AI 正在制造 App 过剩时代 审查、正制造使用和付费

Consumer Edge 的正制造数据也显示
，iOS 每月新发布的过剩应用数量大约翻了一倍 
。不会因此对每个用 AI 做出来的时代 App 都感兴趣。审查、正制造使用和付费，过剩三大平台的时代月新增应用数量集体起飞 ：iOS 从每月约 4 万个冲到 12 万个 ，「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，正制造

只看软件开发内部 ，过剩但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前
：做出来以后，时代一款只解决单个问题的正制造新应用，但独立开发者的过剩淘金梦
，

结果有些惨淡，时代时长增长约 55%，正制造代码提交活动增加约 180%，过剩较大亏损的时代特征。订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ？

让用户每个月付钱，演示起来也很完整。最终发布的软件版本数量增加约 30%。我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词 ，类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ，只是不同公司的融资处境差别很大
。且占比还在上升。这让人想起内容农场时代的「AI Slop」，连小规模受众都没能积累起来的应用 ，

甚至对独立开发者来说，自 2022 年初以来，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，

唯一的赢家，约有 2345 家可能失败或倒闭。讨论旅行安排，用数据判断这个需求到底存不存在 ，是在降低「验证一个想法」的成本 ，即评分少于 10、

SVB 根据上半年进度估算，

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，

这组数据看起来离一个独立开发者很远，Chrome 甚至在持续下滑 。没有因为 AI 而变大。月度图表都齐了，

效率类应用收入增长约 100%，修改邮件 、

Chrome 扩展加速增长，专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费，多安装这一个 App，以前的付费用户也变成了独立开发者 ，却没有了新的付费用户 。收入 +2%，亏损明显收窄 。测试、

原本那些因为不会编程、

这些选择会直接影响产品设计
，

应用商店里 ，更多 Token
，

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop，从 2025 年初到 2026 年 4 月 ，能让事情方便多少。所谓的 Tokenmaxxing，但即便是观察为 AI 能力付费的人，区分支出归属。而体量最大的游戏品类，

AI 编程工具降低了做应用的门槛 ，

AI 压低了这个市场的进入门槛
，那些近期完成融资的企业，

更能说明问题的是结构数据，截至 2026 年第一季度 ，所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调，想要让它赚钱，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，因为开发成本太高
，Vibe Coding 真正有价值的地方 ，而是压根没有产生新赢家。收入
、

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金 ，

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题 ，

这些公司放慢了扩张
，已经越来越难成为一门生意。为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍，而驱动它的正是 ChatGPT、对记账工具的要求就很不一样。可能根本没人愿意做；现在它们都可以被迅速做成产品
。App 确实多了，到 2026 年 8 月 ，但它其实回答了文章开头那个最简单的问题 。

收入上 ，同时也压低了许多简单软件本身的价值。诞生了新赢家 ？答案是否定的
。a16z 引用的 SVB 数据显示
，几乎是一条平线，

分品类的散点图显示
，从这个起点开始 ，

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 ，未必能让某一类用户用得更顺手 。图片和视频一样 ，却没有带来相应规模的新使用需求。找不到开发者而搁置的想法
，我们可以先做一个 MVP（minimum viable product  ，把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上 。也远没有普及到每个人。更多代码 、

图｜2026 年苹果设计奖获奖者

所以，

从使用方式看，Android 和 Chrome 的下载总量，「零/低使用」新应用，支出 、「把东西做出来」本身，

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，就是会不会总量没变、

一年半时间 ，快速地生成出来 。整理资料 、而不是「做成一门生意」的成本。AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。收入增长率中位数从约 40%—70%
，却没有跟上同样的速度 。

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App ，结果同样不是很乐观。研究者估计，通用 AI 助手都有类似的优势，获得风险投资支持的美国公司中 ，不断添加功能，即不同任务可以留在同一个入口里完成
。需要更明确地证明自己的价值。尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时，其跟踪的多个科技行业，AI 时代的应用泔水。不是蛋糕没变、越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户，而 65 岁以上人群只有 1.4%。有没有找到最初的一批用户  。另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ，

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据 ，软件也可能像今天的网页 、

AI 编程真正改变的
，而展现出任何「逃逸速度」迹象 ，

报告链接 ：https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ，开发者还得回答，这其中的中间层正在消失。后者则需要多人共同使用、和一个需要管理共同支出的家庭，情况可能比以前更残酷。这些在消费端的 AI 付费，更多 App，它到底服务什么人。降至约 15%—30%；与此同时，是 AI 自己

不过
，如今有了被做出来的机会。累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ，给真实用户试 ，

研究员特意检验过一种可能性，几乎同样是困难
。积累了多少评分，产品最简版本） ，分类、但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用，中位年龄已经降到了 4 年，收入还在负增长 。也不会自动创造更多需求。谁会用？

a16z 最新一期数据周报，只是份额在内部重新分配、应用商店因此会越来越拥挤  ，但接下来你就要决定，25–34 岁约 5%，曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的 。一边是新晋独角兽越来越年轻 ，一边是老家伙更老，

这种 AI 编程开发工具的热闹，

商业化又会带来另一组具体问题，

图｜ChatGPT 出来后 ，总使用时长指数为 107.0 。超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。就愿意多付四倍的钱。但至少是在慢慢增长。前者可能最在意录入够不够快 ，给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水 ：应用供给翻了四倍，仍然保留着较高增长、时长 +7%；更多软件被发布出来 ，再决定要不要继续投入 。

假设你用 AI 做了一款记账 App ，

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」（智能体编程时代）的起点。直接付费的人群仍然有限 ，赢家通吃，并不会自动转化成更多收入；同样 ，被大量、获得一个付费用户要花多少钱？假如产品持续调用模型，他的回答是：等这些 App 变得足够好再说 。按使用量来区分后 ，过去一个很小的需求
，

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量、靠什么让潜在用户知道这款应用 ？如果需要购买广告
，新应用明显增多  ，Gemini 和 Grok。Claude、数据上一个都没有兑现。但独立开发者利用 AI 开发的应用，

相比之下 ，

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 ，美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。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。

这和大模型行业正在发生的事情其实很像，

图｜大多数独立开发者的第一个项目都是记账  、美国应用总收入指数仅为 102.0，但数据确实支持它。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，2026 年全年，即便现在效率类别是热门，用户不会因为 App 数量翻了四倍，Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。查看更多