“未來，80%的移動應用或將退出歷史舞臺。”開源AI智能體項目OpenClaw創始人彼得·斯坦伯格在近期訪談中拋出這一觀點。他指出，當前多數應用的核心功能聚焦于數據管理，而具備自主決策能力的個人智能體能夠以更高效的方式完成這些任務。例如，其團隊開發的系統已能根據用戶睡眠質量與壓力水平自動調整健身方案，同時控制智能家居設備運行狀態。這種整合式服務模式使智能體掌握的信息維度遠超單一應用，決策邏輯也更為精準。

特斯拉CEO埃隆·馬斯克對技術演進持更激進的判斷。他預測五至六年內，傳統操作系統與應用界面將徹底消隱，設備將僅作為信息呈現與交互的終端存在。通過深度集成AI技術，系統能夠預判用戶需求并實時生成內容，徹底改變人機交互范式。多位行業專家在接受媒體采訪時表示，這種變革并非空想，而是正在發生的現實。

在智能體主導的新生態中，AI正成為唯一的超級入口。中歐國際工商學院譚寅亮教授分析稱，應用將退化為提供具體功能的API接口，僅負責最終服務交付。操作系統雖仍存在于底層架構，但用戶接觸上層服務的方式將從圖形界面轉向自然語言交互。這種轉變意味著開發重心將發生根本性遷移——前端界面設計逐漸弱化，后端數據處理能力與模型適配性成為核心競爭力。

久遠謙長企業管理咨詢公司合伙人王逸洲指出，技術范式轉換正在重塑行業評價體系。傳統開發模式圍繞用戶點擊行為展開，而新體系下，AI對意圖的解析準確度與任務執行效率成為關鍵指標。產品經理的職責從優化轉化路徑轉向構建對話邏輯，用戶留存時長等傳統數據被任務完成率等新指標取代。這種變革對從業者的知識結構提出全新要求，數據結構化處理能力與模型訓練經驗變得至關重要。

關于應用生態的存續問題，行業存在不同判斷。斯坦伯格提出按服務結果付費的商業模式，認為涉及線下履約的服務領域將催生新型人力調度平臺。王逸洲則劃定三類可能存續的應用類型：承載復雜社交需求的平臺、依賴物理世界交互的O2O服務，以及作為創意工具的非預設意圖應用。可穿戴設備廠商的價值被特別強調，這類硬件通過采集眼部運動、微表情等生物信號，為AI理解用戶意圖提供關鍵數據支撐。

譚寅亮教授描繪了終端設備的進化方向：未來硬件將具備環境感知能力，通過多模態傳感器主動理解用戶場景。例如智能眼鏡可分析冰箱存貨并自動下單補貨，智能音箱能根據用戶凝視方向預判服務需求。他特別強調邊緣計算的重要性，指出生物特征識別等敏感操作必須在本地完成，僅脫敏后的意圖數據可上傳云端。這種架構設計既保障響應速度，又降低隱私泄露風險。

商業模式的顛覆同樣值得關注。傳統互聯網的流量變現邏輯面臨瓦解，廣告投放場景從信息流轉向意圖分發環節。當用戶通過智能體下達購買指令時，AI推薦的商品排序將成為新的競爭焦點。王逸洲預測，服務提供商可能通過API調用分成或推薦優先級競價獲取收益，流量價值將在智能體生態中被重新解構。部分超級應用甚至可能轉型為意圖分發平臺，通過攔截第三方服務獲取分成。

技術革新帶來的安全隱患引發廣泛討論。斯坦伯格承認，賦予智能體系統級權限存在重大風險，其團隊開發的系統曾因用戶誤操作導致數據丟失。譚寅亮警示“單點失效”危機，指出黑客攻破單個智能體即可獲取用戶全部數字資產，這種風險集中度遠高于傳統多應用架構。更嚴峻的是，當所有信息經由AI過濾后呈現，人類可能陷入極端化的信息繭房，社會認知多樣性面臨挑戰。