AI 正在重写移动应用的生产函数。随着以“vibe coding”为代表的 AI 辅助编程范式走向主流，iOS 应用的供给端在 2025 年初出现明显跃迁：开发门槛被压低、原型到上线的路径被极度压缩，进而推动 App Store 新增应用数量创下阶段性高点。但在供给激增的另一面，平台审核体系也首次遭遇“AI 规模化生产”的冲击。
所谓 vibe coding，本质是以大模型为核心的“意图驱动开发”：开发者通过自然语言描述需求，由 AI 自动生成代码、UI、API 调用甚至完整工程结构。相比传统开发流程，这种模式将大量重复性编码、样板代码编写与调试工作外包给模型，开发者更多扮演“产品经理 + 架构审校”的角色。
这一转变直接改变了应用生产的节奏与规模。
来自 Sensor Tower 的数据显示，2025 年 1 月美国 App Store 新增应用数量同比增长 54.8%，而 2024 年 12 月的增幅更高达 56%，创下近四年来的新高。
这一增长并非传统意义上的开发者数量爆发，而更像是“单个开发者产能”的指数级扩展：
POST /v1/chat/completions 这类调用），减少文档学习成本 在这一链条中，“代理式编码工具”（agentic coding tools）扮演关键角色。这类工具不仅生成代码，还能基于目标自主拆解任务、执行构建、运行测试并进行迭代修复，形成接近“自动化软件工程师”的闭环。
结果是：应用生产从“线性手工流程”转向“并行自动化流水线”。
应用数量的激增，迅速传导至 App Store 的审核环节。
多名开发者反馈，近期审核等待时间明显拉长：从过去的数天延长至数周，个别案例甚至达到六周。这种延迟并非单点故障，而更像是系统性压力的外溢——当供给端的吞吐能力被 AI 提升后，平台侧的审核机制成为新的瓶颈。
苹果方面的回应提供了另一组关键数据：
这表明审核系统整体仍保持较高效率，但“长尾延迟”正在扩大。换句话说，大部分应用依然快速通过，但复杂或边界案例开始堆积。
从 AI 工程角度看，这一现象可以理解为输入分布的突变（distribution shift）：
应用类型多样性增加
AI 生成应用往往覆盖更广泛的细分场景，长尾需求显著增长，导致审核规则需要覆盖更多边界条件
代码模式趋同但语义多变
虽然大量应用由相似模型生成，代码结构趋于模板化，但业务逻辑差异更大，增加自动审核难度
潜在违规内容更隐蔽
AI 可以生成“看似合规但实际违规”的逻辑（如灰色功能、隐性数据收集），对规则匹配与检测提出更高要求
这意味着传统基于规则与人工复核的审核体系，正在面对“AI 生成内容”的典型挑战——规模化、变异性与对抗性。
面对供给侧的 AI 化，审核体系的升级路径也逐渐清晰：
自动化审核模型升级
引入更强的代码理解模型，对应用行为进行语义级分析，而非仅基于静态规则匹配
行为级沙箱测试
通过自动运行应用并监测 API 调用、权限使用、数据流动路径，实现动态风险识别
开发者信誉与历史建模
基于开发者过往提交记录与违规概率，动态调整审核优先级与深度
Agent 对抗 Agent
使用审核代理模拟攻击或滥用场景，提前发现潜在问题
本质上，这是一个“AI 生产系统 vs AI 审核系统”的博弈升级。
短期来看，审核延迟可能成为独立开发者和小团队的主要摩擦点，尤其是在快速迭代和抢占市场窗口的场景中。
但中长期，这一轮变化可能带来更深远的结构性影响：
从代码生成到应用分发，AI 已经渗透进软件生产的完整链路。App Store 当前面临的审核压力，并非简单的运力问题，而是一次由大模型驱动的供给侧革命带来的系统性挑战。
当“写一个 App”变得像“写一段提示词”一样简单，真正的竞争将不再是能否开发，而是能否在规模化生成中保持质量、合规与用户价值。
这场变革，才刚刚开始。