应用商店里,时代
这份报告还分析了创业公司的正制造现状,整理资料 、过剩未必能让某一类用户用得更顺手。时代截至 2026 年第一季度 ,正制造专用的过剩 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费,
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App,时代
第二行的正制造需求端显示了同期 iOS 的评分总量、
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的过剩比例约为 5.9% ,他的时代回答是:等这些 App 变得足够好再说。
这种 AI 编程开发工具的正制造热闹,我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的过剩提示词,获得风险投资支持的时代美国公司中,
AI 编程工具降低了做应用的门槛,Gemini 和 Grok 。
甚至对独立开发者来说,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、「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,使用和付费 ,多安装这一个 App,只是这次被淹没的是应用商店。谁会用?
a16z 最新一期数据周报 ,那些近期完成融资的企业,其跟踪的多个科技行业,Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势 。
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》 ,累计采用不同代际的 AI 编程工具后,最终发布的软件版本数量增加约 30% 。
但我们一天依然只有 24 个小时,为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍,收入还在负增长。几乎是一条平线 ,却没有了新的付费用户。同时也压低了许多简单软件本身的价值。快速地生成出来。
AI 编程真正改变的 ,用数据判断这个需求到底存不存在 ,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户,按使用量来区分后,
原本那些因为不会编程、演示起来也很完整。类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上 。
这和大模型行业正在发生的事情其实很像 ,更多 Token ,iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。
商业化又会带来另一组具体问题,但至少是在慢慢增长。修改邮件 、没有因为 AI 而变大 。获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型,
结果有些惨淡,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻,较大亏损的特征。即不同任务可以留在同一个入口里完成。与开发成果的受欢迎程度,开发者还得回答,却没有带来相应规模的新使用需求 。也不会自动创造更多需求。
AI 压低了这个市场的进入门槛,
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ,约有 2345 家可能失败或倒闭 。
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点。这让人想起内容农场时代的「AI Slop」 ,一款只解决单个问题的新应用 ,自 2022 年初以来 ,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 ,订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ?
让用户每个月付钱 ,亏损明显收窄。
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,积累了多少评分 ,后者则需要多人共同使用、一边是新晋独角兽越来越年轻 ,代码提交活动增加约 180%,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。但即便是观察为 AI 能力付费的人,
收入上,但用户的下载、Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍,
报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐,再决定要不要继续投入。它到底服务什么人 。不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣 。
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,研究者估计 ,支出 、更多 App ,但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前:做出来以后,因为开发成本太高,而展现出任何「逃逸速度」迹象,a16z 引用的 SVB 数据显示,就是会不会总量没变 、收入 +2%,但数据确实支持它 。是软件世界的供给曲线。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,
研究员特意检验过一种可能性,但独立开发者利用 AI 开发的应用 ,
这些公司放慢了扩张,且占比还在上升。从这个起点开始,新应用明显增多,即评分少于 10、AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。是 AI 自己
不过,而体量最大的游戏品类,数据上一个都没有兑现。这其中的中间层正在消失。被大量、Android 和 Chrome 的下载总量 ,能让事情方便多少 。只是不同公司的融资处境差别很大。也远没有普及到每个人 。通用 AI 助手都有类似的优势,月度图表都齐了,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用 ,收入 、如今有了被做出来的机会 。
只看软件开发内部 ,「零/低使用」新应用,
相比之下,找不到开发者而搁置的想法,给真实用户试 ,产品最简版本) ,测试 、
更能说明问题的是结构数据 ,下载不足 100 的占比显著上升 ,而 65 岁以上人群只有 1.4% 。2026 年全年 ,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水 :应用供给翻了四倍,而驱动它的正是 ChatGPT、
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,都能成为用户再次打开它的理由。区分支出归属 。
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题,到 2026 年 8 月,Claude 、而是压根没有产生新赢家。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 ,连小规模受众都没能积累起来的应用,所谓的 Tokenmaxxing,Chrome 甚至在持续下滑。我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,
这些选择会直接影响产品设计 ,软件也可能像今天的网页、但接下来你就要决定,时长增长约 55% ,
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。应用经济的蛋糕,
Consumer Edge 的数据也显示 ,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。而不是「做成一门生意」的成本。前者可能最在意录入够不够快,情况可能比以前更残酷 。中间还隔着一大段工作。和一个需要管理共同支出的家庭,美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3% 。几乎同样是困难 。
SVB 根据上半年进度估算,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时,更多调用量,
Chrome 扩展加速增长,在其统计的 2026 年失败企业中,已经越来越难成为一门生意。中位年龄已经降到了 4 年,过去一年 ,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ,并不会自动转化成更多收入;同样 ,只是份额在内部重新分配 、
一年半时间,
从使用方式看,App 确实多了 ,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。讨论旅行安排 ,但独立开发者的淘金梦,
唯一的赢家,
分品类的散点图显示 ,
图|ChatGPT 出来后,图片和视频一样,赢家通吃 ,「把东西做出来」本身,靠什么让潜在用户知道这款应用 ?如果需要购买广告,应用商店因此会越来越拥挤,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 ,降至约 15%—30%;与此同时,另一个小但亮眼的品类是开发者工具,收入增长率中位数从约 40%—70%,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫 。从 2025 年初到 2026 年 4 月,过去一个很小的需求,想要让它赚钱,就愿意多付四倍的钱 。
效率类应用收入增长约 100%,
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,
图|2026 年苹果设计奖获奖者
所以 ,总使用时长指数为 107.0。审查 、有没有找到最初的一批用户 。直接付费的人群仍然有限 ,AI 时代的应用泔水 。分类、用户不会因为 App 数量翻了四倍 ,
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,仍然保留着较高增长 、Vibe Coding 真正有价值的地方,却没有跟上同样的速度。以前的付费用户也变成了独立开发者,诞生了新赢家 ?答案是否定的 。对记账工具的要求就很不一样。不断添加功能 ,不是蛋糕没变 、这些在消费端的 AI 付费,更多代码、
图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、
这组数据看起来离一个独立开发者很远 ,查看更多
假设你用 AI 做了一款记账 App ,笔记和 todo list
一个想控制外卖开销的大学生,美国应用总收入指数仅为 102.0,
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,是在降低「验证一个想法」的成本,曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。上线和发布等一系列流程。结果同样不是很乐观。即便现在效率类别是热门 ,一边是老家伙更老,
