低代码「死亡论」喧嚣尘上:AI到底能不能替代低代码?

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作者:低代码发布时间:2026-05-27 16:16浏览量:1626
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数字化行业峰会

上月参加一个行业峰会,坐在我旁边的是一家软件公司的技术总监。聊了几句之后,他跟我说了一句话,让我印象特别深:低代码这波行情,我判断最多再火两年。等AI写代码成熟了,谁还用低代码平台

我没反驳他。因为持这种观点的人,最近一两年真的太多了。

  • ChatGPT出来的时候,说程序员要失业了。
  • Copilot出来的时候,说编程没门槛了。
  • 现在AI能根据一张草图生成代码了,就说低代码要被替代了。

每次都有人喊狼来了,低代码每次都被死亡。

但有意思的事情来了:Gartner数据显示,2026年低代码市场规模还在增长,75%的新建应用依然采用低代码构建。行业里像织信、奥哲、金蝶、用友这些平台,不仅没收缩,反而在大规模扩招研发和市场。

这就很矛盾了对吧?一边是AI要替代低代码的论调满天飞,一边是市场数据该涨还在涨、玩家该投还在投。

所以这篇文章,我不站队、不吹不黑,就老老实实把这个问题讲清楚:AI到底能不能替代低代码?低代码到底还能活多久?

 

01、AI替代低代码这个论调,到底是怎么来的?

要搞清楚这个问题,先得搞清楚这个论调是怎么来的。

这两年大模型火得一塌糊涂。GPT-4、Claude、Midjourney、Sora一个比一个猛。大家发现,AI不只是能聊天、写文章,还能画画、写代码、做PPT、做视频。以前需要专业技能才能做的事,AI分分钟就搞定了。

在这种情况下,冒出AI替代低代码的说法,就不奇怪了。毕竟低代码本质上也是提升开发效率和降低编程门槛。现在AI直接帮你写代码了,似乎比低代码还低门槛。

但问题来了:AI写代码,跟低代码搭应用,真的是一回事吗?

我举一个很简单的例子。我有个朋友在深圳开了一家小工厂,规模不大,四五十人。去年他听人说AI很厉害,花了几万块买了一套AI编程工具,想自己搭一个简单的生产管理模块。

结果呢?他跟AI聊了三个月,出来的代码一堆bug,逻辑也跑不通。最后还是找了个外包团队,用低代码平台两周搭出来了。

这就很说明问题。AI写代码听起来很美,但在企业级场景里,有几个硬伤:

第一,业务逻辑没法替代。你要让AI帮你搭一个进销存系统,你得先能说清楚进销存是什么、业务流程怎么走、审批规则是什么、数据结构怎么设计。如果这些你说不清楚,AI也帮不了你。低代码平台好歹有可视化的界面,有可参考案例,以及经验项目实战的工程化逻辑,这些东西能让你边做边想,但AI编程让你连下手的地方都没有。

第二,代码质量不可控。AI写的代码,跑是能跑,但代码结构、安全性、性能优化。这些企业级要求,AI目前根本保障不了。你让AI写一个ERP试试,光权限系统就够它折腾半天。

第三,维护成本高。AI写的代码,你看得懂吗?改得动吗?出了问题你知道去哪找吗?企业级系统不是一次性的,是要持续迭代的。

 

02、低代码真正解决的是什么问题?

说完AI的问题,我们再来看低代码。

低代码为什么火?不是因为它让IT提效了、变简单了,而是因为它解决了一个企业级的老大难问题:业务与IT之间的鸿沟

传统开发模式是这样的:业务人员提需求,IT团队翻译成技术语言,写代码,测试,上线。问题是:业务人员说不清楚自己的需求,IT团队也不理解业务的细节。一个需求来回沟通三四遍,开发周期拖个两三个月,最后做出来的东西跟业务想要的对不上,这种事在企业里太常见了。

