文 | 三易生活
在微軟的Copilot GPTs成為歷史、OpenAI的GPT Store一地雞毛之后，AI的App Store時刻似乎還只是一個夢想。然而App Store所取得的商業(yè)成績過于耀眼，即便OpenAI和微軟都沒能成功，但依然有廠商相信自己會是成功者。日前在AWS方面舉行的紐約峰會上，該公司正式發(fā)布了Amazon Q Apps，允許用戶構建自己的AIGC應用。
與GPTs類似，Amazon Q Apps的核心賣點也是允許用戶用自然語言來描述所需的功能，并自動產(chǎn)生基于生成式AI的應用程序，而且無需用戶有任何編寫代碼的經(jīng)驗。AWS方面舉的例子，就是公司人力資源部門要替新員工制定入職計劃時，只要說明相關需求，Amazon Q Apps可在幾秒內(nèi)生成一個可供不同招聘團隊使用的應用，從而替不同的新員工打造個性化的入職計劃。
作為Amazon Q Business的一部分，Amazon Q Apps能夠支持軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)分析洞察和內(nèi)容創(chuàng)作等多種任務。那么問題就來了，Amazon Q Apps與OpenAI的GPTs看起來似乎沒什么差別，為什么亞馬遜還要再撞一次南墻呢？實際上，GPTs和Amazon Q Apps面向的是完全不同的市場，兩者唯一的共同點就是能制作出AI應用。
GPTs是大眾認知中App在AI時代的對應版本，而AWS對于Amazon Q Apps的定義，則是為企業(yè)級客戶提供自定義且可分享的、基于生成式人工智能的應用程序。GPTs是一個面向消費級市場的產(chǎn)品，而Amazon Q Apps更像是Android Studio、 Xcode等開發(fā)工具。
GPTs的失敗就失敗在“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”這個愿景，雖然用戶只需用自然語言來創(chuàng)造屬于自己的應用程序看起來很美好，似乎也能為GPT Store帶來百花齊放的場景。但OpenAI沒有想到一個問題，就是為什么用戶需要去開發(fā)一款應用？畢竟由于互聯(lián)網(wǎng)的信息流通便捷性，軟件開發(fā)者和用戶的比例其實是極為懸殊的。
根據(jù)Evans Data CorporationData在2023年進行的全球開發(fā)者人數(shù)和用戶統(tǒng)計研究顯示，全球有2690萬軟件開發(fā)者，可全球共有50億網(wǎng)民，也就是開發(fā)者在網(wǎng)民群體中的比例只有0.5%。事實就是絕大多數(shù)網(wǎng)民已經(jīng)習慣于用戶的身份，并拒絕成為生產(chǎn)者，所以借助自然語言就能創(chuàng)造AI應用雖然噱頭十足，但一般的網(wǎng)民并不買賬。
反觀Amazon Q Apps，它并非是面向普通消費者、而是企業(yè)級用戶。眾所周知，企業(yè)級市場更關心的是效率，消費級市場注重的則是體驗，而GPTs、Amazon Q Apps并不能從根本上改變產(chǎn)品的體驗，用幾十句話就生成的GPTs，怎么可能比得到上開發(fā)團隊使用專業(yè)工具打磨數(shù)月的產(chǎn)品？
GPTs、Amazon Q Apps之于效率的提升，也就是不懂C++、Java等編程語言，也不理解應用開發(fā)流程的“小白”，只需靠說話的方式就能做出一個能運行的AI應用。而Amazon Q Apps恰恰就瞄準了企業(yè)級市場，所以它是一個幫助提升工作效率、改進工作流程的工具，而不是一個有趣的玩具。
Amazon Q Apps實質(zhì)上的競爭對手不是App，而是所謂的低代碼概念。過去三十年間，作為信息科技的代表，互聯(lián)網(wǎng)徹底重塑了我們的世界。作為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的基石之一，負責將創(chuàng)意變成現(xiàn)實的程序員獲得了相當大的時代紅利，以至于“轉(zhuǎn)碼”也成為了一個在年輕人中頗有市場的概念。
程序員之所以在全球范圍內(nèi)都是高薪職業(yè)，是因為門檻較高，需要從業(yè)者掌握包括?Python、?Java、?C#在內(nèi)的一門乃至多門計算機語言?？墒窃谑袌霏h(huán)境越來越冷的當下，高薪酬的程序員與廠商掛在嘴邊的降本增效就形成了巨大的反差，替代程序員也成為了一眾廠商心照不宣的操作。
低代碼就是降低編程的門檻，讓缺乏相關計算機知識的人也能編寫軟件。低代碼的形式是“可視化編程”，其核心則是“復用”，即通過可視化、模塊化、拖拽式，來代替?zhèn)鹘y(tǒng)開發(fā)方式中的編寫代碼。在低代碼的概念中，模塊化組件代替了編程語言中一行行的代碼，可視化設計則將程序員腦海中的抽象思維變成了更容易理解的流程圖，從而讓更多非專業(yè)有人士能夠參與到軟件開發(fā)中。
然而遺憾的是，低代碼的滲透率如今要遠低于預期，在所有的行業(yè)里的滲透率基本都是個位數(shù)，以至于在過去兩年間，主打低代碼概念的廠商在融資上也頻頻遇冷。誠然傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所趨，但現(xiàn)實是低代碼開發(fā)本身也并非零門檻，也需要了解低代碼適用的業(yè)務場景以及低代碼的能力邊界。
換而言之，低代碼的用戶可能不需要有程序員思維，但一定要有產(chǎn)品思維，要對編程本身有著一定的基礎認知，所以這就是低代碼的局限性。但低代碼做不到的“全民開發(fā)”，在AI大模型支持下的Amazon Q Apps卻可以。Amazon Q Apps實現(xiàn)了用戶純粹使用自然語言、完全不需要任何編程知識，就可以快速搭建AI應用。
所說即所得，這種能力或許才是企業(yè)需要的。GPTs的能力邊界導致了它的成品不如常規(guī)開發(fā)的App，但企業(yè)用戶往往只看效率，能夠幫助簡化流程、減少人員開支的Amazon Q Apps，可能才是真的大有可為。