科技行业动态点评：关注GPT在低代码开发的产业机遇

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 科技 关注 GPT 在低代码开发的产业机遇 华泰研究 计算机 增持 (维持) 计算机应用 增持 (维持) 研究员 谢春生 SAC No. S0570519080006 SFC No. BQZ938 xiechunsheng@htsc.com +(86) 21 2987 2036 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 2023 年 6 月 30 日│中国内地 动态点评 低代码平台有望成为 GPT 2B 应用落地的加速器 2014 年 Forrester 正式提出“低代码”（Low-Code）概念，旨在通过可视化组件进行应用程序开发，解决企业定制化软件开发需求，缓解 IT 人才紧张、传统应用开发周期较长等问题。大模型时代，以 Appian、OutSystems 为代表的海外低代码厂商全面拥抱大模型，一是实现 GPT 等大模型 API 的低代码集成，二是应用大模型能力优化低代码开发流程。大模型 2B 应用落地受企业 AI 工程化能力制约，我们认为，融合大模型能力的低代码开发平台有望成为 GPT 2B 应用落地的加速器，降低 GPT 2B 应用的开发门槛。 大模型赋能平台能力：LLM 优化应用开发流程 以 Appian 为例，大模型有望从开发流程简化、企业知识封装、可视化界面优化三方面赋能低代码平台的开发能力。1）开发流程简化：过去低代码平台降低用户的“编程门槛”，但仍要求开发者具备流程思维与经验，引入大模型能力，用户可基于预期结果的自然语言描述，让大模型自动生成流程参考；2）企业知识封装：2B 应用的重点在于企业私有化知识与模型的整合，低代码+大模型+企业数据可实现企业级知识的模块化封装；3）可视化界面优化：过去的低代码开发的应用界面通过组件拖拽方式搭建，引入大模型能力，用户可基于 PDF 文档、自然语言描述等方法，自动化完成搭建、修改。 大模型赋能上层应用：LLM 加速应用落地节奏 以 Appian 为例，大模型+低代码平台有望从企业应用与平台应用两类场景加速 GPT 2B 应用的落地。1）企业应用：开发者基于低代码平台搭建具有定制化需求的企业级应用，低代码平台通过第三方大模型与配套开发工具的API 集成，为企业用户提供更简易的 GPT 2B 应用开发方案；集成 OpenAI GPT 插件，用户可将模型处理结果可作为流程的一部分加入整体流程，集成 Pinecone 矢量数据库，用户可搭建完整的 GPT 应用架构；2）平台应用：低代码平台在服务应用开发之外，还具备数据结构分析、企业知识整理等功能，大模型与此类平台能力整合，可进一步拓展数据分析、智能助手等功能。 看好低代码平台面向 2B 开发者的内部用例场景 根据面向对象与应用使用场景的不同，低代码开发平台可分为面向业务用户的内部用例、面向业务用户的外部用例、面向开发用户的内部用例、面向开发用户的外部用例四大类。我们认为，面向开发用户的内部用例场景下，低代码平台多服务于 2B 企业管理软件的应用开发，与我们判断的最先落地的GPT 2B 应用简单场景重合度最高（参考华泰计算机 2023 年 6 月 20 日报告《从 Glean 看 GPT+2B 应用未来趋势》），或成为低代码+大模型的应用重点。 国内低代码开发相关公司梳理 参考海外低代码平台结合 GPT 等大模型的技术思路，国内相关企业有望复刻相关的技术路径。国内低代码开发平台相关企业包括普元信息、金现代、泛微网络等。 风险提示：宏观经济波动；AI 应用落地不及预期；本报告基于公开客观信息整理，不代表提及公司的覆盖与推荐。 (22)(4)153452Jul-22Oct-22Feb-23Jun-23(%)计算机计算机应用沪深300 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 科技 风险提示 宏观经济波动风险。宏观经济波动可能影响下游需求释放节奏，若宏观经济波动较大，可 能对相关企业收入增速产生负面影响。 AI 应用落地不及预期。生成式 AI 应用的商业化落地受算力、算法、数据、场景、用户等多因素共同影响，若商业化落地不及预期，可能导致相关公司收入增长不及预期。 本报告基于公开客观信息整理，不代表提及公司的覆盖与推荐。 图表1： 提及公司列表 公司代码 公司简称 APPN US Appian 未上市 OutSystems 未上市 OpenAI 未上市 Pinecone 688118 CH 普元信息 300830 CH 金现代 603039 CH 泛微网络 资料来源：Bloomberg、华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 3 科技 免责声明 分析师声明 本人，谢春生，兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人意见；彼以往、现在或未来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬。 一般声明及披露 本报告由华泰证券股份有限公司（已具备中国证监会批准的证券投资咨询业务资格，以下简称“本公司”）制作。本报告所载资料是仅供接收人的严格保密资料。本报告仅供本公司及其客户和其关联机构使用。本公司不因接收人收到本报告而视其为客户。 本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制，但本公司及其关联机构(以下统称为“华泰”)对该等信息的准确性及完整性不作任何保证。 本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。同时，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。以往表现并不能指引未来，未来回报并不能得到保证，并存在损失本金的可能。华泰不保证本报告所含信息保持在最新状态。华泰对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。 本公司不是 FINRA 的注册会员，其研究分析师亦没有注册为 FINRA 的研究分析师/不具有 FINRA 分析师的注册资格。 华泰力求报告内容客观、公正，但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考，不构成购买或出售所述证券的要约或招揽。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对客户私人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，华泰及作者均不承担任何法律责任。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。 除非另行说明，本报告中所引用的关于业绩的数据代表过往表现，过往的业绩表现不应作为日后回报的预示。华泰不承诺也不保证任何预示的回报会得以实现，分析中所做的预测可能是基于相应的假设，任何假设的变化可能会显著影响所预测的回报。 华泰及作者在自身所知情的范围内，与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况下，华泰可能会持有报告中提到的