本文来自微信公众号： 碳基智 ，作者：碳基智
2022年我写过一篇对低代码行业的分析文章，《低代码的王国里，没有国王》，里面有一段话在4年后的今天看来，简直沧海桑田：
低代码和无代码并不是一个东西，这俩虽然经常被业界放在一起讨论，但从目前的技术能力和可预见的技术发展未来角度看，无代码平台我个人认为是很难成立的。就像人工智能在肉眼可见的未来仍将只能承担狭义的辅助功能一样，除非哪天AI可以自己完美跑通软件开发的全流程，不然我很难相信无代码平台能从概念变成行业现实。
谁特么能想到，4年过去了，AI已经从我的狭义辅助定位，变成了我给它打下手的倒反天罡啊！
那些低代码曾经吹过的牛，让非技术人也能做出一个系统，终极未来是淘汰程序员的愿景，看起来都要被AI所实现了。
AI：我不是针对谁，在座所有人我都想淘汰。
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首先回顾一下低代码的定义和历史发展：
通过写很少或几乎不需要写代码就可以快速开发应用，并可以快速配置和部署的一种技术和工具。
这是2014年由研究机构Forrester Research提出的被广泛认可的低代码技术定义，回溯定义出现的那天，低代码都至少有12年的历史了，这在技术圈这个循环往复、此起彼伏的潮流圈里，确实算不上什么新鲜事物。
而实际上，低代码的概念可以追溯到1980年代可视化编程的思想，在此后一直有类似的形式发生。举个最简单的例子：你在Excel里用一个公式对某一列数据求导，这也是低代码的一种基础实现形式。
一般而言，低代码的核心要素包括以下几点：
可视化抽象：用拖拽组件替代手写代码，将编程逻辑封装为图形界面操作。
平台锁定：应用逻辑以厂商私有格式存储，迁移成本极高。
公民开发者：非IT背景的业务人员可以直接参与系统的构建。
复杂度转移：并没有消灭复杂度，只是把它从代码层封装到了平台的黑盒里。
能力天花板：超出标准CRUD和简单流程后，会迅速触及天花板。
快速交付承诺：核心卖点是从需求到上线的周期压缩。
你看看这几条要素，回过头来想想，卧槽，都是被AI降维打击的地方。
2
我把低代码和AI做了一组同构映射图，结果很直观了：
低代码的本质是在编程语言之上加了一层「图形化翻译层」，你拖一个表单组件到画布上，平台帮你生成对应的前端代码和数据库字段。这里的产品逻辑下，选项是有限的，给你50个组件，你就只能在这50个里面做排列组合。
Vibe Coding本质上做的是同一件事，但用的是把自然语言翻译成代码的翻译逻辑。
决定性的差异在于：拖拽组件是一种有限离散空间（50个组件最多组合出N种可能），而自然语言是一种无限连续空间（你能描述的任何东西，理论上AI都能尝试实现）。
Gartner每年都会出一个技术采用生命周期的报告，你如果看得多就会发现打脸预测不胜枚举。对于低代码，它当年是这么预测的：
到2025年，50%的低代码新客户将来自IT部门之外的业务人员。
然而很抱歉，低代码卒于2023年。这个概念已经有三年没被人提起过了。
现实里的2025年和2026年，Y Combinator的数据里，25%的创业公司代码库95%以上由AI生成。像我这样不懂技术底层实现的人，也能Vibe Coding出各种之前在产研侧排不上号的需求自用。
我有一个点子，就差程序员了。
AI：你看我咋样？
低代码的一大致命伤，是平台锁定，你的业务逻辑、JSON配置、私有DSL、封闭运行时，等等，一旦投入就很难迁出。涉及到复杂场景的时候，还必须绕开平台自己写代码，写出来的还跟平台深度耦合，迁移比重写还痛苦。
但Vibe Coding生成的是标准代码，Python就是Python，React就是React。你先别管它写的是不是屎山，起码它是标准的、任何程序员都能接手、修改、部署到任何地方的东西。
甚至像我这种更多需求都是本地跑的，我连部署都不需要，一台电脑足矣。
我写过的每一个小工具，做的每一个Skill，都是我的资产，不是给别的平台打工。
3
当年低代码爆火的风口下，我前同事采访了ThoughtWorks的中国区CTO，人家直接怒喷——低代码是毒瘤！
因为当时的环境下，业务部门绕过IT快速上线一个系统，短期是省事了，长期可能制造没人理解的数据流和权限黑洞。业务用户可能不够关注应用安全，或者说，想关注但是却没有这方面的能力。
这跟今天的AI生成代码也有相似之处。下一篇，我会写下大厂内的AI开发乱象，感兴趣的朋友可以follow一下。
当年低代码说程序员要被替代，技术圈反弹很大，因为这句话把开发说得太easy了，就像修电脑一样，这把程序员们的圣杯都抢走了，断人财路啊。
现在AI编程再次触发同样情绪，但从历史规律来看，AI会替代一部分写样板代码、搭页面、接接口、改小需求的简单工作，但它仍旧做不到架构判断、边界设计、风险控制和长期维护。
程序员的位置从“每一行代码都用古法写作”后移到“定义约束、评审结果、建设工具链、处理复杂边界”。
最后再多聊两句。
低代码虽然早就凉了，但其实低代码的理念和一些设计哲学，早已经内化成了很多系统、产品的一部分，成了AI壮大过程中的训练语料。
我最近一直在写各种AI学习的笔记，也发现很多AI领域的热门概念，不过是经典的工程的新瓶旧酒，没有发明多少新东西。
对于技术，焦虑FOMO大可不必，掌握经典原理，触类旁通百变不惊。
对于普通人，拥抱AI，尝试做各种「无用之用」，在玩AI的过程中，你会找到自己真正的需求，和AI对你的极致提效。