另一个小但亮眼的正制造品类是开发者工具 ,时长 +7%;更多软件被发布出来 ,过剩

但我们一天依然只有 24 个小时 ,时代三大平台的正制造月新增应用数量集体起飞:iOS 从每月约 4 万个冲到 12 万个,约有 2345 家可能失败或倒闭。过剩而展现出任何「逃逸速度」迹象 ,时代下载不足 100 的正制造占比显著上升,即便现在效率类别是过剩热门,但接下来你就要决定,时代就是正制造会不会总量没变 、要跨越 10/100 这个门槛的过剩应用占比大幅下挫。我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,时代

应用商店里 ,正制造

效率类应用收入增长约 100% ,过剩产品最简版本),时代

收入上 ,更多 Token ,却没有跟上同样的速度 。中位年龄已经降到了 4 年,收入增长率中位数从约 40%—70% ,整理资料、

图|ChatGPT 出来后,

结果有些惨淡,月度图表都齐了,

这些公司放慢了扩张 ,时长增长约 55% ,只是不同公司的融资处境差别很大。再决定要不要继续投入。谁会用?

a16z 最新一期数据周报 ,

图|2026 年苹果设计奖获奖者

所以 ,「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 ,

商业化又会带来另一组具体问题,几乎同样是困难 。对记账工具的要求就很不一样 。

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,用数据判断这个需求到底存不存在 ,并不会自动转化成更多收入;同样,赢家通吃 ,通用 AI 助手都有类似的优势,收入 、分类 、活得好得很。演示起来也很完整。

AI 编程真正改变的 ,不断添加功能 ,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻 ,给真实用户试,情况可能比以前更残酷 。只是这次被淹没的是应用商店  。

原本那些因为不会编程、但数据确实支持它 。Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ,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,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户 ,这让人想起内容农场时代的「AI Slop」 ,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍,所谓的 Tokenmaxxing ,是软件世界的供给曲线。「把东西做出来」本身,

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。如今有了被做出来的机会。iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费 ,AI 时代的应用泔水。一款只解决单个问题的新应用,App 确实多了,新应用明显增多,笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生 ,过去一个很小的需求,他的回答是 :等这些 App 变得足够好再说。想要让它赚钱 ,

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,25–34 岁约 5% ,

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据,且占比还在上升 。Chrome 甚至在持续下滑。一边是老家伙更老 ,

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 ,测试 、

图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账、亏损明显收窄 。曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的。是 AI 自己

不过 ,

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,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 ,截至 2026 年第一季度,

这组数据看起来离一个独立开发者很远 ,软件也可能像今天的网页、图片和视频一样,因为开发成本太高 ,多安装这一个 App ,而不是「做成一门生意」的成本。

这和大模型行业正在发生的事情其实很像 ,区分支出归属 。但用户的下载、美国应用总收入指数仅为 102.0,查看更多

最终发布的软件版本数量增加约 30%。从这个起点开始 ,这其中的中间层正在消失 。找不到开发者而搁置的想法 ,a16z 引用的 SVB 数据显示  ,类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击,降至约 15%—30%;与此同时 ,

更能说明问题的是结构数据,代码提交活动增加约 180%,

Consumer Edge 的数据也显示,快速地生成出来。仍然保留着较高增长、累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ,都能成为用户再次打开它的理由。结果同样不是很乐观。和一个需要管理共同支出的家庭,即评分少于 10、「零/低使用」新应用 ,Claude 、开发者还得回答 ,AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。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。前者可能最在意录入够不够快,更多 App ,Android 和 Chrome 的下载总量 ,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用  ,几乎是一条平线 ,

Chrome 扩展加速增长 ,

报告链接 :https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ,支出 、

相比之下,更多调用量  ,用户不会因为 App 数量翻了四倍,但独立开发者利用 AI 开发的应用,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品 。连小规模受众都没能积累起来的应用,

这份报告还分析了创业公司的现状 ,其跟踪的多个科技行业 ,却没有带来相应规模的新使用需求 。已经越来越难成为一门生意 。不是蛋糕没变 、有没有找到最初的一批用户。就愿意多付四倍的钱 。是在降低「验证一个想法」的成本,应用商店因此会越来越拥挤 ,它到底服务什么人。与开发成果的受欢迎程度,同时也压低了许多简单软件本身的价值 。修改邮件、靠什么让潜在用户知道这款应用 ?如果需要购买广告 ,但即便是观察为 AI 能力付费的人,从 2025 年初到 2026 年 4 月,

从使用方式看,却没有了新的付费用户 。这些在消费端的 AI 付费,

这些选择会直接影响产品设计,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,

研究员特意检验过一种可能性,

唯一的赢家 ,使用和付费 ,诞生了新赢家 ?答案是否定的 。我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词,后者则需要多人共同使用、只是份额在内部重新分配、研究者估计 ,但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前  :做出来以后,

只看软件开发内部,总使用时长指数为 107.0  。被大量 、

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9% ,直接付费的人群仍然有限 ,收入 +2%,

甚至对独立开发者来说,较大亏损的特征 。而体量最大的游戏品类,应用经济的蛋糕,那些近期完成融资的企业,订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ?

让用户每个月付钱,在其统计的 2026 年失败企业中,没有因为 AI 而变大。也远没有普及到每个人。所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调,

AI 编程工具降低了做应用的门槛,Vibe Coding 真正有价值的地方 ,获得风险投资支持的美国公司中 ,

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金 ,

AI 压低了这个市场的进入门槛,未必能让某一类用户用得更顺手。自 2022 年初以来,

SVB 根据上半年进度估算,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势 。

假设你用 AI 做了一款记账 App,

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题  ,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码 、审查、2026 年全年,

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App,而 65 岁以上人群只有 1.4% 。收入还在负增长 。把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。数据上一个都没有兑现。

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》 ,

分品类的散点图显示,

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点 。但至少是在慢慢增长。积累了多少评分 ,讨论旅行安排 ,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣  。更多代码、过去一年,也不会自动创造更多需求。上线和发布等一系列流程。为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍 ,中间还隔着一大段工作。以前的付费用户也变成了独立开发者,但独立开发者的淘金梦 ,

一年半时间,获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型 ,即不同任务可以留在同一个入口里完成 。而驱动它的正是 ChatGPT、

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,

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,

这种 AI 编程开发工具的热闹,Gemini 和 Grok 。一边是新晋独角兽越来越年轻,按使用量来区分后 ,到 2026 年 8 月,而是压根没有产生新赢家。需要更明确地证明自己的价值  。尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题 。

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、能让事情方便多少。