为什么低代码正在退潮（以及它正在被什么取代）
在过去几年里，低代码 / 无代码平台 一度被视为“软件开发的未来”。
它们的价值主张非常明确：
- 更快的交付速度
- 更低的开发成本
- 非程序员也能参与系统构建
这些优势在早期阶段确实极具吸引力。
但进入 2025 年后，低代码的热度明显下降。
低代码并没有消失，
但它 已经不再是技术创新的核心方向。
本文将从现实系统建设的角度，解释：
- 为什么低代码正在失去重要性
- 以及当前更具生命力的替代路径
1. AI 让“写代码”重新变快了
低代码兴起的前提是：
传统软件开发
- 慢
- 贵
- 人力成本高
无论是 API、CRUD、界面，还是系统集成，都需要大量时间。
但这个前提正在被 AI 打破。
在 AI 编程辅助的帮助下，工程师可以：
- 在几分钟内生成后端 API
- 自动生成数据库结构
- 快速完成前端页面
- 持续进行重构和测试
结果非常直接：
低代码“速度优势”不再明显。
AI 并没有取代工程师，
而是 放大了工程师的生产力。
2. 一旦进入真实复杂度，低代码就开始失效
低代码依然适用于：
- 内部管理系统
- 简单审批流程
- 以 CRUD 为主的应用
但现实中的系统，往往需要：
- 事件驱动架构
- 复杂业务规则
- 后台任务与调度
- AI / 数据流水线
- 大量外部系统集成
在这些场景下，低代码通常会变成：
- 难以调试
- 难以扩展
- 难以理解整体结构
最终，很多团队都会得出同一个结论：
“还是得重写成代码系统。”
重写成本，成为低代码在长期系统中的致命问题。
3. 供应商锁定，正在成为战略风险
低代码并不仅仅是工具，
而是 高度绑定厂商的平台生态。
一旦系统上线：
- 业务逻辑被平台绑定
- 迁移成本极高
- 成本随规模快速上升
- 技能体系高度依赖厂商
对于核心系统而言，这是严重风险。
相比之下，基于开源技术的架构：
- 系统所有权清晰
- 成本可控、可预测
- 架构可迁移
- 企业掌握长期主动权
在中国市场，
可控性与自主权 正变得越来越重要。
4. 现代开发框架已经更好地解决了同样的问题
低代码承诺“减少样板代码”。
而今天的现代开发框架，
在不牺牲灵活性的前提下，已经实现了这一点。
- 自动 CRUD
- 类型安全 API
- 快速 UI 组合
- 工作流引擎
- 容器化部署
关键差异在于：
低代码选择“隐藏复杂度”。
现代框架选择 正面管理复杂度。
在长期系统中，这一点至关重要。
5. AI 为核心的系统，与低代码天然不匹配
AI 已经不再是“附加功能”，
而是越来越多系统的核心基础设施。
AI 系统需要：
- 模型生命周期管理
- 数据版本控制
- 异步与后台处理
- 事件与流式架构
- 性能与成本可观测性
而低代码通常将 AI 视为：
- 外部 API
- 可拖拽的功能模块
这种抽象方式，在真实环境中很快失效。
AI 系统需要的是 明确、可控的工程实现。
6. 工程纪律正在回归
经历了“人人都能做软件”的阶段后，
企业逐渐意识到：
- 维护比演示重要
- 可调试性比速度重要
- 架构比界面更重要
因此，越来越多组织开始重视：
- 精干而专业的工程团队
- 清晰的系统边界
- 多年后依然可读的代码
在这样的环境下，低代码很难成为长期答案。
7. 低代码依然有价值，但只能用在对的地方
低代码并非一无是处，
但它 必须被限制在合适的场景中。
适合的场景
- 内部工具
- 审批流程
- 原型 / PoC
- 非关键业务看板
不适合的场景
- 核心业务系统
- AI 平台
- 高并发 SaaS
- 长生命周期系统
- 复杂系统集成
低代码应当是“工具”，而不是“战略”。
最关键的变化
低代码试图减少对工程师的依赖。
而 AI 的出现，
反而提升了工程师的价值。
这，正是低代码退潮的根本原因。
总结
今天技术选型真正要回答的问题，不是：
“我们能做得有多快？”
而是：
“这个系统，我们能不能真正掌控和演进多年？”
当企业认真思考这个问题时，
往往会逐渐远离低代码，
回归到 真正可持续的软件工程之路。
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- 基于启发式与新闻情绪的短期价格方向评估（Python）
- Estimating Short-Term Price Direction with Heuristics and News Sentiment (Python)
- Rust vs Python：AI 与大型系统时代的编程语言选择
- Rust vs Python: Choosing the Right Tool in the AI & Systems Era
- How Software Technology Can Help Chanthaburi Farmers Regain Control of Fruit Prices
- AI 如何帮助发现金融机会
- How AI Helps Predict Financial Opportunities
- 在 React Native 与移动应用中使用 ONNX 模型的方法
- How to Use an ONNX Model in React Native (and Other Mobile App Frameworks)
- 叶片病害检测算法如何工作：从相机到决策
- How Leaf Disease Detection Algorithms Work: From Camera to Decision
- Smart Farming Lite：不依赖传感器的实用型数字农业
- Smart Farming Lite: Practical Digital Agriculture Without Sensors
- 为什么定制化MES更适合中国工厂
- Why Custom-Made MES Wins Where Ready-Made Systems Fail
- How to Build a Thailand-Specific Election Simulation
- When AI Replaces Search: How Content Creators Survive (and Win)
- 面向中国市场的再生资源金属价格预测（不投机、重决策）
- How to Predict Metal Prices for Recycling Businesses (Without Becoming a Trader)
- Smart Durian Farming with Minimum Cost (Thailand)
