來源:@財聯社APP微博
財聯社12月16日訊(記者 付靜)曾于2018年成為國內資本熱點的低代碼(Low Code)賽道,當下正隨著AIGC加速落地熱度再起,被部分業內人士視作繼AI搜索之后的又一大熱門賽道。
據財聯社記者觀察,前有海外AI編程工具Cursor爆火被稱為硅谷“碼農”最愛,后有個人用戶借助Cursor一小時寫出APP拿下App Store付費榜第一。低代碼的風也吹到了A股。近日,寶蘭德(維權)(688058.SH)、開普云(688228.SH)、理工能科(002322.SZ)、金現代(300830.SZ)等上市公司爭相通過互動易對外披露各自低代碼布局,受到資金青睞。
財聯社記者多方采訪獲悉,基于過去幾年布局,低代碼基本已進入白熱化階段,降本增效、信創等背景下,用戶對于低代碼的需求旺盛,當下或已步入工程級別,AI的加持則有效提升了其易用性,未來有望顛覆生產方式、重塑技術團隊,不過現階段大模型幻覺、落地成本高、數據安全性等問題仍待解。
玩家眾多 又一大AI熱門賽道?
“目前在做低代碼垂直大模型的A股公司較少。我們做低代碼平臺很多年了,加上大模型能力也就是最近這兩年。我們自己還是比較看好(低代碼垂直大模型),現在是和智譜合作,之前也用過別的大模型。”近日財聯社記者以投資者身份致電金現代證券部,公司人士如是稱。
金現代近期對外披露,已基于智譜華章ChatGLM4大語言模型構建了低代碼領域專有大模型。普元信息(688118.SH)亦看到了AI+低代碼機會,公司人士向以投資者身份致電的財聯社記者表示,公司低代碼產品主要用于金融、能源、通信、先進制造等領域大中型客戶,目前已接入外部大模型,同時公司亦在研發相關專有模型。
據財聯社記者觀察,低代碼是一種可視化應用開發方法,用較少代碼、以較快速度實現應用程序交付。多位受訪者表示,AI低代碼是生成式AI相對較快的一大落地應用方向。
今年8月,四名MIT本科生創立的Anysphere(今年11月估值已達25億美元)推出的首款產品AI代碼編輯器Cursor火出圈,被外媒稱為“革命性自然語言編程助手”。近日一款名為小貓補光燈的軟件拿下App Store付費榜第一,該軟件正是由個人用戶用一小時通過Cursor編寫而成。
或受此消息影響,近期二級市場上低代碼概念爆發,金現代、浩云科技(300448.SZ)、普元信息一度20CM漲停。據悉,低代碼概念早在去年市場熱炒ChatGPT概念應用時就曾多次出現異動。
財聯社記者采訪獲悉,目前這一賽道基本已進入白熱化階段。
而據公開資料,低代碼的概念可追溯到1980年IBM的快速應用程序開發工具(RAD),2014年由研究咨詢公司Forrester正式提出,海外Salesforce、AWS、Google、微軟、Oracle等巨頭此后紛紛入局。在國內,這一賽道也受多家大廠重視,目前已涌現出諸如騰訊微搭低代碼、飛書低代碼平臺、釘釘宜搭、百度愛速搭、網易CodeWave等產品。
據悉,騰訊云云開發是騰訊云旗下的開發者工具,已經服務了超過300萬小程序開發者,其產品形態包括云端一體化開發平臺“微信云開發”和低代碼工具“微搭”。近期,騰訊云云開發還推了AI輔助開發工具“云開發Copilot”,讓開發者可以用自然語言直接生成和修改應用。
騰訊云云開發負責人在接受財聯社記者采訪時表示,“我們一直也在思考大模型可以怎么改變開發的體驗。基于開發者的需求,目前我們有兩個方向的探索:一是用云開發Copilot生成代碼,部署即可用,直接構建出可運行的服務,包括低代碼模式(生成應用后通過低碼組件拖拉精調)和全代碼模式(生成可以精調代碼)。二是在小程序開發工具里接入一些大模型,方便開發者直接調用。”
甲子光年智庫報告顯示,AI代碼平臺領域參與者類型豐富,企業均希望依據自身技術或行業know-how迅速切入市場,通過先手占據更好的生態占位;并且越來越多的企業正在進行產品打磨與場景探索。
需求旺盛 AI編程步入工程級別?
小貓補光燈的“出圈”是否可被視作AI生成代碼走向成熟的一個標志?騰訊云云開發負責人稱,“這類軟件以前其實也能(通過低代碼方式)做出來,大家并不會因為小貓補光燈的出現而說技術成熟,可能甚至有些人做的應用比這個還復雜。”
不過他明確告訴財聯社記者,“AI生成代碼的需求今年越來越旺盛了。”
據財聯社記者了解,從目前國內開發系統的占比看,小程序約占30%、企業內部管理系統占30%,剩余40%主要是較復雜的系統(如大規模后臺服務),其中小程序、管理系統基本均可通過快速框架或工具得以開發,屬于低代碼開發優勢較明顯的領域。
前述騰訊云云開發負責人表示,客戶的預算變化導致服務商要解決成本問題,直接帶動了AI生成代碼的需求高漲。他舉例稱:某服務商做定制系統,兩年前年均人力成本約30-50萬元,現在則降至10-20萬。“軟件服務成本,除了云服務成本、機器成本,最直接的就是開發的時間成本、人力成本。通過引入AI輔助開發的工具,可以有效地降低人力成本。”
“由于當前經濟景氣度下行,用戶希望通過數字化手段推動企業進一步降本增效,低代碼開發平臺的價值進一步凸顯。相比于前幾年往往需要廠商對用戶側進行反復宣貫,現在有更多用戶選擇主動了解低代碼開發平臺的概念與能力,并主動推動項目立項。”IDC中國研究經理王彥翔告訴財聯社記者,目前用戶認知基本成熟。
另外,普元信息方面告訴記者,“近幾年在信創數字化轉型的背景下,低代碼的需求比較旺盛。”
值得關注的是,騰訊云云開發負責人將AI代碼開發工具分為編程級別工具(如Cursor)和工程級別工具(如Bolt.new、v0)。
采訪中,他特別強調了往前演進了一大步的工程級別工具:“最近幾個月大家已經開始在社區里談論工程級別AI代碼開發,其在生產應用方面的可用性高很多。原來當成玩具一樣去看(低代碼工具),但是一到工程級別、生產級別,它就會發生很本質的變化。”
在他看來,AI代碼開發工具除了快速,還要解決定制化的問題,始終要面向生產應用,不應只是To C,“微軟、谷歌等大廠基本也是這一思路。”
AI帶來哪些革新?
