AI平台：2025年底苹果硬刚OpenAI！Siri与ChatGPT重塑APP交互。

全球数字领域正经历一场由人工智能驱动的深刻变革。进入2025年末，AI驱动的应用程序平台竞争已达白热化阶段，苹果公司与OpenAI作为两大科技巨头，在这场重塑人机交互方式的较量中占据核心位置。当前，用户已不再满足于简单点击应用程序图标；未来，智能、上下文感知的交互将通过复杂的AI技术实现。这场日益激烈的竞争，是苹果公司既有生态系统及其更新后的Siri AI策略与OpenAI创新型ChatGPT应用集成之间的较量，双方均力求在快速演变的市场中占据主导。这场竞争对应用程序的发现、商业化乃至用户体验的本质都将产生深远影响。随着传统应用程序与智能代理之间的界限日益模糊，理解这些行业领导者所采用的战略和技术，对开发者、企业和消费者而言至关重要。本文将深入分析这场竞争的复杂性，探讨双方方法的优势与局限，并剖析其对AI优先时代应用程序交互未来的深远影响。

1. AI驱动应用平台格局的演变

科技行业正经历一场深刻转型，超越了静态应用程序图标的传统模式，迈向动态、由AI媒介化的环境。这一转变标志着AI驱动的应用程序平台竞争进入关键时刻，各公司正竞相构建下一代数字交互模式。人工智能正在重新定义用户发现、参与和使用应用程序的本质，预示着更加直观和无缝的体验。

这种不断演变的格局既带来了巨大的机遇，也带来了显著的挑战。AI驱动交互的便利性毋庸置疑，但其对应用程序分发模式、开发者策略和用户行为的影响是广泛而深远的。争夺这一新领域控制权的竞争，不仅关乎技术上的优越性，更关乎塑造我们在数字时代生活、工作和连接的根本方式。

1.1. 范式转换：从应用图标到AI中介

十多年来，应用程序图标一直是数字服务的普遍入口。用户在一个个色彩鲜艳的方格网格中导航，点击以启动特定应用程序完成特定任务。然而，这种交互模式正迅速变得过时。复杂的AI助手和大型语言模型的兴起，正在开启一个通过AI中介而非直接与单个应用程序界面交互的时代。

消费者已逐渐习惯语音用户界面和对话式AI，更倾向于直接向智能助手询问推荐、信息或执行任务。这种根本性转变标志着向更自然语言驱动的交互模式迈进，其中AI充当中央协调器，将用户连接到各种应用程序的底层功能，而无需显式选择应用程序。

1.2. OpenAI的大胆举措：ChatGPT作为应用分发模式

OpenAI采取了一项引人注目的举措，将ChatGPT不仅定位为对话式AI，更作为一种新兴的应用程序分发模式。这一策略允许用户直接在ChatGPT界面内执行各种任务，包括预订旅行、创建播放列表、编辑设计等，从而绕开了传统的应用商店。一些观察人士将这一发展视为一场范式转变，并将其与史蒂夫·乔布斯最初发布App Store的情景进行比较。

其理念颇具吸引力：一个中心化的AI充当所有应用程序交互的主要渠道，简化用户旅程，并可能简化数字体验。通过允许应用程序在其环境中运行，OpenAI旨在将ChatGPT打造为访问各种数字服务的首选平台，挑战既有的应用程序生态系统，并重新定义应用程序分发的概念。

1.3. 苹果公司的应对策略：为AI时代重塑Siri

为应对OpenAI带来的竞争，苹果公司正在积极推行一项以Siri及其核心操作系统的彻底重塑为中心的应对策略。苹果的Siri AI策略并非简单的增量更新，它代表了AI驱动计算的全面愿景，旨在“在不消灭应用程序本身的前提下消灭应用程序图标”。这种方法利用了苹果在硬件和软件上的深度整合，有望提供一种高度上下文感知且直观的体验。

苹果公司的计划最初在其开发者大会上公布，内容包括显著增强的Siri功能以及一套旨在彻底改变iPhone应用程序使用方式的新系统。该策略强调语音交互而非传统点击，旨在实现更具对话性和前瞻性的用户体验，将AI智能无缝集成到整个iOS平台中。新媒网跨境获悉，这一战略体现了苹果对未来智能设备交互的深刻思考。

1.4. 应用程序平台之争的重要性：对用户和开发者的影响

苹果和OpenAI等巨头之间激烈的AI驱动应用程序平台竞争，对用户和开发者都具有重要影响。对于用户而言，这场竞争预示着未来数字交互将更加个性化、高效和直观。通过自然语言或上下文线索完成复杂任务，而无需在多个界面中导航的能力，可以显著提高生产力并带来便利。

