Phong cảnh thiết kế Giao diện Người dùng (UI) đã chứng kiến sự thay đổi mô hình vào năm 2025, phần lớn là do sự gia tăng của các nền tảng AI tổng quát. Các nền tảng này, được hỗ trợ bởi các thuật toán tinh vi, cung cấp các khả năng chưa từng có trong việc tự động hóa các quy trình thiết kế, tăng tốc chu kỳ phát triển sản phẩm và nâng cao hiệu quả thiết kế tổng thể. Bài viết này cung cấp một phân tích chuyên sâu về các nền tảng UI do AI điều khiển hàng đầu vào năm 2025, khám phá các chức năng, điểm mạnh, điểm yếu và vị thế chiến lược của chúng trong thị trường UI tổng quát đang phát triển nhanh chóng.
Sự Trỗi Dậy của UI Tổng Quát: Tổng Quan Thị Trường
Thị trường UI tổng quát đang trải qua sự tăng trưởng đáng kể, được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng từ các doanh nghiệp để đẩy nhanh quá trình phát triển sản phẩm kỹ thuật số và tăng cường hiệu quả thiết kế. Nghiên cứu thị trường chỉ ra rằng phân khúc "AI Tổng Quát trong Thiết Kế" dự kiến sẽ vượt quá 1,11 tỷ đô la vào năm 2025, thể hiện tốc độ tăng trưởng hàng năm kép (CAGR) mạnh mẽ là 38,0%. Việc áp dụng AI tổng quát ngày càng tăng trong thiết kế UI phản ánh sự thay đổi cơ bản trong cách các sản phẩm kỹ thuật số được hình thành, thiết kế và phát triển.
Sự chuyển đổi của thị trường thể hiện rõ trong sự phát triển của các công cụ thiết kế. Phần mềm thiết kế truyền thống, chủ yếu đóng vai trò là công cụ thụ động, hiện đang được thay thế bởi các người bạn đồng hành "đồng sáng tạo" do AI cung cấp. Những người bạn đồng hành AI này có khả năng hiểu ý định, đưa ra gợi ý và tham gia vào các tương tác hai chiều với các nhà thiết kế. Sự tiến triển này lên đến đỉnh điểm trong sự trỗi dậy của các nền tảng "Tạo Ứng dụng" (AppGen), những nền tảng này mong muốn tạo ra các ứng dụng hoàn toàn chức năng và có thể triển khai từ các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên, do đó vượt qua những hạn chế của việc chỉ tạo các thành phần UI hoặc các trang tĩnh.
Sự tiến bộ nhanh chóng của các nền tảng UI tổng quát đòi hỏi một khuôn khổ đánh giá sửa đổi. Việc đánh giá nên mở rộng ra ngoài chất lượng đầu ra sáng tạo và bao gồm độ tin cậy về công nghệ, khả năng ứng dụng cấp doanh nghiệp, bảo mật và tuân thủ quy định. Các tiêu chí đánh giá chính bao gồm chất lượng mã, tích hợp quy trình làm việc, các tiêu chuẩn kỹ thuật nâng cao như độ chính xác ngữ nghĩa và tuân thủ kỹ thuật, và các cân nhắc về lòng tin và an toàn như quyền riêng tư dữ liệu, giảm thiểu thành kiến và bảo mật nội dung.
Việc Google mua lại Galileo AI vào tháng 5 năm 2025 và việc đổi thương hiệu sau đó thành Stitch, đóng vai trò là một động thái chiến lược then chốt. Việc mua lại này báo hiệu một sự củng cố thị trường đáng kể và nhấn mạnh tầm quan trọng chiến lược của đánh giá, độ tin cậy và an toàn AI. Điểm mạnh chính của Galileo AI nằm ở cơ chế bảo vệ thời gian thực và đánh giá tự động tích hợp, nâng nó vượt ra ngoài một công cụ tạo UI đơn thuần thành một nền tảng bảo vệ độ tin cậy của các ứng dụng AI.
Thị trường UI tổng quát hiện đang bị chia thành hai loại riêng biệt: "công cụ tăng tốc", tập trung vào các giai đoạn phát triển cụ thể như tạo thành phần hoặc hình thành ý tưởng, và "nền tảng tất cả trong một", nhằm mục đích cung cấp các giải pháp toàn diện từ đầu đến cuối. Các nền tảng hàng đầu như Vercel v0, Musho, Uizard, Stitch (trước đây là Galileo AI), Framer và Webflow là những ví dụ điển hình cho sự phân đôi này.
