到 2030 年，经历 AI 技术的全面冲击和行业洗牌后，低代码市场将不再是一个同质化的"拖拽工具"市场，而是会演变为边界清晰、分工明确、价值分层的三层金字塔结构。每层都有独特的技术内核、用户群体、价值主张和竞争格局，不同厂商将根据自身的技术基因和战略选择，在不同层级找到自己的最终位置。
一、三层金字塔结构的完整扩展
顶层：模型驱动业务操作系统层（平台属性）
企业 IT 部门 / 专业服务商 · 50% 市场份额 · 毛利率 70%+
中层：无代码自动化层（SaaS 属性）
业务人员 / 部门管理员 · 20% 市场份额 · 毛利率 40-60%
底层：AI 代码生成层（工具属性）
专业开发者 / 个人用户 · 30% 市场份额 · 毛利率 ≤30%
第一层：AI 代码生成层（底层，工具属性）
- 核心技术特征：基于大语言模型的代码生成技术，将自然语言转化为可执行的代码片段或完整应用
- 用户群体：专业开发者、前端工程师、后端工程师、全栈开发者
- 核心价值：将代码编写效率提升 5-10 倍，解决"开发人才缺口"问题
- 典型应用场景：快速生成 CRUD 接口和前端页面、代码补全和重构、单元测试编写、技术文档生成
- 代表厂商：GitHub Copilot、Cursor、豆包编程助手、CodeLlama、通义灵码
- 市场规模：约占原低代码市场的 30%，2030 年全球规模约 150 亿美元
- 国际市场由 GitHub Copilot 和 Cursor 主导；国内市场由豆包编程助手、通义灵码等本土厂商占据
- 竞争极其激烈，价格战频发，毛利率普遍低于 30%
- 从"代码补全"向"完整应用生成"进化，与 IDE 深度集成
- 但永远无法解决"代码维护"和"企业治理"问题
第二层：无代码自动化层（中层，SaaS 属性）
- 核心技术特征：基于预构建组件和可视化编排的无代码技术，将业务逻辑转化为可配置的流程和应用
- 用户群体：业务人员、部门管理员、产品经理、非技术背景的创业者
- 核心价值：让不懂代码的人也能自主解决业务问题，实现"公民开发"
- 典型应用场景：表单收集和数据管理、简单流程审批和自动化、部门级数据看板和报表、轻量级 CRM/OA/项目管理系统
- 代表厂商：Zapier、Make、Airtable、Softr、简道云、明道云、氚云、宜搭轻量版
- 市场规模：约占原低代码市场的 20%，2030 年全球规模约 100 亿美元
- 国际市场由 Zapier、Make、Airtable 主导；国内市场由简道云、明道云、氚云三强鼎立
- 网络效应明显，头部厂商将占据 80% 以上的市场份额
- 全面 AI 化，支持自然语言生成表单和流程；与钉钉、企业微信、飞书深度集成
- 但永远无法突破"复杂业务逻辑"和"企业级治理"的天花板
第三层：模型驱动业务操作系统层（顶层，平台属性）
- 核心技术特征：基于业务模型和本体的模型驱动开发 (MDD) 技术，将业务概念转化为可执行的系统模型
- 用户群体：企业 IT 部门、专业服务商、系统集成商、大型企业的数字化团队
- 核心价值：快速构建和运行企业核心业务系统，实现"业务与技术的对齐"
- 典型应用场景：企业级 ERP/CRM/SCM、生产制造执行系统 (MES)、供应链管理、财务和人力资源管理、政府事业单位核心业务系统
- 代表厂商：OutSystems、Mendix、织信 Informat、奥哲・云枢、得帆云、普元信息
- 市场规模：约占原低代码市场的 50%，2030 年全球规模约 250 亿美元
- 国际市场由 OutSystems 和 Mendix 双雄争霸；国内市场由织信、奥哲、得帆、普元等厂商主导
- 进入门槛极高，只有少数具备深厚技术积累的厂商能够生存
- 毛利率极高，普遍超过 70%
- 全面 AI 原生，AI 直接操作业务模型而非自由编码
- 成为企业数字化转型的核心基础设施，逐步替代传统的定制开发和套装软件
二、为什么没有简道云、明道云、氚云？—— 中层市场的绝对霸主
这是一个非常关键也非常容易引起误解的问题。简道云、明道云、氚云作为国内低代码市场的头部厂商，拥有庞大的用户基础和市场份额，但它们没有出现在顶层的"模型驱动业务操作系统"名单中，而是会成为中层"无代码自动化层"的绝对霸主。
这不是对它们能力的否定，而是基于技术本质、市场定位和核心基因的客观判断。
2.1 技术架构的本质差异：表单驱动 vs 模型驱动
| 对比维度 | 简道云 / 明道云 / 氚云 | 织信 / 奥哲・云枢 / 得帆云 |
|---|---|---|
| 核心架构 | 表单驱动 / 可视化编排 | 模型驱动 / 本体驱动 |
| 开发逻辑 | 先设计表单，再基于表单设计流程和数据关系 | 先定义业务模型（实体、属性、关系），再自动生成表单、流程和界面 |
