文章摘要：中国ToB软件公司想赚钱，先对AI Coding祛魅

核心论点： 对于中国ToB软件公司而言，尤其是在处理复杂的企业定制化需求时，当前阶段 “无代码 + GenAI” 范式比纯粹的 “Code + GenAI”（即AI Coding）更为现实、高效和可控，是更优的解决方案。
🎯 困境：AI Coding在企业级应用中的现实瓶颈

AI Coding虽能为专业开发者提效，但在服务于更广泛的“公民开发者”和复杂的企业场景时，面临诸多挑战。

  • 人的问题大于技术问题：企业开发是团队协作，涉及需求对齐、系统打通、数据安全、预算平衡等，这些是AI Coding难以解决的。
  • AI生成代码质量堪忧：DevOps报告及斯坦福研究指出，AI生成的代码在架构设计、可维护性、安全性等方面存在严重缺陷，对企业而言可能是致命的。
  • “最后20%”的验证门槛高：AI生成80%代码后，剩下20%的确认和验证工作需要极高的专业能力，无法真正赋能“公民开发者”。
⚔️ 方案对决：Code + GenAI vs. No Code + GenAI

Code + GenAI (AI Coding) 的局限

虽然能提升编码效率，但在企业定制交付中，以下问题是巨大挑战：

  • 复杂业务逻辑：难以处理多系统集成、私有化物联对接等复杂场景。
  • 数据安全风险：将敏感业务数据输入公有AI模型可能导致隐私泄露。
  • 维护成本高：修复AI生成的代码问题，可能需要理解大量不熟悉的代码。
  • 结果不可控：存在需求歧义和模型“幻觉”，导致功能偏差。
  • 企业规范难遵循：难以让AI习得企业内部的开发规则和最佳实践。
作者观点： 在企业中，“可信性 > 创造性”。凡是不能被验证的，就是不能被使用的。因此，AI Coding短期内仍是专业开发者的辅助工具，无法实现效率的数倍提升。

No Code + GenAI (作者推崇的方案)

这并非传统无代码，而是与生成式AI深度融合的新形态。

  • 核心逻辑：用户通过自然语言提出需求，AI生成的是无代码平台可识别的DSL（领域特定语言），而非直接生成代码。
  • 优势：平台通过结构化设计规避了AI幻觉，确保了应用的可信度和可维护性。非专业人员（公民开发者）也能在可视化界面上轻松修改和验证。
🏆 “真”无代码平台：高门槛与核心特征 (ADVANCE)

做一个真正能承载复杂企业级应用的无代码平台，门槛极高，绝非易事。

  • 高昂投入：以数睿数据为例，研发投入达四、五亿，代码量超500万行，组件超1500个。
  • 丰富经验：需要上千个项目（尤其大型项目）的交付经验积累。

一个合格的企业级无代码平台应具备 "ADVANCE" 七大核心特征：

  • A (AI First): AI完成80%工作，人做验证。
  • D (Data Driven): 数据驱动，覆盖数据全生命周期。
  • V (Visualized): 全程可视化，修改验证直观便捷。
  • A (Adaptive): 积木式组装，适应性强，易扩展。
  • N (Natural): 自然交互，好用爱用。
  • C (Citizen Usable): 人人可用，赋能公民开发者。
  • E (Economic): 经济性，大幅降低开发与交付成本。

尽管“No Code + GenAI”也面临交互设计、上下文增强等挑战，但作者坚信这是当前解决企业定制化问题的最优解。

📈 市场与未来：无代码的巨大潜力与全球化机遇
Gartner预测：到2028年，60%的开发团队将采用低/无代码平台；到2029年，80%的企业将依赖其开发关键应用，市场规模将突破460亿美元。
市场格局：当前市场海外占97%，国内仅占3%。国内市场潜力巨大。
作者的全球化策略：巨大的海外市场是国内公司的机遇。通过出海（如数睿数据在新加坡的成功实践），可以获取利润、积累技术和产品经验，再反哺国内市场，形成良性循环。

最终结论

对于追求盈利的中国ToB软件公司而言，不应为了追逐概念而盲目拥抱一切AI。应根据客户的实际情况和企业级应用的复杂性，选择最合适的解决方案。具备强大GenAI能力的无代码开发平台，通过平衡创新与可信、赋能公民开发者、降低交付成本，展现出了强大的生命力和商业价值。拥抱“No Code + GenAI”，或许才是对GenAI浪潮最务实、最明智的回应。

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