a16z 重磅預測：Vibe coding 贏者通吃？

你有沒有發現，AI 應用生成平台們正在走向一條與大家預期完全不同的路？ 很多人原本以為這會是一場血腥的零和遊戲，大家會在價格戰中廝殺到底，最終只剩一家獨大。 但現實卻讓人意外：這些平台不但沒有互相廝殺，反而開始各自尋找差異化的定位，在不同的細分市場中共存共榮。 這讓我想起了大語言模型市場的發展軌跡，同樣出人意料，同樣充滿啟發。

就在昨天，a16z的兩位合夥人 Justine Moore 和 Anish Acharya 聯合發表了一篇分析文章《Batteries Included, Opinions Required: The Specialization of App Gen PlatFORMs》，他們對 AI 應用生成平台市場的觀察讓我深受啟發。 他們指出，這些平台正在經歷與基礎模型相似的分化過程，從最初的直接競爭轉向專業化發展。 這個觀察讓我重新思考了整個 AI 工俱生態的發展規律，也讓我對"萬能平台"的迷思有了更深的反思。 我一直相信"不存在一個萬能的代碼平台能統治一切"。 現在有太多人在用 AI 構建應用，他們的使用場景極其多樣化：原型設計、個人網站、遊戲開發、移動應用、SaaS 平台、內部工具等等。 一個產品怎麼可能在所有這些領域都做到最好？

我的判斷是，這個市場必然會走向細分。 為美觀落地頁設計的消費級應用，絕不會和企業級內部工具構建器是同一個產品。 前者需要 Spotify 集成功能，會在 TikTok 上爆紅；後者需要 SOC 2 合規認證，要通過自上而下的方式賣給 CTO。 這個市場足夠大，完全能夠支撐多家估值數十億美元的公司。 在特定使用場景中成為明確的第一名，專注於該場景所需的功能、集成和市場策略，這可能就是製勝之道。

PS：我自己最近下場創業，恰好做的就是垂直專業化的Vibe coding產品，已經快速close了一輪Pre-seed融資。

基礎模型的啟示：從替代品到互補品

回顧 2022 年的基礎模型市場，當時幾乎所有人都持有兩個錯誤假設。 第一個假設是，這些模型基本上是彼此的替代品，就像可互換的雲存儲解決方案一樣。 既然你已經選擇了一個，為什麼還要費心去用另一個？ 第二個假設是，既然這些模型是替代品，競爭就會迫使價格降到谷底，唯一的獲勝方式就是收費更低。

但現實的發展軌跡完全不是這樣。 我們看到的是向不同方向的爆發式增長。 Claude開始深入研究代碼和創意寫作。 Gemini 在多模態能力方面獨樹一幟，能以低價提供高性能模型。 Mistral 專注於隱私保護和本地部署。 而 ChatGPT 則加倍努力成為任何想要最廣泛、最有用的通用助手的人的"大本營"。 市場沒有出現一家獨大的局面，而是持續開放：更多模型、更多樣性、更多創新。 價格不但沒有下降，反而上漲了。 GROK Heavy 憑藉其卓越的 AI 代碼功能和病毒式傳播的文本到圖像模型，每月收費高達 300 美元，這在幾年前對於消費級軟件來說是聞所未聞的。

這種模式在其他領域也能看到。 回想一下圖像生成領域，2022 年人們說這是零和遊戲，或者"一個模型通吃全部"。 但現在你看到 Midjourney、Ideogram、Krea AI、BFL 等等，都很成功，都在共存，因為每個都專注於不同的風格或工作流程。 這些模型不是"更好"或"更差"，而是在藝術和功能上有自己的主張，服務於不同的創意品味和需求。

