夜雨聆风上周，Pieter Levels 在 X 上说了一段话，引发了不少讨论。他是独立开发者圈子里最知名的人之一，一个人运营 Nomad List、Remote OK、Photo AI 等产品，月收入超过 100 万美元。他说，他观察到独立开发者的收入和流量在普遍下降，他自己的项目也是。在他看来，原因很清楚：大模型公司正在蚕食所有"原本是 App 的东西"。
这不是一个人的体感。同一时期，几组数据指向同一个方向：Tailwind CSS 的月下载量从 2000 万跌到不足 500 万，很多开发者网站的 Google 引荐流量腰斩，AI Overviews 让自然搜索流量下降了 30% 到 65%。今年 1 月到 2 月，美股软件板块蒸发了约 2 万亿美元市值，Atlassian 跌了 35%，企业席位数出现历史上首次下降。媒体给这个现象起了个名字，叫 SaaSpocalypse。
开发者工具下载量持续下滑的一个缩影
（图：X 上关于独立开发者收入下滑讨论的配图，流量曲线从约 1500 万-1800 万的峰值跌至 2026 年 1 月的不足 500 万）
从个人开发者到上市公司，同一股力量在产业链的每一层起作用。这篇文章想讨论的问题是：如果做一个小工具的门槛已经降到零，独立开发者还能靠什么赚钱。
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为什么小工具先死
另一位创业者 Patrick Haede 在 Levels 的帖子下面说了一句更直接的话：indie hacker 这类产品正在死亡，原因是 coding agent。你的产品价值不够高，Claude 加 MCP 就能替代它；你也没有资源去做真正复杂的大产品。
这句话描述了一个具体的变化。过去，一个小工具——比如一个 PDF 转换器、一个简历生成器、一个简单的记账应用——需要开发者花几周甚至几个月做出来，这个开发成本本身就是壁垒。用户愿意为"省得自己做"付钱。现在，用户打开 Claude 或者 Cursor，描述一下需求，十几分钟后就有了一个能用的替代品。壁垒消失了。
被替代的还不只是产品本身。过去很多独立开发者靠 SEO 获取用户：写一篇"如何转换 PDF"的文章，在文章里推荐自己的工具。当 AI 直接在搜索结果里给出答案，这条获客路径也断了。流量和收入是同时下滑的。
企业内部的逻辑也一样。三星今年 6 月向全体员工开放了 ChatGPT 和 Codex，员工可以用 AI 自己搭内部工具。当企业里每个员工都能随手做出一个小应用，那些卖给企业的、功能单一的小型 SaaS 就失去了存在理由。
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做东西的成本归零，做对东西的成本没变
如果只看上面这些，结论会很悲观。但同一时间还有另一组数据：新成立的一人公司数量增长了 130%，而且这些新公司的收入追踪反而更高。
怎么理解这个矛盾？可以把做产品的成本拆成两部分。
第一部分是构建成本，这部分确实在快速归零。一个可以参考的案例是 Bun 的重写。Bun 是一个每月下载量超过 2200 万次的 JavaScript 运行时，创始人 Jarred Sumner 今年用 Claude Code 把约 55 万行代码从 Zig 重写成 Rust，6500 个提交，11 天完成，按 API 定价折算成本约 16.5 万美元。他估计同样的工作交给熟悉代码库的工程师团队需要一年。重写后的版本已经上线，启动速度快了 10%，几乎没人注意到底层换了语言。
Claude Code 切换到 Rust 版 Bun 后启动速度快了 10%
（图：Bun 官方博客《Rewriting Bun in Rust》配图，Claude Code 启动耗时从 517ms 降至 464ms）
连这种量级的工程都能用 AI 完成，做一个普通小工具就更不在话下了。构建成本不再是任何人做产品的障碍，这也意味着它不再是任何人产品的壁垒。
