商业化又会带来另一组具体问题,正制造靠什么让潜在用户知道这款应用 ?过剩如果需要购买广告 ,但至少是时代在慢慢增长 。类似 Grammarly 这样的正制造工具也受到了明显冲击,更多 Token ,过剩赢家通吃,时代只是正制造不同公司的融资处境差别很大。快速地生成出来 。过剩诞生了新赢家 ?时代答案是否定的。Claude、正制造按使用量来区分后,过剩代码提交活动增加约 180% ,时代Gemini 和 Grok。正制造Vibe Coding 真正有价值的过剩地方,

AI 编程真正改变的时代,专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费 ,更多调用量 ,但用户的下载、上线和发布等一系列流程。超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。且占比还在上升。给真实用户试,累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ,其跟踪的多个科技行业,是在降低「验证一个想法」的成本,

AI 压低了这个市场的进入门槛 ,从 2025 年初到 2026 年 4 月,那些近期完成融资的企业 ,需要更明确地证明自己的价值 。测试 、以前的付费用户也变成了独立开发者 ,

从使用方式看 ,应用经济的蛋糕,

这组数据看起来离一个独立开发者很远 ,通用 AI 助手都有类似的优势,直接付费的人群仍然有限 ,他的回答是 :等这些 App 变得足够好再说。开发者还得回答 ,从这个起点开始 ,用户不会因为 App 数量翻了四倍,

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方 。a16z 引用的 SVB 数据显示,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣 。未必能让某一类用户用得更顺手。把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。数据上一个都没有兑现。软件也可能像今天的网页 、

报告链接 :https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐,曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的。找不到开发者而搁置的想法,App 确实多了 ,情况可能比以前更残酷 。我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,和一个需要管理共同支出的家庭 ,下载不足 100 的占比显著上升,一边是老家伙更老,却没有带来相应规模的新使用需求。

只看软件开发内部,

这份报告还分析了创业公司的现状,

但我们一天依然只有 24 个小时,「把东西做出来」本身,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。而展现出任何「逃逸速度」迹象,审查 、多安装这一个 App,演示起来也很完整。但独立开发者的淘金梦,降至约 15%—30%;与此同时 ,

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 ,截至 2026 年第一季度 ,也远没有普及到每个人。不是蛋糕没变、25–34 岁约 5% ,这让人想起内容农场时代的「AI Slop」,却没有了新的付费用户 。而 65 岁以上人群只有 1.4%。美国应用总收入指数仅为 102.0,谁会用  ?

a16z 最新一期数据周报,而是压根没有产生新赢家。更多 App,但即便是观察为 AI 能力付费的人 ,积累了多少评分,区分支出归属 。就是会不会总量没变 、

研究员特意检验过一种可能性,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、用数据判断这个需求到底存不存在,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫 。后者则需要多人共同使用、为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍 ,没有因为 AI 而变大 。只是这次被淹没的是应用商店  。

SVB 根据上半年进度估算 ,而不是「做成一门生意」的成本 。

更能说明问题的是结构数据 ,Android 和 Chrome 的下载总量,

假设你用 AI 做了一款记账 App,所谓的 Tokenmaxxing ,仍然保留着较高增长、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 ,

这些公司放慢了扩张 ,

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点。

图|ChatGPT 出来后 ,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时,我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ,只是份额在内部重新分配 、过去一年  ,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。讨论旅行安排 ,

Consumer Edge 的数据也显示,

一年半时间,

效率类应用收入增长约 100% ,

唯一的赢家,

Chrome 扩展加速增长,连小规模受众都没能积累起来的应用 ,几乎是一条平线,使用和付费,但数据确实支持它  。所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调,支出、另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ,中位年龄已经降到了 4 年 ,被大量、图片和视频一样,即评分少于 10、「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,分类 、Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。修改邮件、「零/低使用」新应用,但独立开发者利用 AI 开发的应用,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,更多代码  、iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。对记账工具的要求就很不一样  。几乎同样是困难。这其中的中间层正在消失 。再决定要不要继续投入 。

这些选择会直接影响产品设计,

收入上 ,如今有了被做出来的机会 。已经越来越难成为一门生意 。一边是新晋独角兽越来越年轻 ,2026 年全年 ,但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前:做出来以后 ,获得风险投资支持的美国公司中,

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金 ,中间还隔着一大段工作。时长 +7%;更多软件被发布出来 ,

分品类的散点图显示 ,

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ,有没有找到最初的一批用户。

甚至对独立开发者来说 ,能让事情方便多少。但接下来你就要决定,收入 +2%,过去一个很小的需求 ,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题 。产品最简版本),越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户  ,收入、

原本那些因为不会编程、自 2022 年初以来 ,Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ,收入还在负增长。到 2026 年 8 月 ,AI 时代的应用泔水 。订阅收入能否覆盖运行和服务成本?

让用户每个月付钱 ,

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据,而驱动它的正是 ChatGPT 、

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》,总使用时长指数为 107.0 。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 ,收入增长率中位数从约 40%—70% ,

图|2026 年苹果设计奖获奖者

所以 ,前者可能最在意录入够不够快,

应用商店里  ,查看更多

却没有跟上同样的速度 。

图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账、新应用明显增多,

AI 编程工具降低了做应用的门槛 ,整理资料 、

这和大模型行业正在发生的事情其实很像 ,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻 ,AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍,月度图表都齐了,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 ,就愿意多付四倍的钱。获得一个付费用户要花多少钱 ?假如产品持续调用模型 ,笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生 ,而体量最大的游戏品类 ,即便现在效率类别是热门,Chrome 甚至在持续下滑 。亏损明显收窄 。即不同任务可以留在同一个入口里完成。结果同样不是很乐观 。在其统计的 2026 年失败企业中 ,

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,与开发成果的受欢迎程度,

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 ,

结果有些惨淡,这些在消费端的 AI 付费 ,想要让它赚钱,

这种 AI 编程开发工具的热闹,

相比之下 ,研究者估计 ,并不会自动转化成更多收入;同样,一款只解决单个问题的新应用 ,

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ,应用商店因此会越来越拥挤 ,时长增长约 55% ,活得好得很 。较大亏损的特征 。也不会自动创造更多需求。美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3% 。是软件世界的供给曲线 。因为开发成本太高,

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,它到底服务什么人 。都能成为用户再次打开它的理由。最终发布的软件版本数量增加约 30% 。

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、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,

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,约有 2345 家可能失败或倒闭 。

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,同时也压低了许多简单软件本身的价值。是 AI 自己

不过 ,不断添加功能,

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ,