AI时代被低估的App工厂:做出来不值钱,卖出去才值钱

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你打开手机上的应用商店，搜"识别"两个字试试。会跳出来几十个图标。认植物的、认蘑菇的、认石头的、认硬币的、认唱片的、认昆虫的。它们长得差不多，界面像从一个模子里倒出来的，功能描述读起来也差不多。

其中一个叫PictureThis的，双端加一起，一个月能收大约一千两百万美元。剩下的那些，基本上一个月只有几千美元。功能上的差别撑不起这种差距。

一款APP做出来和卖出去根本是两件事，中间隔着五道关。

第一关：被看见

现在每个月新上架的订阅制应用接近一万五千款，摊到每天差不多五百款。这个数字最要命的地方是它每天都在刷新，你的图标今天被排到某个分类的第二屏，明天就被新来的那五百款顶下去了。

很多人没意识到，应用商店就像一条河，你要跟一整条源源不断往下冲的东西抢一瞬间，被用户看见。

死在这一关的产品，连被评价的机会都没有。这些新上架的订阅制应用里，两年之内能做到月入一万美元的，不到二十分之一。

第二关：装上了，第二天还打不打开

过了第一关，下载完成只是把图标放进了别人的手机，第二天还点不点，这很重要。这一关没有统一解法可讲，举一个例子做参考。

土耳其的Codeway有款教英语口语的应用，上线两年攒了1500万次下载，光iOS一个平台，一个月还能收500万到600万美元。

它后来做过一次改动，把语音系统换成ElevenLabs。就换了这一个东西，愿意掏钱的人多了9%，一个用户在整个生命周期里贡献的钱多了11%。

它没加任何新功能。用户留下来的理由，有时候就是"这个声音听着不像机器"。这种理由写在需求文档里没人会批，但它就管用。

第三关：让人掏钱，而且账要算得过来

订阅制最磨人的一点，它把收费摊成很长的一段，用户每个月都要重新决定一次。花在拉用户身上的钱，能不能带着更多的钱回来。这也是我觉得最容易被外行忽略的。

HubX公司专门搞了一套系统干这件事。它能从一个用户第一天被广告拉进来起，就预估这个人往后大概能贡献多少，再跟拉他进来花的钱对比。一块钱换回来五毛，那就别投了；一块钱换回来三块，扣掉别的开销还有剩，那就往上加。

绝大多数小团队就死在这一步，他们不知道自己亏在哪。

第四关：这一套能不能再来一遍

一款产品过完上面几关，运气成分不小。可一家公司同时开着几十款产品，运气就没那么重要了。

Codeway 2020年才成立，2024年初手里九款应用，现在六十多款，一半以上跟AI有关。除了那个教口语的，它还有修图的一款一个月约200万美元，通用助手约60万，会议记录约40万，写作那个约10万。

杭州的睿琪更极端，产品做到36款，植物、昆虫、鸟类、鱼类、蘑菇、石头、硬币、唱片，一种识别对应一个应用。

AIBY从2024年以来新上了29款，其中19款跟AI沾边。

单款APP的成功率可能很低，但只要成本够低，回报够大，整件事就能一直转下去。

让APP成本变低的，是AI。

美国的Bending Spoons给过一个数字：2025年第一季度，公司里由机器写或者一起写的代码还不到一成；一年之后，这个比例超过九成，其中大约七成可以直接交给机器。

第五关：这需求值不值得开工

前面说的都是怎么把一款产品做活。但在做之前还有一道关：这个需求值不值得立项。

这一块的变化才是最狠的。

拍照算热量这件事，2011年就有人做过。DailyBurn出过一个叫Meal Snap的东西，对着食物拍一张，它估个热量给你，当时的误差比较大。

十几年后，Cal AI用模型认食物、估分量，再对营养库，一次扫描的平均准确率过了九成。今年三月被MyFitnessPal收走的时候，它累计下载一千五百万次，过去十二个月卖了四千多万美元。

还有一个例子。AIBY旗下有款只干一件事的应用：拍块石头，告诉你是什么品种。它现在在Google Play一个月大约五千美元。

五千美元在以前养不活一个团队。现在只要开发、维护、拉人的成本压得够低，它就能活。门槛整体矮了一截，那些"太小了不值得做"的需求，一个个开始值得做了。

最后

所以那些长得差不多的图标，差别究竟在哪？不在功能，也不在谁家的模型更强。

有人是一款一款地撞运气，有人是把"被看见、被留下、被付费、收得回钱、再来一遍"这五件事做成了APP流水线，一批一批的来。

把东西做出来不值钱，卖出去越来越值钱。

它不追求做出一个伟大的产品，它追求的是用足够低的成本去试足够多的东西。

这些一点都不酷的公司，在眼下最容易活下来。

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