红帽凭借Linux打造了一家市值340亿美元的企业。IBM收购了它。这笔交易印证了一个延续了四十年的假设：那些从共享代码中获取巨大价值的公司，出于自身利益，会继续为它们所依赖的项目提供资金支持。
这一假设如今正面临严峻考验。原因并非有人决定停止对开源项目的资助，而是因为其最大的资助者——SaaS行业——正被最依赖它的行业——人工智能——所瓦解。
传来的预言
大约一年前，我曾撰文指出，AI 代理将使企业软件实现高度个性化——业务团队将能够自主构建工具，从而绕过 IT 部门的积压任务，并摆脱“一刀切”的 SaaS 平台。这一论点很简单：当 AI 将开发成本降低 70% 至 90%，并将部署周期从数月缩短至数小时时，“自建与采购”的权衡关系便发生了逆转。
这一预测比预期的来得更快。2026年1月30日，Anthropic为Claude Cowork发布了智能代理办公插件。在随后的五个交易日内，应用软件类股票的市值蒸发了约2850亿美元。在接下来的一个月里，Adobe、微软、Salesforce、SAP、ServiceNow和甲骨文的市值合计蒸发了超过7300亿美元。杰富瑞的交易员将此称为“SaaSpocalypse”（SaaS末日）。
Klarna 早已展示了这一模式：终止与 Salesforce 和 Workday 的合同，用 AI 代理取代相关功能，随后员工人均收入从 40 万美元攀升至 70 万美元。某医疗保健公司的首席技术官在 90 天内部署了三大内部平台——客户关系管理（CRM）、人力资源管理（HRM）和客服系统。一位创始人给投资者发短信称，他正用一个 AI 编码代理取代整个客服团队。
在“自建还是采购”的决策中，天平正逐渐向“自建”倾斜。但所有人都只关注这种颠覆性变革本身，而其带来的次生影响却更为严重。
四连杆机构
开源项目并非依靠捐赠来维持运营，而是依靠企业提供的劳动力。Linux 内核 84% 的提交来自 1,780 家企业的开发人员。Linux 基金会从 3,000 多家会员企业中获得 3.11 亿美元的年收入。MongoDB、Elastic、HashiCorp、Databricks：这些企业都依托开源构建了价值数十亿美元的业务，并将工程师和资金回馈给开源上游。
该模式之所以奏效，是因为各方利益一致。上游项目的顺利开展意味着下游业务的繁荣。
人工智能正在打破这种对齐。具体分为四个连续的步骤。
1. SaaS 是财务支柱
每年约有77亿美元从各类组织流向开源项目，但其中86%来自员工劳动——而这部分劳动正是由SaaS收入所支撑的。一旦失去这部分收入，劳动投入也将随之消失。
2. 人工智能正在颠覆SaaS模式
这里存在一个根本性的悖论：配备人工智能代理的客户关系管理系统（CRM）将所需用户数量从20人减少到2人。尽管系统性能提升了10倍，收入却下降了90%。当企业开发内部工具的速度超过了谈判企业级合同的速度时，按席位收费的模式便会崩溃。随之消失的，还有曾用于资助开源项目贡献的盈余。
3. 开源项目正在关闭大门
MongoDB 于 2018 年转为采用限制性许可。Elastic 于 2021 年效仿。HashiCorp 于 2023 年跟进，由此催生了 OpenTofu 分支。Redis 于 2024 年跟进，由此催生了 Valkey。每次许可模式的变更都为后续的转变铺平了道路。 与此同时，自 ChatGPT 推出以来，Stack Overflow 的提问量暴跌了 76%。Open Source Collective 在 2023 年的企业赞助额下降了 20%。60% 的维护者是无偿工作的。60% 的维护者已经退出或考虑退出。
4. 人工智能自身的训练数据质量下降
2024年发表在《自然》杂志上的一篇论文（Shumailov等人）表明，基于AI生成的输出数据进行训练的模型会出现“模型崩溃”现象——即随代际迭代而不断累积的不可逆缺陷。开源代码的长尾部分——小型库、小众项目、特异性解决方案——正是构成数据多样性的关键，正是这种多样性使得基于代码训练的模型具备泛化能力。当这个长尾缩小时，AI恰恰会在它最需要变得更智能的领域变得更笨拙。
