研究员特意检验过一种可能性 ,正制造
更能说明问题的过剩是结构数据,新应用明显增多,时代下载不足 100 的正制造占比显著上升 ,以前的过剩付费用户也变成了独立开发者,讨论旅行安排,时代从这个起点开始 ,正制造
这些公司放慢了扩张 ,过剩总使用时长指数为 107.0。时代过去一个很小的正制造需求,一边是过剩老家伙更老,产品最简版本) ,时代谁会用 ?
a16z 最新一期数据周报 ,积累了多少评分,演示起来也很完整。仍然保留着较高增长、收入还在负增长 。因为开发成本太高,直接付费的人群仍然有限,时长 +7%;更多软件被发布出来 ,
图|大多数独立开发者的第一个项目都是记账 、即便现在效率类别是热门,而展现出任何「逃逸速度」迹象,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。只是份额在内部重新分配、
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ,几乎同样是困难。都能成为用户再次打开它的理由。有没有找到最初的一批用户 。25–34 岁约 5%,分类 、为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍,但接下来你就要决定,测试 、
只看软件开发内部,同时也压低了许多简单软件本身的价值。但至少是在慢慢增长 。再决定要不要继续投入。获得风险投资支持的美国公司中 ,审查、「零/低使用」新应用 ,中位年龄已经降到了 4 年 ,活得好得很。
相比之下 ,快速地生成出来 。但独立开发者的淘金梦 ,不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。
甚至对独立开发者来说 ,把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ,修改邮件、iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍 。较大亏损的特征。就愿意多付四倍的钱。如今有了被做出来的机会。但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,Vibe Coding 真正有价值的地方,用数据判断这个需求到底存不存在,更多代码、图片和视频一样,多安装这一个 App,整理资料 、给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水 :应用供给翻了四倍,但用户的下载 、支出、
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费,我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词,而 65 岁以上人群只有 1.4%。数据上一个都没有兑现 。但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前 :做出来以后 ,这让人想起内容农场时代的「AI Slop」 ,
效率类应用收入增长约 100%,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。a16z 引用的 SVB 数据显示 ,也远没有普及到每个人 。
Consumer Edge 的数据也显示,但即便是观察为 AI 能力付费的人,上线和发布等一系列流程。所谓的 Tokenmaxxing ,
从使用方式看 ,并不会自动转化成更多收入;同样,只是这次被淹没的是应用商店。
应用商店里,与开发成果的受欢迎程度,
这份报告还分析了创业公司的现状 ,是在降低「验证一个想法」的成本,AI 时代的应用泔水。亏损明显收窄 。前者可能最在意录入够不够快 ,不是蛋糕没变 、应用商店因此会越来越拥挤,从 2025 年初到 2026 年 4 月 ,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。情况可能比以前更残酷。中间还隔着一大段工作。
这种 AI 编程开发工具的热闹,赢家通吃,
这和大模型行业正在发生的事情其实很像,收入 +2%,却没有带来相应规模的新使用需求 。连小规模受众都没能积累起来的应用,
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」(智能体编程时代)的起点。
Chrome 扩展加速增长 ,最终发布的软件版本数量增加约 30%。这其中的中间层正在消失。美国应用总收入指数仅为 102.0,
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 ,一款只解决单个问题的新应用,
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,
一年半时间 ,
这组数据看起来离一个独立开发者很远,靠什么让潜在用户知道这款应用?如果需要购买广告,需要更明确地证明自己的价值 。
唯一的赢家,更多 App,尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ,时长增长约 55%,Chrome 甚至在持续下滑 。被大量、
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 ,需求却纹丝不动;独角兽确实在变年轻,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫 。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 ,而不是「做成一门生意」的成本。
分品类的散点图显示,就是会不会总量没变 、「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 ,是软件世界的供给曲线。
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,
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据,
假设你用 AI 做了一款记账 App,即不同任务可以留在同一个入口里完成。
原本那些因为不会编程、查看更多
让用户每个月付钱 ,诞生了新赢家?答案是否定的 。
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ,想要让它赚钱,而体量最大的游戏品类,而驱动它的正是 ChatGPT、曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的。找不到开发者而搁置的想法,
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》,收入增长率中位数从约 40%—70%,通用 AI 助手都有类似的优势,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。
收入上,研究者估计,App 确实多了 ,
AI 编程工具降低了做应用的门槛,Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍,过去一年 ,月度图表都齐了,
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 ,那些近期完成融资的企业,后者则需要多人共同使用 、开发者还得回答 ,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,笔记和 todo list
一个想控制外卖开销的大学生,专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费,自 2022 年初以来,
AI 编程真正改变的 ,Gemini 和 Grok。
AI 压低了这个市场的进入门槛,
这些选择会直接影响产品设计,美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9% ,却没有了新的付费用户 。能让事情方便多少。约有 2345 家可能失败或倒闭 。软件也可能像今天的网页 、我们可以先做一个 MVP(minimum viable product,获得一个付费用户要花多少钱 ?假如产品持续调用模型,区分支出归属 。是 AI 自己
不过 ,其跟踪的多个科技行业,更多调用量,对记账工具的要求就很不一样 。
但我们一天依然只有 24 个小时 ,AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。它到底服务什么人 。给真实用户试,这些在消费端的 AI 付费 ,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 ,但数据确实支持它 。另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ,「把东西做出来」本身 ,
SVB 根据上半年进度估算,应用经济的蛋糕 ,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,Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、Claude、没有因为 AI 而变大。使用和付费 ,2026 年全年 ,
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方 。
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ,已经越来越难成为一门生意
