这项研究还结合了超过 10 万名开发者的时代 GitHub 活动与 AI 工具使用数据,Vibe Coding 真正有价值的正制造地方 ,支出、过剩
图|大多数独立开发者的时代第一个项目都是记账、且占比还在上升。正制造有没有找到最初的过剩一批用户。想要让它赚钱,时代找不到开发者而搁置的正制造想法,约有 2345 家可能失败或倒闭。过剩研究者估计 ,时代而 65 岁以上人群只有 1.4%。也不会自动创造更多需求。越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户,前者可能最在意录入够不够快 ,AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上 。
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》,
SVB 根据上半年进度估算,不断添加功能 ,
这和大模型行业正在发生的事情其实很像,
假设你用 AI 做了一款记账 App ,多安装这一个 App,过去一年 ,
18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%,应用经济的蛋糕 ,较大亏损的特征。收入还在负增长。积累了多少评分 ,即评分少于 10 、同时也压低了许多简单软件本身的价值 。软件也可能像今天的网页、
唯一的赢家 ,一边是老家伙更老 ,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 、修改邮件 、
这些选择会直接影响产品设计 ,赢家通吃,未必能让某一类用户用得更顺手。给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水 :应用供给翻了四倍,
这组数据看起来离一个独立开发者很远,快速地生成出来 。
收入上 ,而是压根没有产生新赢家 。几乎是一条平线,a16z 引用的 SVB 数据显示 ,我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词,诞生了新赢家?答案是否定的 。即不同任务可以留在同一个入口里完成 。
当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App,Chrome 甚至在持续下滑 。订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ?
让用户每个月付钱,并不会自动转化成更多收入;同样,更多 Token ,那些近期完成融资的企业 ,自 2022 年初以来,
应用商店里 ,但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用,2026 年全年 ,
这种 AI 编程开发工具的热闹,可能根本没人愿意做;现在它们都可以被迅速做成产品。从 2025 年初到 2026 年 4 月 ,Claude 、
Consumer Edge 的数据也显示,用数据判断这个需求到底存不存在,但它其实回答了文章开头那个最简单的问题 。只是这次被淹没的是应用商店 。能让事情方便多少。更多调用量 ,没有因为 AI 而变大 。收入 +2% ,
只看软件开发内部,情况可能比以前更残酷。但独立开发者利用 AI 开发的应用,Gemini 和 Grok。这些在消费端的 AI 付费 ,Android 和 Chrome 的下载总量,收入增长率中位数从约 40%—70%,
年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ,一边是新晋独角兽越来越年轻 ,却没有了新的付费用户 。收入 、iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。
这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。
但我们一天依然只有 24 个小时 ,专用的 AI 抵不过一个通用的 AI
用户愿意为 AI 能力付费 ,
图|ChatGPT 出来后,超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。
结果有些惨淡 ,用户不会因为 App 数量翻了四倍,
尽管资本市场依然愿意为增长提供资金,我们可以先做一个 MVP(minimum viable product ,使用和付费,Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。截至 2026 年第一季度 ,谁会用 ?
a16z 最新一期数据周报,这其中的中间层正在消失。尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ,
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,而不是「做成一门生意」的成本。即便现在效率类别是热门 ,在其统计的 2026 年失败企业中 ,
商业化又会带来另一组具体问题 ,「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,类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击,Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍,区分支出归属。但数据确实支持它 。查看更多
这份报告还分析了创业公司的现状 ,产品最简版本) ,数据上一个都没有兑现。时长 +7%;更多软件被发布出来 ,更多 App ,另一个小但亮眼的品类是开发者工具,
报告链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐 ,需要更明确地证明自己的价值 。所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ,应用商店因此会越来越拥挤 ,被大量、他的回答是:等这些 App 变得足够好再说。
研究员特意检验过一种可能性 ,几乎同样是困难。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。获得一个付费用户要花多少钱 ?假如产品持续调用模型 ,App 确实多了 ,
原本那些因为不会编程、后者则需要多人共同使用 、累计采用不同代际的 AI 编程工具后,上线和发布等一系列流程 。为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍 ,「零/低使用」新应用 ,中位年龄已经降到了 4 年,连小规模受众都没能积累起来的应用 ,
从使用方式看,过去一个很小的需求,就是会不会总量没变、给真实用户试,但接下来你就要决定,审查、而展现出任何「逃逸速度」迹象 ,美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3% 。
效率类应用收入增长约 100% ,
AI 压低了这个市场的进入门槛,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 ,活得好得很。是在降低「验证一个想法」的成本,最终发布的软件版本数量增加约 30% 。
按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据,
AI 编程真正改变的,通用 AI 助手都有类似的优势,中间还隔着一大段工作。Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的。但即便是观察为 AI 能力付费的人 ,就愿意多付四倍的钱 。靠什么让潜在用户知道这款应用?如果需要购买广告 ,这让人想起内容农场时代的「AI Slop」 ,
第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量、讨论旅行安排,要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。而体量最大的游戏品类,但至少是在慢慢增长 。开发者还得回答 ,
AI 时代的应用泔水 。和一个需要管理共同支出的家庭 ,月度图表都齐了 ,Chrome 扩展加速增长,图片和视频一样,是 AI 自己
不过,更多代码、
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 ,因为开发成本太高,它到底服务什么人 。代码提交活动增加约 180%,与开发成果的受欢迎程度,直接付费的人群仍然有限,从这个起点开始 ,分类、
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 ,只是不同公司的融资处境差别很大 。却没有带来相应规模的新使用需求 。而驱动它的正是 ChatGPT 、
一年半时间,如今有了被做出来的机会。再决定要不要继续投入。
甚至对独立开发者来说,却没有跟上同样的速度
