随着 AI Vibe Coding 的流行和增强，我观察到了对开源项目可持续性产生了一些问题：
开源项目很重要的点是将这个代码进行复用，让大家可以去节省时间、提高效率，可以去重复地使用、维护一些高质量的组件。此外的话，也可以通过开源代码进行学习等等。但现在任何人都可以使用 web coding，使用 AI 生成代码，而且生成的都是一次性的代码，并不需要必须依赖某些开源组件才能够使用或者创建。
那在这个情况下，我们假设未来所有的编程或者所有的应用都是可以通过一句话来直接生成，完全地自定义的话，那么开源的意义是什么？开源是否还有必要存在？
以最近的 Tailwind 的事件为例，Tailwind 的实际使用数量通过 AI 的 Vibe coding 提高了非常多，但是它的收入却直线下滑，导致需要裁员。深层次的原因是因为他们的商业方案是通过展示文档和他们的发展、付费方案，然后鼓励大家去购买商业化套餐或者说捐款等，但 AI 直接使用他们的代码，而并没有让任何人去到他们的网站，甚至知道他们的存在。这样的话，从这种影响力变现的途径来看，就把开源项目给堵死了。很多使用 Tailwind 的人甚至不知道他们在用这个东西，因为都是 AI 帮他们生成的。但这个过程中，AI 却获得了收益。
也就是说，常见的一些开源项目的可持续性或者商业化的方案，已经因为 AI 带来了巨大的变化。
即便是像之前很多的那种可复用的代码包或者是模板类的业务，也都非常轻易地会被 AI 取代。换句话说，如果今天 Tailwind 彻底停止了 AI 对它的调用，这并不影响终端用户，因为使用 AI 可以在非常短的时间内甚至重写一套类似于 Tailwind 的 CSS 框架，深层原因是人力成本已经不再是一个瓶颈。
事件扩展链接：
https://www.zhihu.com/question/1992605793611114488
考虑到现状，我们或许需要一些解决方法来应对新的挑战。这些方法可能是一些全新的开源协议、分配方式等等，这些可以很好地平衡 AI 对开源工具的协作和收益分配等等。
所以我目前拍脑袋想到了一个点子，可以作为抛砖引玉。比如说，AI 在生成代码（或者说任何代码）的时候，当它发现它使用了某个开源项目，或者说是基于某些开源的项目来生成对应的代码，那么它需要给这个开源项目加权：它的 token 费用可能会增加。比如说，原本生成一段代码的 token 费用是 1 美元，那么当它发现它在使用这个开源项目，并且开源项目通过协议来规定 AI 必须支付给他们一定的费用的时候，AI 的当前 token 可能会需要支付 1.1 美元，或者需要计算更多的 token 数量。
通过这种方式，就可以从使用者端获取多一点的 token 消耗，或者说一个手续费，类似于以太坊的 GAS，然后定向传导到这个开源项目，也就是转账过去。通过这种方式，我们就可以建立一个新的标准和协议，能够让用户切实地享受到高质量的开源项目和代码，同时也为此付费。
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一方面，开源代码应该是AI学习的数据源吧，也连接大模型知识库。
这样看，开源代码本身的存在应该是可以证明AI生成代码“没有问题”的证明，也是可以公开可验证的对象，更是“纠错”、“维护”AI的基础。
另一方面，基于AI已经能够高效生成基础性的代码，开源的方向可能更多转向“标准构建”，来连接离散的代码。从这个角度，AI并不会消灭开源，只是会在某个角度重塑？
关于bruce老师补充的“token费用递加”方案，想请教一下，AI “使用了哪个开源项目”如何可信判定？另外，会不会出现费用不可预测的情况（比如叠加依赖的代码）
Draken
January 17, 2026, 7:36am
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问题1：
我的思考更多的从结果去看，假如真的把开源给冲击掉，开源不复存在。就比如最经典的开源操作系统 Linux（虽然有些发行版是收费的），尽管可以使用 AI 去生成代码，写一个专属于自己的定制化操作系统，但没有开源的情况下，这个定制系统也只能用于自己，同时也会被局限于运行 AI 的操作系统。
AI 能生成内核、驱动、文件系统、调度器，生成的这个玩意不能称得上是可用的 OS。Linux 的价值不是它代码有多好、架构设计妙，而是市场给予了它认可，厂商愿意给它写驱动，云厂商愿意运行它等。如果没有 Linux，人们只会活在微软的操作系统认知之下，即便是有AI的存在，它所写的操作系统也会被限制于 Windows。
开源的意义在 AI 时代下，它不仅仅是让我们构建世界更快了，而是保证人们不会永远被局限于唯一的技术世界。
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这是另一个问题和 AI 公司需要解决的问题，目前我先抛出来一些想法。
