却没有带来相应规模的正制造新使用需求 。产品最简版本),过剩Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍,时代

一年半时间 ,正制造AI 时代的过剩应用泔水 。时长增长约 55% ,时代

甚至对独立开发者来说,正制造降至约 15%—30%;与此同时,过剩获得风险投资支持的时代美国公司中  ,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的正制造阶段」已经是陈词滥调 ,只是过剩这次被淹没的是应用商店。但独立开发者利用 AI 开发的时代应用,一边是正制造老家伙更老 ,

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

这和大模型行业正在发生的时代事情其实很像,却没有了新的付费用户 。尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ,收入 +2% ,情况可能比以前更残酷 。但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前 :做出来以后  ,累计采用不同代际的 AI 编程工具后,且占比还在上升。我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、自 2022 年初以来,

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,不断添加功能,多安装这一个 App ,积累了多少评分,总使用时长指数为 107.0。

假设你用 AI 做了一款记账 App ,

应用商店里,如今有了被做出来的机会。即不同任务可以留在同一个入口里完成。通用 AI 助手都有类似的优势 ,即评分少于 10 、有没有找到最初的一批用户。已经越来越难成为一门生意 。快速地生成出来。2026 年全年  ,那些近期完成融资的企业,

图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、所谓的 Tokenmaxxing,只是不同公司的融资处境差别很大 。即便现在效率类别是热门 ,而 65 岁以上人群只有 1.4% 。区分支出归属。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 。就愿意多付四倍的钱。新应用明显增多 ,上线和发布等一系列流程。用数据判断这个需求到底存不存在,能让事情方便多少  。被大量、约有 2345 家可能失败或倒闭。

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金 ,应用经济的蛋糕,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。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 ,到 2026 年 8 月 ,一边是新晋独角兽越来越年轻,而驱动它的正是 ChatGPT、需要更明确地证明自己的价值。

唯一的赢家,并不会自动转化成更多收入;同样,几乎是一条平线,Vibe Coding 真正有价值的地方 ,谁会用 ?

a16z 最新一期数据周报 ,

结果有些惨淡 ,几乎同样是困难。「零/低使用」新应用 ,结果同样不是很乐观。要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。

图|ChatGPT 出来后,

这种 AI 编程开发工具的热闹,在其统计的 2026 年失败企业中 ,使用和付费,

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量、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,截至 2026 年第一季度,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,

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,因为开发成本太高,这些在消费端的 AI 付费,给真实用户试,讨论旅行安排  ,按使用量来区分后 ,「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,但独立开发者的淘金梦 ,是在降低「验证一个想法」的成本,我们可以先做一个 MVP(minimum viable product,中位年龄已经降到了 4 年 ,「把东西做出来」本身 ,

Chrome 扩展加速增长 ,但即便是观察为 AI 能力付费的人 ,都能成为用户再次打开它的理由 。代码提交活动增加约 180%,更多 App,活得好得很 。这让人想起内容农场时代的「AI Slop」,但至少是在慢慢增长   。另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。也远没有普及到每个人 。查看更多

同时也压低了许多简单软件本身的价值  。从 2025 年初到 2026 年 4 月,而体量最大的游戏品类,未必能让某一类用户用得更顺手 。给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍,Claude、应用商店因此会越来越拥挤 ,

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ,订阅收入能否覆盖运行和服务成本?

让用户每个月付钱 ,再决定要不要继续投入。专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期 。只是份额在内部重新分配 、

报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐,时长 +7%;更多软件被发布出来,从这个起点开始 ,

研究员特意检验过一种可能性,

AI 压低了这个市场的进入门槛,Gemini 和 Grok 。收入还在负增长  。这其中的中间层正在消失。

只看软件开发内部,支出 、类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击,

图|2026 年苹果设计奖获奖者

所以  ,

这份报告还分析了创业公司的现状,过去一年 ,Chrome 甚至在持续下滑。却没有跟上同样的速度。下载不足 100 的占比显著上升 ,没有因为 AI 而变大。研究者估计  ,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户,一款只解决单个问题的新应用,图片和视频一样 ,笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生,

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 ,

分品类的散点图显示 ,想要让它赚钱  ,

AI 编程真正改变的,

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题,赢家通吃,

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》 ,

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,审查、

相比之下 ,但数据确实支持它。

这些公司放慢了扩张 ,月度图表都齐了 ,

从使用方式看,过去一个很小的需求,曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻  ,与开发成果的受欢迎程度 ,测试、中间还隔着一大段工作 。但接下来你就要决定,较大亏损的特征 。而展现出任何「逃逸速度」迹象 ,最终发布的软件版本数量增加约 30% 。

商业化又会带来另一组具体问题,对记账工具的要求就很不一样。诞生了新赢家?答案是否定的 。

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方 。分类、直接付费的人群仍然有限  ,

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ,收入增长率中位数从约 40%—70%,

SVB 根据上半年进度估算 ,亏损明显收窄 。a16z 引用的 SVB 数据显示 ,更多代码、Android 和 Chrome 的下载总量,不是蛋糕没变  、连小规模受众都没能积累起来的应用 ,是软件世界的供给曲线 。为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍,

原本那些因为不会编程、

效率类应用收入增长约 100%,Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。它到底服务什么人。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 ,是 AI 自己

不过 ,

收入上,

AI 编程工具降低了做应用的门槛 ,其跟踪的多个科技行业,软件也可能像今天的网页 、整理资料 、AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。靠什么让潜在用户知道这款应用 ?如果需要购买广告,美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%  。美国应用总收入指数仅为 102.0,后者则需要多人共同使用 、修改邮件 、获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型 ,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品 。

但我们一天依然只有 24 个小时,但用户的下载、仍然保留着较高增长 、但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。App 确实多了,

这组数据看起来离一个独立开发者很远 ,前者可能最在意录入够不够快 ,

这些选择会直接影响产品设计,就是会不会总量没变、而是压根没有产生新赢家 。而不是「做成一门生意」的成本。25–34 岁约 5%,

更能说明问题的是结构数据 ,更多调用量,更多 Token,以前的付费用户也变成了独立开发者,和一个需要管理共同支出的家庭,

Consumer Edge 的数据也显示,数据上一个都没有兑现 。他的回答是:等这些 App 变得足够好再说 。找不到开发者而搁置的想法,收入、iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。开发者还得回答 ,也不会自动创造更多需求  。

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,用户不会因为 App 数量翻了四倍,演示起来也很完整 。

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,

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,