A Red Hat construiu um negócio de $34 bilhões com base no Linux. A IBM a comprou. O que o acordo validou foi uma hipótese que se manteve por quatro décadas: que as empresas que extraíam enorme valor do código compartilhado, por interesse próprio, continuariam financiando os projetos dos quais dependiam.
Essa hipótese está agora sob pressão. Não porque alguém decidiu parar de financiar o código aberto. Porque o setor que mais o financiou - SaaS - está sendo desmantelado pelo setor que mais depende dele - IA.
A previsão que chegou
Há cerca de um ano, escrevi que os agentes de IA iriam hiperpersonalizar o software corporativo - que as equipes de negócios criariam suas próprias ferramentas, ignorando os atrasos de TI e as plataformas SaaS de tamanho único. O argumento era simples: quando a IA reduz os custos de desenvolvimento em 70-90% e comprime os cronogramas de implementação de meses para horas, a equação construir versus comprar se inverte.
Essa previsão se concretizou mais rápido do que o esperado. Em 30 de janeiro de 2026, a Anthropic lançou plugins de local de trabalho agêntico para o Claude Cowork. Em cinco dias de negociação, cerca de $285 bilhões em valor de mercado evaporaram das ações de software de aplicativos. No mês seguinte, Adobe, Microsoft, Salesforce, SAP, ServiceNow e Oracle perderam mais de $730 bilhões juntos. Os traders da Jefferies chamaram isso de “SaaSpocalypse”.”
A Klarna já havia demonstrado o modelo: rescindir contratos com a Salesforce e a Workday, substituir funções por agentes de IA e ver a receita por funcionário subir de $400.000 para $700.000. Um CTO do setor de saúde implantou três grandes plataformas internas - CRM, HRM e helpdesk - em 90 dias. Um fundador enviou uma mensagem de texto ao seu investidor dizendo que estava substituindo toda a sua equipe de atendimento ao cliente por um agente de codificação de IA.
A decisão entre construir e comprar está mudando para construir. Mas todos estão concentrados na própria interrupção. As consequências de segunda ordem são piores.
A corrente de quatro elos
O código aberto não se financia por meio de doações. Ele se financia por meio de trabalho corporativo. 84% dos commits do kernel do Linux vêm de desenvolvedores corporativos de 1.780 organizações. A Linux Foundation gera $311 milhões em receita anual de mais de 3.000 empresas associadas. MongoDB, Elastic, HashiCorp, Databricks: cada uma delas construiu empresas multibilionárias com base no código aberto e despejou engenheiros e capital de volta para o upstream.
O modelo funcionou porque os incentivos estavam alinhados. Projetos upstream saudáveis significavam negócios downstream saudáveis.
A IA está quebrando esse alinhamento. Em quatro etapas sequenciais.
1. O SaaS era a espinha dorsal financeira
Aproximadamente $7,7 bilhão flui anualmente das organizações para o código aberto, mas 86% desse valor é mão de obra de funcionários - mão de obra financiada pela receita de SaaS. Se o senhor remover essa receita, a mão de obra será retirada.
2. A IA está desmantelando o modelo SaaS
Aqui está o paradoxo fundamental: um CRM com agentes de IA reduz os usuários necessários de 20 para 2. Isso representa uma queda de receita de 90%, apesar de uma melhoria de 10 vezes na capacidade. Quando as empresas podem criar ferramentas internas mais rapidamente do que podem negociar contratos corporativos, o modelo por assento entra em colapso. E, com ele, o excedente que financiou as contribuições de código aberto.
3. Os projetos de código aberto estão fechando os portões
O MongoDB mudou para o licenciamento restritivo em 2018. A Elastic o seguiu em 2021. HashiCorp em 2023, gerando o fork OpenTofu. Redis em 2024, gerando o Valkey. Cada relicenciamento suavizou o caminho para o próximo. Enquanto isso, o volume de perguntas do Stack Overflow caiu 76% desde o lançamento do ChatGPT. O Open Source Collective registrou uma queda de 20% nos patrocínios corporativos em 2023. Sessenta por cento dos mantenedores não são remunerados. Sessenta por cento desistiram ou consideraram desistir.
4. O treinamento da própria IA data se degrada
Um artigo de 2024 na Nature (Shumailov et al.) demonstrou que os modelos treinados em resultados gerados por IA sofrem colapso do modelo - defeitos irreversíveis que se agravam ao longo das gerações. A longa cauda do código-fonte aberto - pequenas bibliotecas, projetos de nicho, soluções idiossincráticas - é a diversidade data que torna os modelos treinados por código capazes de generalização. Quando essa cauda diminui, a IA fica mais burra exatamente nas áreas em que precisa ser mais inteligente.
A cadeia se fecha em um loop: A IA precisa de código aberto. A IA perturba o SaaS. O financiamento do SaaS se esgota. O código aberto diminui. O treinamento em IA data se degrada. E, por fim, as ferramentas internas criadas com IA deixam de ser melhores do que os produtos SaaS que substituíram, fazendo com que as empresas voltem a recorrer a fornecedores cujas próprias bases sofreram erosão.
