行业核心观点 - 多位行业专家认为，个人智能体（AI Agent）将导致约80%的APP消失，这一趋势正在发生，并非危言耸听 [2][13] - 特斯拉CEO马斯克提出更激进的时间线，预测未来五到六年内，操作系统或应用程序将彻底消失，设备将深度集成AI以实时预测并生成用户所需内容 [2][13] - 行业变革的核心是从以用户界面（UI）为中心转向以“意图”和“自动执行”为中心，AI将成为唯一的“超级入口” [5][15] 技术架构与开发范式变革 - APP将退化为提供服务的插件（API），仅负责履约，操作系统将“存在感消失”，上层交互入口变为“Agent对话+自动执行” [5][15] - 开发重心从围绕用户界面转向围绕意图和执行，前端与后端的传统对接模式被颠覆 [5][15] - 开发者的工作重点将转向后端API的响应速度、结构化数据质量及与大模型的适配性 [6][16] - 产品经理的核心研究从点击率、转化率转向对话逻辑和意图识别准确率 [6][16] - 产品设计核心从“如何留住用户”转变为“如何更高效地服务AI智能体” [6][16] 商业模式与竞争格局演变 - 传统互联网的流量和广告生意将首当其冲受到冲击，用户不再主动打开APP将导致开屏广告、信息流推荐等模式失效 [10][19] - 新的商业模式将围绕“意图经济”展开，竞争焦点转向“竞价排名AI的推荐优先级”或“服务佣金” [10][19] - 流量价值可能流向新的方向，例如AI调用第三方插件执行任务时的分成，或被解构流量的超级应用所获取 [10][19] - 行业关键绩效指标（KPI）可能从日活跃用户（DAU）等转变为任务完成率（TSR） [6][16] 潜在幸存者与新商业机会 - 专家预测三类应用最有可能成为幸存的大约20%：1) 承载人类复杂意图的社交软件；2) 需要线下履约闭环的打车、外卖等应用；3) 作为人类意志载体与延伸的创作工具类应用 [7][17] - 依赖摄像头、GPS等硬件传感器进行实时数据采集的APP可能幸存 [9][18] - 新的商业服务机会包括：为智能体设置“津贴”的付费解决问题模式、以及类似“租赁人力”的线下落地服务 [7][17] 智能硬件的战略地位提升 - 智能硬件（如可穿戴设备）作为现实世界的数据节点，其重要性被不断强调，可收集用户眼部、表情、行为等实时数据，补全行为信号以助力理解意图 [8][9][18] - 未来硬件角色是“感知和交互”，通过摄像头和麦克风实时理解环境，从被动等待指令变为主动服务 [9][18] - 边缘计算重要性突出，出于安全考虑，用户的生物数据、即时语音处理需在本地（On-device AI）完成，仅将脱敏和压缩后的意图发送至云端 [9][18] 行业影响与格局重塑 - 对于科技巨头而言，这是一场关于“入口”的生死之战 [11][20] - 未来的赢家将是那些能让AI听懂并信任的服务提供商 [11][20] - 对于整个行业和普通用户，这是一次生活方式的彻底重构 [11][20]

核心观点 - 行业正经历从APP为中心到以AI智能体为中心的范式转移，预计80%的APP将会消失，个人智能体将成为新的超级入口，接管数据管理和服务调度[3] - 这一变革将重塑人机交互方式、商业模式、开发重点以及竞争格局，催生“意图经济”，并凸显智能硬件与边缘计算的重要性[3][6][12] - 变革伴随重大安全与隐私风险，存在“单点崩溃”的隐患，同时将彻底重构用户生活方式和行业竞争态势[15] 行业变革趋势 - **APP功能退化**：APP将退化为提供服务的插件（API），只负责履约，操作系统将“存在感消失”，上层入口变为“Agent对话+自动执行”[6] - **开发重心转移**：开发从围绕用户界面（UI）转向围绕用户意图和执行，后端API响应速度、结构化数据质量及与大模型的适配性成为关键[7] - **产品与考核指标变化**：产品设计核心从“如何留住用户”转向“如何更高效地服务AI智能体”，日活（DAU）等指标可能被任务完成率（TSR）取代[8] - **商业模式重塑**：传统互联网的流量和广告生意受到冲击，未来竞争可能转向“竞价排名AI的推荐优先级”或“服务佣金”[13] 潜在赢家与幸存应用 - **可能幸存的应用类型**：社交软件（承载复杂人类意图）、打车外卖等需要线下履约闭环的应用、以及创作工具类应用（人类意志的载体）[10] - **智能硬件重要性提升**：依赖摄像头、GPS等硬件传感器做实时数据采集的APP可能幸存，智能硬件成为感知现实世界、补全行为信号的关键节点[11][12] - **边缘计算崛起**：出于安全与隐私考虑，生物数据、即时语音处理需在本地（On-device AI）完成，边缘计算节点重要性突出[12] 新的商业机会与战场 - **意图经济兴起**：未来的竞争核心是AI能否准确分析用户意图、分发指令并解决问题，“意图的通路、分发和匹配”变得至关重要[7][13] - **新盈利模式**：流量可能流向新的方向，如在AI调用第三方插件执行任务时进行分成，或卖给流量被解构的超级应用[13] - **服务创新**：可能出现类似“租赁人力”帮忙落地的服务，以及为智能体设置津贴、解决问题即付费的新模式[10]

