“未来，80%的移动应用或将退出历史舞台。”开源AI智能体项目OpenClaw创始人彼得·斯坦伯格在近期访谈中抛出这一观点。他指出，当前多数应用的核心功能聚焦于数据管理，而具备自主决策能力的个人智能体能够以更高效的方式完成这些任务。例如，其团队开发的系统已能根据用户睡眠质量与压力水平自动调整健身方案，同时控制智能家居设备运行状态。这种整合式服务模式使智能体掌握的信息维度远超单一应用，决策逻辑也更为精准。
特斯拉CEO埃隆·马斯克对技术演进持更激进的判断。他预测五至六年内，传统操作系统与应用界面将彻底消隐，设备将仅作为信息呈现与交互的终端存在。通过深度集成AI技术，系统能够预判用户需求并实时生成内容，彻底改变人机交互范式。多位行业专家在接受媒体采访时表示，这种变革并非空想，而是正在发生的现实。
在智能体主导的新生态中，AI正成为唯一的超级入口。中欧国际工商学院谭寅亮教授分析称，应用将退化为提供具体功能的API接口，仅负责最终服务交付。操作系统虽仍存在于底层架构，但用户接触上层服务的方式将从图形界面转向自然语言交互。这种转变意味着开发重心将发生根本性迁移——前端界面设计逐渐弱化，后端数据处理能力与模型适配性成为核心竞争力。
久远谦长企业管理咨询公司合伙人王逸洲指出，技术范式转换正在重塑行业评价体系。传统开发模式围绕用户点击行为展开，而新体系下，AI对意图的解析准确度与任务执行效率成为关键指标。产品经理的职责从优化转化路径转向构建对话逻辑，用户留存时长等传统数据被任务完成率等新指标取代。这种变革对从业者的知识结构提出全新要求，数据结构化处理能力与模型训练经验变得至关重要。
关于应用生态的存续问题，行业存在不同判断。斯坦伯格提出按服务结果付费的商业模式，认为涉及线下履约的服务领域将催生新型人力调度平台。王逸洲则划定三类可能存续的应用类型：承载复杂社交需求的平台、依赖物理世界交互的O2O服务，以及作为创意工具的非预设意图应用。可穿戴设备厂商的价值被特别强调，这类硬件通过采集眼部运动、微表情等生物信号，为AI理解用户意图提供关键数据支撑。
谭寅亮教授描绘了终端设备的进化方向：未来硬件将具备环境感知能力，通过多模态传感器主动理解用户场景。例如智能眼镜可分析冰箱存货并自动下单补货，智能音箱能根据用户凝视方向预判服务需求。他特别强调边缘计算的重要性，指出生物特征识别等敏感操作必须在本地完成，仅脱敏后的意图数据可上传云端。这种架构设计既保障响应速度，又降低隐私泄露风险。
商业模式的颠覆同样值得关注。传统互联网的流量变现逻辑面临瓦解，广告投放场景从信息流转向意图分发环节。当用户通过智能体下达购买指令时，AI推荐的商品排序将成为新的竞争焦点。王逸洲预测，服务提供商可能通过API调用分成或推荐优先级竞价获取收益，流量价值将在智能体生态中被重新解构。部分超级应用甚至可能转型为意图分发平台，通过拦截第三方服务获取分成。
技术革新带来的安全隐患引发广泛讨论。斯坦伯格承认，赋予智能体系统级权限存在重大风险，其团队开发的系统曾因用户误操作导致数据丢失。谭寅亮警示“单点失效”危机，指出黑客攻破单个智能体即可获取用户全部数字资产，这种风险集中度远高于传统多应用架构。更严峻的是，当所有信息经由AI过滤后呈现，人类可能陷入极端化的信息茧房，社会认知多样性面临挑战。
