过去的一年里，一种被称为 Vibe Coding 的编程范式，几乎彻底改变了我们编写软件的方式。
你不再需要逐行“敲”出代码。你只需要告诉 Cursor、Claude 或者 GitHub Copilot：“我想要一个什么样的功能，使用什么技术栈，最好‘感觉像某个产品’。” 剩下的工作，AI 会为你完成。
许多原本不具备编码能力的人，也因此第一次获得了“做出东西”的能力。从个人视角来看，这似乎是软件开发的黄金时代。
但这里存在一个常常被忽视的前提：AI 并非凭空创造代码，它是在调用、组合人类已有的智慧成果。当你向 AI 发出“帮我做个网站”的指令时，它实际上在默默地引用 GitHub 上无数开源项目积累的逻辑与结构。Vibe Coding 的核心能力，正是建立在对这些庞大开源代码库的学习与重组之上。
最近，来自中欧大学和基尔世界经济研究所的研究团队发表了一篇题为《Vibe Coding Kills Open Source》（Vibe Coding 杀死开源）的论文，揭示了 Vibe Coding 繁荣表象之下潜藏的危机。
论文指出了一个令人警醒的真相：Vibe Coding 可能正在从根本上破坏支撑整个软件世界的开源生态系统。
自 2022 年 8 月起，美国 Python 开发者使用 AI 编程的比例开始大幅上升
数字世界的「隐形基础设施」
要理解这篇论文在担忧什么，我们首先需要澄清一个基本事实：什么是开源软件，以及它在我们的数字生活中扮演着何种角色。
许多普通用户可能对开源软件没有直接体感，但事实上，你每天使用的几乎所有数字产品，其底层都铺满了开源软件。
当你早晨醒来拿起 Android 手机，其底层运行的 Linux 操作系统，是开源软件；
当你打开微信翻看聊天记录，帮你存储每一条信息的是 SQLite 数据库，是开源软件；
当你午休时刷抖音或 B 站，在后台负责视频解码和播放的是 FFmpeg，也是开源软件。
开源软件就像是数字时代的“下水道”或“电网”。你每天都在使用，却浑然不觉。 只有当它出问题时，你才会突然意识到它的不可或缺。
2021 年底爆发的 Log4j 漏洞就是一个典型案例。Log4j 是 Java 生态中应用最广泛的日志框架，用于记录应用程序运行时的事件和信息。绝大多数普通用户甚至从未听说过它的名字，但从苹果、谷歌的云端服务器，到各国政府的政务系统，全球数十亿台设备都在后台运行着它。
当名为“Log4Shell”的漏洞被揭露时，它允许攻击者像操作自家电脑一样远程控制全球的服务器。整个互联网的基础设施瞬间“裸奔”，全球的安全团队被迫在周末紧急抢修。其影响范围之广、修复难度之大，使之成为互联网历史上最严重的安全危机之一。
这正是开源的本质——它通常不是某个公司的商业产品，而是一种“公共品”。因为不具备直接的商业属性，编写和维护这些代码的贡献者们，往往无法直接从项目中获得金钱回报。
他们的回报形式很间接：通过项目建立声誉，从而获得更好的工作机会；通过提供相关的咨询或定制服务赚取收入；或者依靠社区和用户的捐赠来维持。
这种模式运行了几十年，依赖的是一种“直接互动”的良性循环。用户在使用软件时会阅读文档、提交问题、点赞推荐。这些关注和反馈流回维护者手中，转化为他们持续投入和维护项目的动力。而这，正是 Vibe Coding 正在悄然切断的关键连接。
AI 是如何一步步「饿死」开源的？
在 Vibe Coding 出现之前的传统开发模式是这样的：你下载一个开源软件包，需要去阅读它的文档；遇到 Bug，会去 GitHub 提交 Issue；觉得好用，就点一颗 Star 表示支持。维护者因此获得关注，这些关注可能转化为职业机会或收入，从而形成一个可持续的闭环。
Vibe Coding 出现之后，模式发生了根本性变化。你只需要告诉 AI 你想要什么功能，AI 在后台自动选择、组合甚至微调开源代码，直接生成一段“能用”的实现。代码跑通了，任务完成了，但你很可能并不知道它具体依赖了哪些底层库，更不会主动去看它们的文档或参与社区讨论。
论文将这种变化称为一种 “中介化” 效应——原本由终端用户直接传递给开源维护者的关注和反馈，被 AI 这个强大的中间层整体截留了。