仔細觀察就會發現，這些模型根本不是競爭對手，實際上是互補的。 這與競相降價的底線競爭正好相反，這是一個正和遊戲：使用一個工具會增加你付費使用另一個工具的可能性。 我自己的使用體驗就很能說明問題。 當我需要快速生成代碼時，我會用 Claude；當我需要多模態分析時，我轉向 Gemini；當我需要創意寫作幫助時，我可能會回到 ChatGPT。 每個工具都有自己的最佳應用場景，我並不覺得它們是在爭奪我的注意力，而是在不同時刻滿足我的不同需求。

AI 應用生成平台的分化已經開始

我相信同樣的情況正在 AI 應用生成平台領域發生。 這些工具幫助你用 AI 構建完整的應用程序。 很容易被表面的戲劇性衝突所吸引，比如 LovABle 對 Replit 對 Bolt等等。 但真相是，這不是贏者通吃的遊戲。 市場規模巨大且還在增長，有足夠的空間容納多家突破性公司，每家都在自己的細分領域佔據一席之地。

Justine 在文章中提到，市場已經開始按照以下方式進行細分，每個平台在以下某個領域獨特地"突出"：

• 原型製作平台（prototyping），專門用於快速試驗想法的工具。 這些產品需要在美學、提示遵循和精細的視覺操作方面表現出色，同時提供業務邏輯的快速而粗糙的實現。

• 個人軟件平台（personal software），專門為你和你的工作流程構建應用。 這些產品可能會服務於技術水平最低的用戶，需要"開箱即用"，甚至可能需要一個易於編輯的綜合模板庫。

• 生產級應用平台（production apps），為團隊或公眾準備。 這些平台需要內置一套基本功能，包括身份驗證、數據庫、模型託管、支付等集成，並且能夠一鍵擴展。

在每個類別中，假設還會有針對每個用戶級別的平台，從普通消費者到半技術的產品經理，一直到核心開發者。 換句話說，對於每種類型的應用，都會有一系列解決方案。 從 SimilARweb 的數據來看，雖然還處於早期階段，但這種趨勢已經在核心應用生成平台的交叉瀏覽行為中顯現出來。 這些平台包括 Lovable、Bolt、Replit、Figma Make、v0 和 Base44。

根據數據，出現了兩種類型的用戶。 第一種是忠於一個平台的用戶。 例如，在過去三個月中，82% 的 Replit 用戶和 74% 的 Lovable 用戶在上述平台組合中只訪問了 Replit 或 Lovable。 這些用戶可能發現應用生成平台在功能上目前很相似，但只選擇一個主要使用，可能是因為營銷、用戶界面或他們關心的特定功能。 從經驗上看，Lovable 似乎被用於美學網絡應用和原型製作，而 Replit 似乎是更複雜的後端重型應用的首選平台。

第二種是在多個應用生成平台上活躍的用戶。 例如：在三個月的時間裡，近 21% 的 Bolt 用戶也瀏覽了 Lovable。 15% 的 Base44 用戶也查看了 Lovable。 我推測這些是在這些平台上非常活躍的超級用戶，他們以互補的方式使用這些平台。 這種用戶行為模式讓我想起了我自己使用不同設計工具的方式。 當我需要快速製作原型時，我可能會使用一個工具；當我需要更精確的設計控制時，我會切換到另一個工具；當我需要與開發團隊協作時，我可能會選擇第三個工具。 每個工具都有其獨特的優勢，我根據具體需求來選擇使用哪個。

專業化是必然趨勢

我越來越相信，在幫助用戶構建可擴展應用的工具領域，受限勝過不受限。 在開發某一類產品方面表現出色，很可能比在生成所有產品方面都只是還可以要好得多。 一個在構建與 SAP 集成的內部工具方面表現出色的應用生成平台，不太可能也是製作最準確飛行模擬器應用的那一個。

讓我們來進一步分析這種專業化趨勢。 不同類型的應用對底層平台有著截然不同的要求：

需要聚合、豐富或呈現大型現有數據服務或第三方服務，比如 LexisNexis 或 Ancestry。 基礎設施必須支持大數據集的操作。 這類應用的核心挑戰在於數據處理能力和集成的複雜性，而不是界面的美觀程度。

