Việc viết mã đã cơ bản được giải quyết rồi

Viết bài: Boris Cherny

Trong nội bộ Anthropic, Boris Cherny bị đồng nghiệp đùa gọi là “cha đẻ của Claude Code”. Anh trực tiếp dẫn dắt đội ngũ tạo ra trợ lý lập trình dựa trên mô hình lớn tích hợp sâu này, cũng như đã trải qua sự chuyển đổi lớn từ “tự động hoàn thiện mã” đến “trí tuệ nhân tạo viết 100% mã”.

Trong buổi chia sẻ dành cho các nhà sáng lập và kỹ sư này, anh hệ thống kể câu chuyện ra đời của Claude Code, tại sao nói “viết mã đã được giải quyết cơ bản”, và dựa trên tiền đề đó, ngành phần mềm và hình thái đội nhóm sẽ thay đổi như thế nào.

Từ “dự án bất ngờ” đến sản phẩm mang tính hiện tượng

Boris gia nhập Anthropic vào cuối năm 2024, khi đó trong công ty có một nhóm giống như vườn ươm, gọi là AnthropicLabs. Nhóm nhỏ này sau đó đã tạo ra một loạt các sản phẩm cốt lõi như Claude Code, MCP và ứng dụng desktop, hoàn thành sứ mệnh rồi giải thể, nay lại được triệu tập trở lại, bước vào “lượt thứ hai”.

Trong bối cảnh năm 2024, hình dung của ngành về “viết mã bằng AI” vẫn còn dừng lại ở “tự động gợi ý/hoàn thiện trong IDE” — nhấn Tab để mô hình giúp bạn hoàn thành một dòng mã. Boris có trực giác rằng: khả năng của mô hình đã vượt xa hình thái này, “hình thái sản phẩm” thực sự đang bị tụt lại, đó chính là điều họ gọi là “product overhang”.

Vì vậy, mục tiêu ban đầu của Claude Code rất táo bạo: không chỉ làm một trình hoàn thiện mã thông minh hơn nữa, mà là để trí tuệ nhân tạo trực tiếp đảm nhận “viết toàn bộ mã”, con người chỉ giữ vai trò xem xét và ra quyết định.

Thực tế tất nhiên không suôn sẻ như vậy. Trong 6 tháng đầu sau khi ra mắt Claude Code, hầu như không ai thực sự yêu thích nó, nó chỉ có thể viết khoảng 10% mã, trải nghiệm rất sơ sài, thậm chí trong nội bộ Anthropic cũng chỉ là một công cụ thử nghiệm. Đến tháng 5 năm 2025, sau khi mô hình Opus 4 ra mắt, đường cong sử dụng mới thực sự tăng theo cấp số nhân, và sau mỗi lần nâng cấp mô hình (4.5, 4.6, 4.7) đều mang lại những bước ngoặt rõ rệt “lại trở nên tốt hơn rất nhiều”.

Nhìn lại, điểm đặc biệt nhất của sản phẩm này là: nó từ ngày đầu tiên đã không thiết kế cho “mô hình hiện tại”, mà là cho “phiên bản mô hình thế hệ tiếp theo sau 6 tháng”. Nhóm biết rõ rằng trong một khoảng thời gian sẽ không có phù hợp thị trường (PMF), nhưng vẫn kiên trì xây dựng “hình thái tương tác đúng đắn”, rồi chờ mô hình bắt kịp.

Tại sao nói “viết mã đã được giải quyết”?

Tại chỗ, Boris trực tiếp hỏi các lập trình viên dưới sân khấu: ai còn viết mã hoàn toàn bằng tay 100%? Ai dùng Claude Code hoặc trí tuệ nhân tạo tương tự để viết mã 100%? Phần lớn đều nằm ở trung gian, anh cười nói “thì coi như đã giải quyết được 50% rồi”.

Nhưng đối với chính anh, câu trả lời đã rất cực đoan: hiện tại, 100% mã của anh đều do Claude Code sinh ra.

Thư viện mã của Claude Code hoàn toàn do mô hình viết, stack công nghệ là TypeScript+React rất phổ thông, không có công nghệ cao phức tạp.

Một trong những lý do chọn stack này là khi khả năng mô hình còn chưa đủ mạnh, cố gắng dùng “các công nghệ chính trong phân phối huấn luyện của mô hình”, để nâng cao chất lượng sinh mã rõ ràng hơn.

Theo thời gian, mô hình tiến bộ, giờ đây nó gần như có thể học các ngôn ngữ mới, framework mới mà không gặp trở ngại, việc chọn stack đã không còn là giới hạn nữa.