| 业务表达能力 | 有限，超过 5 层嵌套分支或复杂数据关系时需要大量编码 | 无限，能够表达任何复杂的业务逻辑和数据关系 |
| 系统集成能力 | 基础，支持简单的 API 调用和数据同步 | 强大，支持复杂集成、事务一致性、实时数据同步 |
| 数据处理能力 | 有限，单表数据量通常不超过 100 万行 | 强大，支持亿级数据量和复杂的数据分析 |
| 二次开发能力 | 有限，只能通过插件和 API 进行简单扩展 | 强大，支持完整的代码扩展和原生代码嵌入 |
2.2 市场定位的根本不同：业务人员 vs IT 部门
简道云、明道云、氚云从诞生之日起，就明确将业务人员作为核心用户群体，主打"零代码"和"全民开发"理念：
而顶层的模型驱动厂商，则明确将企业 IT 部门和专业服务商作为核心用户群体，主打"企业级"和"核心业务系统"：
2.3 AI 转型的路径差异：功能增强 vs 架构重构
虽然简道云、明道云、氚云都在积极进行 AI 转型，但它们的 AI 转型路径与顶层厂商有着本质的不同：
中层厂商：在原有架构上"加 AI"
是在原有"表单驱动"架构的基础上，添加 AI 功能作为增强：
- 自然语言生成表单字段和流程节点
- AI 辅助数据录入和文档解析
- 智能数据分析和报表生成
- 流程自动化和智能提醒
这些 AI 功能确实能显著提升用户体验和工作效率，但它们没有改变平台的底层架构，也没有解决"复杂业务逻辑表达"和"企业级治理"的根本问题。
顶层厂商：从底层架构"重构 AI"
是从底层架构设计上就以 AI 为核心驱动力，实现"AI 原生"：
- AI 直接操作业务模型，而非自由编码，从根本上避免"语义漂移"问题
- 自然语言描述直接生成业务模型，而非仅仅生成表单和流程
- AI 辅助进行系统架构设计和业务逻辑验证
- 统一的 AI 治理框架，确保 AI 生成内容的安全性和合规性
2.4 奥哲的特殊情况：双产品线战略
需要特别说明的是，奥哲采用了双产品线战略，同时覆盖中层和顶层市场：
- 氚云：零代码产品，面向中小企业和业务人员，属于中层"无代码自动化层"
- 云枢：模型驱动低代码产品，面向大型企业和 IT 部门，属于顶层"模型驱动业务操作系统层"
这就是为什么在顶层名单中出现了"奥哲"，但没有出现"氚云"的原因。奥哲通过清晰的产品分层，同时在两个市场进行竞争，是一种非常明智的战略选择。
三、简道云、明道云、氚云的未来命运：中层市场的绝对王者
虽然简道云、明道云、氚云无法进入顶层市场，但这并不意味着它们会被淘汰。相反，它们将成为中层"无代码自动化层"的绝对王者，占据国内中层市场 80% 以上的份额。
3.1 它们的核心优势无法被替代
- 极致的易用性：业务人员几乎无需培训即可上手，学习曲线极其平缓
- 丰富的模板生态：拥有数百个行业模板和解决方案，能够快速满足常见业务需求
- 强大的办公协同集成：与钉钉、企业微信、飞书等办公协同软件深度集成
- 庞大的用户基础：拥有数千万注册用户和数十万付费企业，形成了强大的网络效应
- 成熟的商业模式：经过多年的市场验证，拥有稳定的收入和盈利模式
3.2 它们面临的主要挑战
AI 代码生成工具能够以几乎为零的成本生成简单应用，这将侵蚀它们的低端市场份额。
顶层厂商可能会推出轻量级版本，进入中层市场。
3.3 它们的应对策略和发展方向
- 全面 AI 化：将 AI 能力深度嵌入平台的各个环节，进一步降低使用门槛，提升工作效率
- 深耕垂直行业：从通用型平台向行业型平台转型，提供更加专业的行业解决方案
- 强化生态建设：构建更加完善的开发者生态和合作伙伴生态，提供更多的增值服务
- 与顶层平台形成互补：成为顶层模型驱动平台的"前端入口"和"业务创新试验场"
四、最终市场格局总结
到 2030 年，国内低代码市场将形成以下清晰的格局：
| 层级 | 市场定位 | 核心用户 | 代表厂商 | 市场份额 |
|---|---|---|---|---|
| 顶层 模型驱动业务操作系统层 |
构建企业核心业务系统 | 企业 IT 部门、专业服务商 | 织信 Informat、奥哲・云枢、得帆云、普元信息 | 50% |
| 中层 无代码自动化层 |
解决部门级和中小企业业务问题 | 业务人员、部门管理员 | 简道云、明道云、氚云、宜搭轻量版 | 30% |
| 底层 AI 代码生成层 |
提高专业开发者的编码效率 | 专业开发者 | 豆包编程助手、通义灵码、GitHub Copilot | 20% |
关键结论
- 简道云、明道云、氚云不会被淘汰，它们将成为中层市场的绝对霸主
- 但它们永远无法进入顶层市场，因为这需要从底层重构技术架构，改变核心基因
- 奥哲通过双产品线战略，同时在中层和顶层市场进行竞争，是目前国内布局最完整的厂商
- 未来的市场竞争将不再是"低代码 vs 低代码"，而是"不同层级之间的互补与协同"
数据来源：中国信通院、Gartner、各厂商公开数据。注：文档部分内容可能由 AI 生成。