作者：一濤
來源：極客公園
過去一年，Vibe Coding 幾乎完全改寫了程式設計的方式。
你不再需要一行一行親自「寫」程式碼了。只要告訴Cursor、Claude 或Copilot：我想要一個什麼功能，用什麼技術棧，最好“感覺像某個產品”，剩下的事情交給AI 完成就可以。
很多原本寫不出程式碼的人，也第一次具備了「做出東西」的能力。站在個人視角，這幾乎是軟體開發的黃金時代。
但這裡有一個被忽略的前提：AI 並非憑空創造程式碼，而是在召喚、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 上無數開源專案累積的邏輯與結構。
Vibe Coding 的核心能力，正是建立在這些開源程式碼庫的學習與重組之上。
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 繁榮背後的隱性危機。
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體世界的開源生態。
01 數位世界的「隱形基礎設施」
要理解這篇論文在擔心什麼，首先要把一件事說清楚：什麼是開源軟體，以及它在我們生活中處於什麼位置。
很多人可能對開源軟體沒有什麼體感，但實際上，幾乎所有人們每天用到的數位產品，底層都鋪滿了開源軟體。
當你早晨醒來拿起Android 手機，其底層運行的Linux 作業系統，是開源軟體；
當你打開微信翻看聊天記錄，幫你儲存每一個資訊的是SQLite 資料庫，是開源軟體；
當你午休時刷抖音或B 站，在後台負責影片解碼播放的是FFmpeg，也是開源軟體。
開源軟體就像是數位時代的下水道。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誌框架，用於記錄應用程式執行階段的事件和資訊。
絕大多數普通用戶甚至從未聽說過它的名字，但從蘋果、谷歌的雲端伺服器，到各國政府的政務系統，全球數十億台設備都在後台運行著它。
2021 年底，名為「Log4Shell」的漏洞爆發。這個漏洞允許駭客像操作自家電腦一樣，遠端控制全球的伺服器。整個網路基礎設施瞬間「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，成為網路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，編寫程式碼的維護者，往往無法直接從專案中收費。
他們的回報很間接：透過專案獲得名聲，換來大廠工作；透過提供諮詢服務賺取收入；或依靠社區捐贈。
這種模式運作了幾十年，靠的是「直接互動」。使用者使用軟體時閱讀文件、提交問題、按讚推薦。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 正在切斷的連結。
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 出現之後，你只需要告訴AI 你想要什麼功能，AI 在後台自動選擇和組合開源程式碼，產生一段「能用的實作」。
程式碼跑通了，但你並不知道它具體用了哪些函式庫，更不會去看它們的文件或社群。
論文把這種變化稱為一種「中介化」效應──原本由使用者直接傳遞給維護者的關注和回饋，被AI 這個中間層整體截走了。
這種機制持續下去，會發生什麼事？
論文作者建構了一個模擬開源生態的經濟模型。他們將開發者比喻為在不同品質水準上決定是否「入市」的創業者，先投入成本開發，然後根據市場回饋決定是否開源分享。使用者則要在無數軟體包中做選擇，並決定是「直接使用」還是透過「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 讓軟體更容易使用，降低了開發新工具的成本。這按理說應該會刺激更多開發者進入，增加供給。
第二種是需求轉移。當使用者轉向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。
但放到更長期的維度來看，當第二種力量（需求轉移）強於第一種（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，只有最高品質的專案才值得分享，中等品質的專案消失，最終市場上軟體包的數量和平均品質雙降。儘管單一使用者短期內享受了AI 的便利，但長期福利反而下降，因為可選擇的高品質工具變少了。
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。
這就是論文一再強調的一點： Vibe Coding 在短期內提高了生產力，但在長期，反而可能降低整個系統的水平。
這種趨勢並非純理論假設，而是正在現實生活中發生。
例如，Stack Overflow 的公開問答流量，在生成式AI 普及後出現明顯下滑。很多原本會在公共社群被討論的問題，被轉移到了私有的AI 對話。
再例如，像Tailwind CSS 這樣的項目，下載量持續成長，但文件存取和商業收入卻出現下降。
專案被大量使用，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？
儘管Vibe Coding 有這樣的問題，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。
更本質的問題在於，當AI 成為新的中介，舊的激勵結構就不再適用。
在目前結構下，AI 平台從開源生態中獲得了巨大價值，卻不需要為維持這個生態本身付出對應代價。使用者付費給AI，AI 提供便利，但被呼叫的開源專案和維護者，往往什麼也得不到。
論文作者提出的設想是：
重構利益分配方式。
就像音樂產業中，像Spotify 這樣的串流平台會根據播放情況跟音樂人分賬一樣， AI 平台完全可以追蹤自己調用了哪些開源項目，並把一部分收入按比例返還給維護者。
除了平台分賬，透過基金會撥款、企業贊助以及政府對數位基礎設施的專款支持，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，從將開源軟體視為“免費資源”，轉變為“需要長期投資和維護的公共基礎設施” 。
開源軟體不會消失，它已經深度嵌入數位世界，不可能被簡單取代。
但那個依靠零散關注、聲譽累積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，也是一次關於「公共技術如何持續供養」的壓力測試。