对于开发者而言，其影响同样深远。应用程序分发模式和交互范式的转变，要求开发者重新评估开发流程、商业化策略和应用程序发现机制。随着AI成为主要的中间媒介，开发者必须适应新的框架和API，确保其应用程序能够无缝集成到这些不断演变的AI优先生态系统中，以保持相关性和可见性。

2. OpenAI的ChatGPT应用集成：能力与局限

OpenAI将ChatGPT与应用程序集成，代表着向AI媒介化数字体验迈出的重要一步。通过允许各种应用程序直接在其界面内运行，ChatGPT展示了一个由单一AI助手协调众多任务的未来图景。这种创新方法为用户与服务交互开辟了新途径，将直接的应用程序参与转向了对话式指令。

然而，这个新兴平台虽然前景广阔，但并非没有挑战。理解ChatGPT当前应用集成模型的变革性能力和内在局限性，对于评估其长期可行性和在AI驱动应用程序平台竞争中的优势至关重要。

2.1. ChatGPT如何改变应用交互：模型上下文协议（MCP）

ChatGPT改变应用程序交互的核心在于模型上下文协议（MCP）。这项新技术旨在使ChatGPT等AI助手能够连接并利用其他系统和应用程序的功能。本质上，MCP充当桥梁，允许ChatGPT解释用户请求，识别合适的第三方应用程序，并在该应用程序的上下文中执行命令，同时将用户保留在ChatGPT界面内。

该协议促进了一种范式转变，用户不再需要手动打开应用程序、导航其菜单并执行操作。相反，他们只需向ChatGPT表达他们的需求，ChatGPT随后通过MCP智能地将请求路由到相关的集成应用程序。这显著简化了工作流程，并在不同的服务之间创建了更加统一的对话体验。

2.2. 使用案例与示例：预订旅行、创建播放列表、编辑设计

OpenAI ChatGPT应用集成的实际应用广泛且迅速扩展，展示了中心化AI执行复杂任务的强大能力。例如，用户可以通过向ChatGPT详细说明偏好来无缝预订旅行，ChatGPT随后与Booking.com或Expedia等集成旅行应用交互，以查找和预订航班或住宿。

同样，创建个性化播放列表也变得轻而易举；用户可以请求特定流派或艺术家，ChatGPT将利用Spotify等服务来策划和管理音乐。甚至像编辑设计这样的创意任务也得到了简化，ChatGPT与Figma或Canva等平台集成，根据自然语言指令应用编辑。这些示例突显了ChatGPT如何将多步骤流程转化为直观的对话式交互。

2.3. 当前障碍：聊天机器人界面、单一应用交互和用户摩擦

尽管其具备潜力，ChatGPT当前的应用程序集成仍面临数个重要障碍，限制了其无缝采用。首要挑战是其局限于聊天机器人界面。用户仍需在一个对话环境中进行操作，这对于某些任务而言虽然直观，但对于复杂交互或需要视觉上下文时可能变得笨拙。这种设计选择剥夺了用户与他们喜爱的应用程序相关联的独特品牌、设计和身份，可能会降低整体用户体验。

此外，当前模型通常一次只允许与一个应用程序交互。这种单一应用程序交互显著限制了需要跨多个平台比较信息或操作的功能，例如交叉引用酒店价格与Airbnb选项。这种限制可能导致用户摩擦，因为真正智能的助手应该能够同时综合来自各种来源的信息以提供全面的解决方案。用户体验还受到需要明确命名应用程序或点击按钮才能启动其使用的阻碍，这通常还需要精确措辞的查询，否则会导致令人沮丧的加载屏幕而没有结果。

2.4. AI优先界面的用户教育与引导挑战

OpenAI的ChatGPT应用集成，乃至任何新兴的AI优先界面，都面临一个关键障碍：用户教育和引导。让用户从熟悉的基于点击、图标驱动的范式，过渡到对话式、AI媒介化的范式，需要认知上的重大转变。习惯于视觉提示和明确导航的用户可能会发现自然语言提示的模糊性具有挑战性，从而导致困惑和挫败感。

初始设置过程也构成了一个障碍，要求用户安装应用程序，通过权限屏幕将其连接到ChatGPT，并使用现有用户名、密码和两因素认证进行身份验证。虽然这是一次性步骤，但它增加了引导过程的摩擦。ChatGPT若要真正普及应用程序访问，就必须简化此过程，并有效地教育其多样化的用户群，使其无需大量前期工作或陡峭的学习曲线即可充分利用其AI驱动的集成功能。这场AI驱动的应用程序平台竞争的成功，在很大程度上取决于用户适应并接受这些新交互模型的有效程度。

