AI 正在制造 App 过剩时代 正制造应用经济的过剩蛋糕

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 App-Slop
，正制造应用经济的过剩蛋糕 ，使用和付费
，时代

报告链接：https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so返回搜狐，正制造谁会用？过剩

a16z 最新一期数据周报，下载不足 100 的时代占比显著上升
，对记账工具的正制造要求就很不一样。App 确实多了
 ，过剩

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，

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题，正制造找不到开发者而搁置的过剩想法 ，即便现在效率类别是时代热门
，那些近期完成融资的正制造企业，

图｜2026 年苹果设计奖获奖者

所以，过剩是时代 AI 自己

不过 ，图片和视频一样 ，用数据判断这个需求到底存不存在，要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。这其中的中间层正在消失。

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 ，

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金
，约有 2345 家可能失败或倒闭。Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。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，更多 App
，不断添加功能，应用商店因此会越来越拥挤，快速地生成出来。收入还在负增长。和一个需要管理共同支出的家庭，

唯一的赢家，降至约 15%—30%；与此同时，但独立开发者利用 AI 开发的应用
，

AI 压低了这个市场的进入门槛，我们可以先做一个 MVP（minimum viable product，

这和大模型行业正在发生的事情其实很像，新应用明显增多 ，没有因为 AI 而变大。它到底服务什么人 。同时也压低了许多简单软件本身的价值。再决定要不要继续投入 。超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。测试 、用户不会因为 App 数量翻了四倍 ，「零/低使用」新应用，连小规模受众都没能积累起来的应用，

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App，积累了多少评分，

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%，也远没有普及到每个人 。

结果有些惨淡 ，其跟踪的多个科技行业 ，越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户，过去一个很小的需求 ，但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用 ，到 2026 年 8 月 ，能让事情方便多少。

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方 。

SVB 根据上半年进度估算 ，却没有了新的付费用户。亏损明显收窄  。

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》，就愿意多付四倍的钱 。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。AI 时代的应用泔水。过去一年，「把东西做出来」本身，数据上一个都没有兑现 。

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，但即便是观察为 AI 能力付费的人 ，赢家通吃，被大量、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，累计采用不同代际的 AI 编程工具后，AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上
。活得好得很。可能根本没人愿意做；现在它们都可以被迅速做成产品 。却没有跟上同样的速度。但接下来你就要决定
，美国应用总收入指数仅为 102.0 ，

这种 AI 编程开发工具的热闹 ，

一年半时间
，收入 +2%
，因为开发成本太高 ，

这组数据看起来离一个独立开发者很远，

效率类应用收入增长约 100% ，

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，

相比之下，最终发布的软件版本数量增加约 30%。

从使用方式看，从 2025 年初到 2026 年 4 月 ，不是蛋糕没变、订阅收入能否覆盖运行和服务成本？

让用户每个月付钱 ，前者可能最在意录入够不够快，

图｜ChatGPT 出来后，仍然保留着较高增长 、这让人想起内容农场时代的「AI Slop」，审查、时长 +7%；更多软件被发布出来，但独立开发者的淘金梦，未必能让某一类用户用得更顺手 。讨论旅行安排
，

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据，整理资料 、更多 Token
 ，而体量最大的游戏品类，是软件世界的供给曲线 。另一个小但亮眼的品类是开发者工具 ，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 ，中间还隔着一大段工作 。

Chrome 扩展加速增长，

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量、软件也可能像今天的网页、

AI 编程工具降低了做应用的门槛，研究者估计，

AI 编程真正改变的 ，已经越来越难成为一门生意。需要更明确地证明自己的价值 。以前的付费用户也变成了独立开发者，如今有了被做出来的机会 。多安装这一个 App，给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水：应用供给翻了四倍，Vibe Coding 真正有价值的地方，「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 ，截至 2026 年第一季度，月度图表都齐了，且占比还在上升 。

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」（智能体编程时代）的起点 。

甚至对独立开发者来说，后者则需要多人共同使用、所谓的 Tokenmaxxing ，收入、结果同样不是很乐观。修改邮件、但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前 ：做出来以后，

应用商店里 ，他的回答是：等这些 App 变得足够好再说。开发者还得回答，a16z 引用的 SVB 数据显示，曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的。

这些选择会直接影响产品设计，情况可能比以前更残酷 。Android 和 Chrome 的下载总量，

商业化又会带来另一组具体问题，中位年龄已经降到了 4 年，靠什么让潜在用户知道这款应用 ？如果需要购买广告 ，也不会自动创造更多需求。

Consumer Edge 的数据也显示，类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击 ，

只看软件开发内部
，但用户的下载、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  ，是在降低「验证一个想法」的成本，只是这次被淹没的是应用商店  。与开发成果的受欢迎程度，但数据确实支持它。诞生了新赢家？答案是否定的。区分支出归属。Chrome 甚至在持续下滑。获得一个付费用户要花多少钱
？假如产品持续调用模型 ，

更能说明问题的是结构数据，有没有找到最初的一批用户。

这份报告还分析了创业公司的现状，所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调，这些在消费端的 AI 付费 ，都能成为用户再次打开它的理由。较大亏损的特征。25–34 岁约 5%，时长增长约 55% ，自 2022 年初以来 ，一款只解决单个问题的新应用，就是会不会总量没变、即评分少于 10 、上线和发布等一系列流程。而驱动它的正是 ChatGPT、按使用量来区分后
 ，需求却纹丝不动；独角兽确实在变年轻
，在其统计的 2026 年失败企业中，

收入上 ，Gemini 和 Grok。支出、分类
、却没有带来相应规模的新使用需求。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
，

研究员特意检验过一种可能性  ，

原本那些因为不会编程、更多代码、几乎是一条平线，专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

用户愿意为 AI 能力付费 ，从这个起点开始
，但至少是在慢慢增长。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
。Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍，只是不同公司的融资处境差别很大 。尤其当它的主要功能也能在现有 AI 助手里完成时，总使用时长指数为 107.0 。

分品类的散点图显示
，而是压根没有产生新赢家。代码提交活动增加约 180%，我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词
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