Các doanh nghiệp nên áp dụng một chiến lược ngăn xếp công nghệ "công cụ sáng tạo" mô-đun, tận dụng các công cụ đa dạng phù hợp với các giai đoạn tác vụ cụ thể, thay vì tìm kiếm một giải pháp phổ quát. Hơn nữa, chìa khóa để thành công nằm ở việc đầu tư vào phát triển kỹ năng nhóm nội bộ, đặc biệt là trong các lĩnh vực như kỹ thuật nhắc nhở, đánh giá đầu ra AI và giám sát đạo đức. Các nền tảng ưu tiên lòng tin, cung cấp các khuôn khổ đánh giá mạnh mẽ và tích hợp liền mạch với các hệ sinh thái đám mây chính thống được thiết lập để thống trị bối cảnh UI tổng quát.
Thị Trường UI Tổng Quát năm 2025: Một Sự Thay Đổi Mô Hình trong Việc Tạo Sản Phẩm Kỹ Thuật Số
Vào năm 2025, thị trường UI tổng quát đã củng cố vị thế của mình như một động lực thúc đẩy sự đổi mới sản phẩm kỹ thuật số, định hình lại các quy trình phát triển và ảnh hưởng đến vai trò của các chuyên gia thiết kế và phát triển.
Động Lực Thị Trường và Dự Báo Tăng Trưởng
Thị trường thiết kế AI đang chứng kiến sự mở rộng theo cấp số nhân, với nhiều dự báo khác nhau chỉ ra sự tăng trưởng đáng kể. Một báo cáo dự báo thị trường "AI trong Thiết Kế" rộng lớn hơn sẽ đạt 20,085 tỷ đô la vào năm 2025, tăng lên 60,654 tỷ đô la vào năm 2030 với CAGR là 24,93%. Một báo cáo khác tập trung vào thị trường "AI Tổng Quát trong Thiết Kế" thích hợp hơn, ước tính quy mô của nó là 1,11 tỷ đô la vào năm 2025, với CAGR là 38,0% lên 4,01 tỷ đô la vào năm 2029.
Sự khác biệt trong các dự báo này nhấn mạnh sự trưởng thành và phân khúc ngày càng tăng của thị trường. Trong khi thị trường "AI trong Thiết Kế" rộng lớn hơn bao gồm các tính năng được hỗ trợ bởi AI trong phần mềm truyền thống, thì thị trường "AI Tổng Quát trong Thiết Kế" liên quan cụ thể đến các nền tảng có khả năng tạo ra các thiết kế mới và độc đáo, chẳng hạn như UI, hình ảnh và mã. Tốc độ tăng trưởng cao hơn của phân khúc sau (38,0%) phản ánh bản chất năng động và đột phá của nó. Sự tăng trưởng này được chứng minh thêm bởi thị trường AI tổng thể, được dự đoán sẽ đạt từ 243,72 tỷ đô la đến 757,58 tỷ đô la vào năm 2025.
Một số yếu tố thúc đẩy sự tăng trưởng của thị trường. Nhu cầu ngày càng tăng để tăng tốc chu kỳ phát triển sản phẩm, giảm chi phí và cải thiện tốc độ lặp lại là một động lực chính. Sự phổ biến của tiếp thị truyền thông xã hội hơn nữa bắt buộc các thương hiệu phải tạo ra nội dung thiết kế hấp dẫn ở quy mô lớn, thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp thiết kế AI. Việc áp dụng công nghệ AI trên toàn thế giới trên các doanh nghiệp và cơ quan chính phủ cung cấp đầu tư và đổi mới liên tục.
Bắc Mỹ thống trị thị trường, là nơi có nhiều nhà cung cấp công nghệ quan trọng và thể hiện tỷ lệ chấp nhận cao trên các ngành công nghiệp, đặc biệt là trong kỹ thuật, thiết kế đồ họa và kiến trúc.
Thị trường có thể được phân đoạn theo ứng dụng, triển khai và người dùng cuối. Các ứng dụng bao gồm thiết kế sản phẩm, thiết kế đồ họa, thiết kế nội thất, thiết kế thời trang và thiết kế kiến trúc. Các tùy chọn triển khai bao gồm các giải pháp dựa trên đám mây và tại chỗ. Người dùng cuối bao gồm từ các doanh nghiệp lớn đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) và người dùng cá nhân. Phân khúc này cho phép các doanh nghiệp nhắm mục tiêu các giải pháp giải quyết chính xác các yêu cầu cụ thể của họ.
