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      劉潤:APP也許完成了它的歷史使命

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      先玩個游戲,退出這篇文章,數數看你手機里裝了多少個APP?

      好,歡迎回來。我裝了87個,我猜你可能比我還多。

      但讓我再猜一下,每天真正打開的,大概率不超過10個。

      剩下七十多個呢?它們安安靜靜地躺在你手機里,占著內存,偶爾跳個彈窗刷一下存在感。你其實需要它們(不然早就卸載了),只是懶得每天打開。比如那些買票的、看劇的、還有一些二三流電商APP。

      問題來了,為什么不會每天打開?原因有很多,沒有時間、沒有需求。

      但其中一定有個重要原因:流程太復雜,“界面摩擦”太大。

      就拿上美團點外賣舉例子,打開APP、搜品類、選餐廳、選飯、選地址、確認結算、選優惠券、確認支付。至少8步,每一步都是在和一個界面較勁。如果是餓著肚子的時候,還能忍耐,但凡換個沒那么剛需的APP,立刻就懶得打開了。

      這種“懶得打開”的感覺,你以前可能覺得是自己的問題。但我最近才意識到:這不是你的問題,而是APP的問題。

      或者更準確地說:是APP的界面,正在變成一種負擔。

      01

      最多的時間,花在了“操作界面”上

      前兩天我看到一個場景,一位朋友到了飯點,對著手機直接說:幫我點昨天那家的酸菜魚,還是送到公司。

      3秒鐘,下單完成。 美團全程沒有被打開過。

      他的AI助手知道他昨天點過什么、送到哪里、用哪張卡付款。它直接調用了美團的數據和能力,幫他完成了整個流程。

      我愣了一下。 同樣一件事,我自己操作大概要2分鐘。他用了3秒。

      2分鐘和3秒,結果完全一樣。那中間那1分57秒,花在了哪里? 花在了界面上。

      花在了打開APP、滑動屏幕、點擊按鈕、輸入信息這些動作上。這些動作不產生任何新的價值——餐廳還是那個餐廳,菜還是那道菜,地址還是那個地址。你只是在用兩分鐘的時間,把你腦子里已經有的決定,“翻譯”成APP能理解的操作。

      換句話說:你在給APP當翻譯。

      02

      一個公式:用戶價值=數據x能力/界面摩擦

      我試著把這件事抽象成一個公式:

      用戶價值=數據x能力/面摩擦

      什么意思?

      拿剛才的美團舉例。

      數據:餐廳的評分、價格、位置、你的歷史訂單。這些沒變。

      能力:推薦算法、配送調度、支付系統。這些也沒變。

      變的是什么?界面摩擦。

      你自己操作,界面摩擦是120秒。AI幫你操作,界面摩擦是3秒。

      120除以3,等于40。

      也就是說,同樣的數據、同樣的能力,僅僅因為界面摩擦被壓縮到了原來是1/40,你獲取同樣價值的時間效率就提升了40倍。

      你再想想,美團這樣的互聯網大廠每年要花多少錢、拍爛多少張桌子,逼瘋多少工程師,才能把效率提高10%、20%。

      而界面摩擦這個分母,一旦被AI干掉,直接除以40。 這就是正在發生的事。不是數據變多了,不是能力變強了——是摩擦,被干掉了。

      說實話,這個公式并不完美。真實世界遠比一個公式復雜。但它幫我想清楚了一件事:

      過去十年,所有APP都在拼命優化分子。接下來十年,真正的戰場在分母。

      03

      APP正在變成數據源

      我打個比方你就明白了。

      你家里打開水龍頭,水就來了。你關心的是水干不干凈、水壓夠不夠。你關心水廠長什么樣嗎?水廠的大門朝哪邊開?水廠 的控制面板是什么顏色的?

      你不關心。你只關心水。

      APP就是水廠。它里面有你需要的數據,有你需要的能力。但那個花花綠綠的界面——那些按鈕、菜單、彈窗、引導頁——那是水廠的大門和控制面板。是給你看的。

      現在,Agent來了。Agent就是水龍頭。

      它直接去水廠取水,送到你面前。你不需要親自跑到水廠,不需要看水廠的控制面板,不需要學會操作水廠的閥門。

      APP正在從“你打開的工具”,退化為“Agent在后臺調用的數據源”。

      退化這個詞聽起來有點刺耳。但你想想——水廠退化了嗎?水廠的數據和能力一點沒少,它只是不再需要給你看一個漂亮的大門了。這不是APP變差了。是APP的界面,變得不再必要了。

      04

      這不是想象,而是正在發生的事情

      你可能覺得我在說一個遙遠的未來。不是??匆谎圻@個世界就知道了。

      CLI-Anything,一個開源項目,6天拿了13400顆星,現在超過21000顆。它干的事很簡單:把GIMP、Blender、LibreOffice這 些桌面軟件的圖形界面,全部轉化成命令行接口,讓AI Agent可以直接操控。開發者們在用腳投票——GUI,不需要了。