3. 苹果AI驱动计算愿景：Siri的革新与App Intents框架

苹果公司凭借其庞大的生态系统和庞大的用户基础，正在战略性地定位自身，以引领AI驱动计算的下一个时代。其愿景围绕着彻底革新的Siri和增强的App Intents框架，旨在将人工智能无缝融入iOS的核心。这种方法与OpenAI形成了鲜明对比，苹果利用其对硬件和软件的全面控制，提供深度集成和上下文感知的体验。目标不仅是改进现有功能，更是从根本上重新定义用户与设备的交互方式，迈向更主动、更直观的智能。

新媒网跨境了解到，苹果公司在AI驱动应用程序平台竞争中的策略，植根于其长期以来对隐私和用户体验的承诺。通过将AI能力直接构建到操作系统中，苹果旨在提供卓越的性能和个性化，同时保持其严格的隐私标准。这种全面的方法预示着iPhone能够预测用户需求并智能地代表用户采取行动的未来。

3.1. 扼杀应用图标，而非应用本身：苹果的AI原生方法

苹果公司的创新方法可以概括为其宏伟目标：“在不消灭应用程序本身的前提下扼杀应用程序图标。”这意味着虽然通过点击应用程序图标启动特定应用程序的传统方法可能会减少，但这些应用程序提供的底层功能和服务将得以保留，并且变得更易于访问。苹果公司设想的未来是，AI，特别是增强版Siri，将充当主要界面，根据用户上下文、语音命令和预测智能，智能地调用应用程序功能。

这种AI原生方法旨在消除与打开和导航单个应用程序相关的摩擦。相反，Siri将主动建议或执行跨各种应用程序的操作，根据屏幕信息、位置、时间以及个人习惯预测用户需求。底层应用程序将继续提供核心服务，但用户的交互点将从视觉图标转向对话式或上下文AI提示。

3.2. 技术基础：增强的Siri能力和App Intents框架

苹果AI驱动愿景的技术基础在于显著增强的Siri能力和深度集成的App Intents框架。Siri，作为传统的语音助手，正经历一场深刻的变革，转变为更智能、更主动的AI，能够理解复杂的、多步骤的命令和上下文细微差别。这种增强得益于自然语言处理和设备端机器学习的进步。

App Intents框架是一个自iOS 16以来已被开发者广泛采用的强大系统，目前正在更新以集成Apple Intelligence。这种扩展允许开发者在其应用程序中定义Siri可以访问和执行的特定操作和功能。通过提供预定义、经过训练和测试的“意图”（Intents），苹果公司使Siri能够与更广泛的应用程序无缝交互，例如通过简单的语音命令告诉照片编辑应用程序应用电影滤镜。

3.3. 上下文理解：Siri对屏幕信息的访问

苹果AI系统的一个关键优势是Siri能够无与伦比地访问和理解用户屏幕上显示的任何文本或上下文。这种上下文理解对于自然和直观的交互而言具有深远影响。与仅依赖口头输入的AI模型不同，Siri现在可以解释视觉信息，从而对用户请求做出更丰富、更准确的响应。例如，如果用户屏幕上显示一条提醒，提醒他们祝爷爷生日快乐，他们只需说“FaceTime给他”，Siri就能智能地理解上下文，将“他”识别为爷爷，并启动FaceTime通话，无需进一步提示。

这种屏幕上下文的深度集成允许Siri弥合口语命令和视觉信息之间的鸿沟，使交互感觉异常自然和轻松。它显著减少了用户明确提供设备上已存在信息的需要，从而简化了任务并增强了iOS AI能力框架内的整体用户体验。

3.4. 开发者采用与收益：SiriKit集成和AI驱动增强

对于开发者而言，苹果的AI驱动策略，特别是iOS AI能力的进步，带来了显著的机遇。自iOS 16以来，App Intents框架的广泛采用意味着许多开发者已为将其应用程序操作与Spotlight、操作按钮、小组件和Siri等平台功能集成奠定了基础。这种现有集成提供了向增强型AI系统平稳过渡的路径，减少了开发者大量额外的开发工作。

