Red Hat bouwde een bedrijf van $34 miljard op Linux. IBM kocht het. De deal bevestigde een hypothese die al vier decennia standhield: dat bedrijven die enorme waarde halen uit gedeelde code, uit eigenbelang de projecten zouden blijven financieren waarvan ze afhankelijk waren.

Die hypothese staat nu onder druk. Niet omdat iemand besloten heeft om te stoppen met het financieren van open source. Omdat de industrie die het het meest financierde - SaaS - wordt ontmanteld door de industrie die er het meest van afhankelijk is - AI.

De voorspelling die aankwam

Ongeveer een jaar geleden schreef ik dat AI-agenten bedrijfssoftware zouden hyperpersonaliseren - dat businessteams hun eigen tools zouden bouwen en de IT-achterstand en de one-size-fits-most SaaS-platforms zouden omzeilen. Het argument was duidelijk: als AI de ontwikkelingskosten met 70-90% verlaagt en de implementatietijd verkort van maanden naar uren, dan verandert de vergelijking tussen bouwen en kopen.

Die voorspelling kwam sneller uit dan verwacht. Op 30 januari 2026 bracht Anthropic agentic workplace plugins uit voor Claude Cowork. Binnen vijf handelsdagen verdampte ongeveer $285 miljard aan marktwaarde uit de aandelen van applicatiesoftware. In de daaropvolgende maand verloren Adobe, Microsoft, Salesforce, SAP, ServiceNow en Oracle samen meer dan $730 miljard. Jefferies handelaren noemden het de “SaaSpocalyps”.”

Klarna had het sjabloon al gedemonstreerd: beëindig Salesforce- en Workday-contracten, vervang functies door AI-agenten en zie de inkomsten per medewerker stijgen van $400.000 naar $700.000. Een CTO uit de gezondheidszorg implementeerde drie belangrijke interne platforms - CRM, HRM en helpdesk - in 90 dagen. Een oprichter sms'te zijn investeerder dat hij zijn hele klantenserviceteam ging vervangen door een AI-coderingsagent.

De build-versus-buy beslissing verschuift naar build. Maar iedereen richt zich op de verstoring zelf. De gevolgen van de tweede orde zijn erger.

De vier-schakelketting

Open source financiert zichzelf niet met donaties. Het financiert zichzelf door arbeid van bedrijven. 84% van de Linux kernel commits zijn afkomstig van bedrijfsontwikkelaars van 1.780 organisaties. De Linux Foundation genereert $311 miljoen aan jaarlijkse inkomsten van meer dan 3.000 aangesloten bedrijven. MongoDB, Elastic, HashiCorp, Databricks: elk van hen heeft miljardenbedrijven gebouwd op open source en heeft ingenieurs en kapitaal stroomopwaarts gepompt.

Het model werkte omdat de stimulansen op elkaar waren afgestemd. Gezonde stroomopwaartse projecten betekenden gezonde stroomafwaartse bedrijven.

AI doorbreekt die afstemming. In vier opeenvolgende stappen.

1. SaaS was de financiële ruggengraat

Ongeveer $7,7 miljard vloeit jaarlijks van organisaties naar open source, maar 86% daarvan is werknemersarbeid - arbeid gefinancierd door SaaS-inkomsten. Verwijder die inkomsten en de arbeid volgt.

2. AI ontmantelt het SaaS-model

Hier is de fundamentele paradox: een CRM met AI-agenten verlaagt de vereiste gebruikers van 20 naar 2. Dat is een omzetdaling van 90% ondanks een verbetering van 10x de mogelijkheden. Wanneer bedrijven sneller interne tools kunnen bouwen dan ze bedrijfscontracten kunnen onderhandelen, stort het model per stoel in elkaar. En daarmee ook het overschot dat open source bijdragen financierde.

3. Open source projecten sluiten de poorten

MongoDB is in 2018 overgestapt op restrictieve licenties. Elastic volgde in 2021. HashiCorp in 2023, met de OpenTofu fork als gevolg. Redis in 2024, waar Valkey uit voortkwam. Elke herlicensering effende het pad voor de volgende. Ondertussen is het vraagvolume van Stack Overflow met 76% gedaald sinds de lancering van ChatGPT. The Open Source Collective zag een daling van 20% in bedrijfssponsoring in 2023. Zestig procent van de beheerders is onbetaald. Zestig procent heeft ontslag genomen of overwogen ontslag te nemen.

4. AI's eigen training data degradeert

Een artikel uit 2024 in Nature (Shumailov et al.) toonde aan dat modellen die getraind zijn op AI-gegenereerde output te maken krijgen met model collapse - onomkeerbare defecten die zich over generaties heen opstapelen. De lange staart van open source code - kleine bibliotheken, nicheprojecten, eigenzinnige oplossingen - is de data diversiteit die codegetrainde modellen in staat tot generalisatie maakt. Als die staart krimpt, wordt AI dommer op precies die gebieden waar het slimmer moet worden.
De ketting sluit zich in een lus: AI heeft open source nodig. AI verstoort SaaS. SaaS-financiering droogt op. Open source krimpt. AI-training data degradeert. En uiteindelijk zijn interne AI-tools niet meer beter dan de SaaS-producten die ze vervangen, waardoor bedrijven terugkeren naar leveranciers waarvan de fundamenten zijn uitgehold.

