# AI 正在制造 App 过剩时代

- 作者：张子豪
- 发布时间：2026-09-21 16:15
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/1681265

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/4cdfd475-25f4-45b7-b1c6-31c1510f2be1.png)

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，我们发送诸如像「帮我做一个记账 App」的提示词，Codex 或者其它 Agent 就会自动完成编码、审查、测试、上线和发布等一系列流程。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975832183-1.png)

原本那些因为不会编程、找不到开发者而搁置的想法，如今有了被做出来的机会。

AI 编程工具降低了做应用的门槛，但也把一个老问题更早地摆到了「开发者」面前：**做出来以后，谁会用？**

**a16z 最新一期数据周报，给「vibe coding 创业潮」泼了一盆冷水：应用供给翻了四倍，需求却纹丝不动；独角兽确实在变年轻，但独立开发者的淘金梦，数据上一个都没有兑现。**

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975833637-2.png)

应用商店里，App 确实多了，**但用户的下载、使用和付费，却没有跟上同样的速度**。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975835144-3.png)

## 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》，从 2025 年初到 2026 年 4 月，iOS 每月新发布的应用数量大约翻了一倍。

Chrome 扩展加速增长，Google Play 的新增应用也扭转了此前持续多年的下降趋势。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975836294-4.png)

研究者将 2025 年 2 月标注为「Agentic coding era」（智能体编程时代）的起点。从这个起点开始，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，Android 和 Chrome 也分别翻倍至四倍，曲线在 2025 年初那个拐点之后几乎是垂直的。

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，积累了多少评分，有没有找到最初的一批用户。

结果有些惨淡，新应用明显增多，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，连小规模受众都没能积累起来的应用，且占比还在上升。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975838444-5.png)

第二行的需求端显示了同期 iOS 的评分总量、Android 和 Chrome 的下载总量，几乎是一条平线，Chrome 甚至在持续下滑。

更能说明问题的是结构数据，按使用量来区分后，「零/低使用」新应用，即评分少于 10、下载不足 100 的占比显著上升，而展现出任何「逃逸速度」迹象，要跨越 10/100 这个门槛的应用占比大幅下挫。

研究员特意检验过一种可能性，就是会不会总量没变、只是份额在内部重新分配、诞生了新赢家？答案是否定的。**不是蛋糕没变、赢家通吃，而是压根没有产生新赢家。**

Sternstein 给这个现象起了个名字叫 **App-Slop，**AI 时代的应用泔水。这让人想起内容农场时代的「AI Slop」，只是这次被淹没的是应用商店。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975840627-6.png)

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，到 2026 年 8 月，美国应用总收入指数仅为 102.0，总使用时长指数为 107.0。

一年半时间，收入 +2%，时长 +7%；更多软件被发布出来，却没有带来相应规模的新使用需求。**应用经济的蛋糕，没有因为 AI 而变大。**

## 唯一的赢家，是 AI 自己

不过，「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，活得好得很。**

分品类的散点图显示，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。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975842399-7.png)

效率类应用收入增长约 100%，时长增长约 55%，而驱动它的正是 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Grok。另一个小但亮眼的品类是开发者工具，而体量最大的游戏品类，收入还在负增长。

从使用方式看，通用 AI 助手都有类似的优势，即不同任务可以留在同一个入口里完成。修改邮件、整理资料、讨论旅行安排，都能成为用户再次打开它的理由。

相比之下，一款只解决单个问题的新应用，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，开发者还得回答，多安装这一个 App，能让事情方便多少。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975844238-8.png)

图｜ChatGPT 出来后，类似 Grammarly 这样的工具也受到了明显冲击，专用的 AI 抵不过一个通用的 AI

**用户愿意为 AI 能力付费，不会因此对每个用 AI 做出来的 App 都感兴趣。**

这也是「App 大爆炸」容易让人误判的地方。即便现在效率类别是热门，但我们用 AI Vibe Coding 了一个效率类的应用，想要让它赚钱，几乎同样是困难。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975846160-9.png)

这种 AI 编程开发工具的热闹，与开发成果的受欢迎程度，中间还隔着一大段工作。

只看软件开发内部，AI 带来的加速也没有完整地传递到交付结果上。

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，研究者估计，累计采用不同代际的 AI 编程工具后，代码提交活动增加约 180%，最终发布的软件版本数量增加约 30%。