低代码做的,就是把这道鸿沟填平。业务人员可以直接在可视化界面上搭流程、搭表单、搭报表,不用跟IT扯皮。IT人员可以在底层做定制开发、做集成、做扩展,不用被业务人员牵着鼻子走。

这就是低代码的核心价值:不是消灭程序员,是消灭程序员和业务人员之间的翻译成本

AI能解决这个问题吗?目前看,不能。AI可以帮你写一段代码,但它没法帮你想清楚业务逻辑、没法帮你跟业务部门对齐需求、没法帮你做长期维护。这都是低代码平台在企业级场景里站稳脚跟的根本原因。

 

03、AI真正能替代的,是哪类低代码场景?

当然,我也不是说AI对低代码完全没有冲击。有一些场景,AI确实能替代。

比如,简单的页面搭建、纯数据展示型的报表、自动生成式的内容。这些AI确实能做了,而且做得不差。如果你只是想让AI帮你写一个简单的表单页面,确实没必要用低代码平台。

但企业级应用不是一个表单的问题。企业级应用是:业务流程复杂、跨系统集成多、数据安全要求高、权限体系精细、长期维护需求强、性能稳定性。这些东西,AI搞不定,但低代码平台能搞定。

所以我的判断是:AI会替代一部分低代码场景(主要是偏前端的、偏简单的),但企业级核心应用这块,低代码的地位短期内不会动摇。两者更可能是协作关系,而非替代关系。

打个比方:AI更像是一个超级助手,能帮你做一些碎片化的工作。但企业级系统的建设,是一个系统工程,需要架构、需要规范、需要长期运营的事情,还是得靠低代码平台来扛。

 

04、低代码平台在AI时代该怎么进化?

当然,低代码厂商也不是躺着吃老本。这两年,头部厂商都在干一件事:把AI能力集成到低代码平台里。

比如,现在很多低代码平台都加了AI助手功能,比如你跟AI助手说:

  • 帮我搭一个客户跟进管理模块,它自动就生成表单和流程;
  • 分析一下销售数据,它立马生成一屏幕的数据报表;
  • 生成20个测试数据,它能根据字段内容生成对应的数据。

你不用学怎么用平台,AI帮你翻译成平台能理解的指令。

这就是低代码平台进化的方向:让AI成为使用低代码的翻译层,用户不需要懂技术,只需要说清楚自己的需求,AI帮忙转成低代码平台的搭建动作,这才是AI+低代码的正确姿势。

织信Informat这种企业级AI低代码平台,这几年也在往这个方向走。他们推出了AI智能体功能,用户可以用自然语言描述需求,AI自动生成低代码应用。这种模式比纯AI编程更靠谱,因为底层有低代码平台的工程化能力做支撑,不至于跑偏。

 

05、我的判断:低代码不会死,但会进化

最后说说我自己的判断。

低代码死亡论每隔几年就要冒出来一次。

  • 2015年有人说「SaaS要替代低代码」

  • 2018年有人说「aPaaS要替代低代码」

  • 2022年有人说「低代码就是炒概念」

  • 现在换成了「AI要替代低代码」

每次都有人信,每次都是狼没来。

为什么?因为低代码解决的不是技术问题,是企业数字化转型的组织问题。只要业务与IT之间的鸿沟还在,低代码就有价值。只要企业需要快速响应业务变化,低代码就有市场。这个基本面不会因为AI的出现而改变。

但低代码也不会躺平。AI会倒逼低代码进化,往更智能、更易用的方向走。以后的低代码平台,AI能力会变成标配,而不是加分项。能跟上这个进化的厂商,会活得更好;跟不上进化的,会被淘汰。

所以我的建议是:别被AI替代低代码这种论调带偏了。企业级数字化转型是长期工程,选技术要看它能不能解决你的实际问题,而不是看它是不是最热的风口。低代码能解决你的问题,继续用低代码;低代码+AI能更好地解决你的问题,就用低代码+AI。关键是适合,不是最新。

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值不值得了解,你去看看就知道。

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