AI写代码工具普及之后，一个直接后果是代码变多了。代码变多，又带来一个现象：应用数量猛增。人人都能写代码，也就意味着人人都能发布应用。
但应用变多，并不等于这些应用有人用，也不等于用户突然愿意在应用商店里花更多时间。供给可以增加，需求却有自己的节奏。
最近一篇论文把需求这一侧的数据摆了出来，结论相当清楚：应用供给确实暴涨了，但绝大多数根本没人用。
翻倍的是数量，停滞的是下载
在iOS、Android和Chrome三个平台上，每月新增应用总量出现了不同程度的增长，有的翻倍，有的翻了两番。
与之相对的是，下载量——iOS上则是评分数——基本原地踏步。
研究者还专门排查了一种可能：会不会是总量没变，但内部发生了份额转移，有人掉队就有人上位？答案是否定的。那些显示出“逃逸速度”迹象的应用——Android上拿到100次以上下载、iOS上拿到10条以上评分、Chrome上拿到10次以上下载——所占比例大幅下滑。
换句话说，数据指向的是应用泛滥。AI带来了更多应用，但这些应用在任何有意义的标准下都算不上成功。
这其实不意外。做出成功的应用或软件，从来都不只是把代码生成出来那么简单。何况现在仍然处于很早期的阶段，业余玩家的折腾让供给跑在了需求前面，是可以预期的。
收入曲线几乎是一条平线
SensorTower的数据大体上印证了同一个故事。在美国，应用总收入自去年年初以来基本持平，使用总时长则略有增长。
按SensorTower的估算，过去一年半里应用收入增长约2%，使用时长增长7%。应用变多，并没有带来应用经济的爆发。
不过水面之下，AI确实在制造差异。
使用时长增长最快的品类是生产力，收入增长排在第二（仅次于体量相对很小的食品饮料品类），而推动它的正是ChatGPT、Claude、Gemini和Grok。另一个表现突出的品类是开发者工具，体量虽小，但Replit是该品类增长中遥遥领先的玩家。
AI应用本身很受欢迎，但用AI做出来的应用，就没那么受欢迎了。
这可以看作“AI采用何时体现在GDP里”这个大问题的一个小注脚。就目前这个案例而言，答案是等应用本身变得好得多的时候。
付费消费级AI的渗透率仍然相当低，尽管在增长。Consumer Edge的数据显示，截至第一季度，付费消费级AI采用率约为3%，年轻人的采用率是年长者的约4倍。
所以说，虽然这话听起来有点老套，但确实是真的：现在还非常早。
新一代独角兽：更年轻，也跑得更快
AI对经济的早期涟漪效应，在风险投资支持的公司版图里看得最清楚。
AI不仅在极少数公司身上创造了历史上规模巨大的价值，还有数据表明，它正在铸造一种全新的独角兽——比以往更年轻，增长也更快。
根据SVB的数据，整个风险投资支持的十亿美元级公司群体在持续变老，但最近一批却越来越年轻。
整个“独角兽群体”的年龄增长了约7%，而新独角兽的年龄中位数现在刚过4年，相比2023年下降了37%。
不只是独角兽在更早的生命周期阶段被铸造出来。在SVB数据覆盖的所有公司里，GPT之后一代的收入增长中位数运行在一条明显不同的曲线上。
对2022年这一批公司来说，从第3年到第4年的收入跃升中位数，比更早的批次大约高出3倍。换个说法，早期批次是从200万美元走到300万美元，而2022年这批是从280万美元一路走到560万美元。
这是AI的功劳吗？有可能，但还需要再等一段时间，看2023和2024批次是否遵循类似趋势。
实际情况其实更复杂一些。AI改变了风险投资的版图，但其中一个特征是更多资金流向了非软件业务，而这类业务的增长曲线本就不同。反过来，也很容易想象2022年这批公司里挤满了增长很快的“AI套壳”公司，它
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