一種名為“氛圍編碼”（Vibe Coding）的新型編程方式正引發開源社區的激烈討論。這種模式允許開發者用自然語言描述需求，由人工智能自動生成代碼，無需手動編寫語法或查閱技術文檔。然而，來自歐洲多所高校的研究團隊近日發布報告指出，這種看似高效的開發方式，正在對傳統開源生態造成系統性沖擊。

傳統開源項目的運轉依賴于“注意力經濟”模式：開發者通過提供高質量代碼吸引用戶，用戶則通過閱讀文檔、提交問題反饋、參與社區討論等方式回饋項目。這種互動不僅為維護者帶來聲譽，還能轉化為咨詢合同、企業贊助等實際收益。但氛圍編碼的普及徹底改變了這一格局——AI工具直接在后臺調用開源代碼，用戶無需與項目產生任何直接接觸。

以流行前端框架Tailwind CSS為例，其npm包下載量在2023年增長35%，但官方文檔訪問量卻暴跌40%。更嚴峻的是，該項目通過企業贊助和周邊商品銷售獲得的收入同比下降78%。這種“使用量上升、互動量崩塌”的悖論，正在多個知名開源項目中重演。技術問答平臺Stack Overflow的流量數據也印證了這一趨勢，其月活躍用戶數較兩年前減少22%，部分核心板塊的討論量下降超過40%。

研究團隊警告，這種“去中介化”現象正在制造雙重危機。短期來看，AI工具確實提升了開發效率，但長期將導致開源維護者失去更新動力。當變現渠道消失后，高質量項目可能停止維護，而低質量代碼將泛濫成災。模型預測顯示，到2026年，代碼托管平臺上的“僵尸項目”數量可能增長300%，其中大量是AI生成的無法維護的代碼片段。

實際案例已經顯現端倪。經典命令行工具curl的維護團隊透露，2025年收到的安全報告中，有五分之一是AI生成的虛假漏洞報告。這些報告不僅消耗了志愿者大量時間，還掩蓋了真實問題的發現。更令人擔憂的是，部分AI工具開始直接“吞噬”開源代碼進行訓練，卻未建立任何回饋機制，形成“開源貢獻者養活商業AI，AI再擠壓開源生存空間”的惡性循環。

為破解這一困局，研究團隊提出建立“代碼使用追溯系統”。由于AI平臺能夠精確記錄每個代碼包的調用鏈，建議參照音樂流媒體行業的分成模式，要求AI企業根據實際使用量向開源項目支付版稅。初步估算，若實施該方案，GitHub上排名前1000的開源項目每年可獲得約2.3億美元的額外收入，這足以維持當前80%的活躍項目持續運營。