Cuộc chạy đua triển khai trí tuệ nhân tạo trong phát triển phần mềm đang tạo ra một cuộc khủng hoảng nợ kỹ thuật dài hạn, khi sự tập trung vào lợi ích năng suất ngắn hạn làm tràn ngập hệ thống doanh nghiệp với mã chất lượng thấp, đầy lỗi và có khả năng gây nguy hiểm. Trong khi Alphabet báo cáo rằng AI hiện tạo ra 75% tổng số mã mới tại Google, một số kỹ sư từng xây dựng các tác nhân AI phổ biến nhất hiện nay cảnh báo rằng một sự tính toán đang đến cho cái mà họ gọi là “vibe slop” (rác mã chất lượng thấp).
“Bạn có cơ sở hạ tầng đang sụp đổ và bạn có phần mềm hiện rất, rất nhiều lỗi so với trước đây,” Mario Zechner, người sáng tạo chính của tác nhân AI OpenClaw phổ biến, cho biết trong một cuộc phỏng vấn gần đây. “Chúng ta có thể chơi trò chơi này thêm vài tháng, hoặc thậm chí vài năm, nhưng cuối cùng nó sẽ đuổi kịp chúng ta.”
Sự căng thẳng này hiện rõ trong toàn ngành. Claude Code của Anthropic, một công cụ mã hóa AI, đã chứng kiến mức sử dụng trung bình hàng ngày tăng vọt từ 20 phút lên 20 giờ mỗi tuần trong năm qua, cho thấy sự chấp nhận rộng rãi. Tuy nhiên, Zechner gọi công cụ này là “một trong những phần mềm hỏng hóc nhất mà tôi từng sử dụng,” viện dẫn các vấn đề mà ông cho là do quy trình phát triển do chính AI dẫn dắt của nó. Việc thúc đẩy mã do AI tạo ra diễn ra khi cả OpenAI và Anthropic, hai trong số những người chơi lớn nhất trong không gian này, được cho là đang chuẩn bị cho các đợt phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO).
Sự xung đột giữa tốc độ và chất lượng tạo ra một rủi ro tiềm ẩn, ngoài bảng cân đối kế toán cho các nhà đầu tư. Áp lực phải tung ra các tính năng AI đang khiến các công ty đánh đổi năng suất ngắn hạn lấy những rắc rối dài hạn, bao gồm ngừng dịch vụ, lỗ hổng bảo mật và nợ kỹ thuật ngày càng tăng đòi hỏi các bản sửa lỗi tốn kém và mất thời gian. Hóa đơn cho tốc độ do AI cung cấp ngày nay cuối cùng sẽ phải thanh toán.
## Chiến thuật Agentic Wedge Tạo ra Bẫy Nợ
Chiến lược của nhiều công ty AI là “agentic wedge” (nêm tác nhân), nơi một sản phẩm thâm nhập vào một quy trình làm việc, chứng minh giá trị của nó và mở rộng ra toàn bộ tổ chức. Ví dụ, nền tảng AIP của Palantir đã giảm quy trình phê duyệt sản xuất từ 200 giờ xuống còn 15 giây. Rủi ro là cái “nêm” này, khi áp dụng vào chính việc phát triển phần mềm, sẽ trở thành một bẫy nợ. Chính các hệ thống tự động hóa công việc đang đẩy nhanh việc tạo ra các sản phẩm thế hệ tiếp theo, nhưng thường không có sự kiểm soát chất lượng đầy đủ.
Điều này tạo ra một nghịch lý. Trong khi các công ty như Shopify báo cáo rằng AI viết hơn 50% mã của họ và Sundar Pichai của Google đưa ra con số 75%, những người tạo ra các công cụ này đang gióng lên hồi chuông cảnh báo. Theo Zechner và đối tác Armin Ronacher, vấn đề là các tác nhân AI giỏi tạo mã mới nhưng kém trong việc đánh giá và nâng cấp các hệ thống cũ (legacy) khổng lồ, phức tạp vốn vận hành hầu hết các doanh nghiệp lớn. Các startup được xây dựng trên “vibe coding” ban đầu có thể mở rộng quy mô nhanh chóng, nhưng cuối cùng họ sẽ vấp phải bức tường phức tạp và mong manh mà các công cụ AI khó có thể vượt qua.
## Đánh giá và 'Gu' là Dặm Cuối cùng
Gốc rễ của vấn đề “vibe slop” có thể là phần khó nhất của AI doanh nghiệp không phải là trí thông minh mà là đánh giá—phán đoán có cấu trúc của con người để quyết định xem một hệ thống có đủ tốt hay không. Ali Ansari, CEO của Micro1, lập luận rằng ngoài tính chính xác, còn có một tầng lớp của “gu” (taste), hoặc những quy tắc bất thành văn mà một hệ thống phải tuân thủ. Một AI có thể tạo ra mã hoạt động về mặt kỹ thuật nhưng phán đoán kém, không phù hợp với thương hiệu hoặc không thể bảo trì. Đây là một kỹ năng có được qua kinh nghiệm, chính là kinh nghiệm đang bị từ chối đối với một thế hệ kỹ sư trẻ hiện đang bị AI thay thế.
Khoảng cách trong phán đoán này là nơi rủi ro hệ thống tích tụ. Nếu không có “kiến thức ngầm” của những lập trình viên dày dặn kinh nghiệm, các mô hình AI có thể “rất dễ đi sai hướng,” như nhà khoa học máy tính Timothy B. Lee đã lưu ý. Đây không phải là vấn đề có thể dễ dàng đo lường. Đó là sự thiếu hụt định tính biểu hiện dưới dạng lỗi, lỗ hổng bảo mật và kiến trúc lỏng lẻo. Việc Anthropic mua lại Stainless với giá 300 triệu USD gần đây làm nổi bật tầm quan trọng của các công cụ nền tảng giúp biến mã thành sản phẩm đáng tin cậy, một lớp thường bị bỏ qua trong cuộc đua tạo mã.
## Sự Tính toán cho Chất lượng Phần mềm
Việc thúc đẩy phát triển do AI dẫn dắt đang buộc phải đối mặt với hai thập kỷ thực hành phần mềm. Trong khi một số người, như Alex Karp của Palantir, coi AI là “cái chết của phần mềm cũ,” thì hiện tượng “vibe slop” cho thấy việc thay thế các hệ thống phức tạp khó hơn nhiều so với vẻ ngoài. Rủi ro đối với các nhà đầu tư là mức tăng năng suất được báo cáo bởi các công ty công nghệ lớn chỉ là ảo ảnh, che giấu sự tích tụ nhanh chóng của nợ kỹ thuật cuối cùng sẽ làm chậm tăng trưởng và làm tăng chi phí.
Thách thức là khoản nợ này phần lớn vô hình cho đến khi nó gây ra một sự cố ngừng hoạt động lớn, vi phạm dữ liệu hoặc lỗi sản phẩm. GitHub đã buộc phải thiết lập các chính sách mới để chống lại làn sóng đóng góp chất lượng thấp do AI tạo ra. Như Zechner tin tưởng, một sự tính toán đang đến sẽ buộc các công ty nhận ra rằng việc quá chú trọng vào mã do AI tạo ra đang đẩy chi phí lên cao và dẫn đến phần mềm dưới chuẩn. Đối với các nhà đầu tư, câu hỏi không phải là liệu AI có thể viết mã hay không, mà là liệu các công ty dựa vào nó đang xây dựng trên một nền tảng vững chắc hay một núi rác.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
