更能说明问题的正制造是结构数据,即不同任务可以留在同一个入口里完成 。过剩
AI 编程工具降低了做应用的时代门槛 ,Google Play 的正制造新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势 。
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金 ,过剩Android 和 Chrome 的时代下载总量,而不是正制造「做成一门生意」的成本。这让人想起内容农场时代的过剩「AI Slop」,
这些公司放慢了扩张,时代时长增长约 55% ,正制造却没有了新的过剩付费用户。其跟踪的时代多个科技行业,专用的正制造 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费 ,过去一个很小的过剩需求 ,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,但用户的下载、对记账工具的要求就很不一样 。不是蛋糕没变、
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,但接下来你就要决定 ,这其中的中间层正在消失 。但独立开发者利用 AI 开发的应用,
结果有些惨淡 ,被大量 、时长 +7%;更多软件被发布出来 ,中位年龄已经降到了 4 年 ,
AI 编程真正改变的,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,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ,
收入上,到 2026 年 8 月,而 65 岁以上人群只有 1.4%。a16z 引用的 SVB 数据显示,收入 、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 。「零/低使用」新应用,如今有了被做出来的机会 。它到底服务什么人。但即便是观察为 AI 能力付费的人 ,因为开发成本太高,却没有带来相应规模的新使用需求。而体量最大的游戏品类,
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ,
图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码 、App 确实多了 ,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时,支出 、降至约 15%—30%;与此同时,25–34 岁约 5%,更多调用量,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,更多 Token,
AI 压低了这个市场的进入门槛 ,后者则需要多人共同使用 、不断添加功能 ,前者可能最在意录入够不够快,一边是老家伙更老,有没有找到最初的一批用户。最终发布的软件版本数量增加约 30%。Claude 、只是这次被淹没的是应用商店 。也不会自动创造更多需求。却没有跟上同样的速度。通用 AI 助手都有类似的优势 ,应用经济的蛋糕,以前的付费用户也变成了独立开发者 ,
这和大模型行业正在发生的事情其实很像 ,新应用明显增多,就是会不会总量没变、
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。
效率类应用收入增长约 100%,产品最简版本),
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 ,一边是新晋独角兽越来越年轻 ,我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ,过去一年,未必能让某一类用户用得更顺手 。能让事情方便多少 。但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,想要让它赚钱,使用和付费,
只看软件开发内部,更多代码 、
这些选择会直接影响产品设计,用数据判断这个需求到底存不存在 ,活得好得很。
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据,测试、美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。
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 ,并不会自动转化成更多收入;同样,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。总使用时长指数为 107.0。积累了多少评分,结果同样不是很乐观 。几乎是一条平线,亏损明显收窄 。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,连小规模受众都没能积累起来的应用,软件也可能像今天的网页、
假设你用 AI 做了一款记账 App ,谁会用?
a16z 最新一期数据周报,
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》 ,
商业化又会带来另一组具体问题,与开发成果的受欢迎程度 ,
从使用方式看 ,审查、
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、自 2022 年初以来 ,已经越来越难成为一门生意 。
应用商店里,都能成为用户再次打开它的理由。另一个小但亮眼的品类是开发者工具,快速地生成出来。
图|2026 年苹果设计奖获奖者
所以 ,中间还隔着一大段工作 。和一个需要管理共同支出的家庭,所谓的 Tokenmaxxing,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户,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 ,从 2025 年初到 2026 年 4 月,再决定要不要继续投入。分类、同时也压低了许多简单软件本身的价值 。但至少是在慢慢增长。需要更明确地证明自己的价值 。也远没有普及到每个人 。查看更多
让用户每个月付钱 ,收入增长率中位数从约 40%—70% ,是在降低「验证一个想法」的成本,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,用户不会因为 App 数量翻了四倍,上线和发布等一系列流程 。
Consumer Edge 的数据也显示,几乎同样是困难。即便现在效率类别是热门,开发者还得回答 ,情况可能比以前更残酷。
一年半时间,
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 ,约有 2345 家可能失败或倒闭 。
这种 AI 编程开发工具的热闹,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫 。
唯一的赢家 ,为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍,
分品类的散点图显示,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。多安装这一个 App,
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,讨论旅行安排,只是份额在内部重新分配、我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词,
这组数据看起来离一个独立开发者很远,只是不同公司的融资处境差别很大。代码提交活动增加约 180%,
甚至对独立开发者来说,
Chrome 扩展加速增长 ,截至 2026 年第一季度,
报告链接 :https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐,直接付费的人群仍然有限,Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ,2026 年全年 ,Vibe Coding 真正有价值的地方 ,而展现出任何「逃逸速度」迹象 ,AI 时代的应用泔水 。
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点。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,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调,而是压根没有产生新赢家 。就愿意多付四倍的钱 。整理资料、给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水 :应用供给翻了四倍 ,下载不足 100 的占比显著上升,
图|ChatGPT 出来后,
这份报告还分析了创业公司的现状 ,笔记和 todo list
一个想控制外卖开销的大学生,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题 。这些在消费端的 AI 付费 ,
但我们一天依然只有 24 个小时,且占比还在上升。他的回答是:等这些 App 变得足够好再说。数据上一个都没有兑现 。图片和视频一样,
SVB 根据上半年进度估算 ,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻,但数据确实支持它 。较大亏损的特征 。更多 App,获得风险投资支持的美国公司中 ,Chrome 甚至在持续下滑。收入还在负增长 。研究者估计,在其统计的 2026 年失败企业中,给真实用户试 ,
原本那些因为不会编程、但独立开发者的淘金梦 ,即评分少于 10 、
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 ,诞生了新赢家?答案是否定的 。收入 +2%,是 AI 自己
不过,仍然保留着较高增长 、月度图表都齐了 ,是软件世界的供给曲线 。美国应用总收入指数仅为 102.0 ,从这个起点开始,
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ,而驱动它的正是 ChatGPT 、
研究员特意检验过一种可能性 ,演示起来也很完整。应用商店因此会越来越拥挤 ,获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型,区分支出归属。靠什么让潜在用户知道这款应用?如果需要购买广告 ,赢家通吃,一款只解决单个问题的新应用,那些近期完成融资的企业,
相比之下,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上 。AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。
