Wer wird überhaupt für die App von Yiyan AI bezahlen?

Hast du heute schon Vibe Coding betrieben?

Vor zehn Jahren hat der Slogan „Jeder ist ein Produktmanager“ viele Gründermythen hervorgebracht. Heutzutage heißt der populärere und radikalere „Weg zum Erfolg“ „Jeder kann Vibe Coding betreiben“.

Es wird von den „Kreativitätsverfechtern“ als unumstößliche Regel angesehen. Man braucht nur zu sprechen und die Anforderungen an die KI weiterzugeben, um eine App mit vollständigen Funktionen, ansprechendem Design und sogar kostenpflichtiger Veröffentlichung zu erstellen.

Wenn man soziale Medien öffnet, stößt man auf eine Menge Inhalte wie „App-Erstellung ohne Code“ oder „Wie viel passives Einkommen mir Vibe Coding einbringt“, die einen in Begeisterung versetzen. Manche erstellen ein Produkt in mehr als zehn Tagen und erzielen innerhalb weniger Wochen einen Jahresumsatz von Hunderttausenden US-Dollar.

Man fühlt sich etwas benommen, vor allem aber aufgeregt. Sofort öffnet man das KI-Dialogfeld, bucht eine Mitgliedschaft für 20 US-Dollar pro Monat und beginnt, Tokens zu verbrauchen.

Screenshot von Xiaohongshu

Das technische Hindernis „Ich habe eine Idee, kann aber nicht programmieren“ ist verschwunden. Dies ist jedoch fast das am leichtesten zu lösende Problem im gesamten Prozess der Produktentwicklung. Als man beschließt, das über mehrere Nächte erarbeitete Produkt auf den Markt zu bringen, stellt man fest, dass die Technik inzwischen so demokratisiert ist.

Wenn jeder eine App erstellen kann, warum sollten andere dann Ihre Nutzer werden und für Sie zahlen?

Die Probleme, auf die Sie stoßen, werden erst jetzt realistisch.

KI stellt massenhaft Apps her, leider reichen die Nutzer nicht mehr aus.

Jede Idee wartet darauf, zu einem Geschäft zu werden

Dieses Jahr hat Lovable einen Bericht erstellt. Lovable ist die weltweit am schnellsten wachsende Vibe-Coding-Plattform. Es hat mehr als 14300 Nutzer befragt, von denen 80 % keine technischen Berufe ausüben. 54,6 % der Befragten geben an, dass sie gerade „ein Unternehmen aufbauen“; 24,6 % betreiben es als Nebentätigkeit; 60,5 % verdienen derzeit noch kein Geld, planen aber bereits die Monetarisierung.

80 % der Nutzer von Lovable haben keinen technischen Hintergrund | Lovable

Es ist nicht so, dass Geldverdienen schlecht ist, aber es belastet die Psyche.

Früher musste man für die Erstellung einer App, selbst wenn die Funktionen nicht komplex waren, Leute einstellen, die das Frontend und Backend programmieren, die Datenbank anbinden, debuggen und die App veröffentlichen. Mit der KI-Programmierung können erstmals Personen, die noch nie mit Code in Berührung gekommen sind, ein Produkt erstellen und eine kleine Anforderung umsetzen.

Zum Beispiel möchte jemand keine Abonnementgebühren für eine Buchführungs-App zahlen und nutzt die KI, um eine „individuell angepasste Version“ zu erstellen, bei der man beliebig Funktionen hinzufügen kann und keine Werbung sieht; jemand erstellt ein kleines Programm für seine Eltern zur Terminbuchung und Registrierung im Krankenhaus; andere Spieler nutzen die KI, um Spielmods zu erstellen …

Diese Verwendungen entsprechen sehr dem „ursprünglichen Zweck“.

Aber wenn das Geldverdienen zum Ziel wird, verwandelt sich Vibe Coding von einer Spielart in eine „Erzählung“ über Unternehmertum, unabhängige Entwicklung, flexible Beschäftigung und KI-Nebentätigkeiten.

Die Menschen sehen nur, dass die KI die Kosten für Fehlversuche bei der Entwicklung stark senkt, übersehen aber, dass das Problem, mit dem Entwickler heute konfrontiert sind, nicht mehr ein Entwicklungsproblem, sondern ein Geschäftsproblem ist.