是單一用途的輕量級應用，解決高度特定的需求，比如 PDF 轉換器、密碼管理器或備份工具。 大多數橫向平台已經在生成這些應用方面做得很好了。 這類應用的特點是功能明確、邏輯相對簡單，但對可靠性和性能要求很高。

專為發現、流媒體或閱讀內容而構建，比如 TWitch 或 YouTube，需要專門的基礎設施來支持內容分發。 這類應用的技術挑戰主要在於大規模內容分發、實時流媒體處理和個性化推薦算法。

是促進和貨幣化交易的平台，專注於物流、信任、評論和價格發現。 這些應用需要支持支付、退款、折扣等的集成。 在這個領域，合規性、安全性和金融集成的複雜性是關鍵挑戰。

幫助用戶或組織完成任務、協作和優化工作流程，通常與其他服務有大量集成。 這類應用需要深度理解企業工作流程和現有工俱生態系統。

讓用戶能夠連接、溝通和分享內容，通常形成網絡和社區。 基礎設施必須支持大規模的實時交互。 這類應用的挑戰在於處理社交圖譜、實時通信和內容審核。

我觀察到的是，每個類別都有其獨特的技術棧、集成需求和用戶體驗考量。 一個專注於電商應用生成的平台，會內置支付處理、庫存管理、訂單跟踪等功能，並且深度優化這些流程。 而一個專注於數據儀表板的平台，則會在數據可視化、實時更新和復雜查詢優化方面投入更多精力。 這種專業化不僅僅是功能的差異，更是整個產品哲學和技術架構的不同。

市場細分的深層邏輯

從更深層的角度來看，這種市場細分反映了軟件開發本身的複雜性。 過去，我們習慣於將軟件開發視為一個統一的領域，但實際上，不同類型的應用有著完全不同的挑戰和約束條件。 移動應用需要考慮觸屏交互、電池續航、離線功能；Web 應用需要考慮瀏覽器兼容性、SEO、響應式設計；企業內部工具需要考慮安全合規、現有系統集成、權限管理。

當 AI 開始自動化應用開發時，這些差異變得更加重要。 一個擅長生成美觀落地頁的 AI 系統，它的訓練數據、提示工程和輸出優化都圍繞著視覺吸引力、轉化率優化和營銷效果。 而一個擅長生成企業級內部工具的 AI 系統，它的重點則完全不同：數據安全、系統集成、用戶權限管理、審計日誌等等。

我經常看到一些團隊試圖構建"萬能"的 AI 應用生成平台，希望能夠滿足所有用戶的所有需求。 但這種思路忽略了一個關鍵點：當你試圖同時優化美觀性和企業合規性時，你往往會在兩個方向上都做出妥協。 專業化的平台可以避免這種妥協，在特定領域做到極致。

這讓我想起了傳統軟件開發工具的演進歷程。 我們曾經有過一些試圖覆蓋所有開發場景的"超級 IDE"，但：有專門用於 Web 開發的工具，有專門用於移動開發的工具，有專門用於數據科學的工具。 每個工具都在其專業領域提供了無與倫比的體驗，這比一個什麼都能做但什麼都不專精的工具更有價值。

在 AI 應用生成領域，我預期會看到類似的分化。 會有專門用於電商網站生成的平台，它們內置了 Shopify 集成、支付處理、庫存管理等功能。 會有專門用於數據儀表板生成的平台，它們擅長連接各種數據源、創建交互式圖表、設置實時更新。 會有專門用於移動應用生成的平台，它們了解 iOS 和 Android 的設計規範、推送通知、應用商店優化等。

用戶行為的啟示

Justine 的文章中提到的用戶行為數據特別有啟發性。 那些在多個平台之間切換的"超級用戶"，實際上驗證了我的觀點：不同的平台適合不同的用例。 一個開發者可能會用 Lovable 快速製作原型，用 Replit 開發後端邏輯複雜的應用，用其他平台處理特定的集成需求。