Het signaal is al zichtbaar

Dit is geen projectie. Daniel Stenberg sloot cURL's bug bounty nadat AI-ingediende reports op 20% van inzendingen kwam met slechts 5% geldigheid. Maintainers verdrinken in wat de gemeenschap “slop PR's” noemt. Kleine bibliotheken sluimeren omdat LLM's op verzoek gelijkwaardige utiliteitsfuncties genereren, waardoor de gebruikers die fixes zouden hebben bijgedragen wegvallen.
Open source valt uiteen. Grote zakelijke projecten - Linux, Kubernetes, PyTorch - overleven. Middelgrote en kleine bibliotheken sluimeren stilletjes. Die lange staart is precies wat AI-training data zo breed maakt. Het verdwijnen ervan is geen toekomstig risico. Het is het huidige traject.

Wie betaalt de rekening

Meta is de uitzondering die de regel bevestigt. Llama is meer dan 600 miljoen keer gedownload op Hugging Face. PyTorch werd gedoneerd aan de Linux Foundation. De logica van Zuckerberg is doorzichtig: maak de laag onder u commoditize, crowdsource R&D, creëer een standaard zoals Linux de standaard werd voor servers. Eigenbelang en correct.

De rest van de AI-industrie is niet gevolgd. AI-bedrijven hebben in 2025 gezamenlijk meer dan $202 miljard opgehaald. Een studie van de Harvard Business School waardeerde de open source software waarvan ze afhankelijk zijn op $8,8 biljoen. Hun gecombineerde directe financiële bijdragen aan die open source-projecten: waarschijnlijk minder dan $50 miljoen per jaar.

Anthropic heeft een tweejarig partnerschap van $1,5 miljoen aangekondigd met de Python Software Foundation. TechCrunch noemde het “couch-change”. Daar valt moeilijk iets tegenin te brengen.

De opkomende mechanismen - de Open Source Pledge die jaarlijks $2.000 per ontwikkelaar vraagt, de Open Source Endowment targeting $100 miljoen over zeven jaar, het Duitse Sovereign Tech Fund dat €23,5 miljoen investeert in 2024 - zijn reëel, en ontoereikend. Tegenover een project van $8,8 biljoen. Dit is wat beide partijen lijken te vergeten: open source is de reden waarom beide industrieën bestaan.

Elk SaaS-bedrijf dat een miljardenbedrijf werd, deed dat op open source frameworks, databases en bibliotheken. Twee ontwikkelaars in een garage konden een gevestigde onderneming uitdagen omdat de bouwstenen gratis waren. Die toegang - geen durfkapitaal, geen talent alleen - is wat de SaaS-markt heeft gecreëerd. Hierdoor kon een generatie ondernemers Salesforce, Elastic, Databricks en duizenden anderen bouwen zonder eerst iemands toestemming te vragen.

En AI-modellen kunnen vandaag code schrijven omdat ze geleerd hebben van miljoenen open source repositories. Elke regel die Claude of Copilot genereert, is terug te voeren op ontwikkelaars die hun werk vrijelijk hebben gedeeld. Het Harvard-onderzoek zegt het heel duidelijk: 96% van de commerciële software bevat open source code. Zonder dit zouden bedrijven 3,5 keer meer betalen om te bouwen wat ze vandaag de dag bouwen.

Beide industrieën danken hun bestaan aan de open source projecten. Beide worden nu, via verschillende mechanismen, uitgehongerd. Ondertussen wordt 60% van de beheerders die alles bij elkaar houden niet betaald. Zestig procent heeft ontslag genomen of overwogen ontslag te nemen. De gemiddelde onbetaalde onderhouder steekt er bijna negen uur per week in - en als ze burn-out raken, wordt kritieke infrastructuur donker. Kubernetes heeft Ingress NGINX eind 2025 met pensioen gestuurd, niet omdat het verouderd was, maar omdat de mensen die het 's avonds en in het weekend onderhielden het niet vol konden houden.

Dit is geen probleem dat één kant alleen oplost. SaaS-bedrijven, die vechten om te overleven, kunnen open source niet financieren zoals vroeger. AI-laboratoria, overspoeld met $202 miljard aan vers kapitaal, zijn niet op een zinvolle manier begonnen. De enige weg die niet eindigt in instorting is samenwerking - gedeelde, weloverwogen investeringen in de infrastructuur waar beide van afhankelijk zijn.

Red Hat begreep dit veertig jaar geleden al. IBM betaalde $34 miljard voor het bewijs. Het model werkte omdat de entiteiten die waarde haalden uit de open source-projecten ook de open source-projecten financierden. Die afstemming moet opnieuw worden gemaakt - deze keer met zowel SaaS- als AI-laboratoria aan tafel.

Als zij ervoor kiezen om in plaats daarvan te vechten om de ruïnes, dan zullen de mensen die daarvoor betalen geen leidinggevenden of investeerders zijn. Het zal de volgende generatie ontwikkelaars en ondernemers zijn die de open fundering hebben gebruikt om te bouwen aan wat daarna komt - zoals elke generatie voor hen heeft gedaan.

Wanneer twee koninkrijken om hetzelfde land vechten, is het de grond die stopt met produceren.