Die hohen Entwicklungskosten in der Vergangenheit haben den Markt auf unsichtbare Weise einer ersten Filterung unterzogen. Wenn ein Gründerteam wirklich mit der Entwicklung einer Software beginnen wollte, musste es vor Beginn der Arbeit Marktforschung betreiben und Kosten und Nutzen bewerten. Auch heute kann die KI Ihnen nicht die Antwort geben, wer außer Ihnen selbst diese App noch braucht, abgesehen von Ihrer eigenen Begeisterung.

Jeder erstellt Apps – wer soll diese Apps nutzen?

NBER (National Bureau of Economic Research der USA) hat im September dieses Jahres eine Studie über mehr als 500000 GitHub-Entwickler aktualisiert. Die Forscher wollten herausfinden, wie viel von dem neu hinzugekommenen Code nach der Beschleunigung der Softwareproduktion durch KI tatsächlich zu Produkten wird.

Die Studie deckt mehrere Generationen von KI-Programmierwerkzeugen ab, von der frühen automatischen Code-Vervollständigung bis hin zu den Tools des Jahres 2026, die Projekte bereits selbstständig ändern können.

Das Ergebnis ist, dass KI immer besser im Programmieren wird und die Produktionsmenge tatsächlich schnell steigt. Die früheste KI, die Programmierern nur wenige Zeilen Code ergänzen konnte, führte zu einem Anstieg des Codes um etwa 30 %; KI, die Code anhand vollständiger Aufgaben ändern kann, führt zu einem Anstieg des Codes um etwa 180 %; bei Agenten, die selbstständig und kontinuierlich arbeiten können, erreicht der Codeanstieg maximal etwa 240 %.

Die Codemenge steigt mit der Verbesserung der KI-Programmierfähigkeiten, aber die Anzahl der letztendlich erstellten Software steigt nicht im gleichen Verhältnis | NBER

Aber dieser neu hinzugekommene Code hat sich nicht im gleichen Verhältnis zu echter Software verwandelt. In der Studie stieg die Gesamtzahl der Projekte nur um etwa 80 %, und die Anzahl der tatsächlich veröffentlichten Versionen stieg nur um etwa 30 %.

Die Forscher haben auch vier gängige App-Märkte untersucht: Die Anzahl neuer Apps hat tatsächlich deutlich zugenommen, insbesondere hat sich die Anzahl der monatlich neu im App Store veröffentlichten Apps von Anfang 2025 bis April 2026 etwa verdoppelt.

Aber die gesamte Nutzungsdauer, die diese neuen Apps in den ersten drei Monaten nach der Veröffentlichung erzielen, hat nicht zugenommen, sondern ist sogar gesunken. Viele Apps haben nicht einmal den grundlegenden Kaltstart mit „10 Bewertungen und 100 Downloads“ geschafft. Dass Apps immer einfacher zu erstellen sind, bedeutet nicht, dass der Markt plötzlich so viele Apps braucht.

Nach 2025 ist die Anzahl der Apps sprunghaft angestiegen, aber die Nutzung hat nicht deutlich zugenommen | NBER

Aber in den „sozialen Kreisen“ außerhalb von GitHub wimmelt es von zahlreichen Gründermythen.

Stanley ist ein KI-Inhaltstool des Monetarisierungsplattform für Ersteller namens Stan, das Erstellern hilft, vorhandene Inhalte in Beiträge umzuwandeln, die für Plattformen wie LinkedIn und Instagram geeignet sind.

Die beiden Gründer von Stan haben etwa 14 Tage gebraucht, um die erste Version von Stanley mit Vibe Coding zu erstellen. Sechs Wochen nach der Veröffentlichung der LinkedIn-Version erreichte das Tool einen Jahresumsatz von etwa 200000 US-Dollar, einige Monate später überschritt es 1 Million US-Dollar, und bis zum Sommer dieses Jahres betrug der gesamte Jahresumsatz von Stan etwa 41 Millionen US-Dollar.

Aber das sind nur die Ergebnisse, die Außenstehende sehen.

Das vollständige Bild der Geschichte ist, dass Stan bereits Dienstleistungen zur Monetarisierung von Inhalten für Ersteller anbot und bereits über eine etablierte Nutzerbasis von Erstellern und Vertriebskanäle verfügte.

