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Vibe Coding 的繁榮,可能建立在開源生態的廢墟之上。
作者|一濤
編輯|靖宇
過去一年,Vibe Coding 幾乎完全改寫了編程的方式。
你不再需要一行一行親自「寫」代碼了。只要告訴 Cursor、Claude 或 Copilot:我想要一個什么功能,用什么技術棧,最好「感覺像某個產品」,剩下的事情交給 AI 完成就可以。
很多原本寫不出代碼的人,也第一次具備了「做出東西」的能力。站在個人視角,這幾乎是軟件開發的黃金時代。
但這里有一個被忽視的前提:AI 并非憑空創造代碼,而是在調用、拼接人類已有的智慧成果。當你說"幫我做個網站"時,AI 實際上在默默引用 GitHub 上無數開源項目積累的邏輯與結構。
Vibe Coding 的核心能力,正是建立在這些開源代碼庫的學習和重組之上。
最近,來自中歐大學和基爾世界經濟研究所的研究團隊發表了一篇題為《Vibe Coding Kills Open Source》(Vibe Coding 殺死開源)的論文(https://arxiv.org/pdf/2601.15494v1),揭示 Vibe Coding 繁榮背后的隱性危機。
論文指出了一個真相:
Vibe Coding,可能正在從根本上破壞支撐整個軟件世界的開源生態。
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自 2022 年 8 月起,美國 Python 開發者使用 AI 編程的比例開始大幅上升
01
數字世界的「隱形基礎設施」
要理解這篇論文在擔心什么,首先要把一件事說清楚:什么是開源軟件,以及它在我們生活中處在什么位置。
很多人可能對于開源軟件沒有什么體感,但實際上,幾乎所有人們每天用到的數字產品,底層都鋪滿了開源軟件。
當你早晨醒來拿起 Android 手機,其底層運行的 Linux 操作系統,是開源軟件;
當你打開微信翻看聊天記錄,幫你存儲每一條信息的是 SQLite 數據庫,是開源軟件;
當你午休時刷抖音或 B 站,在后臺負責視頻解碼和播放的是 FFmpeg,也是開源軟件。
開源軟件就像是數字時代的下水道。你每天使用,卻渾然不覺。
只有當它出問題時,你才會突然意識到它的重要性。
2021 年的 Log4j 漏洞就是一個典型例子。Log4j 是 Java 生態中應用最廣泛的日志框架,用于記錄應用程序運行時的事件和信息。
絕大多數普通用戶甚至從未聽說過它的名字,但從蘋果、谷歌的云端服務器,到各國政府的政務系統,全球數十億臺設備都在后臺運行著它。
2021 年底,名為「Log4Shell」的漏洞爆發。這個漏洞允許黑客像操作自家電腦一樣,遠程控制全球的服務器。整個互聯網基礎設施瞬間「裸奔」,全球安全團隊被迫在周末緊急搶修。其影響之廣、修復之難,成為互聯網歷史上最嚴重的安全危機之一。
這就是開源的本質——它不是某個公司的產品,而是一種「公共品」。因為不具備商業屬性,編寫代碼的維護者,往往無法直接從項目中收費。
他們的回報很間接:通過項目獲得名聲,換來大廠工作;通過提供咨詢服務賺取收入;或者依靠社區捐贈。
這種模式運行了幾十年,靠的是「直接互動」。用戶使用軟件時閱讀文檔、提交問題、點贊推薦。這些注意力流回維護者手中,轉化為持續維護的動力。
而這,正是 Vibe Coding 正在切斷的連接。
02
AI 是如何一步步「餓死」開源的?