这个就是 @wachi 还是谁之前好像提过的一个思路和想法，就是未来开源的可能是标准而不是实施。标准用来连接各个生态，或者规定一些最基础的原则。但这样的话，其实整个开源的需求或者开源项目的丰富度就比较少了。
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我觉得这个是一个典型的技术主导的一个思考方式吧。首先第一点，比如说，当这个用户要使用一些应用或者项目去完成一些需求，他在什么场景下会需要定制一个操作系统？操作系统其实更多的是整个系统的依赖，就是我们现在所使用的软件必须在这个操作系统上面。但实际上我们的需求是跟软件相关的，并不是依赖操作系统。所以我觉得就是运行 AI 的操作系统，如果能解决问题，它就是好的操作系统。
此外的话，操作系统并不一定需要开源。我们可以看到 Windows 跟 Mac 这个操作系统也都运行得非常好。如果操作系统是相对稳定，而且是在 AI 的时代下，大家不可知的一个存在的话，我觉得其实大家并不需要非常了解或者说熟悉操作系统的各种特性或者使用技巧。也并不需要知道操作系统，也不会需要开源的操作系统。
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这让我想起《流浪地球 2》中 Moss 可以在短时间内覆写整个行星推进系统的场景，在可见的未来，AI 必然会重构开发者的生产力与生产关系，人类将不再需要手写代码，除了提供想象力，其他的都会由 AI 来完成。
于是代码的产生会变得像水跟空气一样，无比重要但又极其廉价，同时开源将会更为迫切，但其迫切性不在于它的代码复用与功能性，而是监督保障 Ai 实现过程的安全、透明性、伦理、价值观是否符合人类的预期。
于是我想，未来开源要做的更多是防范与划定伦理的界限，而非实现过程。
马兆：“没有人类的文明，毫无意义！”
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这个问题非常值得讨论，我在去年5月份就表达过类似的观点：我们是否还需要开源代码库？
我认为AI确实会消除大量的开源代码，特别是工具库、应用库。最直接的理由是，有些库整合了大量工具，但我们实际每次要用的只是一小部分，从头生成代码反而效率更高、占用空间更少。但是，不复用的坏处是难以保证安全性，无法经过大规模测试、无法理解和解释代码的内容，容易失去对软件项目的控制。
不过，所有代码都从头写是个比较极端的情况。我们现在真正应该考虑的是现有的开源怎么发展？今天，如果是新写一个开源库，解决某个小问题，价值的确不太大了。我在回顾 2025，你认为AI 行业里哪一件事或成果是行业的重要节点？ 里面表达过对未来软件开发的观点：
未来真正的源码其实是软件的文档（Spec）。我们甚至不需要在仓库中保存代码，只需要每次使用时从头根据Spec生成代码即可。这就像从汇编语言到高级语言的过渡。刚开始，肯定有很多人认为编译器翻译的汇编代码不准确。但实际上，通过一代代改进，编译器对汇编实现的优化肯定比人做的更好。现在，我们有了更高级别的编程语言——自然语言编程。Coding Agent本质上就是一种新的编译器，负责将Spec编译为高级语言。只不过，在2025年这个节点上，基于Spec的自然语言编程才刚刚开始，还非常不完善，但在未来两年内或许就会风靡全球。
我们应该把自然语言编程当成更高级的编程语言，考虑如何构建这一层面的开源库，这可能才是未来仍然有用的开源形态。
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这种解决方案应该会进一步加速开源生态崩溃吧。既然你要多收钱，那我就要求AI从头写，不要用开源代码就好了。
一个是 AI 从头写其实也是基于某个开源项目训练成的。第二个是，混入了新增的 token 消耗，其实用户端是很难在意或者区分出来多的这么一点 token 的。
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Alice
January 22, 2026, 10:33am
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首先说一下tailwindCSS这事吧。tailwindCSS这事没那么简单，也不是全是AI的锅。先说tailwindCSS生态占位情况。也许早些年AI有现在这么牛，也许真没tailwindCSS什么事情。tailwindCSS能够发展起来。完全是因为单纯因为CSS太难写了。早期前端很多时候，CSS都是作为单独文件出现，能够独立完成CSS模板框架（具有通用，多网站可调节）编写的人基本前端大家了（这种人很少的，大家都是互相抄别人模板，CSS那玩意在很久以前浏览器不能能够全部实现与兼容）。