应用商店爆满，原因竟是 Vibe Coders 太多了

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除了给人一种“不对劲”的感觉以及缺乏必要的人工监管外，“AI垃圾内容”（AI slop）的一个显著特征就是数量庞大。近年来，海量低质量内容充斥着社交媒体信息流，淹没了原创帖文；在在线书店中，它们挤占了人类作者所著书籍的空间；在YouTube上，它们则充斥着平台的推荐算法。如今，这类“AI垃圾内容”也开始堵塞应用商店了。

得益于人工智能辅助软件开发（有时被称为“凭感觉编程”或“vibe coding”）的兴起，业余开发者只需一个晚上，就能打造出高度个性化的产品——无论是“笔记”类应用的仿制品，还是基于运动追踪应用Strava衍生出的各类工具。结果，各类应用商店被海量提交的新应用淹没了。据市场情报公司Sensor Tower统计，仅2026年上半年，iOS和Google Play平台就涌现了近130万款新应用，这一数字是2024年或2025年同期水平的两倍。在今年6月举行的苹果开发者大会上，首席执行官蒂姆·库克（Tim Cook）透露，苹果App Store每小时收到的应用提交量已超过1000款，人们正在开发“比以往任何时候都多的应用”。

数字应用商店里涌现出大量新应用：以“Cal AI”为例——这是一款热门的营养追踪工具，用户只需拍摄餐食照片，它就能记录下每日摄入的热量、蛋白质和纤维含量——当你搜索它时，会发现无数同类应用，它们号称具备完全相同的功能。这些“山寨”应用不仅界面和引导流程如出一辙，有的甚至连名称都极其相似（如 CalAI、Cal.AI、Calio AI 等），应用图标也模仿了 Cal AI 标志性的黑白苹果图案。其中绝大多数应用问世不过一年左右：2024 年，苹果 App Store 和 Google Play 商店中新增了 330 款与热量追踪相关的应用；而到了 2026 年，这一数字已超过 3000 款。

与此同时，移动用户在应用上花费的总时长却基本停滞不前，今年的下载量甚至出现了下滑。麻省理工学院（MIT）经济学教授 Mert Demirer 专门研究 AI 软件激增的现象。他指出，无论是因为这些主打“氛围感”的新应用质量堪忧，还是因为海量新应用让用户更难发现真正有用的产品，有一点是肯定的：“根本没人真正在用它们。”

Sensor Tower 市场洞察总监 Jonathan Briskman 对我表示：“越来越多的应用在争抢同一块‘蛋糕’。”他提到，生产力类应用（如日历和任务管理软件）的数量出现了显著增长；此外，生活方式、健康健身以及金融类应用也呈现出同样的趋势——仅在苹果 App Store，去年这些类别的新应用提交量就至少增长了 40%。

过去需要数周甚至数月才能开发出来的应用，如今一小时内即可完成。AI 软件公司联合创始人 Matthew Wallace 最近就只花了一小时，便开发出了一款游戏，让用户在数字货架上对卡通汽水罐和纸杯蛋糕进行分类。Wallace 利用 AI 工具生成了该应用的代码、背景音乐以及美术素材。 “我真没想到，竟然这么容易就走到了这一步，”他告诉我。华莱士（Wallace）正在测试这款应用的一个测试版本，并计划很快将其上架苹果应用商店。他开发这款应用是为了自己的妻子——她很喜欢玩那种“整理货架”类的游戏，但希望能有一款难度不会不断升级的作品。即便是在“整理货架”类在线益智游戏这一极其小众的领域——这类游戏旨在通过物品摆放的过程带给人一种宁静感——如今也迎来了热度增长。华莱士的这款新应用，将加入今年已上架的约260款iOS和Google Play移动游戏行列，这些游戏名称中都包含“货架”（shelf）一词；作为对比，2025年此类游戏有106款，而2024年仅有27款。

和华莱士（Wallace）开发的那款游戏一样，许多这类新兴应用要么是开发者为了满足个人特定需求而制作的，要么是抱着“万一火了呢”的心态开发出来的。以西蒙·皮特（Simon Pitt）为例，他在苹果应用商店（App Store）上架了三款通过“随性编程”（vibe coding）方式开发的应用：一款是带有睡眠定时功能的有声书应用《Chapters》；一款是能查看本地公交站点信息和电影放映时间的《Command Control》；还有一款是以河马为主题的益智游戏《Hippo Flippo》。这些应用在苹果应用商店里都没能引起太大反响，不过《Chapters》倒是积累了约300名用户（其中​​一些人还会时不时发邮件给他，要求增加新功能）。皮特本人在英国管理着一支软件开发团队，具备在AI生成代码后进行手动调整的专业能力；但许多这类新应用的创作者其实是业余人士。据布里斯克曼（Briskman）统计，去年首次开发应用的开发者在iOS和Google Play平台上发布的应用数量，分别增长了44%以上和47%以上。