      Claude Code,Anthropic的命令行編程工具。沒有圖形界面,就是一個終端窗口。上線9個月,年化收入25億美元。B2B軟件史上最快的增長速度。

      Checkly,一個網站監控工具。他們發現自己50%的命令行用戶不是人類——是AI Agent。用命令行的,不再是程序員了。

      GitHub上,4%的公共代碼提交,是由Claude Code完成的。不是泛指AI,是一個具體的命令行工具,在替人類寫代碼、提交代碼。

      當然,還有一個例子,就是火到天上的小龍蝦。數字已經滿大街都是,我就不重復一遍了。

      幾個數據,指向同一件事:界面正在被繞過,APP正在退化為數據源。

      05

      Windows 95到命令行的回歸

      說到這里,我想跟你講一個30年前的故事。 1995年8月24日,微軟舉辦了一場史無前例的發布會。

      12500人到場。滾石樂隊的“Start Me Up”響徹全場——微軟花了300萬美元買下這首歌的版權。這還沒夠,他們重金請來了著名脫口秀演員杰·雷諾主持。帝國大廈亮起了微軟的顏色。悉尼港停了一個巨型Windows盒子。多倫多國家電視塔打上了Windows 95的投影。


      蓋茨和杰·雷諾在Windows 95發布會

      那是GUI(Graphical User Interface,圖形用戶界面)的加冕禮。

      在此之前,普通人用電腦得敲命令行——黑底白字,輸入“cd C:\Program Files”,按回車。你得學電腦的語言,才能跟它溝通。這就是CUI(Command User Interface,命令行用戶界面)

      于是,Windows 95說,你點這個圖標就行,然后,你就真的點點圖標就能操作電腦。

      從GUI到CUI,這是一次偉大的翻譯。把機器的語言,翻譯成人能看懂的圖形。

      微軟因此成為世界級的巨無霸公司,比爾·蓋茨因此成為全球首富,全球軟件業也從此被重寫。

      然而,30年后的今天,最好的工程師們正在安靜地做一件相反的事——把GUI拆掉,回到命令行。

      不是因為他們懷舊。是因為命令行不是給人看的,是給AI看的。AI不需要漂亮的按鈕和絲滑的動畫。它需要的是最短路徑、 最低延遲、最高效率的數據通道。GUI是給人類的翻譯層。當用戶從人變成AI,翻譯層就成了多余的摩擦。

      30年前,我們給機器穿上了一件漂亮衣服,好讓人看得懂。30年后,機器說:我跟機器聊天,不需要穿衣服。

      06

      界面是手段的APP會退化,界面是目的的暫時不會

      你可能讀到這里心里有個疑問:真的嗎?所有APP的界面都會消失?

      不會,沒人這么說。

      有一類APP的界面永遠不會退化:那些界面本身就是產品的APP。

      比如,游戲。你打開《原神》,不是為了“獲取數據”,是為了在那個世界里沉浸。界面就是體驗本身。

      比如,短視頻。你刷抖音,不是為了“提取信息”,是為了那個畫面、那個節奏、那個情緒沖擊。你不會對AI說“幫我把今天值得看的短視頻總結成文字”——那就沒意思了。

      準確地說:界面只是手段的APP會退化,界面本身是目的的APP不會。

      而且說實話,AI Agent今天遠沒有那么完美。Carnegie Mellon大學測試了10個主流AI Agent——最好的那個,在辦公任務中的成功率也只有24%。Salesforce的研究也不樂觀:多步驟CRM任務,失敗率65%。單步它很強,但讓它連續干十步,錯誤像復利一樣累積。

      這讓我想起2008年,BlackBerry推出了Storm手機。觸摸屏時代來了,它不甘心放棄實體鍵盤的手感,于是在觸摸屏下面硬塞了一套SurePress機械按壓裝置——讓你摸著玻璃屏幕,還能感受到“咔嗒”一聲。

      結果呢?Verizon退換了超過100萬臺,損失超過5億美元。

      每一次界面范式的跳躍,都有人想把舊世界硬塞進新世界。結局都不太好。

      但反過來說,如果你今天就把所有界面全拆了,Agent接不住,結局也不會好。

      節奏很重要。

      07

      也是一種GUI

      以下這一段推論,可能會讓你有點不舒服,但我覺得值得說。 如果你堅定地認為“任何造成失業的新技術都是不好的”,那我建議你跳過。

      你去銀行辦業務。你跟柜員說:“我要轉賬。”柜員聽懂你的話,轉身在系統里輸入金額、賬戶、密碼,完成操作,再轉回來跟你說:“好了”。

      你有沒有發現,柜員在干什么? 柜員在做翻譯。把你的自然語言,翻譯成銀行系統能理解的操作。

      柜員,就是你和銀行系統之間的“人肉GUI”。 一筆柜臺交易的成本,大約4美元。同樣一筆交易,通過數字渠道完成,成本0.17美元。4美元 vs 0.17美元。 這個差距不是因為柜員能力不行,是因為“人肉翻譯”本身就貴。