Vibe Coding 出現之前的開發模式是這樣的,你下載一個開源包,要去讀文檔;遇到 bug,去 GitHub 提交問題;覺得好用,點顆星表示支持。
維護者因此獲得關注,這些關注轉化為收入,形成一個閉環。
Vibe Coding 出現之后,你只需要告訴 AI 你想要什么功能,AI 在后臺自動選擇和組合開源代碼,生成一段「能用的實現」。
代碼跑通了,但你并不知道它具體用了哪些庫,更不會去看它們的文檔或社區。
論文把這種變化稱為一種「中介化」效應——原本由用戶直接傳遞給維護者的關注和反饋,被 AI 這個中間層整體截走了。
這種機制持續下去,會發生什么?
論文作者構建了一個模擬開源生態的經濟學模型。他們將開發者比作在不同質量水平上決定是否「入市」的創業者,先投入成本開發,然后根據市場反饋決定是否開源分享。用戶則要在無數軟件包中做選擇,并決定是「直接使用」還是通過「AI 中介」。
模型跑下來,揭示了兩種相反的力量。
第一種是效率提升。AI 讓軟件更易使用,降低了開發新工具的成本。這按理說應該刺激更多開發者進入,增加供給。
第二種是需求轉移。當用戶轉向 AI 中介,維護者失去直接互動帶來的收入,這就降低了開發者的回報。
但是放到更長期的維度來看,當第二種力量(需求轉移)強于第一種(效率提升),整個系統會滑向萎縮。
具體表現為就是,開發者進入的門檻提高,只有最高質量的項目才值得分享,中等質量的項目消失,最終市場上軟件包的數量和平均質量雙降。盡管單個用戶短期內享受了 AI 的便利,但長期福利反而下降,因為可選擇的高質量工具變少了。
簡單來說,生態陷入了惡性循環。而一旦開源生態這個基礎變薄,AI 的能力也會變差。
這就是論文反復強調的一點:Vibe Coding 在短期內提高了生產力,但在長期,可能反而降低整個系統的水平。
這種趨勢并非純理論假設,而是正在現實生活中發生。
比如,Stack Overflow 的公開問答流量,在生成式 AI 普及后出現明顯下滑。很多原本會在公共社區被討論的問題,被轉移到了私有的 AI 對話中。
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ChatGPT 推出后,Stack Overflow 上的問題數量開始顯著下降
再比如,像 Tailwind CSS 這樣的項目,下載量持續增長,但文檔訪問和商業收入卻出現下降。
項目被大量使用,卻越來越難轉化為對維護者有意義的回報。
03
Coding 界的 Spotify,何時出現?
盡管 Vibe Coding 存在這樣的問題,但它帶來的生產力提升卻是真實存在的,沒有人能回到 AI Coding 不存在的世界。
更本質的問題在于,當 AI 成為新的中介,舊的激勵結構已經不再適用。
在當前結構下,AI 平臺從開源生態中獲得了巨大價值,卻并不需要為維持這個生態本身付出對應代價。用戶付費給 AI,AI 提供便利,但被調用的開源項目和維護者,往往什么也得不到。
論文作者提出的設想是:
重構利益分配方式。
就像音樂行業中,Spotify 這樣的流媒體平臺會根據播放情況跟音樂人分賬一樣,AI 平臺完全可以追蹤自己調用了哪些開源項目,并把一部分收入按比例返還給維護者。
除了平臺分賬,通過基金會撥款、企業贊助以及政府對數字基礎設施的專項資金支持,也是彌補維護者收入流失的重要手段。
這就要求行業的觀念,從將開源軟件視為「免費資源」,轉變為「需要長期投資和維護的公共基礎設施」。
開源軟件不會消失,它已經深度嵌入數字世界,不可能被簡單替代。
但那個依靠零散關注、聲譽積累和理想主義支撐的開源時代,或許已經走到了邊界。
Vibe Coding 帶來的,不只是更快的開發體驗,也是一次關于「公共技術如何被持續供養」的壓力測試。
*頭圖來源:《大都會》
本文為極客公園原創文章,轉載請聯系極客君微信 geekparkGO
極客一問
你認為在 AI Coding 時代,
開源開發者將如何自處?
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