AI时代，企业应立即停止使用低代码平台

可能我这个观点很多低代码厂商会不认同。但站在企业长期技术演进的角度来看，企业CIO以及软件企业的CTO必须要引起足够重视，下面我就这个观点来展开说明一下。

一、软件生产方式已经改变，低代码的逻辑前提正在失效

以Claud Code为代表的软件开发模式及代码编写能力，正在迅速进入工程核心领域。AI不再只是生成几段示例代码，而是开始能够理解整个代码仓库、分析架构关系、补全模块、自动生成测试、重构旧逻辑，甚至在一定约束下进行跨系统迁移。

这意味着一个根本性变化：未来代码的主要阅读者和维护者，不再是人类工程师，而是AI系统。

当代码的主要“读者”发生变化时，软件形态的标准也必须随之改变。过去研发团队强调代码的可读性，是为了让人理解；未来我们强调代码的结构化和语义完整性，是为了让AI可以完整解析和推理。能够被AI读取、理解、重写和优化的代码，才是未来真正的资产。

二、低代码应用本质上是封闭结构，无法被AI深度接管

低代码平台生成的应用，并不是标准工程代码，而是运行在平台规则之上的配置组合。它依赖平台私有DSL、专属流程引擎、元数据模型和黑盒运行时。这些内容对人类操作来说是“可视化、低门槛”的，但对AI来说，却是不可完整理解的。

AI可以解析Java、Python、SQL等标准语言，可以分析开放架构，可以进行跨模块推理。但它无法轻易进入每一家低代码平台的内部规则体系，更不可能为几十家厂商分别构建完整的语义理解模型。学习成本极高，通用价值极低，技术演进方向也不会向封闭体系倾斜。

这意味着什么？意味着当AI具备自动重构能力时，它可以不断优化AI自己生成的代码，却无法重写低代码平台内部的逻辑结构。低代码系统就像被锁在玻璃盒子里的应用，能够运行，却无法进化。

三、在低代码平台中“加AI”，并不能解决根本问题

现在很多低代码厂商已经意识到AI的冲击，于是开始在平台内部加入AI能力，比如AI生成表单、AI写脚本、AI建数据模型。表面上看，这似乎是拥抱趋势，但本质没有改变。

AI只是被嵌入到了封闭体系内部，最终输出的依然是平台私有结构。系统依然无法脱离平台运行，依然无法被外部AI深度接管和重构。这种做法只是让低代码看起来更智能，却没有改变它无法成为“可持续进化代码资产”的现实。

四、未来决定竞争力的，不是成熟度，而是进化能力

当前低代码厂商常常会说：“AI自动开发还不够成熟，达不到低代码那样的稳定性和便捷性。”这个判断在短期内或许成立。但历史反复证明，决定技术胜负的，从来不是当下成熟度，而是是否具备持续进化能力。

因为应用是有生命周期的,一个应用即使今天功能齐全，但如果它无法被未来技术接管和重构，它就是静态资产；而一个可以被持续优化和重写的系统，即便早期不够完美，也具备长期生命力。

低代码应用 被雕刻完成的石头 形态固定，无法生长	AI原生代码应用 持续生长的树苗 具备进化能力

低代码应用更像被雕刻完成的石头，形态固定；AI原生代码更像可以持续生长的树苗。石头再精致，也不会生长；树苗只要具备进化能力，就会在时间维度上胜出。随着AI能力指数级提升，那些可被AI持续重写的系统，会不断升级；那些封闭的低代码系统，会逐渐失去适配能力。

五、如果继续大规模建设低代码系统，企业将错失AI红利

假设一家企业未来三年继续大量使用低代码构建应用系统。当AI进入“自动重构时代”时，别的企业已经可以让AI批量优化架构、自动迁移系统、自动提升性能，而这家企业却发现自己的应用系统无法被AI解析，无法被改写，无法被迁移。那时，技术债将集中爆发，重构成本将远高于当初的开发节省。

真正的风险不是低代码不好用，而是它阻断了企业进入AI自动进化阶段的路径。

六、AI时代的正确开发模式是什么

在AI成为主力生产工具之后，企业开发流程应当转向新的模式：业务提出目标，AI分析需求并生成设计方案，IT进行架构评审与边界控制，业务确认后由AI自动生成大部分代码，最终由IT与业务共同验收，随后AI持续监控与优化。

在这种模式下，IT的核心职责不再是大量手写代码，而是制定AI开发规范、维护底层PaaS能力、控制安全与合规边界、持续训练与优化AI的能力模型。企业真正需要的是一个对AI友好的开放架构平台，而不是让业务人员拖拉拽构建封闭应用。

结论：停止使用低代码平台,才是面向AI时代的理性决策

因此，我再次重申观点：AI时代，企业应尽快停止使用低代码平台建设应用。不是因为低代码曾经没有价值，而是因为它无法承载未来的软件生产模式。所有不能被AI理解、接管和进化的应用系统，都会在未来成为技术负担。

技术趋势不会因为厂商的不适而改变。生产方式一旦升级，旧的中间形态就会被淘汰。企业需要做的，不是为过去的效率路径辩护，而是为未来的进化能力布局。只有那些可以被AI持续重写和优化的系统，才是AI时代真正有生命力的资产。