已将SiriKit集成到其应用程序中的开发者将立即看到显著增强，使用户能够通过Siri在其应用程序中采取更直接和细致的行动。例如，一个笔记应用程序可以通过AI驱动的校对或重写工具立即受益，利用苹果的智能而无需大量的重新编码。苹果公司最初关注的类别，如笔记、媒体、消息、支付、餐厅预订、VoIP通话和健身等，确保了广泛流行的应用程序将受益，使Siri能够调用这些应用程序的几乎所有菜单项。此外，Siri将主动建议应用程序操作，帮助用户发现应用程序功能，并提供新的参与途径，而无需用户明确搜索或打开应用程序。

4. 技术深入解析：框架、API和开发范式

AI驱动的应用程序平台竞争本质上是一场技术军备竞赛，由底层框架、API和开发范式的复杂性驱动。苹果和OpenAI都投入巨资创建强大的生态系统，使开发者能够构建下一代AI原生应用程序。理解这些技术基础对于希望在这个不断发展的领域中取得成功的开发者，以及任何希望掌握这些科技巨头之间战略较量细微差别的人来说至关重要。

这些框架中的设计选择直接影响集成便捷性、应用程序可用的AI能力深度，并最终影响用户体验。更深入的审视揭示了指导每个平台开发的不同理念，每个理念都为开发者社区带来了自身的优势和挑战。

4.1. 核心技术对比：OpenAI的模型上下文协议（MCP）与苹果的App Intents

OpenAI ChatGPT应用集成的核心策略是模型上下文协议（MCP）。该协议充当通用连接器，允许ChatGPT动态地与各种第三方应用程序交互。MCP的优势在于它能够抽象出单个应用程序API的复杂性，为AI模型提供统一的接口。开发者通过定义ChatGPT可以理解和操作的动作和数据模型来集成他们的应用程序，从而在对话式AI和应用程序功能之间建立桥梁。然而，MCP仍处于发展阶段，支持的应用程序数量有限，如Booking.com、Expedia和Spotify，这意味着更广泛的采用仍在进行中。

相反，苹果的方法利用其成熟的App Intents框架，该框架正在显著增强以与Apple Intelligence集成。App Intents为开发者提供了一种结构化方式，可以向系统公开应用程序功能，使其可通过Siri、Spotlight和其他系统功能访问。该框架允许对Siri可以在应用程序内执行哪些操作进行细粒度控制，并为这些操作提供丰富的上下文。与OpenAI的MCP主要侧重于使大型语言模型能够控制应用程序不同，苹果的App Intents深度融入操作系统，允许设备端处理并利用iOS生态系统中可用的广泛上下文。这一根本性差异支撑了AI驱动应用程序平台竞争的诸多方面。

4.2. AI原生应用开发的新API和SDK

随着AI驱动的应用程序平台竞争加剧，苹果和OpenAI都在推出新的API和SDK，旨在促进AI原生应用程序的开发。OpenAI的生态系统依赖于API，这些API允许开发者定义其应用程序如何响应来自ChatGPT的自然语言命令，本质上是构建扩展ChatGPT功能的“插件”。这些API侧重于AI对话流中的数据交换和动作执行。

另一方面，苹果正在扩展其现有的开发者工具套件。除了增强的App Intents框架，还引入了新的API，提供对设备端机器学习模型和上下文信息的更深层访问。这包括用于高级自然语言处理、图像识别和多模态输入的API，所有这些都在设备上安全处理。例如，开发者现在可以轻松集成智能校对或高级照片编辑等功能，利用苹果的预训练AI模型，而只需极少的编码工作。这些SDK旨在使开发者能够创建不仅仅是AI支持，而是真正的AI原生应用程序，将智能无缝集成到其核心功能中。

4.3. 竞争平台的开发工作流和最佳实践

为OpenAI的ChatGPT应用集成进行开发，主要涉及定义模型上下文协议可以交互的端点和模式。工作流侧重于为现有应用程序创建一个强大的API层，该层可以接收来自ChatGPT的自然语言命令，处理它们，并返回适当的响应。最佳实践包括设计清晰明确的API定义、处理各种对话意图，以及向AI模型提供信息丰富的反馈。重点是使应用程序的功能可通过基于文本的界面被发现和控制，这要求思维从传统UI/UX设计转向对话界面设计。

对于苹果平台，开发工作流围绕利用App Intents框架和其他iOS AI能力展开。开发者定义代表其应用程序内特定操作的“意图”，使其可通过Siri和其他系统功能访问。这涉及围绕这些意图构建应用程序逻辑、提供参数和处理响应。最佳实践包括设计直观且涵盖广泛用户操作的意图、优化设备端处理，并确保与SiriKit无缝集成。重点是创建深度集成、上下文感知的体验，将AI智能与iOS应用程序的丰富功能融合，通常强调语音用户界面设计和多模态输入。