假设你用 AI 做了一款记账 App，收入、支出、分类、月度图表都齐了，演示起来也很完整。但接下来你就要决定，它到底服务什么人。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975847676-10.png)

图｜大多数独立开发者的第一个项目都是记账、笔记和 todo list

一个想控制外卖开销的大学生，和一个需要管理共同支出的家庭，对记账工具的要求就很不一样。前者可能最在意录入够不够快，后者则需要多人共同使用、区分支出归属。

这些选择会直接影响产品设计，不断添加功能，未必能让某一类用户用得更顺手。

商业化又会带来另一组具体问题，靠什么让潜在用户知道这款应用？如果需要购买广告，获得一个付费用户要花多少钱？假如产品持续调用模型，订阅收入能否覆盖运行和服务成本？

## 让用户每个月付钱，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，但即便是观察为 AI 能力付费的人，结果同样不是很乐观。这些在消费端的 AI 付费，也远没有普及到每个人。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975850954-11.png)

按照 a16z 引用的 Consumer Edge 数据，截至 2026 年第一季度，美国消费者个人付费购买 AI 服务的比例约为 3%。

18–24 岁人群中付费购买 AI 服务的比例约为 5.9%，25–34 岁约 5%，而 65 岁以上人群只有 1.4%。

年轻人以四倍于长辈的速度在为 AI 付费，所以尽管「我们还处在 AI 非常早期的阶段」已经是陈词滥调，但数据确实支持它。

把讨论进一步推到「AI 什么时候体现在 GDP 里」这个宏大问题，他的回答是：**等这些 App 变得足够好再说。**

Consumer Edge 的数据也显示，过去一年，为至少一项 AI 服务付费的持卡人比例大约翻了一倍，直接付费的人群仍然有限，但至少是在慢慢增长。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975852373-12.png)

这份报告还分析了创业公司的现状，一边是**新晋独角兽越来越年轻，中位年龄已经降到了 4 年，一边是老家伙更老，这其中的中间层正在消失。**

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975853719-13.png)

收入上，a16z 引用的 SVB 数据显示，自 2022 年初以来，其跟踪的多个科技行业，收入增长率中位数从约 40%—70%，降至约 15%—30%；与此同时，亏损明显收窄。

这些公司放慢了扩张，把更多精力放在改善利润和延长现金使用时间上。那些近期完成融资的企业，仍然保留着较高增长、较大亏损的特征。

尽管资本市场依然愿意为增长提供资金，只是不同公司的融资处境差别很大。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975855065-14.png)

SVB 根据上半年进度估算，2026 年全年，获得风险投资支持的美国公司中，约有 2345 家可能失败或倒闭。在其统计的 2026 年失败企业中，超过三分之一成立于 2019—2021 年的零利率时期。

这组数据看起来离一个独立开发者很远，但它其实回答了文章开头那个最简单的问题。

当任何人都能在几个小时甚至几分钟里做出一个 App，**「把东西做出来」本身，已经越来越难成为一门生意**。

AI 编程真正改变的，是软件世界的供给曲线。过去一个很小的需求，因为开发成本太高，可能根本没人愿意做；现在它们都可以被迅速做成产品。应用商店因此会越来越拥挤，软件也可能像今天的网页、图片和视频一样，被大量、快速地生成出来。

但我们一天依然只有 24 个小时，用户不会因为 App 数量翻了四倍，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，就愿意多付四倍的钱。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975856270-15.png)

图｜2026 年苹果设计奖获奖者

所以，Vibe Coding 真正有价值的地方，是在降低「验证一个想法」的成本，而不是「做成一门生意」的成本。我们可以先做一个 MVP（minimum viable product，产品最简版本），给真实用户试，用数据判断这个需求到底存不存在，再决定要不要继续投入。

这和大模型行业正在发生的事情其实很像，所谓的 Tokenmaxxing，更多 Token，更多调用量，并不会自动转化成更多收入；同样，更多代码、更多 App，也不会自动创造更多需求。

![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/lark2pad-1789975858278-16.png)

甚至对独立开发者来说，情况可能比以前更残酷。越来越多的独立开发者本身成了 AI 应用的用户，以前的付费用户也变成了独立开发者，但独立开发者利用 AI 开发的应用，却没有了新的付费用户。

AI 压低了这个市场的进入门槛，同时也压低了许多简单软件本身的价值。

*报告链接：https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-so-many-apps-so*