AI 生成代码正在淹没开源项目，而彭博给出了一个反直觉的解法：把人送进去。
2026 年 4 月至 6 月，彭博开源项目办公室（OSPO）完成了第四期「Sustaining Open Source」计划，由云原生计算基金会（CNCF）牵线，将 48 名彭博工程师派驻到 OpenTelemetry（OTel）项目，为期 10 周，由 7 名 OTel 维护者指导。OTel 是 CNCF 中活跃度仅次于 Kubernetes 的遥测数据采集项目，拥有约 120 名维护者。
10 周后，这批人交出了 118 个拉取请求（PR），其中 70 个被合并，覆盖 11 个代码仓库，累计 850 个志愿工时，并触发 8 万美元（约 57 万元人民币）的配捐。参与者大多此前没有任何开源贡献经验，每周投入约 2 小时。
为什么维护者需要「有名有姓的人」
OTel 治理委员会当选成员、可观测性公司 Bronto 社区负责人 Severin Neumann 直言，项目正被贡献请求「淹没」，其中 AI 生成的比例越来越高。判断一个 PR 背后是顺手帮忙的路人、想长期成长的贡献者，还是意图往供应链里注入恶意代码的攻击者，本来就难，AI 让这件事更难。
彭博模式的价值恰在这里：48 个有名有姓的工程师，来自一家已知机构，OSPO 做过背调，维护者可以随时直接沟通。Neumann 说，他确信这些人贡献时也用了 AI，但「我们信任他们」，这让他们能以完全不同的视角看待这些提交。其他维护者的反馈也一致：这批人做得很好。
从第一个 PR 到 Demo 项目第二高产人类贡献者
彭博量化研究员 Florian Bourgey 在五周内完成了这一跃升。他的第一个 PR 是为 OTel Demo 的 3.0 版本做属性重命名——一项会破坏大量代码、没人愿意接的脏活。OSPO 联合负责人 Alyssa Wright 称之为「劈柴挑水」式的基础工作。Bourgey 本人是 SciPy 维护者，他并不排斥 AI：「不用 AI 才是愚蠢的，我每天都用，它让我成为更好的开源维护者。」
钱不是重点，机制才是
那 8 万美元并非直接捐给项目。彭博的企业慈善部门按工时费率为工程师的志愿时间配捐，资金池由工程师自行决定捐给哪家慈善机构——Bourgey 去年选的是支持 pandas、SciPy 的 NumFOCUS，也有人捐给本地图书馆或医学研究机构。Wright 的逻辑是：开源是数字世界里的道路和桥梁，维护它本身就是慈善。
Neumann 则明确表示，如果彭博直接把等额资金打给 CNCF 再转给 OTel，项目当然会收下，但随之而来的是「这笔钱该怎么花」的老问题。他更想要的是人：「如果有人给我 10 周时间、每周投入若干小时做项目里的事，我永远选这个。」
对中国企业的启示
彭博已将该模式跑过五轮，前三轮与 NumFOCUS 及 pandas 合作，目前还在五个项目、四家公司之间并行推进一个 NumFOCUS 系列。对大量依赖 OTel、Prometheus 等 CNCF 项目搭建可观测性体系的中国企业而言，这个案例提出的问题很直接：上游维护成本正由少数厂商雇用的维护者和志愿者扛着，而下游受益者贡献寥寥。当 AI 让「一个 PR 背后是谁」越来越难辨认时，派自己有名有姓的工程师上去，既是贡献，也是在为自己依赖的供应链加一道信任闸门。
