前面写了关于 Google 的 Gen UI 、Meta 的 Ferret-UI 的发展路径，增加一个也比较受到关注和追捧的 Open AI 的 codex 。Codex 主要是在软件生成与操作层进行技术能力突破，核心定位应该是生产力工具（软件生产自动化），面向代码生成、自动编程、自动调用 API、自动构建软件逻辑，达成从自然语言 → 程序的闭环。

我们把这三个研究方向罗列一下：

• Codex：AI 写代码 / 操作软件（软件生产层）

• Ferret-UI：AI 理解界面（界面理解层）

• Generative UI：AI 生成界面（界面生成层）

如果把未来 AI 软件系统拆开看，可以得到一个完整链路：用户需求—Generative UI（生成界面）—Ferret-UI（理解界面）—Codex（生成或操作代码）—软件系统。而现在发展的三个方向分别就变成了软件怎么写、界面怎么理解、界面怎么生成；

从时间周期上看，当前比较能落地且能带来实际收益的是Codex，其次能够实现任务自动化的Ferret-UI ，让 AI 理解 界面内容并进行操作，最后才是Generative UI ，直接生成用户体验界面，这可能改变 软件形态本身。但是这个方向也是最具有想象力的。

为什么？

AI 时代的“入口”正在变化

过去 15 年，互联网软件的主导结构相对稳定：用户 → 操作系统 → App Store → 应用。典型代表是 iOS 生态（Apple）和 Android 生态（Google）。在这发展框架下操作系统提供平台，App Store分发应用，App承担具体服务。用户通常通过 打开应用 来完成任务，例如购物、订票或信息查询。

但是未来随着生成式 AI 的发展，逻辑可能变成：用户提出需求 → AI理解任务 → 即时生成界面和工具。用户不再需要先选择某个应用，而是直接表达需求，AI根据任务生成相应的界面和交互工具。

例如用户输入：“帮我规划一周日本旅行”，系统可能即时生成一个任务界面，包括：行程时间轴、地图、酒店筛选器、预算计算工具等，这些组件是 按任务动态生成的交互界面，而不是预先设计好的固定页面。

这一模式正在引发一个重要问题：未来互联网的入口是否会从“应用”转向“AI界面层（AI interface layer）”。

为什么大型科技公司高度关注这一变化

如果 AI 成为主要交互入口，软件生态的结构可能发生变化。

传统模式：用户 → App → 服务

潜在的新模式：用户 → AI → 动态界面 → 调用服务

在这种结构中，AI成为新的中间层。

这也是为什么多家大型科技公司正在投入大量资源探索 AI 交互。

主要参与者包括： OpenAI、Google、Microsoft、Apple

它们的策略重点各不相同。

1、Google

Google将生成式界面融入搜索，Google 的核心入口是 搜索引擎。

传统搜索流程：搜索 → 结果列表 → 点击网页

近年来 Google 在 AI 搜索中尝试新的模式：搜索 → AI生成答案或工具 → 完成任务

例如：旅行规划、产品比较、投资分析。

在这些场景中，AI不仅返回信息，还可能生成可交互的界面。

这种模式也引发了媒体和网站的担忧，因为用户可能减少点击网页，从而影响网站流量。

2、Microsoft：AI 与操作系统融合

Microsoft 的策略是将 AI 与操作系统和办公软件结合，例如：Microsoft Copilot、Windows 中的 AI 功能。

其目标是让 AI 成为操作系统中的重要交互层，而不仅仅是一个独立应用。

3、Apple 关注 AI 对应用生态的影响

Apple 的生态长期围绕 App Store 建立。开发者通过 App Store 分发应用，而 Apple 从中收取一定比例的服务费用。

如果未来大量任务通过 AI 界面完成，而不是通过独立 App，那么应用生态的形态可能发生变化。因此 Apple 也在持续研究 AI 与系统界面的融合方式。

需要强调的是目前并没有证据表明 App 会消失，但应用形态可能发生变化。

从当前技术趋势来看，未来的软件可能出现三种不同形态。

未来软件形态的三种可能方向

1、Agent Software（代理型软件）：AI直接执行任务。

例如：

• 自动订机票

• 自动处理邮件

• 自动完成日程安排

这一方向与自动化 Agent 技术相关。

2、Generative UI Software（生成式界面软件），AI生成交互界面，但用户仍然参与操作。

例如：

• AI生成数据分析仪表盘

• AI生成项目管理界面

• AI生成旅行规划工具

用户与界面持续互动。

3、Environment Software（生成式工作环境）

AI根据任务生成完整工作环境，例如：

• 学习环境

• 数据分析环境

• 项目管理环境

每次进入环境都可能不同，这一方向仍属于较前沿的探索。

这三个方向入口将会是大公司争夺的核心阵地，毕竟未来 AI 模型能力正在快速扩散，开源模型不断提升，各大公司都能训练大模型，模型 API 可以共享，这意味着模型能力很难长期形成垄断优势。如果AI界面层（AI interface layer）成为新的互联网入口，决定胜负的关键很可能不是单一技术突破，而是分发+生态+用户场景+产品体验的综合能力。