這種使用模式讓我想起了現代開發者的工具鏈。 沒有人會指望一個工具解決所有問題。 我們用 Figma 做設計，用 VS Code 寫代碼，用 GitHub 做版本控制，用 Vercel 做部署，用 StriPE 處理支付。 每個工具都在其專業領域做到了極致，整個工具鏈的協同工作創造了比任何單一"萬能工具"更強大的開發體驗。

AI 應用生成平台的發展很可能會遵循類似的路徑。 用戶會根據具體需求選擇最合適的平台，而不是被迫使用一個什麼都能做但什麼都不專精的平台。 這種選擇的自由度實際上會提高整個生態系統的價值，因為每個平台都能專注於做自己最擅長的事情。

我觀察到的另一個有趣現像是，用戶對於。 在傳統軟件開發中，學習一個新工具的成本很高，所以開發者傾向於堅持使用熟悉的工具。 但在 AI 驅動的時代，工具的學習曲線大大降低了。 如果一個平台能夠通過自然語言就能完成大部分操作，那麼。 這進一步鼓勵了專業化，因為用戶更願意為特定需求尋找最佳工具。

商業模式的重新思考

這種專業化趨勢也會重新塑造 AI 應用生成平台的商業模式。 傳統的 SaaS 模式強調規模經濟和網絡效應，試圖獲取盡可能多的用戶並鎖定他們。 但在專業化的世界裡，深度比廣度更重要。

一個專注於電商應用的平台，可以與 ShOPify、WooCommerce、BigCommerce 等電商平台建立深度集成，提供其他平台無法匹敵的電商應用生成體驗。 它的客戶可能數量不如通用平台，但每個客戶的價值更高，粘性更強。 這種專業化的平台甚至可以，比如按交易額分成，而不是簡單的訂閱費。

類似地，一個專注於企業內部工具的平台，可以與企業現有的 IT 基礎設施深度集成，提供無縫的單點登錄、數據同步、合規審計等功能。 這樣的平台可能會採用企業級的銷售模式，通過直接銷售團隊服務大企業客戶，而不是依賴自助註冊。

我認為這種商業模式的多樣化實際上會創造一個更健康的競爭環境。這減少了直接競爭的激烈程度，讓每個平台都有機會在其專業領域建立強大的護城河。

從投資角度看，這也意味著不同類型的投資者會被不同的平台吸引。 專注於消費級應用的平台可能會吸引那些看重用戶增長和病毒式傳播的投資者。 專注於企業級應用的平台則可能會吸引那些重視穩定現金流和長期客戶關係的投資者。 這種多樣性會為整個行業帶來更多的資金和關注。

技術棧的差異化

深入到技術層面，我發現不同類型的應用對底層技術棧有著截然不同的要求，這進一步支持了專業化的必要性。 一個專注於實時應用（如聊天應用、協作工具）的平台，需要在 WebSocket 連接、消息隊列、狀態同步等方面做大量優化。 而一個專注於數據密集型應用的平台，則需要在數據庫查詢優化、緩存策略、數據可視化等方面投入更多精力。

我觀察到的一個有趣現像是，不同平台在 AI 模型的選擇和優化上也開始出現分化。 生成美觀界面的平台可能會更多地使用圖像生成模型和設計相關的訓練數據。 生成後端邏輯的平台則會更多地使用代碼生成模型和軟件架構相關的訓練數據。 這種針對性的優化讓每個平台在其專業領域的性能都有了顯著提升。

更重要的是，不同類型的應用對生成質量的評判標準完全不同。 一個消費級應用可能更看重界面的美觀性和用戶體驗的流暢性，即使代碼不夠優雅也可以接受。 而一個企業級應用則更看重代碼的可維護性、安全性和擴展性，即使界面樸素一些也無所謂。 這種評判標準的差異決定了不同平台需要採用不同的優化目標和質量控制機制。