4.4. 开发者构建AI驱动应用的挑战与机遇

向AI驱动的应用程序平台竞争的转变，为开发者带来了显著的挑战和前所未有的机遇。一个主要挑战是需要适应新的开发范式。传统的UI/UX设计原则正在被对话界面设计和AI驱动的交互模式所增强，并在某些情况下被取代。开发者必须掌握MCP和App Intents等框架，理解AI如何解释用户意图，并为应用程序通常由智能代理而非直接用户点击媒介化的世界进行设计。

然而，机遇是巨大的。AI驱动的应用程序可以提供前所未有的个性化、效率和智能水平。有效利用这些新能力的开发者可以创造创新的解决方案，以过去无法想象的方式解决复杂问题并增强用户体验。将AI直接集成到应用程序功能中、利用上下文信息以及利用强大的语言模型的能力，为创造力和问题解决开辟了新领域，推动了应用程序经济的下一波创新。新媒网跨境认为，掌握这些技术将是未来竞争的关键。

5. 更广阔的AI驱动应用生态系统：超越苹果与OpenAI

尽管苹果和OpenAI之间的竞争在AI驱动应用程序平台竞争中占据了头条，但认识到更广阔的生态系统充满了其他主要参与者和新兴初创公司至关重要。谷歌、Meta和亚马逊等科技巨头也深入投资于开发各自的AI策略，每个公司都利用其独特的优势和现有用户群。它们的共同努力显著影响了AI在应用程序发现和交互中的发展轨迹，创造了一个远超简单两强相争的动态且高度竞争的格局。

理解这些公司多样化的方法对于全面审视应用程序交互的未来至关重要。每个参与者都带来了独特的理念和技术堆栈，塑造了用户在日益由AI驱动的世界中与数字服务互动的方式。

5.1. 谷歌在应用发现和交互中的AI策略

谷歌作为AI研究的先驱，正在将其AI战略性地整合到其庞大的产品和服务中，包括应用程序发现和交互。其AI策略通常以提供直接答案和主动协助为特征，这与其长期以来的搜索方法非常相似。由先进自然语言处理技术驱动的Google Assistant，在媒介用户与应用程序和服务的交互中发挥着核心作用。

谷歌的重点在于其生态系统中的上下文理解，利用来自搜索、地图和Android的数据来提供高度个性化的应用程序推荐，并促进应用程序内的无缝操作。Android上的“App Actions”等功能允许用户通过语音命令或搜索查询深入链接到应用程序功能，旨在减少应用程序使用中的摩擦。谷歌还继续在Play商店内的应用程序发现方面进行创新，使用AI驱动的算法根据用户行为和偏好来展示相关应用程序，这是不断演变的应用程序分发模型的关键方面。

5.2. Meta在社交和沉浸式应用体验中的AI方法

Meta的AI策略与其对社交和沉浸式体验的愿景，尤其是在元宇宙领域，紧密相连。该公司正大力投资AI，以增强其社交平台（Facebook、Instagram、WhatsApp）上的用户交互，并为其虚拟现实和增强现实抱负构建基础技术。AI对于其应用程序内的内容审核、个性化信息流和智能推荐至关重要，确保了参与度和相关性。

在AI驱动应用程序平台竞争的背景下，Meta正在探索AI如何促进沉浸式环境中更自然和直观的交互。这包括开发AI伴侣、高级头像和多模态界面，允许用户通过语音、手势甚至思维与虚拟对象和其他用户交互。目标是创造物理世界和数字世界的无缝融合，其中AI充当社交连接和丰富沉浸式应用程序体验的复杂媒介。

5.3. 亚马逊在Alexa和应用集成中的角色

亚马逊凭借其无处不在的Alexa语音助手，在AI驱动应用程序平台竞争中占据重要地位，尤其是在智能家居和电子商务领域。Alexa的优势在于其在智能音箱和其他联网设备中的广泛采用，在语音用户界面交互中建立了强大的存在。亚马逊的策略侧重于集成各种扩展Alexa功能的“技能”（类似于应用程序），允许用户通过语音命令控制智能家居设备、播放音乐、订购杂货和访问众多服务。

亚马逊与Alexa的应用集成优先考虑便利性和免提交互，利用其电子商务的主导地位来促进购买和服务订阅。虽然Alexa主要在语音优先的范式下运行，但亚马逊也在探索多模态交互，将语音与Echo Show等设备上的视觉显示相结合。该公司继续扩展其用于构建Alexa技能的开发者工具，巩固了其作为通过对话式AI媒介应用程序交互的关键参与者角色。

