華泰證券(601688)發(fā)布研究報告稱，2014年Forrester正式提出“低代碼”（Low-Code）概念，旨在通過可視化組件進行應(yīng)用程序開發(fā)，解決企業(yè)定制化軟件開發(fā)需求，緩解IT人才緊張、傳統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)周期較長等問題。大模型時代，以Appian、OutSystems為代表的海外低代碼廠商全面擁抱大模型，一是實現(xiàn)GPT等大模型API的低代碼集成，二是應(yīng)用大模型能力優(yōu)化低代碼開發(fā)流程。大模型2B應(yīng)用落地受企業(yè)AI工程化能力制約，該行認為，融合大模型能力的低代碼開發(fā)平臺有望成為GPT 2B應(yīng)用落地的加速器，降低GPT 2B應(yīng)用的開發(fā)門檻。

華泰證券主要觀點如下：

(資料圖片僅供參考)

大模型賦能平臺能力：LLM優(yōu)化應(yīng)用開發(fā)流程

以Appian為例，大模型有望從開發(fā)流程簡化、企業(yè)知識封裝、可視化界面優(yōu)化三方面賦能低代碼平臺的開發(fā)能力。1)開發(fā)流程簡化：過去低代碼平臺降低用戶的“編程門檻”，但仍要求開發(fā)者具備流程思維與經(jīng)驗，引入大模型能力，用戶可基于預(yù)期結(jié)果的自然語言描述，讓大模型自動生成流程參考;2)企業(yè)知識封裝：2B應(yīng)用的重點在于企業(yè)私有化知識與模型的整合，低代碼+大模型+企業(yè)數(shù)據(jù)可實現(xiàn)企業(yè)級知識的模塊化封裝;3)可視化界面優(yōu)化：過去的低代碼開發(fā)的應(yīng)用界面通過組件拖拽方式搭建，引入大模型能力，用戶可基于PDF文檔、自然語言描述等方法，自動化完成搭建、修改。

大模型賦能上層應(yīng)用：LLM加速應(yīng)用落地節(jié)奏

以Appian為例，大模型+低代碼平臺有望從企業(yè)應(yīng)用與平臺應(yīng)用兩類場景加速GPT 2B應(yīng)用的落地。1)企業(yè)應(yīng)用：開發(fā)者基于低代碼平臺搭建具有定制化需求的企業(yè)級應(yīng)用，低代碼平臺通過第三方大模型與配套開發(fā)工具的API集成，為企業(yè)用戶提供更簡易的GPT 2B應(yīng)用開發(fā)方案;集成OpenAI GPT插件，用戶可將模型處理結(jié)果可作為流程的一部分加入整體流程，集成Pinecone矢量數(shù)據(jù)庫，用戶可搭建完整的GPT應(yīng)用架構(gòu);2)平臺應(yīng)用：低代碼平臺在服務(wù)應(yīng)用開發(fā)之外，還具備數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析、企業(yè)知識整理等功能，大模型與此類平臺能力整合，可進一步拓展數(shù)據(jù)分析、智能助手等功能。

看好低代碼平臺面向2B開發(fā)者的內(nèi)部用例場景

根據(jù)面向?qū)ο笈c應(yīng)用使用場景的不同，低代碼開發(fā)平臺可分為面向業(yè)務(wù)用戶的內(nèi)部用例、面向業(yè)務(wù)用戶的外部用例、面向開發(fā)用戶的內(nèi)部用例、面向開發(fā)用戶的外部用例四大類。我們認為，面向開發(fā)用戶的內(nèi)部用例場景下，低代碼平臺多服務(wù)于2B企業(yè)管理軟件的應(yīng)用開發(fā)，與我們判斷的最先落地的GPT 2B應(yīng)用簡單場景重合度最高(參考華泰計算機2023年6月20日報告《從Glean看GPT+2B應(yīng)用未來趨勢》)，或成為低代碼+大模型的應(yīng)用重點。

國內(nèi)低代碼開發(fā)相關(guān)公司梳理

參考海外低代碼平臺結(jié)合GPT等大模型的技術(shù)思路，國內(nèi)相關(guān)企業(yè)有望復(fù)刻相關(guān)的技術(shù)路徑。(國內(nèi)低代碼開發(fā)平臺相關(guān)企業(yè)整理，請見研報原文)

風(fēng)險提示

宏觀經(jīng)濟波動風(fēng)險。宏觀經(jīng)濟波動可能影響下游需求釋放節(jié)奏，若宏觀經(jīng)濟波動較大，可能對相關(guān)企業(yè)收入增速產(chǎn)生負面影響。

AI應(yīng)用落地不及預(yù)期。生成式AI應(yīng)用的商業(yè)化落地受算力、算法、數(shù)據(jù)、場景、用戶等多因素共同影響，若商業(yè)化落地不及預(yù)期，可能導(dǎo)致相關(guān)公司收入增長不及預(yù)期。

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