Als die Gründer gerade die Idee für dieses Produkt hatten, haben sie sich aktiv an potenzielle Kunden gewandt, um Themen für sie zu entwickeln und sie immer wieder gefragt: „Ist dieses Produkt für Sie nützlich? Würden Sie es abonnieren, wenn es veröffentlicht wird?“

Bei der offiziellen Entwicklung haben sie den gesamten Vibe-Coding-Prozess online öffentlich gemacht und gleichzeitig das Produkt erstellt und Testnutzer angezogen. „14 Tage für die Entwicklung“ war die erste erfolgreiche Marketingmaßnahme.

Es ist unklar, ob man mit Vibe Coding Geld verdient hat – aber mit dem Betrieb von Medienkanälen hat man sicher Geld verdient | YouTube

Dass man nur das Endergebnis sieht, das andere hinterlassen haben, und es fälschlicherweise für den Lösungsprozess hält, ist die größte Illusion, die Vibe Coding erzeugt.

KI kann ein Produkt nicht „definieren“

Zweifellos beschleunigt KI den Produktivierungsprozess.

Früher haben Entwickler zur Validierung einer Idee zuerst ein vollständiges Design und einen hochauflösenden Prototyp erstellt, und am Ende konnten sie nur etwa 60 bis 70 % des fertigen Produkts erfühlen. Die KI übernimmt nun einen Großteil der konkreten Entwicklungsarbeit und hilft Entwicklern gleichzeitig, verschiedene Ideen schnell zu validieren – eine Idee kann sofort zu einem Demo umgesetzt werden, mit echten Daten verbunden und auf dem Handy verwendet werden, sodass Vor- und Nachteile schnell sichtbar werden.

Ein befreundeter Entwickler hat mir ein Beispiel gegeben. Sein Team hat ein Tool namens Readmate zur Verwaltung von Markierungen in WeChat Read entwickelt.

Quelle: Readmate

Die erste von der KI erstellte Version erreichte bereits den Standard „einsatzbereit“. Aber sie stellten fest, dass der KI das Urteilsvermögen fehlt.

Zum Beispiel werden ein kurzer Satz von mehr als zehn Wörtern und eine lange Markierung von zwei- bis dreihundert Wörtern unterschiedlich verarbeitet, was zu großen Unterschieden im Erscheinungsbild führt: Kurze Sätze sollten auffällig sein, lange Sätze leicht lesbar; verschiedene Schriftarten, gemischte Darstellung von Chinesisch und Englisch, unterschiedliche Bildschirmgrößen … beeinflussen das Erscheinungsbild; die Frage, ob „Schönheit“ wichtiger ist als „Leserhythmus“, kann die KI nicht beantworten.

Das Team hat viele Versuche mit verschiedenen Schriftarten, Layouts und Darstellungsweisen unternommen | Readmate

Die durch KI eingesparte Zeit muss weiterhin dafür verwendet werden, die Dinge zu verfeinern, in denen KI nicht gut ist. Mit anderen Worten: KI kann ein Produkt „herstellen“, aber nicht „definieren“.

Je leistungsfähiger die KI wird, desto geringer werden die Bedeutung und die Seltenheit der „Funktionsimplementierung“. Seiner Meinung nach unterscheiden sich Vibe-Coding-Produkte voneinander durch das Verständnis der Nutzer und dadurch, wie viel Personal und Zeit die Entwickler investieren, um ihr Produkt „gründlich zu erforschen“.

Für etablierte Teams senkt KI die täglichen Kosten für Fehlversuche erheblich und ermöglicht es ihnen, zielgerichtet zu arbeiten.

Zum Beispiel hat mir der oben genannte befreundete Entwickler erzählt, dass sein Team während des Entwicklungsprozesses vorübergehend KI nutzt, um verschiedene kleine Tools zu erstellen, mit denen Schriftarten, Layouts und visuelle Darstellungseffekte einfach angepasst werden können, die nach der Verwendung wieder verworfen werden. Diese kleinen Tools sind sehr nützlich, aber früher hätten sie sich nicht die Mühe gemacht, sie extra zu entwickeln.

Viele klare UI-Implementierungen, Datenverarbeitungen, wiederholte Codes, Refaktorisierungen und Debugging-Arbeiten im Produkt, einschließlich einer großen Menge spezifischer Frontend-Arbeiten für die offizielle Website, können nun direkt der KI überlassen werden.