5.4. AI应用平台领域的新兴参与者和初创公司

除了科技巨头，一个由新兴参与者和初创公司组成的充满活力的生态系统正在为AI驱动的应用程序平台竞争做出贡献。这些敏捷公司通常专注于小众应用、专业AI模型或创新交互范式。许多公司正在利用开源AI框架或在OpenAI和谷歌等公司的基础模型之上构建高度专业的AI助手或类应用体验。

一些初创公司正在开发AI驱动的代理，可以自主执行跨多个服务的复杂任务，充当个人礼宾。另一些公司则专注于特定行业，如医疗保健或金融，构建简化专业工作流程的AI平台。这种多样化的创新格局确保了AI应用平台领域保持动态，新方法和新技术不断挑战现有参与者，并推动AI驱动应用程序可以实现的功能边界。

6. AI中介世界中的开发者商业化、商业模式和应用发现

AI驱动应用程序平台的兴起从根本上改变了开发者商业化、商业模式和应用程序发现的传统格局。随着AI媒介用户交互，直接与应用程序图标互动和传统的应用商店浏览可能会减少，这促使开发者重新思考如何创收和获得可见性。这种转变是AI驱动应用程序平台竞争的关键组成部分，要求创新策略以在智能而非仅仅功能驱动用户价值的环境中蓬勃发展。

开发者必须适应新的范式，探索替代收入来源，并完善其在AI算法通常决定呈现哪些内容和服务的世界中触达用户的方法。AI优先应用生态系统的成功，不仅取决于技术实力，还取决于为其创作者建立可持续的经济模式。

6.1. 适应AI优先应用生态系统的商业模式

传统上依赖直接下载、应用内购买和订阅服务的应用程序商业模式，正在AI优先应用生态系统中经历显著的适应。随着AI助手成为用户交互的主要渠道，重点从拥有直接用户界面转向提供可由AI无缝集成和调用的有价值服务。开发者可能需要考虑新的模式，例如AI中介服务的交易费用、将其应用程序功能授权给AI平台，或从AI驱动的推荐和执行中获得一部分收入。

此外，开发者可能会探索将高级AI增强功能作为订阅层的一部分提供，其中AI执行复杂、多应用程序任务的能力成为关键的差异化因素。价值主张从仅仅拥有一个强大的应用程序，转向拥有一个智能地集成到更广泛AI生态系统中的应用程序，为最终用户提供更丰富、更具上下文的体验。新媒网跨境了解到，这将是未来商业模式演变的重要方向。

6.2. 超越传统应用商店的新收入来源和商业化策略

AI驱动平台对传统应用程序分发模式的改变，促使人们探索全新的收入来源和商业化策略。除了应用内购买和订阅，开发者可以考虑API使用费，即AI平台为访问应用程序核心功能付费。在严格隐私控制下的数据许可，也可能成为应用程序生成有价值、匿名化洞察的收入来源。此外，一种基于性能的模型，即当AI助手成功调用应用程序功能以完成用户任务（例如，预订或购买）时，开发者获得佣金，可能会变得普遍。

另一个途径是开发高度专业化的AI代理或“技能”，提供独特、优质的服务，独立于一个成熟的应用程序。这些微服务可以通过AI平台内的直接购买或订阅进行商业化。重点在于AI交互循环中的价值创造，而不仅仅依赖于用户与独立应用程序的直接互动。

6.3. 小众开发者的挑战：在AI驱动环境中获得可见性

虽然大型成熟应用程序可能更容易与AI平台集成，但小众开发者在AI驱动环境中获得可见性面临独特的挑战。传统的应用商店优化（ASO）策略，侧重于关键词、评级和截图，当AI媒介发现时可能变得不那么有效。令人担忧的是，AI算法如果设计不当，可能会优先考虑更大、更受欢迎的服务，从而边缘化较小、独立或小众的应用程序。

为了克服这一点，小众开发者必须专注于创建高度专业化且有价值的“意图”或功能，使AI助手能够轻松发现和推荐。针对自然语言查询进行优化，确保与AI特定框架的兼容性，并建立强大的集成将至关重要。即使在对话界面中，建立能够引起共鸣的强大品牌形象，并积极推广其独特的AI可访问功能，对于这些开发者在AI驱动应用程序平台竞争中开辟自己的空间至关重要。