这种机制如果持续下去，会发生什么？
论文作者构建了一个模拟开源生态系统的经济学模型。他们将开源开发者比作在不同质量水平上决定是否“入市”的创业者，先投入成本进行开发，然后根据市场反馈决定是否开源分享。用户则要在无数软件包中做出选择，并决定是“直接使用”还是通过“AI 中介”来获取功能。
模型运行的结果，揭示了两种相互角力的力量。
第一种是 效率提升效应。AI 让软件的使用和开发门槛大幅降低，这理应刺激更多开发者进入市场，增加高质量开源项目的供给。
第二种是 需求转移效应。当用户纷纷转向 AI 中介，开源维护者便失去了来自直接互动的声誉激励和潜在收入，这降低了开发者投身开源、特别是维护中等质量项目的回报。
从更长期的维度来看，当第二种力量（需求转移）强于第一种（效率提升）时，整个系统会滑向萎缩。具体表现为：开发者进入的门槛被变相提高，只有那些最高质量、最具影响力的项目才值得分享，大量中等质量但有用的项目会逐渐消失，最终导致市场上软件包的总数量和平均质量双双下降。 尽管单个用户在短期内享受了 AI 带来的便利，但长期的福利水平反而可能下降，因为可供选择的、经过充分验证的高质量工具变少了。
简单来说，整个生态可能陷入一个恶性循环。而一旦开源生态这个“土壤”变得贫瘠，以它为食的 AI 模型的“智力”和“创造力”也必将受到影响。
这就是论文反复强调的核心观点：Vibe Coding 在短期内显著提高了个人生产力，但在长期，可能反而会拉低整个软件生态系统的水位。
这种趋势并非纯粹的理论推演，它正在真实世界中发生着。
例如，Stack Overflow 的公开问答流量，在 ChatGPT 等生成式 AI 普及后出现了显著且持续的下滑。大量原本会在公共技术社区被提出、讨论和沉淀的问题与解决方案，被转移到了私有的、一对一的 AI 对话中。
ChatGPT 推出后，Stack Overflow 上的问题数量开始显著下降
再比如，像 Tailwind CSS 这样非常流行的前端框架，其 npm 下载量仍在持续增长，但官方文档的访问量和基于商业支持的咨询收入却出现了下降。项目被更广泛地使用，却越来越难转化为对维护者有实际意义的、可持续的回报。
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尽管 Vibe Coding 对开源生态构成了潜在威胁，但它带来的巨大生产力提升是真实且不可逆的，没有人能回到一个没有 AI 辅助编程的世界。
更本质的问题在于，当 AI 成为新的、强大的中介时，旧有的、基于直接互动的激励结构已经不再适用。
在当前的架构下，AI 平台从浩瀚的开源生态中汲取了巨大的价值，用以训练模型、提供服务，却并不需要为维持这个生态系统的健康与活力支付对等的成本。用户付费给 AI 平台，平台提供便利，但被频繁调用的底层开源项目及其维护者，往往什么也得不到。
对此，论文作者提出了一个设想：重构利益分配机制。
就像音乐产业中，Spotify、Apple Music 等流媒体平台会根据歌曲的播放次数向唱片公司和音乐人分账一样，AI 平台完全可以（在技术上）追踪自己生成的代码中调用了哪些开源项目，并将一部分收入按某种合理的比例返还给对应的维护者或基金会。
除了平台主动分账，通过开源基金会进行针对性拨款、鼓励大型企业增加赞助，以及推动政府将关键数字基础设施纳入公共资金支持范畴，也都是弥补维护者收入流失、保障项目可持续发展的重要手段。
这一切都要求整个行业的观念发生转变——从将开源软件视为可以任意取用的“免费资源”，转变为认识到它是需要长期投资和维护的“关键公共基础设施”。
开源软件不会消失，它已经像钢筋水泥一样深度嵌入数字世界的每一个角落，不可能被简单替代。但那个主要依靠个人热情、零散关注、声誉积累和理想主义来支撑的开源黄金时代，或许真的已经走到了边界。
Vibe Coding 带来的，不仅仅是一种更快的开发体验，更是一次关于“我们该如何持续供养那些支撑数字世界的公共技术”的严峻压力测试。
发表于 昨天 03:33
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