行业核心观点 - 多位业内人士认为，未来五到六年内，80%的APP将会消失，操作系统或应用程序的存在感将大幅减弱，个人智能体将接管数据管理和服务调用[1][3] 行业变革趋势 - 人机交互方式将从以用户界面为核心，转变为以“意图和执行”为核心，AI成为唯一的“超级入口”，APP将退化为提供服务的插件[3] - 开发者的重心将转向后端API的响应速度、结构化数据质量及与大模型的适配性，产品经理需研究对话逻辑和意图识别准确率[4] - 行业关键指标将从日活等传统指标，转变为任务完成率[4] 未来应用生态 - 三类应用最有可能“幸存”：能承载人类复杂意图的社交软件、需要线下履约闭环的打车外卖等应用、以及作为人类意志载体的创作工具类应用[5] - 依赖摄像头、GPS等硬件传感器进行实时数据采集的APP可能幸存[5] - 智能硬件的重要性凸显，可穿戴设备等能收集用户实时行为数据，补全行为信号以助力AI理解意图[5] 商业模式演变 - 传统互联网的流量和广告生意将受冲击，未来竞争将围绕“竞价排名AI的推荐优先级”或“服务佣金”展开[6] - 当用户下达指令时，AI决定推荐哪个品牌将成为新的商业战场，例如决定推荐耐克还是阿迪达斯[6] - 原本的广告流量可能流向新方向，如在AI调用第三方插件执行任务时进行分成[6] 技术架构与安全 - 未来硬件角色是感知和交互，通过摄像头和麦克风实时理解环境，不再被动等待指令[6] - 出于安全考虑，用户的生物数据、即时语音处理需要在本地完成，只有经过脱敏和压缩的意图才会被发送到云端，边缘计算节点重要性突出[6] - 安全风险呈指数级上升，个人智能体成为“单点崩溃”的风险点，一旦被劫持可能导致数据泄露和资产被操纵[7]

文章核心观点 - AI超级入口的争夺是决定未来十年互联网生态格局的关键战役，腾讯、阿里、字节跳动等互联网巨头正通过投入数十亿现金红包、差异化战略布局等方式，激烈角逐这一核心流量入口 [1][10] - 入口决定生态，生态决定变现，PC时代的谷歌、雅虎，移动互联网时代的微信、抖音已验证此规律，AI时代的战场已扩展至整个数字生活领域 [1][10] - 未来赢家不一定是模型参数最大的，但一定是生态最完善、能将“对话”最短路径转化为“服务交付”的玩家，本质是“意图经济”的争夺 [4][13] 主要AI应用竞争格局 - 根据2026年1月易观数据，AI应用月活已形成三足鼎立之势：字节跳动旗下“豆包”以20550.88万月活位居第一，腾讯“元宝”以9113.24万月活位居第二，阿里“千问”以8616.80万月活位居第三 [3][12][13] - 其他主要AI应用包括：DeepSeek（月活7485.82万）、阿福（月活7145.50万）、文心（月活6835.20万）和Kimi（月活3008.28万） [4][13] 互联网巨头AI战略布局 - **阿里系战略**：采用“基建+办事”战略，将商业生态深度融入通义千问APP，用户可在APP内完成点外卖、购机票、查社保等多元服务，其“春节30亿免单”活动上线9小时，AI生成订单量即突破千万大关，同时通过“通义+阿里云+平头哥”三位一体布局夯实算力底层核心竞争力 [2][11] - **字节系战略**：秉持“流量+内容”逻辑，依托抖音全球级流量池，旗下AI产品“豆包”月活已破亿，并成为内容分发中枢，公司正布局硬件领域，尝试绕过手机操作系统实现底层用户意图拦截，进行“软硬”双线布局 [3][11] - **腾讯系战略**：采用“社交渗透+后发制人”战略，聚焦微信超级入口的深度挖掘，近期投入10亿元现金红包补贴，通过“元宝派”等功能在微信生态内进行裂变式传播，探索将AI深度嵌入社交关系链 [3][12] 巨头在A股的“影子股”布局 - **腾讯系**：主要通过林芝腾讯科技有限公司进行投资，A股有11家公司前十大流通股东含“腾讯”，其中中国联通总市值1513.20亿元，世纪华通总市值1459.40亿元 [5][6][7][16][17] - **阿里系**：A股有11家公司前十大流通股东含“阿里”或“淘宝”，除共同持有的中国联通外，还包括圆通速递（总市值616.06亿元）、石基信息（总市值350.97亿元）等 [6][7][16][17] - **字节系**：通过北京量子跃动科技有限公司持有掌阅科技股权，掌阅科技总市值102.48亿元 [6][7][16][17] - **百度系**：通过百度（中国）有限公司持有宇信科技，总市值154.89亿元 [6][7][16][17] AI算力产业链投资机会 - 算力资源已成为AI军备竞赛的着力点，并在AI应用试水中逐步成为“卖方型市场”，算力链有望在强业绩支撑下重回科技投资主线 [7][17] - A股市场上有25只东数西算概念股获机构评级，机构关注度较高的个股主要集中在CPO、液冷、AI算力、服务器、AIDC等领域 [8][18] - 机构关注度排名前列的个股包括：中际旭创（33家机构评级，总市值6000.15亿元）、天孚通信（26家机构评级，总市值1966.63亿元）、英维克（25家机构评级，总市值973.53亿元）[9][19]

行业竞争动态 - Anthropic在超级碗投放广告直接批评竞争对手OpenAI的ChatGPT引入广告，其广告内容展示AI对话中突兀插入商业推广，并宣称“广告入侵AI了，但不会入侵Claude”[1][3] - OpenAI首席执行官Sam Altman对Anthropic的广告进行了回应，称“这广告好笑，但没那么好笑”[3] OpenAI的财务与战略转向 - 截至2025年，OpenAI以2600亿美元估值完成400亿美元融资，由软银领投[5] - 2025年6月，OpenAI年经常性收入突破100亿美元，并有望在年底达到200亿美元，但其每年算力基础设施成本高达80亿至120亿美元[5] - 高昂成本促使公司寻求订阅费和企业API之外的变现途径，于2025年聘请前Meta核心高管Fidji Simo担任应用业务首席执行官，负责产品与商业化，标志变现策略转向[5][7] 互联网广告模式演进 - Meta模式被定义为“注意力经济”，通过精细用户画像在社交信息流中推送基于兴趣的广告，其核心是流量规模与用户时长[8] - Google模式代表“意图经济”，通过搜索关键词捕获用户意图，其每用户平均收入约为59至60美元，变现效率高于Meta，但用户交易行为发生在Google生态之外[10][12] OpenAI的“行动经济”广告模式 - OpenAI正在尝试定义“行动经济”广告模式，在AI回答底部展示赞助产品或服务，初期形式类似简洁的搜索广告[13] - 2026年，OpenAI的每用户平均收入目标可能仅为5.5美元，但计划在2028年推出自有广告系统，让广告进化为“行动”，即AI可直接整合购买接口完成交易，从按点击收费转向按交易分成[13] - 预计到2029年，其广告支持的免费用户每用户平均收入将接近50美元，挑战Google地位，使AI成为能直接完成决策与交易的“私人买手”[13][15] - 该模式的核心竞争力在于确定性和闭环交易，旨在让其1.9亿日活跃用户习惯通过对话框直接完成购买等行为[17] AI原生广告的特点与影响 - AI原生广告可能通过微调生成特定词汇的概率权重，将付费品牌以自然、客观的口吻植入回答，这种微观植入更难被用户察觉和防御[17][19] - 广告的“不可见性”由追求高每用户平均收入的经济压力驱动，为了在2029年达到人均50美元收入，需要极高转化率，因此广告需要与产品本身高度融合[19] - 行业观察指出，AI巨头全面拥抱广告可能意味着技术发展重心转向高级流量变现，而非解决更宏大的社会问题[21]

文章核心观点 - 资本市场正经历由AI驱动的“意图经济”范式转换，其核心是信息传播与共识形成速度被极致压缩，导致“信息出现即落后”和“先觉者幻觉”普遍产生，驱动市场短期变化的核心力量正从共识的正确性转向共识形成的速度[4][5][6][7][9][10] 市场现象观察 - 过去两个月，中国资本市场经历了速度惊人的板块轮动，从黄金、白银到有色，再到化工与农业，其展开速度超过历史上所有周期轮动[4] - 从有色到化工的轮动共识在散户层面仅用了不到二十天，而从化工到农业的轮动共识甚至用了不到5天，远超过去需要数月甚至一年的时间[9] 范式转换：从注意力经济到意图经济 - 过去二十年的商业史是注意力经济的胜利史，核心是争夺用户有限的眼球和时间，投资决策也受此影响，信息处于相对不平权状态[4] - AI的爆发带来了范式转换的临界点，即从“注意力经济”转向“意图经济”，其核心是从争夺注意力转向洞察并满足用户意图[5][6] - 