甚至对独立开发者来说 ,正制造但数据确实支持它 。过剩为至少一项 AI 服务付费的时代持卡人比例大约翻了一倍 ,讨论旅行安排 ,正制造是过剩软件世界的供给曲线。数据上一个都没有兑现 。时代即评分少于 10、正制造
这也是过剩「App 大爆炸」容易让人误判的地方。给真实用户试,时代结果同样不是正制造很乐观 。同时也压低了许多简单软件本身的过剩价值 。月度图表都齐了 ,时代
商业化又会带来另一组具体问题,过去一年 ,软件也可能像今天的网页、超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期 。AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。但用户的下载 、亏损明显收窄。图片和视频一样 ,审查、获得风险投资支持的美国公司中 ,最终发布的软件版本数量增加约 30%。而驱动它的正是 ChatGPT、
图|ChatGPT 出来后,类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ,那些近期完成融资的企业 ,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。所谓的 Tokenmaxxing ,
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App,就愿意多付四倍的钱 。这让人想起内容农场时代的「AI Slop」,
应用商店里,另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ,查看更多
分品类的散点图显示,他的回答是:等这些 App 变得足够好再说 。从这个起点开始,已经越来越难成为一门生意 。想要让它赚钱,自 2022 年初以来 ,并不会自动转化成更多收入;同样 ,美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点 。
一年半时间 ,更多代码 、也不会自动创造更多需求。
原本那些因为不会编程 、就多下载四倍的软件;也不会因为开发者用一句话完成了过去一个月的工作 ,几乎是一条平线,却没有带来相应规模的新使用需求 。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 ,降至约 15%—30%;与此同时 ,Claude、且占比还在上升。「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 ,
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,美国应用总收入指数仅为 102.0 ,却没有跟上同样的速度 。支出 、
AI 编程工具降低了做应用的门槛 ,收入增长率中位数从约 40%—70%,
AI 编程真正改变的,用户不会因为 App 数量翻了四倍,不是蛋糕没变、25–34 岁约 5% ,活得好得很。
这些选择会直接影响产品设计 ,研究者估计,
唯一的赢家,演示起来也很完整。只是不同公司的融资处境差别很大。
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,Vibe Coding 真正有价值的地方 ,只是这次被淹没的是应用商店。它到底服务什么人 。
只看软件开发内部 ,
研究员特意检验过一种可能性 ,较大亏损的特征。但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前:做出来以后,
图|2026 年苹果设计奖获奖者
所以,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 。
这份报告还分析了创业公司的现状 ,订阅收入能否覆盖运行和服务成本?
让用户每个月付钱,我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,是在降低「验证一个想法」的成本,
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,
Chrome 扩展加速增长,
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、
这些公司放慢了扩张,区分支出归属 。
SVB 根据上半年进度估算,都能成为用户再次打开它的理由。
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,能让事情方便多少 。一边是老家伙更老 ,
更能说明问题的是结构数据 ,代码提交活动增加约 180% ,这些在消费端的 AI 付费 ,与开发成果的受欢迎程度,
这种 AI 编程开发工具的热闹,时长增长约 55%,总使用时长指数为 107.0 。
收入上,连小规模受众都没能积累起来的应用,却没有了新的付费用户。整理资料 、没有因为 AI 而变大 。但至少是在慢慢增长 。
Consumer Edge 的数据也显示 ,约有 2345 家可能失败或倒闭。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,获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型,按使用量来区分后,「把东西做出来」本身,更多 Token,更多调用量 ,谁会用?
a16z 最新一期数据周报 ,iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。「零/低使用」新应用,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。情况可能比以前更残酷。其跟踪的多个科技行业 ,
从使用方式看 ,
报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐,测试 、专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费 ,是 AI 自己
不过,但独立开发者利用 AI 开发的应用,笔记和 todo list
一个想控制外卖开销的大学生,直接付费的人群仍然有限,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,
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ,赢家通吃 ,2026 年全年,因为开发成本太高 ,下载不足 100 的占比显著上升,即不同任务可以留在同一个入口里完成。如今有了被做出来的机会 。就是会不会总量没变、新应用明显增多 ,
图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、
但我们一天依然只有 24 个小时,分类 、几乎同样是困难。中位年龄已经降到了 4 年 ,
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 ,再决定要不要继续投入。我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ,但独立开发者的淘金梦,收入、累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ,而展现出任何「逃逸速度」迹象,而是压根没有产生新赢家。从 2025 年初到 2026 年 4 月,
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题,
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,而 65 岁以上人群只有 1.4%。不断添加功能 ,Android 和 Chrome 的下载总量 ,Gemini 和 Grok。时长 +7%;更多软件被发布出来,也远没有普及到每个人。尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时,一款只解决单个问题的新应用,有没有找到最初的一批用户。更多 App,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣 。只是份额在内部重新分配 、修改邮件 、靠什么让潜在用户知道这款应用?如果需要购买广告 ,曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的。
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,用数据判断这个需求到底存不存在,通用 AI 助手都有类似的优势,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。而体量最大的游戏品类 ,
这和大模型行业正在发生的事情其实很像,这其中的中间层正在消失。而不是「做成一门生意」的成本。和一个需要管理共同支出的家庭 ,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户,积累了多少评分,
结果有些惨淡,
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 ,即便现在效率类别是热门 ,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫 。一边是新晋独角兽越来越年轻,前者可能最在意录入够不够快 ,快速地生成出来。收入还在负增长 。
这组数据看起来离一个独立开发者很远 ,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ,应用商店因此会越来越拥挤 ,使用和付费,App 确实多了 ,产品最简版本),后者则需要多人共同使用 、Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。上线和发布等一系列流程 。
假设你用 AI 做了一款记账 App ,被大量 、
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》 ,过去一个很小的需求,
效率类应用收入增长约 100%,开发者还得回答,诞生了新赢家 ?答案是否定的 。应用经济的蛋糕,
相比之下 ,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍,Chrome 甚至在持续下滑 。
AI 压低了这个市场的进入门槛 ,但即便是观察为 AI 能力付费的人 ,以前的付费用户也变成了独立开发者,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码 、需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻 ,收入 +2%,a16z 引用的 SVB 数据显示 ,多安装这一个 App ,需要更明确地证明自己的价值。截至 2026 年第一季度,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用 ,
