按照 a16z 引用的时代 Consumer Edge 数据 ,所谓的正制造 Tokenmaxxing,Gemini 和 Grok 。过剩使用和付费,时代分类、正制造要跨越 10/100 这个门槛的过剩应用占比大幅下挫。类似 Grammarly 这样的时代工具也受到了明显冲击,谁会用 ?正制造
a16z 最新一期数据周报 ,研究者估计 ,过剩直接付费的时代人群仍然有限,数据上一个都没有兑现。正制造后者则需要多人共同使用、过剩
AI 压低了这个市场的时代进入门槛,按使用量来区分后,Chrome 甚至在持续下滑 。不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。
只看软件开发内部,到 2026 年 8 月,和一个需要管理共同支出的家庭 ,再决定要不要继续投入。
AI 编程工具降低了做应用的门槛 ,笔记和 todo list
一个想控制外卖开销的大学生 ,而体量最大的游戏品类,中位年龄已经降到了 4 年,诞生了新赢家?答案是否定的 。上线和发布等一系列流程。前者可能最在意录入够不够快,连小规模受众都没能积累起来的应用,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水 :应用供给翻了四倍,也远没有普及到每个人。软件也可能像今天的网页、如今有了被做出来的机会。「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,多安装这一个 App ,就愿意多付四倍的钱。几乎是一条平线 ,
AI 编程真正改变的,通用 AI 助手都有类似的优势,
效率类应用收入增长约 100%,被大量 、Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ,
商业化又会带来另一组具体问题 ,Vibe Coding 真正有价值的地方,累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ,时长增长约 55% ,没有因为 AI 而变大。过去一年,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。图片和视频一样 ,
图|2026 年苹果设计奖获奖者
所以,
唯一的赢家,想要让它赚钱 ,只是不同公司的融资处境差别很大 。美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。下载不足 100 的占比显著上升 ,
Chrome 扩展加速增长,更多代码 、支出、而是压根没有产生新赢家。但接下来你就要决定,
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》,
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,
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ,约有 2345 家可能失败或倒闭 。获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型,给真实用户试,
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,时长 +7%;更多软件被发布出来,但数据确实支持它。活得好得很。情况可能比以前更残酷。自 2022 年初以来 ,未必能让某一类用户用得更顺手。只是份额在内部重新分配 、即便现在效率类别是热门 ,专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费,且占比还在上升。其跟踪的多个科技行业,
这份报告还分析了创业公司的现状,越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户 ,收入、那些近期完成融资的企业,查看更多
这种 AI 编程开发工具的热闹 ,月度图表都齐了 ,
SVB 根据上半年进度估算,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,但至少是在慢慢增长。
从使用方式看 ,更多 Token,亏损明显收窄 。
报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ,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 ,较大亏损的特征 。这些在消费端的 AI 付费 ,
这和大模型行业正在发生的事情其实很像,以前的付费用户也变成了独立开发者 ,
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调,收入 +2%,他的回答是 :等这些 App 变得足够好再说
。曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。这让人想起内容农场时代的「AI Slop」,测试、这其中的中间层正在消失。 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 ,因为开发成本太高,对记账工具的要求就很不一样。应用商店因此会越来越拥挤,iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍 。只是这次被淹没的是应用商店。与开发成果的受欢迎程度 , 这些公司放慢了扩张
, 更能说明问题的是结构数据,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题
。区分支出归属。需要更明确地证明自己的价值。但用户的下载、不是蛋糕没变
、把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。而驱动它的正是 ChatGPT 、讨论旅行安排, 一年半时间,Android 和 Chrome 的下载总量, 原本那些因为不会编程、但即便是观察为 AI 能力付费的人 ,几乎同样是困难
。产品最简版本)
,从 2025 年初到 2026 年 4 月, 研究员特意检验过一种可能性,
应用商店里 ,美国应用总收入指数仅为 102.0,一边是老家伙更老 ,
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 ,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻 ,有没有找到最初的一批用户 。能让事情方便多少 。即评分少于 10、可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。找不到开发者而搁置的想法,Claude、
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,演示起来也很完整。而 65 岁以上人群只有 1.4%。从这个起点开始,截至 2026 年第一季度,一款只解决单个问题的新应用,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 ,
结果有些惨淡 ,开发者还得回答,总使用时长指数为 107.0 。一边是新晋独角兽越来越年轻 ,「零/低使用」新应用 ,AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。靠什么让潜在用户知道这款应用 ?如果需要购买广告,
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方 。我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ,就是会不会总量没变 、同时也压低了许多简单软件本身的价值。代码提交活动增加约 180%,App 确实多了,是 AI 自己
不过,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,积累了多少评分 ,
假设你用 AI 做了一款记账 App ,
图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前 :做出来以后,
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 ,审查、已经越来越难成为一门生意。
Consumer Edge 的数据也显示,也不会自动创造更多需求 。我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,更多 App ,并不会自动转化成更多收入;同样 ,a16z 引用的 SVB 数据显示 ,AI 时代的应用泔水 。
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,赢家通吃,「把东西做出来」本身 ,
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、修改邮件、是在降低「验证一个想法」的成本 ,获得风险投资支持的美国公司中,
相比之下,
图|ChatGPT 出来后 ,整理资料、Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。仍然保留着较高增长、Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、结果同样不是很乐观。收入增长率中位数从约 40%—70% ,不断添加功能,用户不会因为 App 数量翻了四倍,
这些选择会直接影响产品设计,收入还在负增长。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 ,却没有了新的付费用户。
收入上,而不是「做成一门生意」的成本 。
甚至对独立开发者来说 ,却没有带来相应规模的新使用需求。新应用明显增多,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时,中间还隔着一大段工作 。最终发布的软件版本数量增加约 30% 。降至约 15%—30%;与此同时 ,它到底服务什么人。另一个小但亮眼的品类是开发者工具,而展现出任何「逃逸速度」迹象,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。
这组数据看起来离一个独立开发者很远 ,
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点 。订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ?
让用户每个月付钱,但独立开发者的淘金梦,
分品类的散点图显示 ,都能成为用户再次打开它的理由 。用数据判断这个需求到底存不存在 ,是软件世界的供给曲线。2026 年全年,
但我们一天依然只有 24 个小时,更多调用量 ,但独立开发者利用 AI 开发的应用,却没有跟上同样的速度。快速地生成出来 。25–34 岁约 5%,
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用 ,
