A era de ouro do Vibe Coding, o código aberto está silenciosamente a desaparecer, enquanto novas plataformas e comunidades emergem para preencher o vazio deixado por projetos tradicionais. A evolução contínua da tecnologia exige que os desenvolvedores se adaptem rapidamente às mudanças, adotando novas ferramentas e metodologias para manterem a inovação. Este período de transição representa tanto um desafio quanto uma oportunidade para repensar as estratégias de desenvolvimento e colaboração na comunidade de codificação.

Autor: Yitao

Fonte: Geek Park

No último ano, o Vibe Coding quase quebrou completamente a forma de programar.

Já não é necessário escrever código linha por linha manualmente. Basta dizer ao Cursor, Claude ou Copilot: quero uma funcionalidade, qual stack tecnológico usar, de preferência “que pareça com um determinado produto”, e o resto fica por conta da IA.

Muitas pessoas que antes não conseguiam criar código, agora têm pela primeira vez a capacidade de “fazer algo”. Do ponto de vista individual, este é quase o período dourado do desenvolvimento de software.

Mas há uma premissa negligenciada aqui: a IA não cria código do nada, ela invoca e combina os resultados do conhecimento humano já existente. Quando você diz “ajuda-me a fazer um site”, na verdade a IA está silenciosamente referenciando a lógica e a estrutura acumuladas em inúmeros projetos open source no GitHub.

A capacidade central do Vibe Coding baseia-se justamente no aprendizado e na reestruturação desses repositórios de código aberto.

Recentemente, uma equipe de pesquisa da Universidade de Central Europe e do Kiel Institute for the World Economy publicou um artigo intitulado 《Vibe Coding Kills Open Source》 (Vibe Coding mata o código aberto) (https://arxiv.org/pdf/2601.15494v1), revelando a crise oculta por trás do crescimento do Vibe Coding.

O artigo aponta uma verdade:

Vibe Coding pode estar destruindo fundamentalmente o ecossistema open source que sustenta o mundo do software.

Desde agosto de 2022, a proporção de desenvolvedores Python nos EUA que usam IA para programar começou a aumentar drasticamente

01 A “Infraestrutura Invisível” do Mundo Digital

Para entender o que esse artigo está preocupado, primeiro é preciso esclarecer uma coisa: o que é software open source e qual o seu papel na nossa vida.

Muitas pessoas podem não sentir muito o impacto do software open source, mas na verdade, quase todos os produtos digitais que usamos diariamente estão fundamentados em software open source.

Quando você acorda de manhã e pega no Android, o sistema operacional Linux que roda nele é open source;

Quando abre o WeChat para ver suas mensagens, o banco de dados SQLite que armazena cada mensagem também é open source;

Quando assiste TikTok ou Bilibili na pausa do almoço, o backend responsável pela decodificação e reprodução dos vídeos é o FFmpeg, também open source.

O software open source é como as tubulações da era digital. Você o usa todos os dias, sem perceber.

Só quando dá problema é que você percebe sua importância.

A vulnerabilidade Log4j de 2021 é um exemplo clássico. Log4j é a estrutura de logs mais usada na ecologia Java, para registrar eventos e informações durante a execução de aplicações.

A maioria dos usuários comuns nunca ouviu falar dele, mas desde os servidores em nuvem da Apple e Google até os sistemas governamentais de vários países, bilhões de dispositivos ao redor do mundo o executam nos bastidores.

No final de 2021, uma vulnerabilidade chamada “Log4Shell” explodiu. Essa falha permitia que hackers controlassem remotamente servidores ao redor do mundo, como se estivessem operando seus próprios computadores. Toda a infraestrutura da internet ficou exposta, e equipes de segurança globais tiveram que fazer reparos emergenciais no fim de semana. Sua abrangência e a dificuldade de reparo fizeram dela uma das crises de segurança mais graves da história da internet.

Essa é a essência do open source — ele não é produto de uma empresa, mas uma “bem público”. Por não ter fins comerciais, os mantenedores do código muitas vezes não podem cobrar diretamente pelo projeto.

Seu retorno é indireto: ganham fama pelo projeto, o que pode levar a empregos em grandes empresas; oferecem consultorias e ganham dinheiro; ou dependem de doações da comunidade.

Esse modelo funciona há décadas, baseado na “interação direta”. Quando os usuários usam o software, leem a documentação, reportam problemas, dão likes e recomendações. Essa atenção retorna aos mantenedores, alimentando a motivação para continuar o suporte.

E é exatamente essa conexão que o Vibe Coding está cortando.

02 Como a IA está “morrendo de fome” o open source passo a passo?

Antes do surgimento do Vibe Coding, o modo de desenvolvimento era assim: você baixa um pacote open source, lê a documentação; encontra um bug, abre uma issue no GitHub; acha útil, dá uma estrela para apoiar.

