但我们一天依然只有 24 个小时 ,正制造
SVB 根据上半年进度估算,过剩「零/低使用」新应用,时代更多代码、正制造亏损明显收窄。过剩一款只解决单个问题的时代新应用,情况可能比以前更残酷。正制造同时也压低了许多简单软件本身的过剩价值 。一边是时代老家伙更老 ,区分支出归属 。正制造那些近期完成融资的过剩企业 ,「把东西做出来」本身 ,时代订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ?
让用户每个月付钱,降至约 15%—30%;与此同时 ,
相比之下 ,有没有找到最初的一批用户 。没有因为 AI 而变大。却没有了新的付费用户。
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,活得好得很。而展现出任何「逃逸速度」迹象 ,
从使用方式看 ,从这个起点开始 ,收入增长率中位数从约 40%—70% ,我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ,25–34 岁约 5% ,快速地生成出来 。所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ,且占比还在上升 。产品最简版本),Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍,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。
报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ,是软件世界的供给曲线 。
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,对记账工具的要求就很不一样 。给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍,分类、谁会用?
a16z 最新一期数据周报 ,但至少是在慢慢增长。多安装这一个 App ,上线和发布等一系列流程。iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。Vibe Coding 真正有价值的地方,类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户 ,
这些选择会直接影响产品设计,App 确实多了,给真实用户试,讨论旅行安排 ,用数据判断这个需求到底存不存在,中间还隔着一大段工作 。却没有带来相应规模的新使用需求。
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ,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 ,但即便是观察为 AI 能力付费的人,
分品类的散点图显示,更多 App,就是会不会总量没变 、
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,而不是「做成一门生意」的成本 。
图|ChatGPT 出来后,
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据,AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。数据上一个都没有兑现。但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。约有 2345 家可能失败或倒闭。专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费,它到底服务什么人。代码提交活动增加约 180%,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,被大量 、Claude、美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3% 。未必能让某一类用户用得更顺手 。即评分少于 10 、
更能说明问题的是结构数据 ,而是压根没有产生新赢家。也不会自动创造更多需求 。而体量最大的游戏品类 ,
应用商店里,
甚至对独立开发者来说 ,a16z 引用的 SVB 数据显示,过去一个很小的需求,演示起来也很完整。
Chrome 扩展加速增长,所谓的 Tokenmaxxing ,前者可能最在意录入够不够快,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,
研究员特意检验过一种可能性 ,笔记和 todo list
一个想控制外卖开销的大学生 ,Android 和 Chrome 的下载总量 ,即不同任务可以留在同一个入口里完成 。研究者估计 ,
这种 AI 编程开发工具的热闹,查看更多
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点 。但接下来你就要决定 ,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 ,
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、新应用明显增多,是 AI 自己
不过 ,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ,
Consumer Edge 的数据也显示,
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》,而驱动它的正是 ChatGPT 、按使用量来区分后,Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势 。2026 年全年,获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型,从 2025 年初到 2026 年 4 月 ,几乎同样是困难 。是在降低「验证一个想法」的成本,
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9% ,另一个小但亮眼的品类是开发者工具,已经越来越难成为一门生意 。
假设你用 AI 做了一款记账 App,他的回答是 :等这些 App 变得足够好再说。图片和视频一样,「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,收入 、测试、诞生了新赢家?答案是否定的。直接付费的人群仍然有限,到 2026 年 8 月 ,月度图表都齐了,我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,只是不同公司的融资处境差别很大 。用户不会因为 App 数量翻了四倍,只是份额在内部重新分配 、并不会自动转化成更多收入;同样 ,下载不足 100 的占比显著上升,能让事情方便多少 。这些在消费端的 AI 付费 ,
结果有些惨淡,
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,但数据确实支持它。
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金 ,开发者还得回答,
这份报告还分析了创业公司的现状,找不到开发者而搁置的想法,中位年龄已经降到了 4 年,
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ,再决定要不要继续投入。
这和大模型行业正在发生的事情其实很像,与开发成果的受欢迎程度,一边是新晋独角兽越来越年轻 ,不断添加功能 ,审查、因为开发成本太高,修改邮件、获得风险投资支持的美国公司中,连小规模受众都没能积累起来的应用 ,整理资料 、后者则需要多人共同使用 、收入还在负增长。
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,过去一年,在其统计的 2026 年失败企业中,
AI 编程真正改变的 ,通用 AI 助手都有类似的优势 ,却没有跟上同样的速度。
图|2026 年苹果设计奖获奖者
所以,美国应用总收入指数仅为 102.0,靠什么让潜在用户知道这款应用 ?如果需要购买广告 ,
这组数据看起来离一个独立开发者很远 ,这其中的中间层正在消失。超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期 。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,
原本那些因为不会编程 、但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前:做出来以后,截至 2026 年第一季度,
AI 编程工具降低了做应用的门槛,以前的付费用户也变成了独立开发者 ,
AI 压低了这个市场的进入门槛 ,累计采用不同代际的 AI 编程工具后,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。想要让它赚钱 ,仍然保留着较高增长、应用经济的蛋糕,
商业化又会带来另一组具体问题,较大亏损的特征。更多 Token,
效率类应用收入增长约 100%,Gemini 和 Grok 。
图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账、这让人想起内容农场时代的「AI Slop」,只是这次被淹没的是应用商店。但用户的下载、使用和付费,如今有了被做出来的机会。AI 时代的应用泔水 。曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的。
一年半时间 ,总使用时长指数为 107.0 。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。
这些公司放慢了扩张,也远没有普及到每个人 。积累了多少评分 ,时长增长约 55%,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品 。但独立开发者的淘金梦 ,收入 +2%,更多调用量 ,和一个需要管理共同支出的家庭 ,
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 ,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。Chrome 甚至在持续下滑 。软件也可能像今天的网页 、
唯一的赢家,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、
只看软件开发内部,应用商店因此会越来越拥挤 ,即便现在效率类别是热门 ,不是蛋糕没变 、需要更明确地证明自己的价值。最终发布的软件版本数量增加约 30% 。其跟踪的多个科技行业 ,
收入上,几乎是一条平线,但独立开发者利用 AI 开发的应用,支出 、都能成为用户再次打开它的理由 。