6.4. AI驱动的应用发现机制和算法推荐

在AI中介的世界中，应用程序发现将越来越依赖于复杂的AI驱动应用程序发现机制和算法推荐。用户不再是浏览分类列表或搜索特定应用程序名称，AI助手将根据上下文线索、用户意图和预测分析主动建议应用程序或功能。例如，如果用户表达了家庭维修的需求，AI可能会推荐一款本地杂工应用程序或一款DIY教程应用程序，而无需用户明确打开应用商店。

这些算法将利用大量数据点，包括过去的用户行为、当前位置、日历事件，甚至屏幕信息，以提供高度个性化和及时的建议。针对AI理解而非仅仅搜索引擎关键词密度优化应用程序元数据，将成为应用程序可见性的新领域。这种转变从根本上改变了开发者需要思考营销和分发的方式，要求更深入地理解AI算法如何解释和推荐服务。

7. 用户体验与应用交互的未来：语音、多模态和适应

由激烈的AI驱动应用程序平台竞争所驱动，应用程序交互的未来正迅速超越基于触摸的界面，迈向更自然、直观和自适应的用户体验。这一演变以语音用户界面的显著转变、多模态AI的出现以及用户对日益智能系统的持续适应为特征。苹果和OpenAI都处于这场转型的最前沿，各自旨在定义下一代人机交互。

理解这些转变不仅对平台提供商至关重要，对开发者和用户也同样重要，因为它决定了在AI优先的世界中如何消费信息、完成任务和管理数字生活。

7.1. 转向语音用户界面和对话式AI

用户体验中最直接和明显的改变是向语音用户界面（VUI）和对话式AI的加速转变。用户越来越多地选择语音命令与他们的设备交互，这一趋势得益于智能音箱的普及、Siri和Alexa等虚拟助手的广泛使用以及免提操作的便利性。这种偏好正在将应用程序交互从点击和输入转变为说话和聆听。

由先进自然语言处理技术驱动的对话式AI，允许用户使用自然语言与应用程序互动，使交互感觉更加直观和非结构化。这意味着AI助手可以理解复杂的查询，在多轮对话中保持上下文，甚至从细微的线索中推断用户意图。随着苹果Siri和OpenAI ChatGPT更深入地与应用程序集成，有效设计语音和对话流程的能力对于无摩擦的用户体验变得至关重要。

7.2. 探索多模态AI：超越语音到视觉、触觉和增强现实

尽管语音是一项显著的进步，但应用程序交互的未来正迈向多模态AI，整合除了语音之外的各种输入和输出模式。这涉及将语音与视觉、触觉（触觉反馈）和增强现实（AR）相结合，以创造更丰富、更沉浸式和上下文感知的体验。想象一下一个AI助手，它不仅理解您的口头请求，还能解释您的手势，通过设备摄像头分析您所看到的内容，并提供触觉反馈以指导您的操作。

例如，在设计应用程序中，您可以通过语音命令调整对象，通过AR叠加使用手势调整其大小，并在其到位时接收触觉反馈。苹果公司对其生态系统（包括Vision Pro等硬件）的关注，使其在利用多模态AI、将数字信息与物理世界融合方面具有独特的优势。OpenAI在硬件方面的潜在雄心，正如其与Jony Ive的硬件合作所示，也暗示着探索纯对话界面之外的可能性。

7.3. 用户心理：适应AI优先界面并预测需求

向AI优先界面的过渡要求用户心理发生显著适应。用户正从明确命令机器转向与智能代理协作，这些代理能够预测他们的需求并主动提供解决方案。这需要心智模式的转变，其中对AI预测能力和上下文理解的信任变得至关重要。平台面临的挑战是设计不仅智能而且决策透明的AI，让用户能够理解为什么会做出某些推荐或采取某些行动。

成功驾驭这种心理转变涉及创建能够容忍不完善命令、提供清晰反馈并逐步教育用户AI能力的界面。目标是与AI建立伙伴关系感，让用户感到被赋能而不是被智能所压倒。这种适应将是这些新AI驱动应用程序平台竞争范式长期成功和采用的关键。

7.4. 无缝用户引导和长期参与的平台策略

无缝用户引导和长期参与是任何AI驱动应用程序平台成功的关键。平台必须制定稳健的策略，引导用户度过与AI优先界面交互的初始学习曲线。这包括直观的设置过程、清晰的教程以及在需要时出现的上下文帮助。例如，苹果的策略涉及利用现有对Siri的熟悉度，并逐步引入增强功能，而OpenAI在教育用户其在对话界面内的新应用程序分发模式方面面临更大的挑战。