Assim, os mantenedores ganhavam visibilidade, essa visibilidade se transformava em renda, formando um ciclo fechado.

Depois do Vibe Coding, basta dizer à IA o que deseja, e ela automaticamente seleciona e combina códigos open source, gerando uma implementação “funcional”.

O código funciona, mas você não sabe exatamente quais bibliotecas foram usadas, muito menos vai consultar a documentação ou comunidade delas.

O artigo chama essa mudança de um efeito de “intermediação” — a atenção e o feedback que antes eram transmitidos diretamente pelos usuários aos mantenedores, agora são totalmente capturados por essa camada intermediária, a IA.

Se esse mecanismo continuar, o que acontecerá?

Os autores do artigo criaram um modelo econômico simulando o ecossistema open source. Eles comparam os desenvolvedores a empreendedores que decidem “entrar no mercado” em diferentes níveis de qualidade, investindo custos iniciais e, com base no feedback do mercado, decidindo se compartilham o código open source. Os usuários, por sua vez, escolhem entre inúmeros pacotes de software, decidindo se usam diretamente ou via “intermediação de IA”.

Ao rodar o modelo, revelaram duas forças opostas.

A primeira é a melhora na eficiência. A IA torna o software mais fácil de usar, reduzindo o custo de criar novas ferramentas. Isso, teoricamente, deveria estimular mais desenvolvedores a entrarem, aumentando a oferta.

A segunda é a transferência de demanda. Quando os usuários migram para a intermediação de IA, os mantenedores perdem a receita de interação direta, o que reduz o retorno para os desenvolvedores.

Mas, a longo prazo, se a segunda força (transferência de demanda) for maior que a primeira (eficiência), o sistema tenderá ao colapso.

Especificamente, isso se manifesta na elevação da barreira de entrada para os desenvolvedores, com apenas os projetos de maior qualidade sendo compartilhados, enquanto projetos de qualidade média desaparecem, levando a uma redução tanto na quantidade quanto na média de qualidade dos pacotes de software no mercado. Apesar de um usuário individual aproveitar a conveniência da IA a curto prazo, o benefício a longo prazo diminui, pois há menos ferramentas de alta qualidade disponíveis.

Resumindo, o ecossistema entra em um ciclo vicioso. E, à medida que a base do open source se enfraquece, a capacidade da IA também diminui.

Essa é a ênfase repetida do artigo: Vibe Coding aumenta a produtividade a curto prazo, mas, a longo prazo, pode diminuir o nível geral do sistema.

Essa tendência não é apenas uma hipótese teórica, ela já está acontecendo na vida real.

Por exemplo, o volume de perguntas no Stack Overflow caiu visivelmente após a popularização da IA generativa. Muitas questões que antes eram discutidas na comunidade pública migraram para diálogos privados com IA.

Após o lançamento do ChatGPT, o número de perguntas no Stack Overflow começou a cair significativamente Outro exemplo: projetos como Tailwind CSS continuam crescendo em downloads, mas o acesso à documentação e a receita comercial estão em declínio.

O projeto é amplamente utilizado, mas fica cada vez mais difícil transformar isso em retorno significativo para os mantenedores.

03 Quando aparecerá o Spotify na área de Coding?

Apesar dos problemas do Vibe Coding, o aumento de produtividade que ele traz é real, e ninguém pode simplesmente voltar a um mundo onde a IA para programar não existia.

A questão mais fundamental é que, quando a IA se torna o novo intermediário, as antigas estruturas de incentivo já não se aplicam mais.

No modelo atual, as plataformas de IA obtêm enorme valor do ecossistema open source, mas não precisam pagar o custo de manter esse ecossistema. Os usuários pagam pela IA, que oferece conveniência, mas os projetos open source e seus mantenedores muitas vezes nada recebem.

Os autores do artigo propõem:

Reestruturar a distribuição de benefícios.

Assim como plataformas de streaming de música, como Spotify, distribuem receitas com os artistas com base nas reproduções, as plataformas de IA poderiam rastrear quais projetos open source estão sendo utilizados e devolver uma parte da receita proporcionalmente aos mantenedores.

Além da divisão de receitas na plataforma, fundos, patrocínios corporativos e apoio governamental às infraestruturas digitais também são meios importantes de compensar a perda de renda dos mantenedores.

Isso exige uma mudança de paradigma na indústria: de ver o open source como “recursos gratuitos” para reconhecê-lo como uma “infraestrutura pública que requer investimento e manutenção a longo prazo”.

O software open source não vai desaparecer; ele já está profundamente integrado no mundo digital, e uma substituição simples é improvável.

Mas a era do open source sustentado por atenção dispersa, reputação e idealismo talvez esteja chegando ao seu limite.

O que o Vibe Coding traz não é apenas uma experiência de desenvolvimento mais rápida, mas um teste de resistência sobre “como a tecnologia pública pode ser sustentada continuamente”.