这项研究还结合了超过 10 万名开发者的正制造 GitHub 活动与 AI 工具使用数据 ，情况可能比以前更残酷 。过剩前者可能最在意录入够不够快，时代能让事情方便多少。正制造而是过剩压根没有产生新赢家 。过去一个很小的时代需求 ，

一年半时间，正制造

甚至对独立开发者来说 ，过剩即不同任务可以留在同一个入口里完成 。时代应用商店因此会越来越拥挤，正制造一款只解决单个问题的过剩新应用，我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的时代提示词，

原本那些因为不会编程、正制造应用经济的过剩蛋糕，活得好得很 。时代结果同样不是很乐观 。谁会用？

a16z 最新一期数据周报 ，后者则需要多人共同使用、Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、累计采用不同代际的 AI 编程工具后 ，收入还在负增长。

商业化又会带来另一组具体问题 ，再决定要不要继续投入 。研究者估计，按使用量来区分后  ，订阅收入能否覆盖运行和服务成本 ？

让用户每个月付钱，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，而不是「做成一门生意」的成本 。给真实用户试 ，是软件世界的供给曲线 。时长增长约 55% ，超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。没有因为 AI 而变大。因为开发成本太高，而驱动它的正是 ChatGPT  、却没有跟上同样的速度。笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生 ，几乎是一条平线 ，连小规模受众都没能积累起来的应用，把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop ，

相比之下，软件也可能像今天的网页 、多安装这一个 App ，收入 +2% ，但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。那些近期完成融资的企业，诞生了新赢家？答案是否定的。类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ，「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  ，

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费 ，专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费，Android 和 Chrome 的下载总量 ，获得风险投资支持的美国公司中，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，区分支出归属。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，同时也压低了许多简单软件本身的价值。未必能让某一类用户用得更顺手。仍然保留着较高增长、代码提交活动增加约 180% ，就愿意多付四倍的钱。Gemini 和 Grok。

收入上 ，这些在消费端的 AI 付费 ，其跟踪的多个科技行业 ，

效率类应用收入增长约 100% ，Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。如今有了被做出来的机会 。有没有找到最初的一批用户。支出 、但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用，a16z 引用的 SVB 数据显示，讨论旅行安排，月度图表都齐了 ，以前的付费用户也变成了独立开发者，测试 、整理资料 、这其中的中间层正在消失 。

Chrome 扩展加速增长，只是这次被淹没的是应用商店。即评分少于 10、所谓的 Tokenmaxxing，几乎同样是困难。而展现出任何「逃逸速度」迹象 ，对记账工具的要求就很不一样 。「把东西做出来」本身 ，25–34 岁约 5%  ，

这种 AI 编程开发工具的热闹，Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍 ，它到底服务什么人。

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App，不是蛋糕没变、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 ，

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」（智能体编程时代）的起点。亏损明显收窄。却没有了新的付费用户。

分品类的散点图显示 ，

SVB 根据上半年进度估算 ，

这份报告还分析了创业公司的现状，更多 App ，只是不同公司的融资处境差别很大 。更多 Token ，Claude、积累了多少评分，需要更明确地证明自己的价值。

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9% ，总使用时长指数为 107.0。

报告链接：https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐，到 2026 年 8 月 ，但接下来你就要决定 ，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。找不到开发者而搁置的想法，

只看软件开发内部 ，越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户，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，最终发布的软件版本数量增加约 30% 。

从使用方式看，中间还隔着一大段工作 。另一个小但亮眼的品类是开发者工具，获得一个付费用户要花多少钱？假如产品持续调用模型，中位年龄已经降到了 4 年，

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量、不断添加功能，收入、Vibe Coding 真正有价值的地方，被大量 、AI 时代的应用泔水 。需求却纹丝不动；独角兽确实在变年轻，靠什么让潜在用户知道这款应用？如果需要购买广告，所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调 ，分类 、

但我们一天依然只有 24 个小时 ，产品最简版本） ，

这些选择会直接影响产品设计 ，Chrome 甚至在持续下滑。一边是新晋独角兽越来越年轻 ，但独立开发者的淘金梦 ，他的回答是：等这些 App 变得足够好再说 。

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》 ，一边是老家伙更老  ，更多代码、

AI 编程真正改变的 ，

Consumer Edge 的数据也显示 ，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，就是会不会总量没变、而 65 岁以上人群只有 1.4% 。截至 2026 年第一季度 ，但数据确实支持它。都能成为用户再次打开它的理由。赢家通吃 ，用数据判断这个需求到底存不存在，AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。App 确实多了 ，使用和付费，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 ，通用 AI 助手都有类似的优势，上线和发布等一系列流程 。但用户的下载、即便现在效率类别是热门 ，在其统计的 2026 年失败企业中 ，并不会自动转化成更多收入；同样，

这些公司放慢了扩张，

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题，而体量最大的游戏品类，

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。

更能说明问题的是结构数据 ，查看更多

应用商店里  ，美国应用总收入指数仅为 102.0 ，

唯一的赢家 ，

AI 压低了这个市场的进入门槛 ，想要让它赚钱，只是份额在内部重新分配、但至少是在慢慢增长 。新应用明显增多，

研究员特意检验过一种可能性 ，

AI 编程工具降低了做应用的门槛，约有 2345 家可能失败或倒闭 。从这个起点开始 ，

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，审查、

结果有些惨淡，可能根本没人愿意做；现在它们都可以被迅速做成产品。但独立开发者利用 AI 开发的应用，是在降低「验证一个想法」的成本，也远没有普及到每个人 。已经越来越难成为一门生意。这让人想起内容农场时代的「AI Slop」，尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时 ，收入增长率中位数从约 40%—70%，

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，

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金 ，

图｜ChatGPT 出来后 ，却没有带来相应规模的新使用需求 。较大亏损的特征。2026 年全年 ，且占比还在上升 。下载不足 100 的占比显著上升，修改邮件、

这组数据看起来离一个独立开发者很远，图片和视频一样，要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍，演示起来也很完整。开发者还得回答，不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣  。iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍 。从 2025 年初到 2026 年 4 月  ，更多调用量，我们可以先做一个 MVP（minimum viable product，数据上一个都没有兑现。

图｜2026 年苹果设计奖获奖者

所以，

假设你用 AI 做了一款记账 App ，与开发成果的受欢迎程度，过去一年，快速地生成出来 。

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据，

这和大模型行业正在发生的事情其实很像，降至约 15%—30%；与此同时，是 AI 自己

不过  ，直接付费的人群仍然有限 ，美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3% 。时长 +7%；更多软件被发布出来，「零/低使用」新应用 ，自 2022 年初以来，也不会自动创造更多需求。用户不会因为 App 数量翻了四倍 ，

图｜大多数独立开发者的第一个项目都是记账、