在意图经济下，AI通过分析对话主动引导并挖掘甚至塑造用户的诉求，投资者的需求可能成为一个被AI实时交互、动态塑造的过程[6] 意图经济对投资行为的影响 - 带来革命性变化：信息的快速平权与信息价值的过载性湮灭[6] - **信息平权**：AI工具前所未有地降低了专业信息的获取与处理门槛，任何散户在理论上都能瞬间获得过去仅机构可得的多重分析视角[6] - **信息价值湮灭**：信息平权伴随信息的核爆式增长与同质化倾泻，当所有人被推送高度雷同的信息时，信息的独特价值与前瞻性将因过载而被迅速稀释乃至湮灭[6] - 专业投资者会集体陷入“全知型焦虑”，仿佛知道一切，却无法确定任何事的真正价值[7] 新市场景观：信息出现即落后 - 传统的市场认知渐进路径正在迅速崩塌，任何基于过往静态数据或线性外推的分析都如同刻舟求剑[7] - 在AI驱动下，一个利好消息可能在几小时内就被预支全部预期并形成全面共识，当投资者看到信息时，它已不再是创造机会的信号[7] - 这导致了认知改变速度与市场验证物理时间之间无法调和的冲突，创造了普遍性的“先觉者幻觉”，即所有人都认为自己才是少数知情者[7][8][9] - 一旦股价应声上涨，会强化民众的认知，认为市场正在验证其判断，从而加速投资预期和共识的形成[9] 市场生态的演变 - 共识形成的速度，将取代共识本身的正确性，成为驱动市场短期变化的最重要力量[10] - 新一代的股评大师与叙事制造者成为最适配的催化剂，他们专注于构建极简有力的叙事框架，在AI加速传播下于极短时间内完成对海量散户的心智植入，形成一个自我强化的循环，导致散户共识形成的速度呈指数级提升[9]

AI助手普及与消费行为变革 - AI聊天助手访问量近两年同比增长超过80%，在青年群体中96.8%的受访者将其视为“生活必备工具”[2] - 信息获取方式正从被动“搜索”转向主动“对话”，超过六成年轻消费者在重要购买决策前会先咨询AI助手[2][6] - AI扮演“第一顾问”角色，通过深度对话理解用户具体场景与需求，实现决策前置、过程压缩和信任转移[5][8][9][15] AI时代品牌营销的核心挑战 - 品牌解释权发生转移，产品信息需先被AI理解、消化并转述，而非直接触达消费者[7] - 营销环境从“注意力经济”转向“意图经济”，竞争焦点从抢夺消费者时间变为深度理解其当下意图[27][28] - 品牌在碎片化、即时性消费环境中往往只有一次机会，营销信息需被高度压缩并在瞬间传递关键价值[37][38] 品牌在AI时代的价值重塑与稀缺性构建 - 品牌核心价值在于解决“选择过载”困境，通过精准匹配减少消费者从“知道”到“购买”路径中的摩擦力[18][19] - 稀缺性体现在“在什么情况下，解决什么具体问题”，需提供具体、可验证、可比较的场景化信息，而非模糊营销话术[22][23][24][25] - 营销方法论需从“抢时间”转向“懂你心”，即从传统精准营销升级为“反向精准营销”，其特点是场景驱动、对话驱动和比较性[31][32] 品牌与AI关系的三个层次 - 第一层“被看见”是入场券，要求品牌信息可被AI正常爬取、索引和理解，需做好基础技术工作[41][42] - 第二层“被认可”是进阶，要求品牌信息被AI判断为可信、相关且有价值，需提供有可靠来源、数据支持及第三方验证的信息[44][45] - 第三层“被推荐”是终局，要求品牌与特定消费场景高度匹配，需深度理解场景、封装场景化价值并提供场景化证据[46][47][48] 生成式引擎优化(GEO)的正确实践 - GEO核心不是优化关键词以被AI捕捉，而是优化品牌的场景响应能力，让信息在AI识别消费者意图时被自然触发[55][56] - 正确实践包括：建立“场景-问题-方案”的映射库；提供具体、可验证、与场景相关的证据；用AI能理解的结构化、标准化语言组织信息[61][62][63] - 最终目标是让品牌成为AI知识图谱中与消费场景、问题及解决方案紧密相连的节点，实现战略重构[64] 2026年品牌AI营销的行业共识与行动方向 - 根本共识是从争夺注意力转向匹配意图，从单向传播转向双向对话，从模糊定位转向场景精准[65] - 领先品牌已开始行动：重新组织产品信息以便AI准确理解；深入研究目标消费场景；学习用对话语言与消费者沟通[66] - 未来品牌竞争新维度包括：比理解深度、比匹配精度、比场景强度，最成功的品牌将是那些最懂得在AI时代被看见、理解、信任和推荐的品牌[67]