Google CEO Pichai在第三季度財報電話會議中特別提到,Google內部超過25%的新代碼由AI生成,AI時代是否人人都是程序員的話題受到諸多討論。據財聯社記者了解,AI的加持能有效提升開發平臺易用性,于技術團隊而言或是一次重塑,不過開發始終存在一定技術門檻,技術“小白”很難做到完全上手。
財聯社記者查閱社交媒體獲悉,小貓補光燈APP開發者嚴格來講并非完全零基礎(前互聯網公司產品運營從業者、曾自學Python)。王彥翔則認為,零基礎的開發者到可以熟練使用低代碼開發平臺周期基本在一個月左右。
而回顧AIGC浪潮來臨前的傳統低代碼,一位法律科技產品經理告訴財聯社記者。“低代碼前幾年是挺火的,但是由于需求變化多,代碼修改大,實際應用能力較差,還是得靠人工靈活處理。”
不過據王彥翔觀察,實際應用能力還需分場景看。“一部分場景低代碼確實有一定限制,特別是對個性化交互有較高要求、用戶數和并發數特別高、或系統集成特別復雜的應用,但在大部分面向企業內部的應用、To B應用場景都已經相當成熟,且能覆蓋企業數字化需求的大部分場景需求。”
“相比傳統方式,注入大模型能力的低代碼工具可幫助用戶簡化很多技術知識點或軟件工程問題,用戶對數據結構、網絡原理等不需要有太深理解。同時,低代碼加上AI可以解決一些靈活性問題,對細節數據的處理本身是一種很好的加強。”騰訊云云開發負責人表示。
他指出,“AI編碼領域這一兩年可能真的會有一兩個‘現象級’產品出來,甚至現在已經有點苗頭了,比如Bolt.new等等產品就是生產方式的顛覆,明年可能會有比較能看出來哪個產品會有這種潛力。”
王彥翔則認為,該賽道發展將經歷三個階段:一是當下進一步降低門檻和提升效率;二是1-2年內,Copilot能力逐步成熟,從平臺層面提供更全面、更強大的AI開發助手,開發層面提供從需求分析、設計、開發、測試、部署到運維等的全生命周期深度支撐能力,平臺AI能力也更多地下沉到應用;三是3-5年或以后,智能應用開發平臺不僅融合了低代碼、高代碼、無代碼乃至傳統編碼的協同,其核心在于生成式AI技術的深度融合與應用,開發范圍逐漸轉向AI原生應用。
模型幻覺、成本問題何解?
越來越多AIGC+低代碼場景正在落地,釋放軟件開發生產力,但王彥翔表示,AIGC和大模型毫無疑問會顛覆軟件開發方式和低代碼市場,但這可能需要更長的時間去演變和探索。
據他總結,當前落地的場景仍然存在場景單一、應用程度淺、可用性一般等問題,還有更多能力仍然在實驗室階段,尚未落地。此外,大模型幻覺、落地成本高、數據安全性等問題始終存在,短期內難以徹底解決。
騰訊云云開發負責人認同大模型幻覺的確存在,不過表示“AI輔助開發工具已經發展到了工程級,一定程度上可以通過技術手段去規避幻覺問題,甚至提升其準確性。”他認為,工程級別本身就規范了使用場景,通過框定一個小范圍,把大模型變成底層功能,在小領域、小場景里使用,效果將好很多。
成本方面,他告訴記者,可通過緩存機制降本。“每次大模型生成數據的成本其實不低,但我們不是做搜索引擎,不需要做那么大范圍的檢索,很多緩存手段可以解決成本問題。當然最終效果怎樣,我們仍在探索。”
“在私有化場景下,部署一套用于支持低代碼平臺的大模型需要考慮算力、模型以及調優和其它支持服務的成本,可能需要幾十萬量級的投入,與此對應的是采購一套本地化部署的低代碼平臺項目金額往往也在幾十萬人民幣的投入。”王彥翔則表示。
此外在王彥翔看來,幾乎所有低代碼產品都已經集成了AI的能力,但目前集成能力深度和豐富度不一。
金現代方面則告訴財聯社記者,由于研發投入較高,當下AI低代碼對業績的影響還不明顯。
“很多無代碼平臺都是傳統SaaS廠商在做,對原有SaaS軟件做延伸,解決部分定制化,比如調樣式調排版,或者簡單寫個表單,不具備很強的靈活性,所以基本上是給自己的人員去用,其實開發成本不高。”有軟件從業者告訴記者。
此外,該從業者并不看好低代碼大模型的模式,她認為“數據模型自動生成和表單自動構建,不需要專屬的模型。”