      所以,一個顯而易見的事實是:如果你的工作本質是“在用戶和數據之間做翻譯”,那你就是一種GUI。

      客服是GUI,把用戶的問題翻譯成系統能處理的工單。 會計是GUI,把企業的經營活動翻譯成報表數字。 甚至某些中層管理者也是GUI,把老板的戰略翻譯成團隊能執行的任務。

      當Agent學會了直接調用數據源,翻譯層的價值就會被壓縮。不是歸零,65%的失敗率說明Agent還需要人兜底。但趨勢是清楚的:翻譯費,會越來越便宜。

      你得讓自己變成數據源本身,或者變成能力本身。而不只是翻譯。 什么叫“變成數據源本身”?舉個例子:一個會計,如果每天只是把發票錄入系統、對賬、出報表——他就是ERP系統的人肉GUI。但如果他能從數據里發現“這個季度華東區的退貨率異常偏高,可能跟某批原材料有關”,他就不再是翻譯了,他變成了洞察的來源。他自己就是數據源。

      08

      L1L5,你在哪?

      說到這里,我想用一個我在2025年年度演講中分享過的框架,幫你定個位。

      我把人和AI的協作關系分成五級:

      L1:數字分身。

      AI模仿你的風格,替你回復消息、寫日常郵件。你還是你,它只是你的影子。

      L2:創作伙伴。

      AI陪你一起想方案、做決策。你說一個方向,它給你十個可能性。你們是搭檔。

      L3:執行助手。

      你說“幫我訂明天下午3點去上海的高鐵”,AI自己完成所有操作。你定義任務,它執行任務。

      L4:協作團隊。

      多個AI Agent分工合作,一個負責調研,一個負責寫報告,一個負責做PPT。你管理的不是人,是一支AI團。

      隊。

      L5:具身智能。

      AI有了物理身體,機器人走進倉庫、走進工廠、走進你家廚房。

      今天我們聊的“APP退化為數據源”,對應的大概是L3,AI作為執行助手,繞過APP界面,直接調用數據完成任務。

      大多數人現在在L1到L2之間。 你在哪?

      說實話,我自己也還在L2到L3之間晃。有些事我已經習慣讓AI代勞了——查資料、整理數據、起草初稿。但很多事我還是忍不住親自打開APP、親自點按鈕。不是AI做不了,是我還沒學會放手。

      這不丟人。但知道自己在哪一級,至少能看清方向。

      09

      GibberLink:滴滴滴,滴滴滴,滴滴滴滴滴滴滴

      最后,跟你說一件有意思的事。

      2025年初,兩個開發者Boris Starkov和Anton Pidkuiko參加了ElevenLabs的黑客松。他們做了一個項目,叫GibberLink。

      GibberLink是這樣工作的:兩個AI語音助手在對話。一開始,它們用正常的人類語言聊天——就像你跟我說話一樣。

      然后,其中一個AI檢測到對面也是AI。 它們確認了彼此的身份。 接著,它們停止了說話。 對話切換成了一串人類完全聽不懂的聲波——滴滴滴,嘟嘟嘟,像傳真機一樣的聲音。 通信效率比人類語音高80%。

      你看,在AI眼里,不只是圖形界面是翻譯費。 人類語言,也是翻譯費。

      圖形界面是給人看的翻譯層。人類語言是給人聽的翻譯層。當對話雙方都不是人的時候,所有為人類設計的翻譯層,都是多余的摩擦。

      我不知道該怎么評價這件事。就先把它放在這里吧。

      最后的話

      我手機里還是87個APP。但我越來越少打開它們了。不是因為它們變差了——是因為它們正在安靜地退到幕后,變成數據源,變成Agent的工具箱。就像水廠沒有消失,只是我不再需要親自去水廠打水了。

      30年前,我們教機器說人話。30年后,機器決定不再說人話了。

      這不是APP的末日。這是APP完成了它的歷史使命。

      對很多別的東西,也是一樣。具體是哪些,咱們各自琢磨去吧。

      作者/ 劉潤編輯/ 歌平版面/ 黃 靜

      這是劉潤公眾號第2897篇原創文章。未經授權,禁止任何機構或個人抓取本文內容,用于訓練AI大模型等用途

      PS:

      不知道你有沒有一種感覺,如果說前兩年,大家還在討論“AI取代工作”的可能性。那么今年,它真的開始動手了。

      然而,就如同歷史上每一次技術革命,AI在搶走一些工作崗位的同時,也會造就無數的新機會。在見證了這些年大模型能力的瘋狂內卷后,2026,正式來到了AI技術的落地之年。許多積累多年的真問題,終于等來了解決它的新技術。創新的火焰,就這樣被點燃。

      這幾個月,我看到了大量優秀的技術落地案例。實在等不到年底年度演講和你分享。所以,5月16日,我將在上海影城1000人的大劇場。與你分享【劉潤·年中大課】。今年的主題就是:

      不做現場直播。也不做事后回放。這樣,我可以更加放開地分享一些此前從未說過的內容。如果你想了解內容主題,可以看這篇文章()點擊下方購票鏈接,就可以了解到更加詳細的票務信息。

      現在搶先購買,或是帶著團隊一起來,還可以享受到“早鳥價”。

      5月16日,我們不見不散!


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