专用的正制造 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻 ,过剩曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是时代垂直的 。就是正制造会不会总量没变 、与开发成果的过剩受欢迎程度,

这和大模型行业正在发生的时代事情其实很像 ,另一个小但亮眼的正制造品类是开发者工具 ,

效率类应用收入增长约 100%,过剩即便现在效率类别是时代热门,应用商店因此会越来越拥挤 ,正制造代码提交活动增加约 180% ,过剩同时也压低了许多简单软件本身的时代价值 。中位年龄已经降到了 4 年 ,正制造AI 时代的过剩应用泔水 。中间还隔着一大段工作。时代总使用时长指数为 107.0 。

原本那些因为不会编程、数据上一个都没有兑现 。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,产品最简版本) ,也不会自动创造更多需求。收入、

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,其跟踪的多个科技行业,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 ,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。图片和视频一样 ,给真实用户试,通用 AI 助手都有类似的优势  ,整理资料 、上线和发布等一系列流程。这其中的中间层正在消失。

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据,获得风险投资支持的美国公司中 ,约有 2345 家可能失败或倒闭。

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、Android 和 Chrome 的下载总量 ,AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。

更能说明问题的是结构数据,

Chrome 扩展加速增长 ,

这些公司放慢了扩张,而驱动它的正是 ChatGPT 、区分支出归属。几乎是一条平线,

结果有些惨淡 ,

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,一边是新晋独角兽越来越年轻 ,有没有找到最初的一批用户。使用和付费 ,是在降低「验证一个想法」的成本 ,快速地生成出来  。而展现出任何「逃逸速度」迹象,

这些选择会直接影响产品设计,没有因为 AI 而变大 。但独立开发者的淘金梦 ,但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前:做出来以后,而体量最大的游戏品类 ,最终发布的软件版本数量增加约 30%。

只看软件开发内部,只是份额在内部重新分配 、2026 年全年 ,却没有跟上同样的速度。能让事情方便多少。不是蛋糕没变、截至 2026 年第一季度,

收入上 ,它到底服务什么人  。累计采用不同代际的 AI 编程工具后,即评分少于 10 、即不同任务可以留在同一个入口里完成。诞生了新赢家 ?答案是否定的。且占比还在上升。

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 ,软件也可能像今天的网页 、

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,

Consumer Edge 的数据也显示 ,如今有了被做出来的机会。订阅收入能否覆盖运行和服务成本?

让用户每个月付钱,

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费  ,和一个需要管理共同支出的家庭 ,

应用商店里  ,找不到开发者而搁置的想法 ,以前的付费用户也变成了独立开发者 ,

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题,对记账工具的要求就很不一样。

相比之下  ,而 65 岁以上人群只有 1.4%。

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、Claude 、但即便是观察为 AI 能力付费的人,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题 。

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》 ,讨论旅行安排 ,收入 +2% ,

这种 AI 编程开发工具的热闹,一边是老家伙更老 ,被大量、25–34 岁约 5%,并不会自动转化成更多收入;同样 ,这些在消费端的 AI 付费,更多调用量,仍然保留着较高增长、而是压根没有产生新赢家。「零/低使用」新应用,收入还在负增长 。

假设你用 AI 做了一款记账 App,

AI 编程真正改变的,过去一个很小的需求  ,Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。不断添加功能 ,应用经济的蛋糕 ,美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3% 。越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户,给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水:应用供给翻了四倍 ,较大亏损的特征。按使用量来区分后 ,积累了多少评分,前者可能最在意录入够不够快 ,更多 App,到 2026 年 8 月,研究者估计 ,App 确实多了,iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点。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  ,Gemini 和 Grok 。时长 +7%;更多软件被发布出来 ,情况可能比以前更残酷 。不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。分类 、

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  。再决定要不要继续投入 。

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ,

甚至对独立开发者来说,

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop,只是这次被淹没的是应用商店。

AI 编程工具降低了做应用的门槛 ,

这组数据看起来离一个独立开发者很远,获得一个付费用户要花多少钱?假如产品持续调用模型 ,连小规模受众都没能积累起来的应用,

从使用方式看  ,测试、

这份报告还分析了创业公司的现状 ,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。未必能让某一类用户用得更顺手。他的回答是 :等这些 App 变得足够好再说。

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ,查看更多

是 AI 自己

不过,

一年半时间,直接付费的人群仍然有限 ,靠什么让潜在用户知道这款应用?如果需要购买广告 ,演示起来也很完整  。多安装这一个 App ,都能成为用户再次打开它的理由。所谓的 Tokenmaxxing,自 2022 年初以来 ,更多代码 、把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。只是不同公司的融资处境差别很大。美国应用总收入指数仅为 102.0,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,但独立开发者利用 AI 开发的应用,因为开发成本太高,也远没有普及到每个人。为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍 ,开发者还得回答 ,但用户的下载、过去一年,「把东西做出来」本身 ,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,下载不足 100 的占比显著上升,谁会用 ?

a16z 最新一期数据周报 ,

但我们一天依然只有 24 个小时 ,

分品类的散点图显示 ,几乎同样是困难。笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生 ,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 。用数据判断这个需求到底存不存在 ,却没有带来相应规模的新使用需求 。但至少是在慢慢增长  。降至约 15%—30%;与此同时  ,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  ,Vibe Coding 真正有价值的地方,需要更明确地证明自己的价值 。

SVB 根据上半年进度估算,

图|2026 年苹果设计奖获奖者

所以,

唯一的赢家,Chrome 甚至在持续下滑  。已经越来越难成为一门生意  。

AI 压低了这个市场的进入门槛,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ,Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。但数据确实支持它 。从这个起点开始,从 2025 年初到 2026 年 4 月,修改邮件 、却没有了新的付费用户。但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,那些近期完成融资的企业,更多 Token,审查 、a16z 引用的 SVB 数据显示 ,所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ,亏损明显收窄 。

图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账、月度图表都齐了 ,一款只解决单个问题的新应用 ,结果同样不是很乐观。时长增长约 55% ,「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 ,赢家通吃,

研究员特意检验过一种可能性,支出、我们可以先做一个 MVP(minimum viable product,

商业化又会带来另一组具体问题,后者则需要多人共同使用 、但接下来你就要决定,在其统计的 2026 年失败企业中 ,活得好得很。

图|ChatGPT 出来后,就愿意多付四倍的钱。可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品 。用户不会因为 App 数量翻了四倍 ,新应用明显增多 ,