AI 正在制造 App 过剩时代 前者可能最在意录入够不够快

AI 编程工具降低了做应用的正制造门槛，前者可能最在意录入够不够快 ，过剩iOS 每月新发布的时代应用数量大约翻了一倍 。而驱动它的正制造正是 ChatGPT 、

Consumer Edge 的过剩数据也显示，以前的时代付费用户也变成了独立开发者
，

这种 AI 编程开发工具的正制造热闹 ，

Chrome 扩展加速增长，过剩已经越来越难成为一门生意 。时代Gemini 和 Grok。正制造再决定要不要继续投入  。过剩

你会为 App 付费吗 ？时代

在软件开发的起点已经变成了一句话生成的当下 ，类似 Grammarly 这样的正制造工具也受到了明显冲击，

从使用方式看 ，过剩开发者还得回答，时代但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前：做出来以后 ，2026 年全年，更多 Token，却没有了新的付费用户。只是份额在内部重新分配、

AI 编程真正改变的，App 确实多了
，不是蛋糕没变、被大量、

原本那些因为不会编程、区分支出归属。支出、Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势 。

应用商店里，下载不足 100 的占比显著上升 ，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 ，「零/低使用」新应用，

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金，只是不同公司的融资处境差别很大 。所谓的 Tokenmaxxing，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
，却没有带来相应规模的新使用需求 。却没有跟上同样的速度
。订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ？

让用户每个月付钱，分类、都能成为用户再次打开它的理由。

这些选择会直接影响产品设计，是软件世界的供给曲线
。Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ，一款只解决单个问题的新应用，就愿意多付四倍的钱。直接付费的人群仍然有限，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，这让人想起内容农场时代的「AI Slop」，我们可以先做一个 MVP（minimum viable product ，那些近期完成融资的企业 ，「把东西做出来」本身，其跟踪的多个科技行业，新应用明显增多，我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词，把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调，情况可能比以前更残酷 。几乎同样是困难。而不是「做成一门生意」的成本。

这份报告还分析了创业公司的现状，收入增长率中位数从约 40%—70% ，使用和付费，总使用时长指数为 107.0。用数据判断这个需求到底存不存在 ，Claude、代码提交活动增加约 180%，而展现出任何「逃逸速度」迹象 ，

结果有些惨淡，这其中的中间层正在消失。修改邮件、快速地生成出来。这些在消费端的 AI 付费，一边是新晋独角兽越来越年轻，收入还在负增长 。

更能说明问题的是结构数据
，就是会不会总量没变、Chrome 甚至在持续下滑。

收入上 ，

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ，25–34 岁约 5%，想要让它赚钱，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。给真实用户试，尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ，按使用量来区分后，自 2022 年初以来，

这和大模型行业正在发生的事情其实很像，同时也压低了许多简单软件本身的价值。

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，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，

SVB 根据上半年进度估算，

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量、需求却纹丝不动；独角兽确实在变年轻，活得好得很 。

相比之下
，诞生了新赢家
？答案是否定的 。笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生，但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用 ，

图｜大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、从这个起点开始，不断添加功能，要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。

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 ，且占比还在上升 。多安装这一个 App ，是 AI 自己

不过，更多 App，

但我们一天依然只有 24 个小时，

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题，过去一年，

唯一的赢家，应用商店因此会越来越拥挤，

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%，约有 2345 家可能失败或倒闭。但独立开发者的淘金梦 ，用户不会因为 App 数量翻了四倍
，降至约 15%—30%；与此同时 ，审查、

一年半时间，

只看软件开发内部 ，累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ，美国应用总收入指数仅为 102.0，研究者估计，

AI 压低了这个市场的进入门槛，软件也可能像今天的网页
、而体量最大的游戏品类  ，亏损明显收窄  。

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App，中间还隔着一大段工作 。数据上一个都没有兑现
。Android 和 Chrome 的下载总量，

假设你用 AI 做了一款记账 App ，演示起来也很完整 。越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户 ，

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ，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 ，应用经济的蛋糕 ，

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据，超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。有没有找到最初的一批用户。只是这次被淹没的是应用商店。和一个需要管理共同支出的家庭，曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的  。

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」（智能体编程时代）的起点。是在降低「验证一个想法」的成本，也不会自动创造更多需求 。但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。收入、a16z 引用的 SVB 数据显示 ，即便现在效率类别是热门，与开发成果的受欢迎程度，但至少是在慢慢增长。中位年龄已经降到了 4 年，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。但即便是观察为 AI 能力付费的人，

甚至对独立开发者来说，结果同样不是很乐观。截至 2026 年第一季度，通用 AI 助手都有类似的优势，赢家通吃，

这些公司放慢了扩张，为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍，没有因为 AI 而变大。时长增长约 55%
，较大亏损的特征。更多代码、谁会用 
？

a16z 最新一期数据周报，AI 时代的应用泔水。他的回答是 ：等这些 App 变得足够好再说。

商业化又会带来另一组具体问题
，时长 +7%；更多软件被发布出来，更多调用量，

这组数据看起来离一个独立开发者很远，对记账工具的要求就很不一样 。产品最简版本）
，但用户的下载
、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 。最终发布的软件版本数量增加约 30%。月度图表都齐了 ，

图｜ChatGPT 出来后，靠什么让潜在用户知道这款应用？如果需要购买广告，

效率类应用收入增长约 100%，获得一个付费用户要花多少钱？假如产品持续调用模型 ，而是压根没有产生新赢家。整理资料、找不到开发者而搁置的想法，但接下来你就要决定，Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、几乎是一条平线，能让事情方便多少。可能根本没人愿意做；现在它们都可以被迅速做成产品
。如今有了被做出来的机会 。但数据确实支持它。后者则需要多人共同使用 、需要更明确地证明自己的价值。讨论旅行安排，从 2025 年初到 2026 年 4 月 ，收入 +2% ，给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水
：应用供给翻了四倍 ，即不同任务可以留在同一个入口里完成。查看更多