本文来自微信公众号： 果壳 ，作者：糕级冻雾，编辑：沈知涵，原文标题：《一眼 AI 的 App 到底是谁会付费啊！》
今天你Vibe Coding了吗？
十年前，“人人都是产品经理”这句口号，催生了不少创业神话。现在，更为流行、激进的“成功之路”叫做“人人都能Vibe Coding”。
它被“创意至上者”视为圭臬。动动嘴，把需求告诉AI，就能做出一个功能完善、设计精美、甚至上架收费的App。
打开社交媒体，一大堆“零代码做App”、“Vibe Coding给我带来多少睡后收入”的内容，给人看得热血沸腾。有人十几天做出一个产品，几周就做到几十万美的年化收入。
有点恍惚，更多是兴奋。你立马打开AI对话框，充值20美金/月的会员，开始燃烧token。
小红书截图
“我有一个点子，但我不会写代码”的这层技术阻碍消失了。不过这几乎是开发一个产品的过程中最容易解决的问题。当你决定将花了几个晚上做的产品推向市场，不成想，技术竟然如此民主化了。
既然人人都能做App，凭什么别人成为你的用户？为你付费？
你遇到的问题才开始变得现实起来。
AI正在批量制造App，可惜用户不够了。
每一个点子都在等着变成一门生意
今年Lovable做了一份报告。Lovable是全球增长最快的Vibe Coding平台。它调查了超过14300名用户，其中80%来自非技术岗。54.6%的人说自己正在“building a business（创业中）”；24.6%的人当副业做；60.5%的人目前还没赚到钱，但已经计划变现。
Loveable 80%的用户都并非技术出身｜Lovable
不是赚钱不好，而是赚钱搞人心态。
过去做一个App，哪怕功能不复杂，也要有人写前端、后端、接数据库、调试、上线。AI编程是第一次让从来没有接触过代码的人，做一款产品，实现一个微小的需求。
比如有人不想订阅记账App，就用AI做了“私人定制版”，随便加功能，还不用看广告；有人给父母做医院预约登记小程序；还有玩家用AI做游戏Mod……
这些用法就很接近“初心”。
但是当赚钱成为目标，Vibe Coding就从一种玩法，变成了一套关于创业、独立开发、灵活就业、AI副业的“叙事”。
人们只看到AI把开发的试错成本压得很低，却忽略如今开发者面临的难题不再是开发难题，而是商业问题。
过去昂贵的开发成本，替市场在无形中做了一轮筛选。一个创业团队真要着手开发一个软件，动手之前得做市场调研，评估成本和收益。如今一样，AI没法替你回答，除了你自嗨，到底还有哪些人需要这个App？
人人都来做App，谁来用这些App？
NBER（美国国家经济研究局），今年9月更新了一项针对超过50万名GitHub开发者的研究。研究者想知道AI把软件生产提速以后，这些新增代码最后有多少真的变成了产品。
研究覆盖了从早期代码自动补全，到2026年已经可以自主修改项目的几代AI编程工具。
结果是，AI越来越会写代码，产量确实涨得很快。最早只能帮程序员补几行代码的AI，会让代码增加约30%；能根据完整任务修改代码的AI，代码增幅达到约180%；到了能自主连续工作的Agent，代码增幅最高达到约240%。
代码量随着AI编程能力的提升而提升，但最终做出来的软件数量并没有同比例增加｜NBER
但这些新增代码并没有等比例变成真正的软件。研究里，总项目数量只增加了约80%，真正发布出来的版本只增加约30%。
研究者还看了四个主流的应用市场，新App的数量确实明显增加了，特别是App Store每月新上架的App从2025年初到2026年4月大约翻了一倍。
但这些新App上线前三个月获得的总使用量没有增加，甚至还在下降。许多App连最基础的拿到“10个评分，100次下载”的冷启动都没完成。App越来越容易做出来，不代表市场突然需要这么多App。
2025年后，App数量井喷式增长，但用量并未明显增长｜NBER
