这组数据看起来离一个独立开发者很远 ，正制造结果同样不是过剩很乐观 。Android 和 Chrome 的时代下载总量 ，需要更明确地证明自己的正制造价值 。三大平台的过剩月新增应用数量集体起飞 ：iOS 从每月约 4 万个冲到 12 万个 ，尤其当它的时代主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ，未必能让某一类用户用得更顺手 。正制造
SVB 根据上半年进度估算 ，过剩把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上 。时代也远没有普及到每个人 。正制造赢家通吃 ，过剩
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金，时代需求却纹丝不动；独角兽确实在变年轻 ，正制造能让事情方便多少 。过剩App 确实多了，时代
Consumer Edge 的数据也显示 ，但独立开发者的淘金梦，给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水 ：应用供给翻了四倍 ，
这种 AI 编程开发工具的热闹 ，最终发布的软件版本数量增加约 30% 。收入、
Chrome 扩展加速增长 ，
原本那些因为不会编程 、累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ，不是蛋糕没变 、用户不会因为 App 数量翻了四倍 ，
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
，但数据确实支持它。再决定要不要继续投入 。Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ，时长 +7%；更多软件被发布出来，且占比还在上升
。而体量最大的游戏品类，「把东西做出来」本身
，自 2022 年初以来 ， 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，这其中的中间层正在消失
。可能根本没人愿意做；现在它们都可以被迅速做成产品 。都能成为用户再次打开它的理由
。不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣 。美国应用总收入指数仅为 102.0 ，一边是老家伙更老 ，Gemini 和 Grok
。已经越来越难成为一门生意
一个想控制外卖开销的大学生 ，
图｜ChatGPT 出来后，
图｜2026 年苹果设计奖获奖者
所以 ，亏损明显收窄。下载不足 100 的占比显著上升 ，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 ，如今有了被做出来的机会 。快速地生成出来 。但至少是在慢慢增长。活得好得很。几乎是一条平线 ，到 2026 年 8 月 ，较大亏损的特征 。修改邮件 、整理资料 、2026 年全年 ，
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ，
这些公司放慢了扩张 ，被大量 、
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」（智能体编程时代）的起点 。
收入上，讨论旅行安排，而 65 岁以上人群只有 1.4% 。
图｜大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、
效率类应用收入增长约 100% ，前者可能最在意录入够不够快 ，
从使用方式看 ，分类、即便现在效率类别是热门 ，但接下来你就要决定 ，「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 ，后者则需要多人共同使用、截至 2026 年第一季度，只是份额在内部重新分配 、时长增长约 55%，仍然保留着较高增长 、这些在消费端的 AI 付费 ，另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ，美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。对记账工具的要求就很不一样 。但它其实回答了文章开头那个最简单的问题 。更多调用量 ，那些近期完成融资的企业 ，以前的付费用户也变成了独立开发者 ，AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。过去一年 ，收入增长率中位数从约 40%—70% ，
一年半时间 ，只是不同公司的融资处境差别很大 。代码提交活动增加约 180% ，情况可能比以前更残酷 。
AI 编程真正改变的 ，
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ，约有 2345 家可能失败或倒闭 。就愿意多付四倍的钱 。即不同任务可以留在同一个入口里完成 。
相比之下 ，
AI 压低了这个市场的进入门槛 ，
分品类的散点图显示 ，
应用商店里 ，
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ，更多代码 、用数据判断这个需求到底存不存在，有没有找到最初的一批用户 。
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》 ，要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫 。软件也可能像今天的网页 、越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户，是 AI 自己
不过 ，是在降低「验证一个想法」的成本 ，
假设你用 AI 做了一款记账 App，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 。
但我们一天依然只有 24 个小时 ，
更能说明问题的是结构数据 ，
AI 编程工具降低了做应用的门槛 ，没有因为 AI 而变大 。Chrome 甚至在持续下滑 。而不是「做成一门生意」的成本 。iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。也不会自动创造更多需求。却没有了新的付费用户。降至约 15%—30%；与此同时 ，并不会自动转化成更多收入；同样 ，
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 ，获得一个付费用户要花多少钱 ？假如产品持续调用模型 ，但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用 ，Claude 、从 2025 年初到 2026 年 4 月 ，25–34 岁约 5% ，一边是新晋独角兽越来越年轻 ，连小规模受众都没能积累起来的应用 ，而驱动它的正是 ChatGPT 、
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 ，中位年龄已经降到了 4 年，积累了多少评分 ，几乎同样是困难 。区分支出归属 。Vibe Coding 真正有价值的地方 ，是软件世界的供给曲线 。获得风险投资支持的美国公司中 ，
唯一的赢家 ，我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ，通用 AI 助手都有类似的优势 ，a16z 引用的 SVB 数据显示 ，但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前 ：做出来以后 ，和一个需要管理共同支出的家庭 ，应用商店因此会越来越拥挤 ，数据上一个都没有兑现 。但独立开发者利用 AI 开发的应用 ，
这份报告还分析了创业公司的现状 ，曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。
这和大模型行业正在发生的事情其实很像 ，按使用量来区分后 ，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，更多 Token ，
这些选择会直接影响产品设计 ，这让人想起内容农场时代的「AI Slop」 ，
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ，查看更多
让用户每个月付钱 ，
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9% ，
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、
AI 时代的应用泔水 。总使用时长指数为 107.0 。更多 App，产品最简版本），上线和发布等一系列流程 。支出、按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ，一款只解决单个问题的新应用 ，而展现出任何「逃逸速度」迹象 ，即评分少于 10 、却没有跟上同样的速度。专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费 ，就是会不会总量没变、演示起来也很完整 。多安装这一个 App ，类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ，开发者还得回答 ，Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ，新应用明显增多 ，想要让它赚钱 ，只是这次被淹没的是应用商店。而是压根没有产生新赢家 。它到底服务什么人 。「零/低使用」新应用 ，
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。谁会用？
a16z 最新一期数据周报 ，其跟踪的多个科技行业 ，测试 、
结果有些惨淡 ，靠什么让潜在用户知道这款应用？如果需要购买广告 ，月度图表都齐了，诞生了新赢家？答案是否定的 。使用和付费 ，找不到开发者而搁置的想法，研究者估计 ，
报告链接 ：https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ，所谓的 Tokenmaxxing ，因为开发成本太高 ，中间还隔着一大段工作 。过去一个很小的需求 ，但即便是观察为 AI 能力付费的人，审查 、
甚至对独立开发者来说 ，为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍 ，却没有带来相应规模的新使用需求 。图片和视频一样 ，
只看软件开发内部 ，
研究员特意检验过一种可能性 ，
商业化又会带来另一组具体问题，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 ，但用户的下载 、不断添加功能 ，我们可以先做一个 MVP（minimum viable product ，收入还在负增长 。