Từ Công Cụ Thiết Kế đến Đối Tác Đồng Sáng Tạo
Sự xuất hiện của UI tổng quát biểu thị một sự thay đổi cơ bản trong tương tác giữa người và máy tính. Thay vì là các công cụ thụ động chờ đợi các hướng dẫn rõ ràng, chúng giờ đây là các "đối tác đồng sáng tạo" chủ động và thông minh. Nghiên cứu chỉ ra rằng các công cụ GenUI tham gia vào "giao tiếp hai chiều" với các nhà thiết kế, diễn giải ý định mơ hồ, chủ động đề xuất các giải pháp thiết kế và thích ứng dựa trên phản hồi của con người. Được gọi là "đồng sáng tạo tính toán", quy trình này "mở rộng đáng kể việc khám phá các không gian thiết kế", cho phép các nhà thiết kế nhanh chóng khám phá các khả năng đa dạng.
Quỹ đạo tương lai của sự phát triển này là "Tạo Ứng dụng" (AppGen), một khái niệm có tầm nhìn xa do Forrester, một công ty phân tích ngành đề xuất. Mô hình AppGen nhằm mục đích vượt qua việc tạo UI hoặc các đoạn mã và tạo ra các ứng dụng hoàn toàn chức năng và có thể triển khai. Nó tích hợp các giai đoạn khác nhau của vòng đời phát triển phần mềm (SDLC), từ phân tích yêu cầu và thiết kế UI / UX đến logic phụ trợ, kiểm tra bảo mật và phân phối cuối cùng, đồng thời tận dụng AI để hỗ trợ và tự động hóa. Trải nghiệm tạo cốt lõi chuyển sang đối thoại với hệ thống thông qua các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên và tinh chỉnh lặp đi lặp lại thông qua giao diện trực quan. Các nền tảng như OutSystems đang đi tiên phong trong khái niệm này, kết hợp các nền tảng phát triển mã thấp với AI tác nhân để điều phối và tự động hóa toàn bộ quy trình DevSecOps, báo trước tương lai của phát triển phần mềm.
Định Hình Lại Vai Trò của Nhà Thiết Kế và Nhà Phát Triển
Việc áp dụng rộng rãi GenUI đang định hình sâu sắc thành phần và yêu cầu kỹ năng của các nhóm công nghệ. Xu hướng đáng chú ý nhất là "dân chủ hóa trải nghiệm người dùng (UX)." Gartner dự báo rằng số lượng nhà thiết kế UX trong các nhóm sản phẩm sẽ giảm 40% vào năm 2027 do việc dân chủ hóa các tác vụ UX bằng AI. Các công cụ AI cho phép các chuyên gia không phải là nhà thiết kế, chẳng hạn như kỹ sư phần mềm, người quản lý sản phẩm và nhà phân tích kinh doanh, thực hiện các nhiệm vụ UX quan trọng, bao gồm nghiên cứu người dùng, thiết kế UI và viết UX, với đào tạo tối thiểu.
Tuy nhiên, sự "dân chủ hóa" này trình bày một con dao hai lưỡi, có khả năng dẫn đến một "khoảng cách về khả năng." Mặc dù AI giảm các rào cản đối với các tác vụ thiết kế, nhưng việc sử dụng hiệu quả các công cụ này và đảm bảo đầu ra của chúng phù hợp với các mục tiêu chiến lược và nhu cầu thực tế của người dùng đòi hỏi chuyên môn UX sâu hơn. Các doanh nghiệp giải thích sai "dân chủ hóa" là "giảm kỹ năng" và sau đó giảm các nhà thiết kế UX chuyên nghiệp mà không cung cấp đào tạo có hệ thống về tư duy thiết kế và đánh giá AI cho các kỹ sư và người quản lý sản phẩm còn lại phải đối mặt với hậu quả thảm khốc. Điều này có thể dẫn đến sự gia tăng các sản phẩm được tạo ra bởi AI, nhưng được thiết kế kém, làm suy yếu sự hài lòng của người dùng và khả năng cạnh tranh của thị trường.
