Golpe al ecosistema open source: la Zig Software Foundation anunció que abandona GitHub y traslada su desarrollo a Codeberg. La decisión llega tras meses de incidentes en GitHub Actions y críticas al cambio de prioridades de la plataforma hacia la inteligencia artificial (IA), según el director del proyecto, Andrew Kelly.
Por qué Zig rompe con GitHub
La organización que impulsa el lenguaje de programación Zig afirma que el servicio de hospedaje de código ha perdido foco en la excelencia de ingeniería. En palabras de Kelly, GitHub ya no ofrece la confiabilidad necesaria para la integración continua (CI) y la automatización crítica en proyectos de software.
Cronología del incidente que encendió la mecha
La controversia se aceleró en abril de 2025, cuando el usuario de GitHub AlekseiNikiforovIBM abrió el hilo “safe_sleep.sh rarely hangs indefinitely”. Aunque GitHub respondió en agosto, esa comunicación no apareció en el hilo público, que permaneció abierto hasta el 1 de diciembre de 2025.
“The code uses 100 percent CPU all the time, and will run forever”
El comportamiento descrito apuntaba a un bucle que saturaba CPU en los runners de CI, bloqueando validaciones y afectando el flujo de trabajo de los repositorios.
Las acusaciones de Andrew Kelly
Kelly, director de la Zig Software Foundation, anunció la migración a Codeberg —un servicio de Git no lucrativo— alegando una degradación del servicio: “Actions has inexcusable bugs while being completely neglected”. El desarrollador sumó que, tras el mandato interno de priorizar IA, GitHub habría dejado de atender fallos en su plataforma de CI/CD, hasta el punto de impedir validaciones en la rama principal. Según Kelly, el CEO de GitHub transmitió internamente el mensaje “embrace AI or get out”.
Un problema técnico de fondo: sleep y temporizadores
El equipo de Zig sostiene que no se trata de un caso aislado. Kelly vinculó el comportamiento a cambios introducidos en febrero de 2022 relacionados con el comando POSIX sleep y un manejo deficiente de temporizadores que, combinados, podían desencadenar bucles con consumo extremo de CPU en los entornos de ejecución.
Correcciones parciales y estado del hilo
Una corrección fusionada el 20 de agosto de 2025 mitigó parte del problema; sin embargo, otro fallo de CPU en el runner de CI seguiría pendiente. El hilo abierto en abril de 2025 se cerró recién el 1 de diciembre de 2025, alimentando la percepción de falta de respuesta pública y trazabilidad.
IA y prioridades de producto en GitHub
Copilot y el giro hacia la IA generativa
El contexto comercial refuerza el debate. En 2024, GitHub Copilot superó 1,3 millones de suscriptores de pago y, en 2025, se reportaron más de 15 millones de usuarios totales de Copilot, sin que esté claro cuántos son de pago. Para voces críticas, el énfasis en IA generativa estaría desplazando inversiones en estabilidad de la plataforma, ciberseguridad, rendimiento e ingeniería de infraestructura.
Efecto dominó: auge de Codeberg y debate en la comunidad
La migración de Zig ha coincidido con un repunte de la membresía de Codeberg, que pasó de más de 600 a más de 1.200 miembros en la última semana. GitHub, por su parte, no ha revelado cifras de usuarios pagos recientes más allá de Copilot. Expertos como Jeremy Howard (Answer.AI) calificaron la secuencia de eventos como comprensible y advirtieron que el foco en IA está afectando herramientas de desarrollo y la web abierta.
Otras señales de alerta en el ecosistema
Zig no está sola. Otros proyectos han expresado preocupaciones sobre: uso excesivo de JavaScript en la interfaz, posibles vectores de denegación de servicio y moderación insuficiente. En conjunto, estos factores avivan el interés por alternativas a GitHub para proyectos críticos de software libre.
Implicaciones para desarrolladores y equipos DevOps
El caso reabre la discusión sobre la dependencia de plataformas SaaS en CI/CD, la resiliencia de los pipelines de integración y despliegue continuo, y la necesidad de transparencia en incidentes que afectan productividad y calidad de software. Para organizaciones con cargas sensibles —desde compilación en cloud computing hasta automatización de pruebas y seguridad—, la disponibilidad y el soporte técnico del proveedor son tan estratégicos como la adopción de IA.