这一链条形成了一个闭环：AI 需要开源。AI 颠覆了 SaaS。SaaS 融资枯竭。开源生态萎缩。AI 训练数据质量下降。最终，AI 构建的内部工具不再优于它们所取代的 SaaS 产品——迫使企业重新回到那些自身根基已然动摇的供应商那里。
信号已经可见
这绝非危言耸听。当AI提交的漏洞报告占比达到20%，而有效率仅为5%时，Daniel Stenberg便关闭了cURL的漏洞赏金计划。维护者们正被社区所称的“垃圾PR”淹没。小型库正逐渐陷入休眠状态，因为大型语言模型（LLMs）能按需生成功能等效的代码，从而消除了本应贡献修复方案的用户群体。
开源世界正在分化。由大型企业支持的巨型项目——Linux、Kubernetes、PyTorch——得以存续。中型和小型库则悄然陷入休眠。正是那条长尾，赋予了AI训练数据其广度。它的消失并非未来风险，而是当前的发展轨迹。
谁买单
Meta 正是那个印证了这条规律的特例。Llama 在 Hugging Face 上的下载量已超过 6 亿次。PyTorch 已被捐赠给 Linux 基金会。扎克伯格的逻辑一目了然：将底层技术商品化，通过众包进行研发，从而确立一种默认标准，就像 Linux 成为服务器领域的默认标准那样。这既出于自身利益，也是正确的。
但人工智能行业的其他企业并未效仿。2025年，人工智能公司共筹集了超过2020亿美元的资金。哈佛商学院的一项研究估算，这些公司所依赖的开源软件价值高达8.8万亿美元。而它们对这些开源项目所作的直接财务贡献总和：每年可能不到5000万美元。
Anthropic宣布与Python软件基金会达成一项为期两年、价值150万美元的合作协议。TechCrunch将其称为“零头钱”。这种说法确实难以反驳。
这些新兴机制——要求每位开发者每年捐款2,000美元的“开源承诺”、计划在七年内筹集1亿美元的“开源捐赠基金”、以及德国“主权科技基金”在2024年投入的2,350万欧元——确实存在，但远远不够。毕竟，面对的是总价值8.8万亿美元的项目。双方似乎都忽略了一点：正是开源，才让这两个行业得以存在。
每一家成长为市值十亿美元企业的SaaS公司，都是依托开源框架、数据库和库实现的。两个在车库里工作的开发者能够挑战行业巨头，正是因为这些构建模块是免费的。正是这种开放性——而非风险投资，也非仅凭人才——造就了SaaS市场。正是它让一代企业家得以在无需事先征得任何人许可的情况下，创建了Salesforce、Elastic、Databricks以及成千上万家其他公司。
如今，人工智能模型之所以能够编写代码，是因为它们从数百万个开源代码库中学习而来。Claude 或 Copilot 生成的每一行代码，都源自那些无私分享自己成果的开发者。哈佛大学的研究直言不讳地指出：96% 的商业软件都包含开源代码。如果没有开源代码，企业开发出如今这些产品所需的成本将高出 3.5 倍。
这两个行业之所以存在，都归功于开源项目。而如今，它们却正通过不同的机制，扼杀着开源生态。与此同时，支撑整个生态的维护者中，有60%是无偿工作的。 60%的维护者已经退出或考虑退出。平均每位无偿维护者每周投入近9小时——而当他们精疲力竭时，关键基础设施便会瘫痪。Kubernetes在2025年底淘汰Ingress NGINX，并非因为它过时了，而是因为那些在深夜和周末维护它的人无法继续坚持下去。
这并非单凭一方之力就能解决的问题。SaaS 企业正为生存而战，已无法像过去那样为开源项目提供资金支持。而手握 2020 亿美元新资金的 AI 实验室，也尚未采取任何实质性的行动。唯一不会以崩溃告终的道路就是合作——即双方共同、有针对性地投资于双方都依赖的基础设施。
红帽早在四十年前就意识到了这一点。IBM为此付出了340亿美元的代价。这种模式之所以奏效，是因为从开源项目中获取价值的实体，同时也为这些项目提供了资金支持。这种协同关系需要重新建立——这一次，SaaS和AI实验室都应参与其中。
如果他们选择在废墟上争斗，为此付出代价的不会是高管或投资者，而是下一代开发者和企业家——他们本可以利用那个开放的基础来构建未来，就像他们之前的每一代人那样。
当两个王国为同一片土地争斗时，土地便不再孕育生机。