Vai trò của các nhà thiết kế và nhà phát triển không bị giảm bớt mà được chuyển đổi và nâng cao. Các kỹ năng cốt lõi của tương lai chuyển từ tạo giao diện thủ công, cấp pixel sang các nhiệm vụ chiến lược cấp cao hơn. Chúng bao gồm:
- Hướng dẫn và Curation AI: Các nhà thiết kế phải trở thành "giám đốc" của AI, hướng dẫn nó thông qua kỹ thuật nhắc nhở chính xác để tạo ra các đầu ra phù hợp với mong đợi.
- Đánh Giá Quan Trọng: Thực hiện các đánh giá quan trọng, chuyên nghiệp về các giải pháp thiết kế do AI tạo ra để xác định việc chúng tuân thủ các tiêu chuẩn về khả năng sử dụng, khả năng truy cập và tính nhất quán của thương hiệu.
- Curation Chiến Lược: Lựa chọn và tinh chỉnh các hướng thiết kế đầy hứa hẹn nhất từ vô số tùy chọn do AI tạo ra và thực hiện tinh chỉnh và tối ưu hóa được hỗ trợ oleh AI.
Các tổ chức thành công sẽ nhận ra sự chuyển đổi này và tái đầu tư vào việc nuôi dưỡng chiến lược thiết kế nâng cao và khả năng giám sát AI trong các nhóm của họ.
Một Khuôn Khổ Toàn Diện để Đánh Giá Các Nền Tảng UI Tổng Quát
Sự gia tăng của các nền tảng GenUI làm cho việc chọn công cụ phù hợp nhất trở thành một nhiệm vụ phức tạp. Một khuôn khổ đánh giá hiệu quả phải vượt qua các so sánh tính năng hời hợt và đi sâu vào độ tin cậy kỹ thuật, khả năng áp dụng của doanh nghiệp và đạo đức bảo mật.
Khả Năng Cơ Bản và Tích Hợp Quy Trình Làm Việc
Bước đầu tiên trong việc đánh giá bất kỳ nền tảng GenUI nào là đánh giá các chức năng cốt lõi của nó và khả năng tích hợp liền mạch vào các quy trình làm việc hiện có.
Chức Năng Cốt Lõi: Nền tảng phải có một bộ khả năng tự động hóa cơ bản, bao gồm các gợi ý thiết kế tự động, chẳng hạn như đề xuất các bảng màu hài hòa, ghép phông chữ và bố cục trang, cũng như các chức năng chỉnh sửa hình ảnh thông minh, chẳng hạn như xóa nền bằng một cú nhấp, nâng cao chất lượng hình ảnh và tự động thay đổi kích thước cho các nền tảng khác nhau. Tạo bản sao UI chất lượng cao cũng là một khả năng quan trọng. Tính thân thiện với người dùng là tối quan trọng và nền tảng phải cung cấp trải nghiệm hoạt động phù hợp cho người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng, từ người mới bắt đầu đến các chuyên gia nâng cao.
Tích Hợp Quy Trình Làm Việc: Các công cụ bị cô lập có giá trị hạn chế. Một nền tảng GenUI xuất sắc phải tương tác liền mạch với hệ sinh thái công cụ hiện có của doanh nghiệp, bao gồm các môi trường phát triển chính thống (chẳng hạn như VS Code), phần mềm thiết kế (đặc biệt là Figma) và các hệ thống kinh doanh khác (chẳng hạn như CRM hoặc các công cụ quản lý truyền thông xã hội). Đối với các nhóm chuyên nghiệp, khả năng dễ dàng nhập các hệ thống thiết kế hiện có hoặc xuất các tài sản thiết kế đã tạo (chẳng hạn như mã hoặc tệp Figma) là một yêu cầu thiết yếu để đảm bảo tính mạch lạc của quy trình làm việc.