我特別注意到的是，一些平台開始在部署和運維方面進行差異化。 專注於個人項目的平台可能會提供簡單的一鍵部署到靜態託管服務。 而專注於企業應用的平台則需要支持複雜的部署流水線、多環境管理、監控告警等功能。 這些差異看似細微，但對最終用戶的體驗有著決定性的影響。

生態系統的演進方向

從更宏觀的視角來看，AI 應用生成平台的專業化趨勢實際上反映了整個軟件開發生態系統的演進方向。 我們正在見證一個。 用戶不再關心使用什麼工具，而是關心能夠獲得什麼結果。 這種轉變為專業化平台創造了巨大的機會。

我預期未來幾年內，我們會看到越來越多的垂直化 AI 應用生成平台出現。 會有專門用於遊戲開發的平台，它們了解遊戲引擎、物理系統、關卡設計。 會有專門用於教育應用的平台，它們內置了學習管理系統集成、進度跟踪、個性化學習路徑等功能。 會有專門用於醫療應用的平台，它們符合 HIPAA 等醫療數據保護法規。

這種垂直化的趨勢不僅會改變產品形態，也會改變整個行業的人才需求。 專業化的平台需要既懂 AI 技術又懂特定行業的複合型人才。 一個做金融應用生成的平台，需要有人深度理解金融合規、風險管理、交易系統等知識。 這種人才需求的變化會進一步鞏固專業化平台的競爭優勢。

我還觀察到，。 一個專注於前端生成的平台可能會與一個專注於後端生成的平台建立合作關係，共同為用戶提供端到端的解決方案。 這種合作模式創造了一個更加開放和協作的生態系統，每個平台都可以專注於自己的核心優勢。

從長遠來看，我相信這種專業化趨勢會推動整個 AI 應用開發領域向更高的成熟度發展。 當每個細分領域都有專門的平台在深耕時，整個行業的整體水平會得到提升，用戶也會獲得更好的體驗。 這是一個多贏的局面：平台可以在專業領域建立深厚的護城河，用戶可以獲得針對性更強的解決方案，整個生態系統也會變得更加豐富和多樣化。

我的預測和思考

基於以上的觀察和分析，我對 AI 應用生成平台市場的未來發展有幾個預測。 我認為未來三到五年內，我們會看到市場明確分化為幾個主要類別：面向消費者的快速原型平台、面向小企業的模板化應用平台、面向大企業的定制化內部工具平台，以及各種垂直行業的專業化平台。

在每個類別中，最終會有 2-3 家主導企業，它們通過深度專業化和生態系統建設獲得競爭優勢。 這些平台不會試圖互相替代，而是會在各自的領域內不斷深化，提供其他平台無法匹敵的專業化價值。

我特別看好那些能夠在。 比如，一個專注於餐飲業應用的平台，如果能夠深度集成點餐系統、庫存管理、員工排班、財務報表等餐飲業特有的需求，就很難被通用平台替代。 這種行業知識的積累和專業化集成是通用平台難以復制的。

我也認為用戶行為會發生根本性變化。 隨著平台之間切換成本的降低，用戶會變得更加"工具理性"，根據具體需求選擇最合適的平台，而不是忠誠於某一個平台。

從技術發展角度，我預期各個專業化平台會在 AI 模型的訓練和優化上出現更大的分歧。 不同領域的應用對 AI 生成質量的要求不同，這會推動平台開發針對性更強的 AI 模型。 我們可能會看到專門優化代碼生成的模型、專門優化界面設計的模型、專門優化業務邏輯的模型等等。

最後，我相信這種專業化趨勢會重新定義"平台成功"的標準。 在過去，成功往往意味著用戶數量最多、覆蓋範圍最廣。 但在專業化的世界裡，成功可能這種成功標準的變化會創造更多樣化的商業機會，也會讓整個行業變得更加健康和可持續。

總的來說，。 當用戶需求變得更加多樣化和專業化時，通用解決方案的局限性就會暴露出來。 而那些能夠深度理解特定用戶群體需求、提供針對性解決方案的平台，將在未來的競爭中佔據優勢地位。