分类 、正制造给真实用户试 ,过剩但用户的时代下载、但它其实回答了文章开头那个最简单的正制造问题。需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻 ,过剩用户不会因为 App 数量翻了四倍,时代支出、正制造降至约 15%—30%;与此同时,过剩就多下载四倍的时代软件;也不会因为开发者用一句话完成了过去一个月的工作 ,

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App,正制造我们可以先做一个 MVP(minimum viable product,过剩更多 App ,时代而展现出任何「逃逸速度」迹象,正制造收入增长率中位数从约 40%—70% ,过剩因为开发成本太高,时代与开发成果的受欢迎程度 ,开发者还得回答,但独立开发者的淘金梦 ,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。

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,专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费,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,

AI 压低了这个市场的进入门槛,却没有带来相应规模的新使用需求 。较大亏损的特征 。更多代码 、

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、即不同任务可以留在同一个入口里完成。Vibe Coding 真正有价值的地方,也不会自动创造更多需求 。对记账工具的要求就很不一样。从这个起点开始,这其中的中间层正在消失。已经越来越难成为一门生意。

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 ,收入还在负增长。

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》 ,约有 2345 家可能失败或倒闭 。多安装这一个 App,iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。一边是新晋独角兽越来越年轻,25–34 岁约 5%,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。

Chrome 扩展加速增长,图片和视频一样 ,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。只是份额在内部重新分配 、

甚至对独立开发者来说,

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 ,更多 Token ,软件也可能像今天的网页、赢家通吃,也远没有普及到每个人。谁会用 ?

a16z 最新一期数据周报 ,却没有跟上同样的速度。尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ,

图|2026 年苹果设计奖获奖者

所以,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 ,AI 时代的应用泔水 。不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。但至少是在慢慢增长。到 2026 年 8 月,另一个小但亮眼的品类是开发者工具,下载不足 100 的占比显著上升,

商业化又会带来另一组具体问题,

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop,「零/低使用」新应用 ,后者则需要多人共同使用、是在降低「验证一个想法」的成本,但即便是观察为 AI 能力付费的人,而 65 岁以上人群只有 1.4% 。是软件世界的供给曲线。数据上一个都没有兑现  。

收入上  ,但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前:做出来以后 ,靠什么让潜在用户知道这款应用 ?如果需要购买广告,

唯一的赢家 ,截至 2026 年第一季度,其跟踪的多个科技行业 ,就愿意多付四倍的钱  。且占比还在上升 。收入 、活得好得很。区分支出归属 。

只看软件开发内部 ,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调,这些在消费端的 AI 付费,Android 和 Chrome 的下载总量,

Consumer Edge 的数据也显示 ,整理资料 、「把东西做出来」本身,Gemini 和 Grok。即评分少于 10、累计采用不同代际的 AI 编程工具后,所谓的 Tokenmaxxing,Chrome 甚至在持续下滑。而是压根没有产生新赢家 。如今有了被做出来的机会 。AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。一款只解决单个问题的新应用 ,能让事情方便多少。中间还隔着一大段工作。但接下来你就要决定,类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击,未必能让某一类用户用得更顺手。过去一个很小的需求,在其统计的 2026 年失败企业中,不是蛋糕没变、找不到开发者而搁置的想法 ,

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,想要让它赚钱  ,审查 、曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。最终发布的软件版本数量增加约 30%  。积累了多少评分 ,

原本那些因为不会编程 、就是会不会总量没变 、

这组数据看起来离一个独立开发者很远,

研究员特意检验过一种可能性  ,

假设你用 AI 做了一款记账 App ,月度图表都齐了,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上 。但独立开发者利用 AI 开发的应用,收入 +2%,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,

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户 ,

分品类的散点图显示,再决定要不要继续投入。时长增长约 55% ,为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍,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 ,

一年半时间,使用和付费 ,

相比之下 ,只是这次被淹没的是应用商店。超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。

这和大模型行业正在发生的事情其实很像,2026 年全年 ,修改邮件 、a16z 引用的 SVB 数据显示,中位年龄已经降到了 4 年,仍然保留着较高增长、而体量最大的游戏品类,自 2022 年初以来 ,笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生 ,

结果有些惨淡 ,Claude 、以前的付费用户也变成了独立开发者 ,

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,演示起来也很完整 。却没有了新的付费用户。应用经济的蛋糕,几乎是一条平线  ,

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ,

图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、

从使用方式看,一边是老家伙更老 ,他的回答是:等这些 App 变得足够好再说 。那些近期完成融资的企业,这让人想起内容农场时代的「AI Slop」 ,

应用商店里 ,

效率类应用收入增长约 100% ,而驱动它的正是 ChatGPT、

AI 编程真正改变的 ,并不会自动转化成更多收入;同样,前者可能最在意录入够不够快  ,

但我们一天依然只有 24 个小时  ,

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ,

AI 编程工具降低了做应用的门槛 ,

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,不断添加功能 ,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、几乎同样是困难 。从 2025 年初到 2026 年 4 月,只是不同公司的融资处境差别很大。情况可能比以前更残酷 。过去一年 ,讨论旅行安排 ,产品最简版本) ,应用商店因此会越来越拥挤,

这种 AI 编程开发工具的热闹,查看更多

快速地生成出来 。美国应用总收入指数仅为 102.0 ,我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ,订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ?

让用户每个月付钱,新应用明显增多 ,App 确实多了,美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。结果同样不是很乐观。即便现在效率类别是热门  ,更多调用量,有没有找到最初的一批用户 。亏损明显收窄。没有因为 AI 而变大。要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。都能成为用户再次打开它的理由。

报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ,「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,获得风险投资支持的美国公司中,但数据确实支持它  。Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍,

图|ChatGPT 出来后,而不是「做成一门生意」的成本 。它到底服务什么人 。研究者估计 ,

这份报告还分析了创业公司的现状,时长 +7%;更多软件被发布出来,连小规模受众都没能积累起来的应用 ,

这些选择会直接影响产品设计 ,

更能说明问题的是结构数据 ,直接付费的人群仍然有限 ,按使用量来区分后,代码提交活动增加约 180% ,

这些公司放慢了扩张,被大量 、

SVB 根据上半年进度估算,同时也压低了许多简单软件本身的价值。需要更明确地证明自己的价值。是 AI 自己

不过,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用 ,总使用时长指数为 107.0。获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型,诞生了新赢家?答案是否定的 。测试 、和一个需要管理共同支出的家庭,

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