作者：一涛
来源： 极客公园
过去一年，Vibe Coding 几乎完全改写了编程的方式。
你不再需要一行一行亲自「写」代码了。只要告诉 Cursor、Claude 或 Copilot：我想要一个什么功能，用什么技术栈，最好「感觉像某个产品」，剩下的事情交给 AI 完成就可以。
很多原本写不出代码的人，也第一次具备了「做出东西」的能力。站在个人视角，这几乎是软件开发的黄金时代。
但这里有一个被忽视的前提：AI 并非凭空创造代码，而是在调用、拼接人类已有的智慧成果。当你说"帮我做个网站"时，AI 实际上在默默引用 GitHub 上无数开源项目积累的逻辑与结构。
Vibe Coding 的核心能力，正是建立在这些开源代码库的学习和重组之上。
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（https://arxiv.org/pdf/2601.15494v1），揭示 Vibe Coding 繁荣背后的隐性危机。
论文指出了一个真相：
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。
01 数字世界的「隐形基础设施」
要理解这篇论文在担心什么，首先要把一件事说清楚： 什么是开源软件，以及它在我们生活中处在什么位置。
很多人可能对于开源软件没有什么体感，但实际上，几乎所有人们每天用到的数字产品，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。你每天使用，却浑然不觉 。
只有当它出问题时，你才会突然意识到它的重要性。
2021 年的 Log4j 漏洞就是一个典型例子。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。
2021 年底，名为「Log4Shell」的漏洞爆发。这个漏洞允许黑客像操作自家电脑一样，远程控制全球的服务器。整个互联网基础设施瞬间「裸奔」，全球安全团队被迫在周末紧急抢修。其影响之广、修复之难，成为互联网历史上最严重的安全危机之一。
这就是开源的本质——它不是某个公司的产品，而是一种「公共品」。因为不具备商业属性，编写代码的维护者，往往无法直接从项目中收费。
他们的回报很间接：通过项目获得名声，换来大厂工作；通过提供咨询服务赚取收入；或者依靠社区捐赠。
这种模式运行了几十年，靠的是「直接互动」。用户使用软件时阅读文档、提交问题、点赞推荐。这些注意力流回维护者手中，转化为持续维护的动力。
而这，正是 Vibe Coding 正在切断的连接 。
02 AI 是如何一步步「饿死」开源的？
Vibe Coding 出现之前的开发模式是这样的，你下载一个开源包，要去读文档；遇到 bug，去 GitHub 提交问题；觉得好用，点颗星表示支持。
维护者因此获得关注，这些关注转化为收入，形成一个闭环 。
Vibe Coding 出现之后，你只需要告诉 AI 你想要什么功能，AI 在后台自动选择和组合开源代码，生成一段「能用的实现」。
代码跑通了，但你并不知道它具体用了哪些库，更不会去看它们的文档或社区。
论文把这种变化称为一种「 中介化 」效应——原本由用户直接传递给维护者的关注和反馈，被 AI 这个中间层整体截走了。
这种机制持续下去，会发生什么？
论文作者构建了一个模拟开源生态的经济学模型。他们将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选择，并决定是「直接使用」还是通过「AI 中介」。
模型跑下来，揭示了两种相反的力量。
第一种是效率提升。AI 让软件更易使用，降低了开发新工具的成本。这按理说应该刺激更多开发者进入，增加供给。
第二种是需求转移。当用户转向 AI 中介，维护者失去直接互动带来的收入，这就降低了开发者的回报。
但是放到更长期的维度来看，当第二种力量（需求转移）强于第一种（效率提升），整个系统会滑向萎缩。
具体表现为就是， 开发者进入的门槛提高，只有最高质量的项目才值得分享，中等质量的项目消失，最终市场上软件包的数量和平均质量双降 。尽管单个用户短期内享受了 AI 的便利，但长期福利反而下降，因为可选择的高质量工具变少了。
简单来说，生态陷入了恶性循环。而一旦开源生态这个基础变薄，AI 的能力也会变差。
这就是论文反复强调的一点： Vibe Coding 在短期内提高了生产力，但在长期，可能反而降低整个系统的水平 。
这种趋势并非纯理论假设，而是正在现实生活中发生。
比如，Stack Overflow 的公开问答流量，在生成式 AI 普及后出现明显下滑。很多原本会在公共社区被讨论的问题，被转移到了私有的 AI 对话中。
再比如，像 Tailwind CSS 这样的项目，下载量持续增长，但文档访问和商业收入却出现下降。
项目被大量使用，却越来越难转化为对维护者有意义的回报。
03 Coding 界的 Spotify，何时出现？
尽管 Vibe Coding 存在这样的问题，但它带来的生产力提升却是真实存在的，没有人能回到 AI Coding 不存在的世界。
更本质的问题在于， 当 AI 成为新的中介，旧的激励结构已经不再适用。
在当前结构下，AI 平台从开源生态中获得了巨大价值，却并不需要为维持这个生态本身付出对应代价。用户付费给 AI，AI 提供便利，但被调用的开源项目和维护者，往往什么也得不到。
论文作者提出的设想是：
重构利益分配方式 。
就像音乐行业中，Spotify 这样的流媒体平台会根据播放情况跟音乐人分账一样， AI 平台完全可以追踪自己调用了哪些开源项目，并把一部分收入按比例返还给维护者 。
除了平台分账，通过基金会拨款、企业赞助以及政府对数字基础设施的专项资金支持，也是弥补维护者收入流失的重要手段。
这就要求行业的观念，从 将开源软件视为「免费资源」，转变为「需要长期投资和维护的公共基础设施」 。
开源软件不会消失，它已经深度嵌入数字世界，不可能被简单替代。
但那个依靠零散关注、声誉积累和理想主义支撑的开源时代，或许已经走到了边界。
Vibe Coding 带来的，不只是更快的开发体验，也是一次关于「公共技术如何被持续供养」的压力测试。
