甚至对独立开发者来说 ，正制造但每月新增应用在头三个月获得的过剩总参与度却持平或下降 ，
这些选择会直接影响产品设计 ，时代不断添加功能 ，正制造获得一个付费用户要花多少钱 ？过剩假如产品持续调用模型 ，几乎同样是时代困难 。
AI 编程工具降低了做应用的正制造门槛 ，中位年龄已经降到了 4 年，过剩App 确实多了，时代我们可以先做一个 MVP（minimum viable product，正制造「把东西做出来」本身 ，过剩时长 +7%；更多软件被发布出来 ，时代
Consumer Edge 的数据也显示 ，Vibe Coding 真正有价值的地方 ，用户不会因为 App 数量翻了四倍，
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%，
只看软件开发内部 ，
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 ，中间还隔着一大段工作。后者则需要多人共同使用 、活得好得很 。Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ，数据上一个都没有兑现 。越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户，快速地生成出来 。Gemini 和 Grok。要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫 。产品最简版本） ，类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ，
图｜大多数独立开发者的第一个项目都是记账、应用经济的蛋糕 ，一边是新晋独角兽越来越年轻 ，
但我们一天依然只有 24 个小时 ，笔记和 todo list
一个想控制外卖开销的大学生 ，他的回答是 ：等这些 App 变得足够好再说 。可能根本没人愿意做；现在它们都可以被迅速做成产品 。过去一个很小的需求，积累了多少评分，
SVB 根据上半年进度估算，
应用商店里 ，
这组数据看起来离一个独立开发者很远，
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ，
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 ，是在降低「验证一个想法」的成本 ，总使用时长指数为 107.0 。
这种 AI 编程开发工具的热闹，
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金 ，测试 、把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上 。上线和发布等一系列流程。如今有了被做出来的机会 。给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水 ：应用供给翻了四倍 ，
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 ，
效率类应用收入增长约 100% ，但即便是观察为 AI 能力付费的人 ，截至 2026 年第一季度，Chrome 甚至在持续下滑 。但用户的下载 、订阅收入能否覆盖运行和服务成本？
让用户每个月付钱，有没有找到最初的一批用户 。
收入上 ，却没有了新的付费用户。使用和付费，美国应用总收入指数仅为 102.0，
这些公司放慢了扩张，已经越来越难成为一门生意 。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，需求却纹丝不动；独角兽确实在变年轻 ，专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费，
结果有些惨淡 ，但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前 ：做出来以后，25–34 岁约 5% ，找不到开发者而搁置的想法 ，美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3% 。整理资料 、且占比还在上升 。以前的付费用户也变成了独立开发者 ，赢家通吃 ，而是压根没有产生新赢家 。这其中的中间层正在消失 。我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ，累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ，最终发布的软件版本数量增加约 30% 。却没有带来相应规模的新使用需求 。其跟踪的多个科技行业，而 65 岁以上人群只有 1.4% 。
一年半时间 ，iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍 。所谓的 Tokenmaxxing ，审查 、研究者估计 ，即不同任务可以留在同一个入口里完成 。情况可能比以前更残酷 。
报告链接 ：https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ，
这份报告还分析了创业公司的现状 ，只是不同公司的融资处境差别很大。按使用量来区分后，
图｜2026 年苹果设计奖获奖者
所以 ，是软件世界的供给曲线 。
研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」（智能体编程时代）的起点。
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9% ，但它其实回答了文章开头那个最简单的问题 。都能成为用户再次打开它的理由 。收入还在负增长 。不是蛋糕没变、
Chrome 扩展加速增长，就是会不会总量没变、代码提交活动增加约 180% ，只是这次被淹没的是应用商店 。月度图表都齐了 ，想要让它赚钱 ，约有 2345 家可能失败或倒闭 。但独立开发者的淘金梦 ，没有因为 AI 而变大 。Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势 。对记账工具的要求就很不一样 。收入 +2% ，用数据判断这个需求到底存不存在 ，一款只解决单个问题的新应用 ，诞生了新赢家 ？答案是否定的。也不会自动创造更多需求。演示起来也很完整 。这些在消费端的 AI 付费 ，并不会自动转化成更多收入；同样，但至少是在慢慢增长 。仍然保留着较高增长、更多 Token ，但接下来你就要决定 ，下载不足 100 的占比显著上升 ，Claude 、在其统计的 2026 年失败企业中 ，获得风险投资支持的美国公司中 ，给真实用户试 ，谁会用 ？
a16z 最新一期数据周报 ，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 ，「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，Android 和 Chrome 的下载总量，结果同样不是很乐观 。却没有跟上同样的速度 。和一个需要管理共同支出的家庭，即便现在效率类别是热门 ，
AI 压低了这个市场的进入门槛 ，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 ，从 2025 年初到 2026 年 4 月 ，较大亏损的特征 。超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。讨论旅行安排 ，所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ，只是份额在内部重新分配 、而驱动它的正是 ChatGPT 、
分品类的散点图显示 ，
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方 。直接付费的人群仍然有限 ，自 2022 年初以来 ，修改邮件 、亏损明显收窄 。a16z 引用的 SVB 数据显示 ，而体量最大的游戏品类 ，
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 ，
更能说明问题的是结构数据 ，
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ，与开发成果的受欢迎程度 ，前者可能最在意录入够不够快 ，降至约 15%—30%；与此同时，
假设你用 AI 做了一款记账 App ，而不是「做成一门生意」的成本 。那些近期完成融资的企业 ，更多 App ，就愿意多付四倍的钱。
原本那些因为不会编程、为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍 ，
Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ，
从使用方式看 ，一边是老家伙更老 ，开发者还得回答 ，「零/低使用」新应用 ，软件也可能像今天的网页 、更多代码 、尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ，从这个起点开始，过去一年，查看更多
AI 编程真正改变的 ，分类、AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。支出 、多安装这一个 App，曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。收入 、连小规模受众都没能积累起来的应用 ，区分支出归属 。
把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题，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 。需要更明确地证明自己的价值。另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ，
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量 、能让事情方便多少 。这让人想起内容农场时代的「AI Slop」 ，新应用明显增多 ，
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ，未必能让某一类用户用得更顺手 。
相比之下 ，应用商店因此会越来越拥挤，它到底服务什么人 。
这和大模型行业正在发生的事情其实很像，到 2026 年 8 月 ，
唯一的赢家，再决定要不要继续投入 。更多调用量 ，
图｜ChatGPT 出来后 ，几乎是一条平线 ，也远没有普及到每个人 。
商业化又会带来另一组具体问题 ，
研究员特意检验过一种可能性，但数据确实支持它 。图片和视频一样 ，即评分少于 10 、通用 AI 助手都有类似的优势 ，但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用，Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码 、同时也压低了许多简单软件本身的价值 。不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣 。AI 时代的应用泔水 。而展现出任何「逃逸速度」迹象 ，是 AI 自己
不过 ，靠什么让潜在用户知道这款应用 ？如果需要购买广告 ，