长期参与依赖于AI持续提供价值，准确预测用户需求，并随着用户偏好而发展。平台将投资于个性化引擎，这些引擎可以从个人行为中学习，确保AI推荐和行动随着时间的推移保持相关性和实用性。通过可靠的性能、道德的AI实践和透明的数据处理建立信任，对于在这个竞争激烈的环境中培养持续的用户忠诚度也至关重要。

8. 伦理AI、监管审查和反垄断考量

随着AI驱动的应用程序平台竞争日益激烈，这些复杂系统的开发和部署将伦理考量、日益严格的监管审查和显著的反垄断担忧推向了前沿。AI守门人作为媒介数字服务访问的强大力量，需要采取积极主动的方法来确保公平、透明和用户保护。除了隐私之外，这些平台更广泛的社会影响正受到严格审查。

行业必须驾驭复杂的责任网络，在创新与防止损害、维持公平竞争以及在日益由AI驱动的世界中维护民主价值观的必要性之间取得平衡。

8.1. 超越隐私：解决算法推荐中的AI偏见和公平性

虽然隐私仍然是首要关注点，但伦理AI远不止数据所有权和安全，它还涉及解决算法推荐中的AI偏见和公平性问题。AI模型在大量数据集上训练，可能会无意中延续甚至放大数据中存在的现有社会偏见。这可能导致应用程序发现、内容建议，甚至由AI平台媒介的关键服务访问方面出现歧视性结果。

例如，AI驱动的应用程序发现机制可能会无意中偏向迎合主导人群的应用程序，或者算法推荐可能会根据历史数据模式无意中排除某些群体。苹果和OpenAI都面临着对AI模型进行积极偏见审计、实施公平性指标以及开发机制以确保其AI驱动交互和推荐中公平待遇和多样化代表性的巨大挑战。这种积极主动的方法对于建立信任并确保AI驱动的应用程序平台竞争惠及所有用户至关重要。

8.2. AI决策透明度和负责任的AI开发实践

许多AI系统的不透明性，通常被称为“黑箱”问题，对建立信任和问责制构成了显著挑战。确保AI决策的透明度对于负责任的AI开发实践至关重要。用户和开发者都需要在合理程度上理解AI助手做出特定推荐或执行特定操作的原因。

像苹果和OpenAI这样的平台必须投资于可解释AI（XAI）技术，这些技术可以阐明AI驱动决策背后的基本原理。这包括提供关于应用程序推荐如何生成或为什么调用特定应用程序的见解。负责任的AI开发还包括建立健全的内部治理结构、进行伦理影响评估，并在AI设计中优先考虑安全性和稳健性。没有这些措施，AI系统固有的复杂性可能会侵蚀用户信心并阻碍广泛采用。

8.3. AI应用守门人的监管回应和反垄断影响

随着AI平台承担起应用程序访问和交互中心渠道的角色，AI应用程序守门人的监管回应和反垄断影响日益突出。世界各国政府正在审查这些强大的AI平台是否会扼杀竞争、造成垄断或不公平地损害小型开发者。担忧包括对专有应用程序的优惠待遇、对应用程序发现的不透明算法控制以及滥用市场支配力的可能性。

监管机构可能会引入新的立法以确保公平竞争、强制执行互操作性标准，或对AI平台如何利用用户数据施加限制。这些AI驱动的生态系统是否会成为新的“围墙花园”，以及需要采取哪些措施来防止反竞争行为，是围绕AI驱动应用程序平台竞争的持续辩论中的核心议题。新媒网跨境认为，苹果和OpenAI作为主要竞争者，无疑将在这方面面临严格审查。

8.4. AI驱动平台中的数据所有权、安全性和信任

AI驱动平台的普及加剧了对数据所有权、安全性与信任的担忧。这些系统本质上依赖大量用户数据才能有效运行并提供个性化体验。这引发了关键问题：谁拥有这些数据，如何保护它们，以及用户是否真正能信任AI平台处理其最敏感的信息。苹果公司长期以来强调设备端处理和强大的隐私控制，在这方面具有明显优势，解决了OpenAI的ChatGPT系统可能面临的“不跟踪”选项的担忧。

平台必须实施最先进的加密技术，遵守严格的数据治理政策，并为用户提供清晰、细粒度的数据控制。数据收集、使用和共享实践的透明度至关重要。在AI驱动平台中建立和维护用户信任将是一项持续的努力，不仅需要技术保障，还需要清晰的沟通和对承诺的兑现。

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