者、曾自学Python）。王彦翔则认为，零基础的开发者到可以熟练使用低代码开发平台周期基本在一个月左右。
而回顾AIGC浪潮来临前的传统低代码，一位法律科技产品经理告诉财联社记者。“低代码前几年是挺火的，但是由于需求变化多，代码修改大，实际应用能力较差，还是得靠人工灵活处理。”
不过据王彦翔观察，实际应用能力还需分场景看。“一部分场景低代码确实有一定限制，特别是对个性化交互有较高要求、用户数和并发数特别高、或系统集成特别复杂的应用，但在大部分面向企业内部的应用、To B应用场景都已经相当成熟，且能覆盖企业数字化需求的大部分场景需求。”
“相比传统方式，注入大模型能力的低代码工具可帮助用户简化很多技术知识点或软件工程问题，用户对数据结构、网络原理等不需要有太深理解。同时，低代码加上AI可以解决一些灵活性问题，对细节数据的处理本身是一种很好的加强。”腾讯云云开发负责人表示。
他指出，“AI编码领域这一两年可能真的会有一两个‘现象级’产品出来，甚至现在已经有点苗头了，比如Bolt.new等等产品就是生产方式的颠覆，明年可能会有比较能看出来哪个产品会有这种潜力。”
王彦翔则认为，该赛道发展将经历三个阶段：一是当下进一步降低门槛和提升效率；二是1-2年内，Copilot能力逐步成熟，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、部署到运维等的全生命周期深度支撑能力，平台AI能力也更多地下沉到应用；三是3-5年或以后，智能应用开发平台不仅融合了低代码、高代码、无代码乃至传统编码的协同，其核心在于生成式AI技术的深度融合与应用，开发范围逐渐转向AI原生应用。
模型幻觉、成本问题何解？
越来越多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和大模型毫无疑问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去演变和探索。
据他总结，当前落地的场景仍然存在场景单一、应用程度浅、可用性一般等问题，还有更多能力仍然在实验室阶段，尚未落地。此外，大模型幻觉、落地成本高、数据安全性等问题始终存在，短期内难以彻底解决。
腾讯云云开发负责人认同大模型幻觉的确存在，不过表示“AI辅助开发工具已经发展到了工程级，一定程度上可以通过技术手段去规避幻觉问题，甚至提升其准确性。”他认为，工程级别本身就规范了使用场景，通过框定一个小范围，把大模型变成底层功能，在小领域、小场景里使用，效果将好很多。
成本方面，他告诉记者，可通过缓存机制降本。“每次大模型生成数据的成本其实不低，但我们不是做搜索引擎，不需要做那么大范围的检索，很多缓存手段可以解决成本问题。当然最终效果怎样，我们仍在探索。”
“在私有化场景下，部署一套用于支持低代码平台的大模型需要考虑算力、模型以及调优和其它支持服务的成本，可能需要几十万量级的投入，与此对应的是采购一套本地化部署的低代码平台项目金额往往也在几十万人民币的投入。”王彦翔则表示。
此外在王彦翔看来，几乎所有低代码产品都已经集成了AI的能力，但目前集成能力深度和丰富度不一。
金现代方面则告诉财联社记者，由于研发投入较高，当下AI低代码对业绩的影响还不明显。
“很多无代码平台都是传统SaaS厂商在做，对原有SaaS软件做延伸，解决部分定制化，比如调样式调排版，或者简单写个表单，不具备很强的灵活性，所以基本上是给自己的人员去用，其实开发成本不高。”有软件从业者告诉记者。
此外，该从业者并不看好低代码大模型的模式，她认为“数据模型自动生成和表单自动构建，不需要专属的模型。”
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