但是Github之外的“社交圈”里，充斥着大量创业神话。
Stanley是创作者变现平台Stan推出的一款AI内容工具，可以帮创作者把已有内容改写成适合LinkedIn、Instagram等平台发布的帖子。
Stan的两位创始人花了大约14天，用Vibe Coding做出第一版Stanley。LinkedIn版本上线六周后做到约20万美元年化收入，几个月后突破100万美元，到今年夏天，整个Stan的年化收入约为4100万美元。
不过这些只是外人看到的结果。
故事的全貌是，Stan本来就在做创作者变现服务，已经积累了成熟的创作者用户和分发渠道。
创始人刚有这个产品想法时，就主动接触潜在客户为他们构思选题，不断追问他们，“这个产品对你有用吗？如果上线，你愿意订阅吗？”
正式开发时，他们把整个Vibe Coding的过程公开在网上，一边做产品，一边吸引测试用户。“14天完成开发”是第一波成功的营销。
Vibe Coding赚没赚钱不知道，靠经营自媒体应该赚到钱了｜YouTube
你看到别人最后留下来的答案，却误以为是解题过程，是Vibe Coding制造的最大错觉。
AI无法“定义”产品
毫无疑问，AI加速了产品化的过程。
过去开发者验证一个想法，会先做完整设计和高保真原型，做到最后，也只能感受到成品的六七成。而AI承担了大量具体的开发实现，同时帮助开发者快速验证各种想法——一个想法能马上做成demo，接入真实数据，装到手机上去用，优缺点很快就能暴露出来。
一位开发者朋友给我举了一个例子。他们团队做了一款管理微信读书划线的工具（Readmate）。
图源：Readmate
AI做成的第一版就达到“能用”的标准。但是他们发现，AI缺少判断力。
比如，一句十几个字的金句，和一段两三百字的长划线，处理方式不同，观感差异很大，短句应该醒目，长句易于阅读；不同字体、中英文混排、不同屏幕尺寸......都会影响观感；是“好看”重要，还是“阅读节奏”重要，这个问题AI回答不了。
在不同字体、排版、展示方式上，团队做了很多尝试｜Readmate
AI节省下来的时间依然要被用于人力打磨AI不擅长的事情。换言之，AI可以“做出来”产品，但是无法“定义”产品。
AI越强，“实现功能”的重要性和稀缺性会越来越低。在他看来，Vibe Coding产品之间拉开差异的，是对用户的理解，以及开发者愿意付诸多少人力和时间成本“深挖”自己的产品。
对成熟团队来说，AI大幅降低了他们日常的试错成本，让他们有的放矢。
例如上述那位开发者朋友告诉我，他们团队会在开发过程中临时用AI写各种小工具，方便调字体、排版和展示视觉效果，用完即弃。这些小工具很有用，但是之前他们不会费劲专门开发。
产品里很多明确的UI实现、数据处理、重复代码、重构和调试，包括官网大量具体的前端工作，已经可以直接交给AI。
Readmate上线一个月不到，拿到了143个评分，均分4.8｜App Store
但是对于很多普通人来说，他们仅仅看到一个正常的概念被推崇至一个流行的叙事。我们见证过很多例子，比如前几年流行的“身心灵”到“知识付费”。所谓Vibe Coding也在经历类似的叙事，相似的“膨胀”。
AI能替代人将App做出来，却没法替代回答，谁来使用？为什么使用？独特性在哪？这些是技术之外的判断。
然而这些判断才是“14天做出百万美元产品”背后的真实原因。
参考文献
[1]https://cepr.org/voxeu/columns/writing-code-versus-shipping-code-productivity-effects-across-generations-ai-coding?utm_source=chatgpt.com
[2]https://thebuildeconomy.lovable.app/?utm_source=chatgpt.com
