App Store 被 AI 垃圾挤爆后:当“交付”越来越便宜,什么才真正稀缺?

过去做一个 App，你至少要会写代码、懂产品、打磨细节、熬过繁琐的上线流程。这些门槛未必多高尚，但它们客观上确实起到了一个作用：过滤掉那些“随便做做”的东西。

AI 出现之后，这层过滤器被大幅削弱了。

现在很多产品已经不是从问题出发“开发出来”的，更像是从模板、能力和热门方向里“拼装出来”的：一个热门赛道、一个现成模板、一套 API，再加上一点包装，几个小时就能跑出一个“新产品”。名字在换，图标在换，界面在换，但底层逻辑和用户价值却高度相似。

看起来是创新，实质上更像是批量上架。

放到 App Store 上，其实也是一样的逻辑。

平台原本的审核机制，是为“精耕细作”的时代设计的。那时候，提交本身就带有一定筛选作用；但 AI 让供给端的速度突然提高了一个数量级，平台的治理方式却还停留在旧框架里。

结果也很典型：审核开始变慢，排队开始拉长，真正认真做产品的人，不得不和大量模板化、短平快的东西挤在同一条通道里。

而这件事麻烦的地方，还不只是“慢”和“难找”。

它带来的后果，也不只是体验变差。前段时间曝光的一批 AI 应用数据泄露事件，其实已经说明了：很多“快餐式开发”的产品，表面上看起来完整，底层却并不稳，权限、数据、合规上都留着大量后账。对平台来说，这些已经不只是低质内容，而是越来越高的治理成本和越来越现实的风险敞口。

做过尽调的人会对这种事情特别敏感：

表面完美的东西，往往藏着最难处理的问题。

AI 可以帮你写函数，搭界面，把执行做得很漂亮；但它没办法替你回答那个最关键的问题：

这个东西，为什么值得被做出来？

用户真的需要它吗？

它解决的是一个真实问题，还是只是套了一个热门概念？

这恰恰是现在很多 AI 应用最明显的困境——不是“做不出来”，而是“做出来了也未必有意义”。看起来很快，看起来很酷，但真正打开以后，你会发现它解决的往往不是需求，而只是“我也能做一个”的冲动。

AI 解决了“如何做”的问题，却很难自动解决“为何做”的问题。

从我的角度看，真正重新变贵的，至少有三样东西。

第一，是看见真问题的能力。不是追着热门方向跑，也不是追着趋势标签做，而是看见一个真实存在、却还没被说清楚的需求。

第二，是理解人的能力。不只是理解流程、功能和路径，而是理解那个真正会打开这个产品的人：她在想什么、卡在哪里、为什么愿意为这个东西停留。

第三，是建立信任的能力。让用户相信，你不是又一个换壳上线的投机者，你做的东西不是一波流量生意，而是一个值得被留下来的东西。

这也解释了，为什么苹果一边在 Xcode 里拥抱 AI，一边又在 App Store 入口上变得更谨慎。因为平台最终要守住的，从来不是某一种技术路线，而是入口背后的信任感。