原文摘要
人机交互的新范式：曾经建好的App围墙，AI说拆就拆。
进一步信息揣测
- AI交互范式的隐性成本：虽然AI作为新UI能打破App孤岛，但背后需要庞大的算力支持和数据整合能力，中小企业在没有足够资源的情况下可能难以跟上技术迭代，导致市场进一步向巨头集中。
- 行业内部的技术壁垒：高通等芯片厂商在AI+5G融合中占据核心地位，其专利和硬件优化能力（如端侧AI计算）成为实际控制交互体验的关键，但这类技术细节通常不会公开讨论，需通过行业合作或付费咨询获取。
- 用户数据的隐性博弈：AI驱动的意图交互需要深度理解用户行为，这意味着更广泛的数据采集和隐私边界模糊化，企业可能通过“个性化服务”名义获取更多敏感信息，而合规风险的实际处理方式往往不对外公开。
- App生态的颠覆风险：传统App开发者面临转型压力，AI可能绕过应用商店直接提供服务，导致原有分成模式（如苹果30%抽成）被瓦解，但平台方可能通过隐形政策（如限制API访问）延缓这一进程。
- 5G与AI的协同内幕：侯明娟提及的“AI+5G”并非简单叠加，而是依赖5G低延迟特性实现实时AI决策（如边缘计算），运营商和设备商的深度合作（如专网部署）才是落地关键，但这些合作条款通常保密。
- 交互设计行业的隐性趋势：GUI设计师需快速转向自然语言处理(NLP)和对话式交互设计，但相关培训资源稀缺，头部公司通过挖角学术团队或收购初创公司抢占人才，形成技术垄断。
- 大模型落地的实际瓶颈：尽管AI能理解用户意图，但跨应用操作涉及复杂的权限管理和API兼容性问题，实际落地需与各平台私下谈判（如微信、支付宝的封闭生态），这些谈判细节极少公开。
- 用户习惯的操控策略：企业可能通过“默认AI优先”等设计潜移默化改变用户行为（如语音助手自动推荐付费服务），这类行为经济学应用通常包装成用户体验优化，真实商业目的被淡化。