Jack.Shang的技术博客

最近看到两篇观点截然相反的文章，一篇说”企业应尽快停止使用低代码”，另一篇说”低代码+AI才是最优解”。争论很激烈，但说实话，两个极端都不太对。

作为一个长期关注企业级开发的人，我想聊聊我的看法。

先说一个很多人忽略的事实：代码写得快，不等于系统上线快

AI Coding的演示确实惊艳——动动嘴，一个CRM就出来了。但企业级应用不是个人项目，它要面对三个绕不过去的现实：

第一，权限管控比你想的复杂得多。 一个销售系统，一线销售只能看自己的客户，区域总监能看整个大区的漏斗，法务审批合同时有特定权限但不能改报价。精确到角色、按钮、数据列的权限配置，纯AI也很容易出漏洞。

第二，系统不是孤岛。 销售赢单要自动拉ERP的主数据、财务系统的开票信息。这种跨系统集成，AI Coding也需要提前给他准备很多信息，没那么简单。

第三，也是最关键的——系统规模上去之后的维护成本。

重点聊聊维护成本这个”隐形杀手”

很多人被AI Coding的”开发速度”迷惑了，却忽略了一个本质问题：软件的成本大头不在开发，而在维护。

AI生成代码，功能少的时候很爽。但企业系统是要持续迭代的——今天加个审批流，明天改个报表，后天对接个新系统。功能越加越多，代码膨胀到十万行以上会发生什么？

• AI的生成准确度持续下降，因为上下文越来越长
• 改一个功能，AI上下文失忆，把另外三个功能搞崩了
• 这些代码普通人看不懂，专业程序员也不想碰
• 最后维护成本远超当初开发省下的钱

这不是理论推演，是很多团队已经在踩的坑。

而低代码平台沉淀的是结构化的配置资产。 不管系统多大，每个功能的权限规则、触发事件、数据流向都是可视化、可追踪的。改起来成本是线性的，不会指数爆炸。

一句话总结：AI Coding赢在起跑线，低代码赢在马拉松。

那正确的方向是什么？

不是”低代码该死”，也不是”AI没用”，而是两者在不同场景各有地盘：

80%的企业中后台场景——低代码+AI是主战场。

HR管理、CRM客户跟进、日常行政审批、数据台账——这些场景业务逻辑相对标准，不需要极致的性能和定制。在成熟的平台底座上，用AI生成结构化的低代码配置，业务人员能看懂、能调整、能维护，开发效率和长期可控性兼得。

剩下的20%核心场景——高代码+AI是刚需。

核心交易结算、高并发C端系统、企业独有的差异化算法——这些对性能、可靠性要求极高的场景，高代码是唯一选择。AI在这里的价值是辅助：代码补全、自动生成测试、重构审查，让高代码开发效率大幅提升。

还有一个不可忽视的底线：PaaS底座。

不管选哪种方式，有一个前提经常被忽略——底座。权限管控、安全审计、接口集成、高并发保障……这些”非功能性刚需”如果每个系统都从零写一遍，成本是灾难性的。成熟的PaaS底座把这些能力固化为基础设施，上层不管是低代码还是高代码，天然就有了安全和稳定的基因。

没有底座的开发，就像在沙子上盖楼——短期很快，长期必塌。

所以，别被极端结论带偏

“低代码已死”和”AI Coding万能”都是省脑子的结论，但现实不在两个极端。

真正值得关注的趋势是：低代码正在被AI改造，AI Coding正在被平台约束，两者的边界在模糊。 未来的方向大概率是”PaaS底座 + AI + 低代码”三者融合——AI负责提速，低代码负责治理，底座负责兜底。

企业做技术选型，别看谁的演示更炫，要看三个问题：

1. 系统规模上去之后，维护成本扛不扛得住？
2. AI生成的内容，能不能被有效治理和校验？
3. 有没有一个底座，让所有系统共享安全、权限、集成能力？

想清楚这三个问题，比争论”低代码该不该停”有意义得多。