AIGC及其應用話題，正呈爆發式增長。伴隨產業與技術不斷滲透、融合，有研究認爲：AIGC除了在內容生產質量、效率及實用性方面持續增強，其輻射廣度也不斷延伸。其中，關鍵技術與基礎理論的突破，將成爲AIGC產業生態落地的重要因素。
此時此刻，嗅覺敏銳的科技公司已經開始將AIGC能力集成到產品中去了。
在海外，Salesforce近期推出了Einstein GPT，這是全球第一個CRM生成式AI，同時設立2.5億美元——迄今爲止規模最大的AIGC風投基金；谷歌近期宣佈將AIGC能力整合進辦公套件Workspace，微軟宣佈將GPT-4植入Office辦公軟件，該功能名爲“Microsoft 365 Copilot”。
而在國內，低代碼是AIGC向各行業滲透相對利好的行業。低代碼開發是過去兩年to B市場的風口之一，它對過去的傳統軟件開發帶來了顛覆性。在AIGC的加持下，從低代碼搭建到用AI生成一個新應用的效率將提高100-1000倍，這將是一次新的顛覆。
低代碼平臺的各類操作原子先天具備“積木”特性，具備高複用性。通過低代碼應用程序採用AI流程可以釋放工人並最大程度地減少工作量，日常業務用戶可以使用低代碼軟件來快速，輕鬆地啓動並運行自動化和AI驅動的解決方案。相較於純代碼開發，交易的編排語句量僅爲10%~30%，由於語句量小，風險相較於AI編碼更爲可控，更易於監督和校正，所以更適用於具體功能的編排實現。
同時，AIGC+低代碼可以加快應用開發速度，並且更方便地進行維護和更新。低代碼工具簡化了軟件開發生命週期中的多個階段，例如調試，測試和部署，而AIGC具備極強的Debug功能。藉助AIGC，開發者僅將整段代碼和需求作爲輸入，AIGC可以迅速診斷代碼並提出解決方案。並自動化測試和優化應用程序，在測試中自動執行測試用例，從而減少手動測試的時間和工作量，更好地進行應用程序生命週期管理。
以往，業務人員與IT溝通過程中存在時效性差、信息不精準、溝通成本高等問題，與之對應的是，支持AI生成應用的低代碼平臺，精準實現了數字化人才從構想、測試、優化到落地的全流程參與。一方面，AI生成應用的多樣性帶給數字化人才更大的啓發創新，提升社會數字化創新力，另一方面，也在加速“人人都是開發者”的目標落實與數字化人才建設。
據Forrester分析師盧冠男表示，基於AIGC技術現有探索場景涵蓋了文本生成、圖像生成、視頻生成、代碼生成。早期，AI與低代碼開發平臺融合的路徑是頭部SaaS企業通過融合創成式AI，實現AI技術與工具軟件的聯通，進而幫助用戶減少重複性、機械性、規則導向的勞作，甚至承擔具有創造性的工作。而現在基於AIGC模式，當用戶輸入想要的應用名稱如進銷存，平臺通過用戶信賴的AI產品推理出與進銷存相關的內容，自動組裝一個完整應用，當未滿足AIGC生成應用情況下，可通過拖拉拽方式，滿足用戶個性化需求，持續迭代。
AIGC 從開始到現在經歷了數輪技術迭代，在每一輪迭代中，AI 的能力比起前一代都有着質的提升。而新一代以大模型爲代表的 AIGC 技術正成爲時下最熱的話題，在驚歎於其 “無所不知” 般優秀能力的同時，我們也有理由期望未來更多的落地場景，期待以 ChatGPT 爲先鋒的預訓練大模型技術爲低代碼這個領域注入更多的 “新鮮血液”。