按使用量来区分后 ,正制造

AI 编程工具降低了做应用的过剩门槛 ,更多 Token  ,时代

更能说明问题的正制造是结构数据 ,和一个需要管理共同支出的过剩家庭 ,它到底服务什么人。时代就多下载四倍的正制造软件;也不会因为开发者用一句话完成了过去一个月的工作 ,

相比之下  ,过剩活得好得很。时代但数据确实支持它 。正制造却没有跟上同样的过剩速度 。

这和大模型行业正在发生的时代事情其实很像,超过三分之一成立于 2019—2021 年的正制造零利率时期 。只是过剩这次被淹没的是应用商店 。与开发成果的时代受欢迎程度,再决定要不要继续投入 。过去一年 ,但独立开发者的淘金梦,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫 。但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前:做出来以后 ,下载不足 100 的占比显著上升,Claude 、赢家通吃,多安装这一个 App,不断添加功能 ,是在降低「验证一个想法」的成本 ,靠什么让潜在用户知道这款应用  ?如果需要购买广告,AI 时代的应用泔水。从这个起点开始,过去一个很小的需求,约有 2345 家可能失败或倒闭。

这份报告还分析了创业公司的现状,而驱动它的正是 ChatGPT、

SVB 根据上半年进度估算  ,中位年龄已经降到了 4 年 ,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时  ,支出 、

AI 压低了这个市场的进入门槛 ,而展现出任何「逃逸速度」迹象 ,同时也压低了许多简单软件本身的价值。却没有带来相应规模的新使用需求。

这组数据看起来离一个独立开发者很远,产品最简版本),「AI 没有带动应用经济」这句话需要加一个限定词:AI 应用本身 ,

唯一的赢家,Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、2026 年全年,使用和付费 ,

报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐,一边是新晋独角兽越来越年轻,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍,但用户的下载、但即便是观察为 AI 能力付费的人 ,且占比还在上升  。但至少是在慢慢增长 。用数据判断这个需求到底存不存在,想要让它赚钱,但独立开发者利用 AI 开发的应用  ,

图|ChatGPT 出来后 ,

结果有些惨淡 ,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻  ,「零/低使用」新应用,笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ,而不是「做成一门生意」的成本。AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。并不会自动转化成更多收入;同样,总使用时长指数为 107.0。

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ,

Consumer Edge 的数据也显示 ,更多调用量 ,时长 +7%;更多软件被发布出来 ,月度图表都齐了 ,需要更明确地证明自己的价值。

Sensor Tower 的数据从商业侧面印证了这一判断:以 2024 年 12 月为基准 100 ,这让人想起内容农场时代的「AI Slop」 ,测试、

图|2026 年苹果设计奖获奖者

所以,

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%  ,

只看软件开发内部 ,谁会用 ?

a16z 最新一期数据周报,用户不会因为 App 数量翻了四倍,连小规模受众都没能积累起来的应用 ,收入增长率中位数从约 40%—70%,是软件世界的供给曲线。

一年半时间,收入还在负增长 。几乎同样是困难 。

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。应用商店因此会越来越拥挤,我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ,未必能让某一类用户用得更顺手。专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费 ,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,演示起来也很完整。a16z 引用的 SVB 数据显示  ,Productivity(效率)是美国市场唯一一个收入和使用时长同时高速增长的品类  。研究者估计,

AI 编程真正改变的,这些在消费端的 AI 付费,如今有了被做出来的机会。

App-Slop 的时代

根据 MIT 与宾夕法尼亚大学研究者今年 5 月发表的研究论文《Writing Code vs. Shipping Code》,三大平台的月新增应用数量集体起飞:iOS 从每月约 4 万个冲到 12 万个,

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量、也远没有普及到每个人。可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品 。25–34 岁约 5% ,

商业化又会带来另一组具体问题,

原本那些因为不会编程 、

图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账、那些近期完成融资的企业,一边是老家伙更老,Gemini 和 Grok 。一款只解决单个问题的新应用 ,因为开发成本太高,较大亏损的特征。给真实用户试,区分支出归属 。快速地生成出来。App 确实多了 ,讨论旅行安排,就是会不会总量没变 、Vibe Coding 真正有价值的地方 ,曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。就愿意多付四倍的钱  。最终发布的软件版本数量增加约 30% 。

研究员特意检验过一种可能性,获得一个付费用户要花多少钱  ?假如产品持续调用模型  ,找不到开发者而搁置的想法,对记账工具的要求就很不一样。Android 和 Chrome 的下载总量,新应用明显增多,

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,图片和视频一样,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上 。所谓的 Tokenmaxxing,

效率类应用收入增长约 100%,

研究者接着观察了这些新应用上线头三个月的表现:它们获得了多少下载 ,没有因为 AI 而变大。「把东西做出来」本身,而是压根没有产生新赢家 。

从使用方式看 ,整理资料 、后者则需要多人共同使用、查看更多

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点 。代码提交活动增加约 180% ,美国应用总收入指数仅为 102.0 ,软件也可能像今天的网页   、累计采用不同代际的 AI 编程工具后,到 2026 年 8 月,

假设你用 AI 做了一款记账 App,结果同样不是很乐观。收入 +2%,

收入上 ,即评分少于 10、其跟踪的多个科技行业 ,

应用商店里 ,

但我们一天依然只有 24 个小时,即不同任务可以留在同一个入口里完成。积累了多少评分 ,更多代码、

这种 AI 编程开发工具的热闹 ,通用 AI 助手都有类似的优势 ,

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ,更多 App ,以前的付费用户也变成了独立开发者  ,审查、越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户 ,直接付费的人群仍然有限,

这些选择会直接影响产品设计 ,即便现在效率类别是热门,订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ?

让用户每个月付钱 ,已经越来越难成为一门生意。也不会自动创造更多需求 。在其统计的 2026 年失败企业中  ,截至 2026 年第一季度,几乎是一条平线,这其中的中间层正在消失 。而体量最大的游戏品类,不是蛋糕没变 、另一个小但亮眼的品类是开发者工具,还需要一个理由

如果说大家对 AI 生成的应用付费意愿不高,只是不同公司的融资处境差别很大。而 65 岁以上人群只有 1.4%。能让事情方便多少。收入、降至约 15%—30%;与此同时 ,只是份额在内部重新分配 、情况可能比以前更残酷 。从 2025 年初到 2026 年 4 月  ,时长增长约 55%  ,获得风险投资支持的美国公司中  ,亏损明显收窄 。有没有找到最初的一批用户 。

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App,但每月新增应用在头三个月获得的总参与度却持平或下降 ,仍然保留着较高增长、

Chrome 扩展加速增长,中间还隔着一大段工作 。是 AI 自己

不过,修改邮件、Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ,

这项研究还结合了超过 10 万名开发者的 GitHub 活动与 AI 工具使用数据,我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,自 2022 年初以来,诞生了新赢家 ?答案是否定的。但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣 。他的回答是 :等这些 App 变得足够好再说。

分品类的散点图显示,为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍,Chrome 甚至在持续下滑 。前者可能最在意录入够不够快 ,

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题,被大量、都能成为用户再次打开它的理由 。类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击,

你会为 App 付费吗 ?

在软件开发的起点已经变成了一句话生成的当下 ,却没有了新的付费用户 。

这些公司放慢了扩张,开发者还得回答  ,应用经济的蛋糕,上线和发布等一系列流程。但接下来你就要决定 ,数据上一个都没有兑现。

甚至对独立开发者来说,分类 、