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。
像织信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。