O sinal já está visível
Isso não é projeção. Daniel Stenberg encerrou a recompensa por bugs do cURL depois que reports enviado por IA atingiu 20% de envios com apenas 5% de validade. Os mantenedores estão se afogando no que a comunidade chama de “slop PRs”. Pequenas bibliotecas estão ficando inativas porque os LLMs geram funções utilitárias equivalentes sob demanda, eliminando os usuários que teriam contribuído com correções.
O código aberto está se bifurcando. Grandes projetos apoiados por empresas - Linux, Kubernetes, PyTorch - sobrevivem. As bibliotecas de nível médio e pequenas ficam silenciosamente inativas. Essa cauda longa é exatamente o que dá ao treinamento de IA data sua amplitude. Seu desaparecimento não é um risco futuro. É a trajetória atual.
Quem paga a conta
Meta é o caso atípico que comprova a regra. O Llama foi baixado mais de 600 milhões de vezes no Hugging Face. O PyTorch foi doado para a Linux Foundation. A lógica de Zuckerberg é transparente: comoditizar a camada abaixo do senhor, crowdsource P&D, estabelecer um padrão da mesma forma que o Linux se tornou o padrão para servidores. Interessada e correta.
O restante do setor de IA não o seguiu. As empresas de IA arrecadaram coletivamente mais de $202 bilhões em 2025. Um estudo da Harvard Business School avaliou o software de código aberto do qual elas dependem em $8,8 trilhões. Suas contribuições financeiras diretas combinadas para esses projetos de código aberto: provavelmente menos de $50 milhões por ano.
A Anthropic anunciou uma parceria de dois anos no valor de $1,5 milhões com a Python Software Foundation. O TechCrunch a chamou de “couch-change”. É difícil argumentar contra esse enquadramento.
Os mecanismos emergentes - o Open Source Pledge pedindo $2.000 por desenvolvedor anualmente, o Open Source Endowment targeting $100 milhões em sete anos, o Sovereign Tech Fund da Alemanha investindo 23,5 milhões de euros em 2024 - são reais e insuficientes. Contra um projeto de $8,8 trilhões. Aqui está o que ambos os lados parecem esquecer: o código aberto é a razão da existência de qualquer um dos setores.
Todas as empresas de SaaS que se tornaram um negócio de bilhões de dólares o fizeram com base em estruturas de código aberto, bases data e bibliotecas. Dois desenvolvedores em uma garagem podiam desafiar uma empresa estabelecida porque os blocos de construção eram gratuitos. Esse acesso - e não o capital de risco, nem o talento por si só - foi o que criou o mercado de SaaS. Foi o que permitiu que uma geração de empreendedores criasse a Salesforce, a Elastic, a Databricks e milhares de outras empresas sem pedir permissão a ninguém.
E os modelos de IA podem escrever código hoje porque aprenderam com milhões de repositórios de código aberto. Cada linha gerada pelo Claude ou pelo Copilot remonta a desenvolvedores que compartilharam seu trabalho livremente. O estudo de Harvard é bem claro: 96% do software comercial inclui código-fonte aberto. Sem ele, as empresas pagariam 3,5 vezes mais para construir o que constroem hoje.
Ambos os setores devem sua existência aos projetos de código aberto. Ambos estão agora, por meio de mecanismos diferentes, passando fome. Enquanto isso, 60% dos mantenedores que mantêm tudo isso unido não são remunerados. Sessenta por cento deles se demitiram ou pensaram em se demitir. Em média, o mantenedor não remunerado dedica quase nove horas por semana - e quando eles se esgotam, a infraestrutura crítica fica às escuras. O Kubernetes aposentou o Ingress NGINX no final de 2025, não porque ele estava obsoleto, mas porque as pessoas que o mantinham à noite e nos fins de semana não conseguiam continuar.
Esse não é um problema que um lado resolve sozinho. As empresas de SaaS, lutando pela sobrevivência, não podem financiar o código aberto como costumavam fazer. Os laboratórios de IA, com $202 bilhões em capital novo, não começaram de forma significativa. O único caminho que não termina em colapso é a colaboração - investimento compartilhado e deliberado na infraestrutura da qual ambos dependem.
A Red Hat entendeu isso há quarenta anos. A IBM pagou $34 bilhões pela prova. O modelo funcionou porque as entidades que extraíram valor dos projetos de código aberto também financiaram os projetos de código aberto. Esse alinhamento precisa ser reconstruído - desta vez, com os laboratórios de SaaS e de IA na mesa.
Se, em vez disso, optarem por brigar pelas ruínas, as pessoas que pagarão não serão executivos ou investidores. Será a próxima geração de desenvolvedores e empreendedores que terão usado essa base aberta para construir o que vem a seguir, como todas as gerações anteriores fizeram.
Quando dois reinos brigam pela mesma terra, é o solo que deixa de produzir.
