这两天 Wabi 创始人 Eugenia Kuyda 一篇关于消费端 AI 产品的预测火了《Consumer AI predictions》。她总结了 7 个预测，一些观点非常独特。 比方说硬件与交互的挑战，Eugenia 指出，无屏幕 AI 设备和全时监听设备难以取代手机，因为语音交互在隐私和效率上存在天然缺陷，且日常生活的记 录价值不高。目前 AI 界面多为"空白输入框"，这种命令行模式限制了普通用户的探索， 未来能展示 AI 具体能力、解决"发现"难题的平台将成为新赢家。 在陪伴式 AI 这块，她认为到 2030 年， 市场将细分为工具型助手与情感型伴侣两大 AI 机器人 。同时，传统的效果营销套利正走向消亡，而基于实时视 频生成的 AI 虚拟交互被预测为下一个增长最快的消费赛道。下面是其总结的 7 个预测： 1.无屏幕 AI 设备将会惨败 我们使用手机主要是为了"被动消费"：打开信息流、滚动、观看。语音作为辅助交互手段很棒，但作为主要交互手段就很糟糕： 手机的功能太强大了。要对抗我们对"信息流消费"的成瘾，并以此证明再充一个新设备的必要性，这是极其困难的。 2. "全时监听"设备也不会成功 事实是，我 ...

2026 年，基模会不会吃掉所有应用场景？ AI 应用层的「厚度」，是 AI 业内许多大佬都在探讨的一个关键问题。 Andrej Karpathy 在年度总结里有个观点： 基座大模型，就像一个刚毕业的大学生。LLM 实验室负责把它培养成一个什么都懂一点的通才。 而 LLM 应用要做的，是把它招进来，然后进行「岗前培训」。用私有数据、传感器、执行器和反馈闭环，不断地组织、微调、打磨。 最终，把这个「通才」毕业生，变成一个特定领域的顶尖专家。 近期，a16z 专注消费级应用的投资人 Anish Acharya 围绕「2026 年，AI 应用生态可能是什么样的？」，也进一步聊了聊他认为的几个关键问题。 Acharya 提到，「AI 业内已经把代码的成本打下来了，但这种低成本的红利，还没有真正渗透到整个行业、乃至全世界。未来的公司形态、会出现什么 样的新软件，我们对这些的理解，可能连 10% 都还没到。」 同时， Acharya 提出了一个关键的问题： 最核心的底层的基础工具问题还没解决。现在所有的工具，都是重在执行，不是「思考」。简单来说，除了 LLMs 外，基本都是「动手做」的，但不是用来帮助用户「动脑想」的。 ...

文章核心观点 文章围绕“交互”主题，探讨了AI时代软件开发和产品设计的变革性趋势，核心观点认为，AI的超能力在于“深度个性化”，这将催生全新的软件形态（如Personal Software）、交互范式（如语音操作系统、创新的GUI设计）以及产品设计理念（如系统思维、节奏分层）[4][17][95] (一) 为什么独立的 Vibe Coding 必死，但 Personal Software 会火？ - **软件行业正经历“应用的YouTube化”变迁**：软件开发将从全球约2000万开发者的特权，泛化为80亿创作者的日常媒介，软件将像快消品一样，用于解决特定、即时的需求[6][7] - **独立的Vibe Coding工具存在三大短板**：1) **信任与稳定问题**：缺乏专业开发能力可能导致严重的安全漏洞和用户数据泄露[10]；2) **集成能力不足**：难以方便地调用用户的其他服务（如健康数据、邮箱、银行账户）[11]；3) **缺乏分发与协作机制**：难以形成社交传播和多人协作网络[13] - **平台化是Personal Software成功的关键**：平台能提供信任层以解决安全、隐私和数据持久化问题，提供连接一切的API，并内置社交图谱与协作功能，让个人开发的Mini App得以流转和生长[10][11][13][14] - **AI的超能力是“深度个性化”**：这包含三个层次：1) **应用层个性化**：用户可修改App功能和提示词[18]；2) **平台层个性化**：平台提供用户的基础信息（年龄、地点等）作为上下文给所有App[19]；3) **跨应用个性化**：不同Mini App能相互对话，协同工作（如健身App修改营养方案）[20] - **催生“软件即内容”的新GTM模式**：1) **新商业模式**：内容创作者可通过发布Mini App（如一套训练方案）直接变现[23]；2) **新流量入口**：内容（如旅游攻略）可被封装成功能极简的Mini App（如专属地图）[23]；3) **新社区形态**：Mini App本身成为“社区启动器”，聚集同好，衍生线下活动与共创[24][25][26] - **Wabi类产品的本质是“Prompt容器的平台”**：它将裸奔的文本Prompt配以合适的UI外壳和沙盒环境，使其成为可保存、复制、分发的个人应用，是从“Chatbot”走向“Chat+GUI结合”的交互形态进化[28][33][34] - **软件民主化的实际形态是“人人参与迭代”**：预计从零开始原创的用户不会超过10%，但很多人会参与修改和迭代，平台通过提供“Fork（混音）”和“Request（提需求）”功能来落地[34][35][36] (二) 我们是不是低估了输入法的想象力？ - **输入法正从打字工具进化为“语音操作系统”**：其进化分为三步：1) **接管输入**：从键盘打字转向语音输入，核心价值在于“减负”——消除思考时的认知负荷，并鼓励用户提供更多背景细节，从而提升AI输出质量[39][40][41][42]；2) **代你表达**：基于对用户过往输入的全局了解，能主动帮助写作（如撰写邮件），并学会根据应用场景和用户语气自动调整表达风格[44][45][47]；3) **反客为主**：凭借高系统权限（尤其在PC端可读屏），未来可能主动跳出提供建议或完成任务[48][49] - **AI语音输入法赛道近期融资活跃**：例如海外公司Wispr在4个月内融资了8100万美元[38] - **输入法成为高价值数据管道**：其掌握的实时、高频的一手数据对训练大模型至关重要，包括：1) 训练模型理解人类偏好和意图；2) 让模型跟上人类语言的实时变化（如新梗、新电影）[50][51] - **输入法的战略定位可能提升**：它有望成为用户与所有软件之间最高频的交互接口，以及用户与大模型之间最完整的数据管道[52] (三) 最近见过最好的 5 个 AI 交互设计 - **1. 参数滑块**：用于弥补自然语言在描述“程度”时的无力感，实现“Prompt负责定性，滑块负责定量”，让用户通过拖拽快速调整输出效果（如简洁与详尽的区间），同时提供实时反馈回路，增强用户的控制感和创作归属感[57][58][60][61][64] - **2. 反向Onboarding**：将传统的重流程注册（填信息）反转为先让用户零成本体验核心价值，例如AdComposer.ai仅需输入公司网址即可生成广告创意，旨在将TTV（价值感知时间）压到接近零[65][68][70][71] - **3. 善用等待时间**：将AI生成所需的几十秒等待时间转化为低成本的“二次交互窗口”，例如Gamma让用户选择PPT主题风格，Perplexity询问是否需要补充细节，以此提升结果准确度并优化成本[71][72][73] - **4. 用“命名”控制用户预期**：通过叙事设计降低用户对AI能力的过高期待，例如tldraw将AI助手命名为“小精灵”、“小鬼”等，将其错误行为包装成调皮特性，从而提升用户容忍度和留存率[74][75][76][80][81] - **5. 视角滤镜**：将特定的思维风格或人格特质封装成可打包、共享、调用的“滤镜”或“思维调音台”，用户可像选字体一样选择（如“乔布斯思考滤镜”），未来可能形成交易“脑回路”的新市场，甚至发展出公司级的“品牌滤镜”[83][84][85][86][88][91] (四) 产品设计的终极形态 - **未来产品设计的核心竞争力是“系统思维”而非“品味”**：因为未来的UI将是千人千面的，最终形态更多由用户自身的品味决定[95][96] - **产品设计的工作重心转移**：从设计具体界面转向：1) **定结构**：搭建清晰、耐用的概念体系和可插拔的能力接口[101]；2) **定属性**：明确系统中哪些元素底层共享，哪些可个性化[102]；3) **定逻辑**：设计系统的思考与响应规则（如在用户犹豫时展示更多灵感图片）[103] - **未来的软件像“建筑”一样有机生长**：借鉴《建筑如何学习》的观点，优秀建筑/软件是随用户需求进化而来的有机体，其进化由六个变化速度不同的层级共同构成（从寿命数天的“物品”到数百年的“地基”）[97][100] - **有韧性的系统依靠“节奏分层”维持**：复杂系统（如人类文明）由不同速度的层级（如快速的“时尚”、慢速的“文化”、极慢的“自然”）叠加而成，快层负责试错创新，慢层负责记忆约束，共同维持系统在时间中的韧性与平衡[107][109][114][115] - **设计的本质是建造包容矛盾的结构**：无论是软件、建筑还是制度，都是人类为了在多重时间尺度中生存而做出的结构性尝试，需要容纳不同维度上复杂而矛盾的需求[120][121]