后面出现一条路子就是Sass，less走预编译CSS路线了，虽然简化了CSS的编写难度，但是同时更提高CSS这条路专业化与复杂化了，非专门学过的更玩不了。到后来出现tailwindCSS,搞原子化CSS，弄得CSS人类好记与能看懂。能够良好嵌入react与js。降低学习门槛，能让只会JS脚本小子也能写CSS。（要是一开始AI就能自动写底层CSS，就没tailwindCSS什么事，现在临时项目（不涉及工程化的）我经常用AI直接写CSS，用啥二道贩子）。tailwindCSS最早商业路径，是卖成套已封装成熟的UI商业组件。类似Ant Design PRO。本来路线不错，出现了shadcn这个可以自由组合自定义组件（开源），它对tailwindCSS UI竞争威胁更大。某种意义tailwindCSS商业化项目给同行做了嫁衣。这个本身也不是什么问题。本来类似tailwindCSS更应该走企业路线，走专业化路线，没走出真正差异化路线，现在自己还想甩锅AI。同时类比tradingveiw的商业图表库（他们家也有开源的，商业的），倒是市场没有人敢叫板他家商业化授权。因为提供服务差异太大了，针对性强，具有商业收费服务价值。
回归再来看开源项目生态，其实怎么说呢，有不有AI还不是照旧。特别是在开源生态到今天。开源容易，持续维护难，形成有效社区更难。能活着服务都不是简单的。顶级开源都是卖金牌，卖银牌会员的，制订行业标准。次级开源，也能在行业卡别人脖子（某家开源项目靠适配更新进度，就能让各大手机厂商乖乖捐款）。就算尤雨溪这种个人靠开源VUE也能年入千万。他们惧怕过AI么？在开源方面，首先看的是生态占位问题。
当然上面哪些太遥远了。如果作为小微开源者，首先还是要解决自己开源项目有不可代替的价值问题，有一定市场针对性。想赚钱必须有商业价值 。不能把开源项目作为产品 ，而是要把背后或者周边服务 作为产品 。重点在服务上。很多开源项目其实更多靠咨询，产品实例化 差异化落地 上赚取报酬（一般没人比项目开发者更了解项目）。
现在回到这个问题：
AI 在生成代码（或者说任何代码）的时候，当它发现它使用了某个开源项目，或者说是基于某些开源的项目来生成对应的代码，那么它需要给这个开源项目加权：它的 token 费用可能会增加。比如说，原本生成一段代码的 token 费用是 1 美元，那么当它发现它在使用这个开源项目，并且开源项目通过协议来规定 AI 必须支付给他们一定的费用的时候，AI 的当前 token 可能会需要支付 1.1 美元，或者需要计算更多的 token 数量。
如果在目前商业化环境来看待这个问题，怎么说呢？很可能多方不会买账。首先一个开源项目特别是组件项目，没用试用过，就没办法评估效果。如果从一开始AI客户端就开始需要为这个付费询问，客户可能不一定买账。有一个免费的，就优先免费了。这点不是最恐怖的。真正恐怖的，如果AI前端客户端（或者LLM操控），可以选择调用选择什么开源项目或者商业项目，进行付费生成。也许会进入另外一个怪圈。在前端导入流量或者LLM选择那儿，开源项目或者商业项目直接出钱给前端与LLM优先调用给钱API（类似商业广告，目前chatGPT也在搞AI购物了，包括我们也在研究类似的东西，针对利用AI问答控制流量入口）。不给钱的项目直接屏蔽（这事最恶打算）。
再说一个好玩的案例，“调AI还收费啊”？
某公链级项目，它原生合约用类似rust方言（rust靠宏，最容易搞新语言出来）。同时也兼容solidity。项目方主推他们自己语言，搞各种宣发，培训（都是倒贴钱那种）。然后搞Hackathon时候，参与项目80%全用solidity写的，把项目方差点给气死。后面调研为什么不用他们的语言写，简单一句话AI不会他们rust方言（说白了，就不没得抄的，当然主流AI也不会写那玩意），所以都用solidity。后面气得项目方调两张4070ti显卡（都舍不得用点好的）针对那破语言微调训练两周一个模型出来，会写他们家语言合约了。这个模型还免费给大家用的（丢人）。。。他们也现在项目其他办法，给主流AI提供语料。不知道成功没？以前有SEO，现在有个新词GEO。
回到这个问题，特别是在项目初期，一些项目方，可能还在想办法如何花钱进入大模型的筛选范围呢。特别是想进入行业标准 一些内容。
如果一些普通内容，没有商业价值，还想从AI模型方与用户手里收费。有点难，就连wiki百科这种被AI模型公司爬虫都打得，给AI模型爬虫开辟专用通道了。
最后说一句，AI来了也没什么的。
纵观历史，每一次科技革命都是会推动生产力的发展，这一个方面来说对所有人都是有好处的，只有不学习ai工具的人会被拉下。1. 我觉得开源项目肯定还是会有，就是数量会减少，重要的是有好的想法，有执行力做下去。2. 传统的开源项目本来就不健康，大部分开源作者就是没饭吃。ai的出现就是加速了这个过程而已，可能有的人干了三年才明白，现在一天就知道了。都是好事！！！
我觉得可以极低的价格，尤其是集成X402生态。每次自动收费0.05U。总不至于为了这点钱自己开发吧。