Chất Lượng Đầu Ra và Tùy Biến: Các đầu ra được tạo phải có chất lượng chuyên nghiệp. Đối với các công cụ hướng đến nhà phát triển, điều này ngụ ý tạo mã chất lượng cao, dễ bảo trì và sẵn sàng cho sản xuất, chẳng hạn như các thành phần React và Tailwind CSS tuân thủ các phương pháp hay nhất. Điều quan trọng không kém là khả năng của nền tảng để tránh trở thành một "hộp đen." Người dùng phải có thể tinh chỉnh和的自定义AI-生成Outputs以确保最终的设计严格遵守品牌指南和特定的用户体验要求。
高级技术质量的基准测试
更加客观和深入的评估需要引入量化的技术基准来测量生成内容的质量和模型的可靠性。
语义和功能准确性（Microsoft Azure模型）：为了超越主观审美判断，人们可以从微软为其Azure AI服务建立的评估系统得到启发。该系统结合了AI辅助和传统的自然语言处理（NLP）指标。
- AI-辅助指标：这些指标利用“裁判”AI模型来评估生成内容的质量。关键指标包括：Groundedness，用于评估输出是否完全基于提供的上下文信息，以防止“幻觉”;Relevance，用于衡量输出与用户查询之间的相关程度;Coherence，用于确保内容在逻辑上有效且清晰; 流畅度，用于评估语言是否符合语法并且自然流畅。
- NLP指标：这些是基于数学计算的传统指标，通常需要一个用于比较的“事实依据”。常见指标包括ROUGE, BLEU， 和 F1 score，用于通过计算生成文本和事实依据之间的重叠和准确性来衡量质量。
工程和合规严谨性（Autodesk DesignQA模型）：对于需要在复杂场景（尤其是B2B或受监管行业）中应用的GenUI平台，理解和遵守规则的能力至关重要。
- 评价方法：Autodesk Research开发的DesignQA基准是一个有价值的例子。它专门用于评估大型语言模型（LLM）理解和应用复杂工程规则的能力。测试内容包括解析密集的专业技术文档，解释图表，进行多步逻辑推理，并检查产品设计是否违反合规性要求。这可以作为评估GenUI工具是否能够严格遵守复杂产品设计系统或行业法规的替代指标。
- 主要挑战：初步测试表明，当需要全面应用多个规则或处理隐含约束时，当前的LLM表现不佳，并且可能表现出偏差（例如，在产品设计材料选择中偏爱不切实际的“奇异”材料）。这凸显了一个需要特别关注的脆弱区域。
信任、安全与伦理保障
信任、安全与伦理是企业级应用的非可协商要求。Evaluation framework has to need these area rigorous review.
偏见与公平: The assessment has to to evaluate for identification quantification existing biases training data model products . Ensure all user parties are being treated fairly and impartially.
安全与数据隐私: This should be a critical part of the enteprise to assess. The framework must implement vulnerabilitity testing and follow this: Data leakage, prevent accidental data PII or company confidential, Overflow of Prompt, to have too much data in one to avoid the system from becoming disrrupt,and System Hijacking,to prevent AI from unauthorized oprerations. Gartner strongly advises “Don’t input any sensitive datas” , emphasizing that high risk.
内容安全与平台必须对其生成的内容负责。评估需要检查其生成有害、误导性或侵犯知识产权内容的可能性。这包括对仇恨言论、版权侵犯的检测，以及防止AI代表公司做出未经授权的法律或财务承诺。透明度是建立信任的基础，平台应明确告知用户他们正在与AI进行交互 。
This framework has also spurred new market opportunities. Most enterprises planning to adopt GenUI tools are not AI-native companies and lack the expertise needed to implement such in-depth evaluations. This has naturally led to a demand for platforms with evaluation capabilities integrated as a core function. A platform that delivers automated, real-time metrics for measuring groundedness, safety, bias, and other dimensions is effectively providing “Evaluation as a Service.” This was Galileo AI’s core strategy prior to its acquisition, offering features such as “Automated Assessment,” “Test-Driven Iteration,” and “Real-Time Protection.” Google’s acquisition of Galileo AI is a tremendous affirmation of this direction.
This evaluation framework can be understood as a “GenUI Adoption Needs Hierarchy.” The bottom layer is functional needs 能够生成UI吗), which is the basic requirement for individual developers and early-stage startups. The middle layer is reliability and quality needs (输出准确吗？质量高吗？), which is the focus of professional teams and中小企业. The top layer is 信任与安全需求 (它安全吗？合法吗？), which is an indispensable prerequisite for enterprise adoption. This hierarchical model explains why platforms with different positioning can coexist and helps enterprises select platforms positioned at different levels in the needs hierarchy based on their risk tolerance and application scenarios.
Cảnh Quan Cạnh Tranh: Phân Tích Chuyên Sâu về Nền Tảng ChÌa Khoá
Phần này áp dụng cái khung đánh giá đã nói đến để phân tích các nền tảng UI tổng quát đang có trên thị trường vào năm 2025, đánh giá khả năng kỹ thuật, vị thế chiến lược và những ưu và nhược điểm tương ứng của chúng.