第二部分是判断成本：判断做什么、为谁做、解决什么问题。这部分成本没有变化，甚至因为供给爆炸而变得更贵了。当成千上万的人都能用 AI 一天做出一个应用，用户面对的就不是"有没有工具"，而是"该用哪个"。Levels 自己总结过一句话：人人都可以用 AI 做 App 了，分发才是真正的挑战。
一人公司数量增长 130% 说明入场者没有减少，反而在增加。收入追踪更高说明活下来的那批赚到了更多。这个市场没有消失，只是筛选标准变了。
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活下来的产品有什么共同点
从目前的讨论和案例里，可以归纳出几类在 AI 时代反而更值钱的东西。
面向非技术用户的产品。 技术人员可以自己用 Claude 做工具，但绝大多数用户不会。一个为纹身工作室做的发票软件、为流动宠物美容师做的排期工具，用户不在乎它是谁写的、怎么写的，只在乎它懂不懂自己的业务。AI 降低了开发门槛，但没有改变"懂行业"这件事的稀缺性。垂直行业知识是 AI 替代不了的部分，因为模型里没有那些业务流程的细节。
依赖个人品味和经验积累的产品。 小互在转述 Levels 的讨论时补充过一个判断：未来更有市场的，是发挥个人品味、积累经验的产品，以及稀缺内容或精细化服务型功能。一个滤镜工具可以被随手复刻，但一个摄影师把自己十年的审美做成预设包，里面的价值不在代码里。代码可以被 AI 生成，品位不能。
有分发能力的产品。 Levels 本人的例子最能说明这一点。他的技术栈是 PHP、jQuery 加 SQLite，没有任何时髦的东西，Photo AI 的主文件是一个 4 万行的 index.php。但他十年发了 12.5 万条推文，积累了几十万关注者，每个新产品发布时自带流量。同样的产品换一个人做，没有触达用户的渠道，就是另一种结果。分发能力——无论是个人品牌、社区还是行业关系——是 AI 无法代劳的，它只能靠时间积累。
组合式的项目策略。 Levels 晒过自己所有产品从 2016 年至今的收入曲线，每一条都是钟形：增长、平台期、衰退。AI 工具的周期轮替更快，峰值更高，衰退也更快。他的应对不是把某一个产品做成百年老店，而是快速发布新项目，让几条曲线错开，老项目衰退时有新项目接上来，赚的钱再投进下一批实验。单一产品对抗不了周期，组合可以。
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对想做副业的人，这意味着什么
把上面的内容压缩成几条可参考的判断：
一，不要再做"通用小工具"。凡是需求一句话能描述清楚、Claude 十分钟能复刻的产品，都没有收费空间。这是 2026 年做副业选方向时首先要排除的类别。
二，从自己熟悉的行业切进去，而不是从热门技术切进去。你所在的行业里有哪些繁琐的、别人看不懂的流程，那里面才有真实需求。AI 让实现变得容易，恰好放大了"懂行"的价值。
三，先解决触达，再解决产品。产品可以一天做出来，渠道不能。无论是经营一个垂直社群、持续输出行业内容，还是深耕某个平台的获客，分发投入的优先级应该排在开发之前。
四，用 AI 放大自己，而不是用 AI 替代思考。Claude Code 的负责人 Boris Cherny 有个建议值得参考：不要盯着削减 token 成本，成本削减的空间大约 50%，而回报提升的空间可以是十倍甚至百倍。对个人来说同样如此——AI 最大的价值不是帮你省钱，而是让你一个人能同时跑多个项目、验证多个想法。
五，接受产品是有寿命的。指望一个产品吃十年已经不现实。把每个项目当成一次实验，快速上线、快速验证、赚了钱就投向下一个，这是被验证过可行的节奏。
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结尾
回头看 Levels 那段话的最后半句，往往被人忽略。他说大模型公司正在蚕食所有原本是 App 的东西，然后补了一句："Not bad btw, just times."——这不是坏事，只是时代变了。
对小工具的开发者来说，这是坏消息。对懂行业、有品味、会触达用户的独立开发者来说，构建成本归零是前所未有的杠杆。同一个变化，把它当威胁的人和把它当工具的人，会走向完全不同的结果。