有时，“随性编程”者会通过复刻现有应用来绕过付费墙，开发出各种替代品，涵盖了从预算管理工具到食谱收藏应用等多种类型。独立开发者皮特·麦克弗森（Pete McPherson）告诉我，他发布的“随性编程”项目中，约有90%是对现有应用构思的微调。比如，他曾开发过一款照片库清理应用——他自己很喜欢这类工具，但又想免费使用，于是就自己动手做了一个。他说：“现在让我为任何应用付费，都变得很难了。”

这些“随性编程”者有时会参考一些“去劣质化”（un-slop）教程，学习如何让自己的产品看起来不那么像是AI批量生成的。然而，就像其他形式的“AI劣质内容”（AI slop）一样，这类应用往往有一些明显的特征：开发者指出，许多仓促拼凑出来的劣质应用，通常会使用小字号字体、紫色渐变背景，以及堆砌大量的表情符号（emoji）。这就像写作中滥用破折号，或者频繁套用“不是X，而是Y”这种句式一样。这种过度堆砌让用户感到非常烦心，因为他们已经对那些层出不穷、且看起来与现有应用毫无区别的AI生成应用感到疲惫不堪。 “每天都有不同的人冒出来，以为他们用AI胡乱拼凑出的‘垃圾应用’能给健身圈带来什么革命性的改变。”7月，一位Reddit用户在Strava的子版块（Subreddit）上写道，当时该版块又出现了一款新的健身应用。

苹果公司正试图遏制这种激增现象——今年夏天，苹果更新了App Store审核指南，劝阻开发者“投机取巧地开发现有应用类别或热门应用的变体”；同时表示，针对壁纸、音效和计时器等已高度饱和的应用类别，将设置更高的准入门槛。现有的应用开发商也感受到了这股新浪潮带来的冲击。一些游戏开发者发现，自家的游戏演示（Demo）发布后，应用商店里便涌现出大量抄袭之作。另一些开发者则因应用激增而面临资源压力；6月，Strava开始向开发者收取访问其健身数据的费用。Strava的一位社区经理在开发者项目更新中指出，问题的根源在于那些“零代码AI工具”，它们生成的应用会频繁且大量地调用API接口。

围绕这些“AI生成式应用”（vibe-coded apps），还存在另一个隐忧：背后的开发者往往是新手，他们既没有能力检查AI生成的代码是否存在安全漏洞，也无法在后续维护中修复程序错误。网络安全公司Red Access的首席执行官多尔·兹维（Dor Zvi）曾对这类应用的安全问题进行过研究，他告诉我：“一旦用户上传个人信息，或者应用连接到真实的数据源，开发者就必须独自承担起整个应用的安全保障和技术支持工作。而这些应用背后的‘一人团队’，根本不具备承担此类责任的能力。”

苹果App Store和Google Play似乎都因新应用提交量的激增而不堪重负。埃隆·马斯克（Elon Musk）在回应X平台上一条帖子时，称iOS应用审核耗时甚至超过了开发本身，并形容这种延迟“荒谬至极”。柏林开发者格诺特·波奇（Gernot Poetsch）告诉我，以前24到48小时就能完成的审核流程，现在可能需要一周时间。他将这种延迟归咎于平台必须面对的“雪崩式”应用提交量，审核人员不得不从中进行逐一筛查。谷歌未回应置评请求。苹果公司发言人向我表示，近几周应用审核的平均耗时约为36小时；不过，若某些新应用需要额外审查，则可能耗时更长。为应对业务增长，苹果公司称，他们正优先审核现有应用的更新，扩大自动化审核的应用范围，并加强了针对滥用行为及重复提交内容的防范与检测机制。

“垃圾应用”泛滥的现象，或许折射出了整个互联网未来的发展走向。平庸的、由人工智能生成的内容正充斥着各个领域——从学术期刊、法庭诉讼文件，到房地产平台Zillow上的房源信息，无一幸免。这迫使我们不得不从海量廉价内容，以及往往粗制滥造的仿冒品中艰难筛选。“内容生产的成本在不断下降，但‘建立信任’的成本却转嫁到了其他人身上，”俄亥俄大学教授保罗·肖夫林（Pau​​l Shovlin）指出。

一位在大学研究人工智能的人告诉我，至少眼下，“我们有责任去从那些乱七八糟的废料中进行筛选。”