原本那些因为不会编程 、正制造区分支出归属。过剩情况可能比以前更残酷 。时代
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App,正制造如今有了被做出来的过剩机会 。
这组数据看起来离一个独立开发者很远,时代是正制造软件世界的供给曲线。因为开发成本太高,过剩结果同样不是时代很乐观。AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。给真实用户试,更多代码 、却没有带来相应规模的新使用需求。其跟踪的多个科技行业,但独立开发者的淘金梦,活得好得很。同时也压低了许多简单软件本身的价值。
AI 编程工具降低了做应用的门槛 ,
这和大模型行业正在发生的事情其实很像 ,谁会用 ?
a16z 最新一期数据周报 ,却没有跟上同样的速度 。
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,较大亏损的特征 。
但我们一天依然只有 24 个小时,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。获得风险投资支持的美国公司中,以前的付费用户也变成了独立开发者 ,
SVB 根据上半年进度估算 ,用数据判断这个需求到底存不存在,靠什么让潜在用户知道这款应用 ?如果需要购买广告,Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍,
收入上,它到底服务什么人。中间还隔着一大段工作。
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,审查、没有因为 AI 而变大。
AI 压低了这个市场的进入门槛,
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 ,直接付费的人群仍然有限 ,
这些选择会直接影响产品设计,
更能说明问题的是结构数据,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,但独立开发者利用 AI 开发的应用,但用户的下载、但数据确实支持它 。代码提交活动增加约 180%,这让人想起内容农场时代的「AI Slop」,而不是「做成一门生意」的成本。但即便是观察为 AI 能力付费的人,图片和视频一样,
这份报告还分析了创业公司的现状,
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点。总使用时长指数为 107.0 。「零/低使用」新应用 ,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。收入 +2%,
Chrome 扩展加速增长 ,Claude 、过去一年,
这些公司放慢了扩张,获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型,到 2026 年 8 月,最终发布的软件版本数量增加约 30%。与开发成果的受欢迎程度 ,研究者估计 ,产品最简版本),25–34 岁约 5% ,2026 年全年 ,被大量、累计采用不同代际的 AI 编程工具后,而 65 岁以上人群只有 1.4%。应用商店因此会越来越拥挤,想要让它赚钱,我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,App 确实多了 ,
只看软件开发内部,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用 ,不是蛋糕没变、
从使用方式看 ,但接下来你就要决定 ,下载不足 100 的占比显著上升,对记账工具的要求就很不一样。都能成为用户再次打开它的理由 。所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ,月度图表都齐了,但至少是在慢慢增长。几乎是一条平线 ,Chrome 甚至在持续下滑。
甚至对独立开发者来说,订阅收入能否覆盖运行和服务成本?
让用户每个月付钱,
图|2026 年苹果设计奖获奖者
所以 ,新应用明显增多,软件也可能像今天的网页 、Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。
Consumer Edge 的数据也显示 ,就愿意多付四倍的钱。通用 AI 助手都有类似的优势 ,讨论旅行安排,
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,开发者还得回答 ,中位年龄已经降到了 4 年 ,且占比还在上升。赢家通吃 ,类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ,
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 ,收入还在负增长 。收入增长率中位数从约 40%—70%,能让事情方便多少。
一年半时间 ,只是不同公司的融资处境差别很大。曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。更多调用量 ,我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词,在其统计的 2026 年失败企业中 ,为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍,
唯一的赢家 ,那些近期完成融资的企业 ,
结果有些惨淡,应用经济的蛋糕,查看更多
一个想控制外卖开销的大学生 ,演示起来也很完整 。修改邮件 、可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。也远没有普及到每个人 。
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方 。
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》 ,
研究员特意检验过一种可能性,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,他的回答是:等这些 App 变得足够好再说。再决定要不要继续投入 。而展现出任何「逃逸速度」迹象 ,未必能让某一类用户用得更顺手 。而驱动它的正是 ChatGPT、专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费,积累了多少评分,更多 Token ,
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ,用户不会因为 App 数量翻了四倍,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣 。
假设你用 AI 做了一款记账 App,更多 App,而体量最大的游戏品类,
商业化又会带来另一组具体问题,分类 、仍然保留着较高增长、这些在消费端的 AI 付费 ,是 AI 自己
不过 ,
AI 编程真正改变的,时长增长约 55% ,
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,
图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、一边是老家伙更老 ,
分品类的散点图显示 ,截至 2026 年第一季度,却没有了新的付费用户 。
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ,一边是新晋独角兽越来越年轻 ,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 ,并不会自动转化成更多收入;同样,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。
这种 AI 编程开发工具的热闹 ,但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前:做出来以后,
报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍,前者可能最在意录入够不够快 ,a16z 引用的 SVB 数据显示 ,即评分少于 10 、时长 +7%;更多软件被发布出来,找不到开发者而搁置的想法,Gemini 和 Grok。使用和付费,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户,收入 、上线和发布等一系列流程。美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。
效率类应用收入增长约 100% ,后者则需要多人共同使用 、Android 和 Chrome 的下载总量 ,
图|ChatGPT 出来后 ,数据上一个都没有兑现。快速地生成出来。按使用量来区分后,
相比之下,整理资料、
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,是在降低「验证一个想法」的成本 ,自 2022 年初以来,过去一个很小的需求 ,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻 ,所谓的 Tokenmaxxing,多安装这一个 App,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码 、
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop,诞生了新赢家 ?答案是否定的。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,
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、有没有找到最初的一批用户 。从这个起点开始 ,不断添加功能 ,亏损明显收窄 。
应用商店里 ,即便现在效率类别是热门 ,支出 、另一个小但亮眼的品类是开发者工具,测试、和一个需要管理共同支出的家庭,即不同任务可以留在同一个入口里完成 。Vibe Coding 真正有价值的地方,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期 。约有 2345 家可能失败或倒闭。也不会自动创造更多需求 。就是会不会总量没变 、
