Los laboratorios de IA frontera —empresas como Anthropic y OpenAI— están subsidiando actualmente el uso de modelos avanzados mediante ingentes cantidades de capital, una situación que sus críticos consideran insostenible a largo plazo. Al igual que el cadáver de una ballena que se hunde hasta el fondo marino y sostiene durante décadas un ecosistema entero (el llamado «whale fall»), estos modelos podrían dejar de estar disponibles o resultar prohibitivamente caros cuando el dinero fácil se agote. Mientras esa ventana siga abierta, quienes mantienen proyectos de software libre deberían aprovecharla.
El argumento parte de una observación concreta: proyectos como nixpkgs acumulan decenas de miles de pull requests e issues abiertas y carecen de manos para procesarlas. Gran parte de ese trabajo es mecánico —actualizar versiones, reparar tests fallidos, revisar coherencia de documentación— y encaja con lo que los modelos de lenguaje ya hacen bien. En proyectos con CI, verificación mecánica y automatización previa (como el propio nixpkgs con r-ryantm), integrar contribuciones asistidas por IA resulta aún más seguro.
El artículo distingue entre ese trabajo mecánico, donde la IA aporta, y las reformas arquitectónicas grandes o los bloques fundamentales de otros proyectos, que siguen requiriendo criterio humano. También señala un riesgo: las contribuciones automatizadas indiscriminadas pueden colapsar a los maintainers. La solución que propone no es rechazar la IA, sino invertir esos tokens baratos en construir barandas automatizadas —linters, formateadores, tests obligatorios— que filtren el ruido y hagan el proceso de revisión robusto tanto ante bots como ante contribuidores humanos difíciles. La idea de fondo: usar el subsidio actual de los laboratorios para fabricar la infraestructura que mantenga viable el software libre cuando la ballena ya solo sea hueso.