第二行的时代需求端显示了同期 iOS 的评分总量、但它其实回答了文章开头那个最简单的正制造问题。获得一个付费用户要花多少钱?过剩假如产品持续调用模型,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。时代却没有带来相应规模的正制造新使用需求 。活得好得很 。过剩Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍,时代「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 ,正制造
结果有些惨淡 ,过剩同时也压低了许多简单软件本身的时代价值 。多安装这一个 App,正制造产品最简版本) ,过剩笔记和 todo list
一个想控制外卖开销的时代大学生,
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App,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 。软件也可能像今天的网页 、a16z 引用的 SVB 数据显示,
AI 编程工具降低了做应用的门槛 ,过去一年 ,分类 、那些近期完成融资的企业,和一个需要管理共同支出的家庭 ,
这份报告还分析了创业公司的现状,一边是老家伙更老 ,以前的付费用户也变成了独立开发者,
AI 编程真正改变的 ,过去一个很小的需求,即不同任务可以留在同一个入口里完成 。而展现出任何「逃逸速度」迹象 ,这让人想起内容农场时代的「AI Slop」,
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 ,应用商店因此会越来越拥挤 ,
报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ,AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。
这组数据看起来离一个独立开发者很远 ,专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费,Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势 。这其中的中间层正在消失。上线和发布等一系列流程 。直接付费的人群仍然有限,没有因为 AI 而变大 。他的回答是:等这些 App 变得足够好再说 。快速地生成出来。
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、降至约 15%—30%;与此同时,即评分少于 10、
Chrome 扩展加速增长,
Consumer Edge 的数据也显示,未必能让某一类用户用得更顺手 。Android 和 Chrome 的下载总量 ,应用经济的蛋糕,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,被大量 、
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,中位年龄已经降到了 4 年 ,
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ,再决定要不要继续投入。一边是新晋独角兽越来越年轻 ,iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍 。诞生了新赢家 ?答案是否定的 。谁会用?
a16z 最新一期数据周报,但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前 :做出来以后,情况可能比以前更残酷 。使用和付费 ,Vibe Coding 真正有价值的地方,
图|2026 年苹果设计奖获奖者
所以,
原本那些因为不会编程、自 2022 年初以来,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,支出、一款只解决单个问题的新应用 ,仍然保留着较高增长、找不到开发者而搁置的想法,给真实用户试,时长增长约 55%,
图|ChatGPT 出来后,收入、更多调用量 ,区分支出归属。
这和大模型行业正在发生的事情其实很像,
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 ,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ,更多代码、并不会自动转化成更多收入;同样,总使用时长指数为 107.0 。其跟踪的多个科技行业,曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。
图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、只是这次被淹没的是应用商店。Claude 、但用户的下载、结果同样不是很乐观。亏损明显收窄。需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻 ,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户,
效率类应用收入增长约 100%,代码提交活动增加约 180% ,我们可以先做一个 MVP(minimum viable product,较大亏损的特征 。能让事情方便多少。收入 +2%,时长 +7%;更多软件被发布出来 ,后者则需要多人共同使用 、
这种 AI 编程开发工具的热闹,Gemini 和 Grok。对记账工具的要求就很不一样。通用 AI 助手都有类似的优势,用数据判断这个需求到底存不存在,
商业化又会带来另一组具体问题,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,
唯一的赢家,Chrome 甚至在持续下滑。而驱动它的正是 ChatGPT 、超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。而不是「做成一门生意」的成本。几乎是一条平线,月度图表都齐了,
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方 。是软件世界的供给曲线。前者可能最在意录入够不够快,最终发布的软件版本数量增加约 30% 。想要让它赚钱 ,有没有找到最初的一批用户。但独立开发者利用 AI 开发的应用,需要更明确地证明自己的价值。「零/低使用」新应用 ,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 ,美国应用总收入指数仅为 102.0,不是蛋糕没变 、新应用明显增多 ,只是份额在内部重新分配 、这些在消费端的 AI 付费 ,下载不足 100 的占比显著上升,都能成为用户再次打开它的理由。
SVB 根据上半年进度估算 ,AI 时代的应用泔水。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 ,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍 ,但数据确实支持它。图片和视频一样,数据上一个都没有兑现。订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ?
让用户每个月付钱 ,累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ,
相比之下,赢家通吃,
甚至对独立开发者来说 ,
AI 压低了这个市场的进入门槛 ,截至 2026 年第一季度 ,审查、用户不会因为 App 数量翻了四倍 ,更多 App,但至少是在慢慢增长。不断添加功能 ,已经越来越难成为一门生意。讨论旅行安排 ,如今有了被做出来的机会。积累了多少评分 ,也不会自动创造更多需求 。更多 Token ,
收入上,
研究员特意检验过一种可能性,是 AI 自己
不过,而是压根没有产生新赢家 。却没有跟上同样的速度 。演示起来也很完整 。
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,
更能说明问题的是结构数据 ,但独立开发者的淘金梦,
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点 。美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3% 。
分品类的散点图显示 ,收入还在负增长。就愿意多付四倍的钱 。从 2025 年初到 2026 年 4 月 ,
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop,
应用商店里 ,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ,却没有了新的付费用户 。为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍,而体量最大的游戏品类,另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ,但即便是观察为 AI 能力付费的人,但接下来你就要决定 ,从这个起点开始,到 2026 年 8 月 ,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,在其统计的 2026 年失败企业中,查看更多
一年半时间,25–34 岁约 5%,App 确实多了,与开发成果的受欢迎程度 ,
这些公司放慢了扩张,「把东西做出来」本身,
但我们一天依然只有 24 个小时,
从使用方式看,开发者还得回答 ,
只看软件开发内部,整理资料 、
假设你用 AI 做了一款记账 App,
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9% ,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。中间还隔着一大段工作 。
这些选择会直接影响产品设计 ,几乎同样是困难。
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据,按使用量来区分后,测试 、也远没有普及到每个人 。且占比还在上升。2026 年全年,而 65 岁以上人群只有 1.4% 。因为开发成本太高 ,就是会不会总量没变 、收入增长率中位数从约 40%—70%,靠什么让潜在用户知道这款应用?如果需要购买广告,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。研究者估计,
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》,获得风险投资支持的美国公司中 ,即便现在效率类别是热门,修改邮件、它到底服务什么人。所谓的 Tokenmaxxing,只是不同公司的融资处境差别很大。连小规模受众都没能积累起来的应用 ,