Trong quy trình làm việc của cá nhân, Boris mỗi ngày có thể hoàn thành hàng chục PR, từng có ngày “làm” ra tới 150 PR, chỉ để thử xem còn có thể đẩy năng suất lên tới đâu; và tất cả những PR này, phần lớn đều do Claude viết mã. Anh đóng vai trò là người quản lý sản phẩm/kiến trúc/đánh giá.

Tất nhiên, anh cũng thừa nhận, “viết mã 100% đã được giải quyết” hiện mới chỉ đúng trong một số trường hợp nhất định:

Các thư viện nhỏ, rõ ràng, stack công nghệ phổ biến, đã có thể hoàn toàn để mô hình viết.

Các thư viện lớn, phức tạp về lịch sử, hoặc ngôn ngữ ít phổ biến, môi trường đặc thù, mô hình vẫn còn nhiều hạn chế rõ rệt.

Nhưng nhận định của anh rất đơn giản: phần lớn các hạn chế này chỉ là vấn đề của “phiên bản mô hình tiếp theo”.

Một chiếc điện thoại + hàng nghìn proxy: quy trình làm việc cá nhân của Boris

Boris từng chia sẻ trên mạng xã hội về môi trường phát triển của mình, ban đầu anh không nghĩ sẽ gây ra nhiều tranh luận như vậy, vì theo anh đó chỉ là “quá trình tự nhiên” của cách làm việc.

Hiện tại, phần lớn công việc của anh đã chuyển sang điện thoại: mở ClaudeApp, chuyển sang tab Code, có thể thấy nhiều cuộc hội thoại song song. Thường anh duy trì 5-10 cuộc hội thoại cùng lúc, mỗi cuộc có hàng loạt proxy con, tổng số dễ dàng lên tới vài trăm; đến tối, thậm chí có hơn nghìn proxy chạy các nhiệm vụ dài hạn trong nền.

Chìa khóa của hệ thống này là một lệnh tưởng chừng đơn giản: /loop.

/loop về bản chất là để Claude dùng cách thức giống cron, tự sắp xếp cho mình một “nhiệm vụ lặp lại tự động trong tương lai”: có thể thiết lập lặp theo phút, theo 5 phút, theo ngày, v.v.

Nhờ có loop này, anh xây dựng cả một hệ thống “bảo trì tự động”:

Có loop chuyên “giám sát PR”: sửa CI, tự rebase, giữ danh sách PR sạch sẽ.

Có loop đảm nhiệm “duy trì sức khỏe CI của toàn dự án”: tự phát hiện và sửa các lỗi flakytest.

Có loop mỗi 30 phút lấy phản hồi từ Twitter, tự phân loại, tổng hợp thành bản tóm tắt phản hồi để ra quyết định.

Trong mô tả của anh, loop đã trở thành một dạng nguyên ngữ lập trình hướng về tương lai: hình thức đơn giản nhất nhưng rất mạnh mẽ. Kết hợp routines (các luồng công việc dài hạn chạy trên server, kể cả khi tắt máy tính vẫn tiếp tục), mô hình có thể liên tục thúc đẩy tiến trình dự án trong nền.

Hình thái tổ chức: mỗi người đều là “đa ngành toàn năng”

Khi một người có thể dùng AI viết 100% mã, năng suất phát triển tăng từ 10 đến 100 lần, cách tổ chức đội nhóm tự nhiên sẽ thay đổi.

Boris dự đoán cốt lõi về đội nhóm tương lai là: “Người đa ngành toàn năng” sẽ phổ biến hơn nhiều so với ngày nay.

Hiện nay, “chuyên gia tổng quát” (generalist) thường chỉ là “người trong hệ thống kỹ thuật” — ví dụ như một người có thể quản lý iOS, Web, Server cùng lúc; còn xu hướng mới anh thấy là:

Người đa ngành sẽ vượt qua nhiều ranh giới chức năng hơn, như: kỹ thuật + thiết kế, kỹ thuật + sản phẩm + khoa học dữ liệu, kỹ thuật + tài chính/ vận hành.

Trong đội Claude Code của họ, đã xuất hiện trạng thái này: quản lý kỹ thuật, quản lý sản phẩm, thiết kế, nhà khoa học dữ liệu, tài chính, nghiên cứu người dùng, tất cả đều viết mã, và sử dụng Claude Code để thúc đẩy công việc của mình.

Nói cách khác, mỗi người vẫn có chuyên môn sâu, nhưng “viết mã” không còn là đặc quyền của một nhóm nhỏ nữa, mà trở thành kỹ năng cơ bản phổ biến như Office, PowerPoint ngày nay.

Điều này dẫn đến một nhận định mang tính vĩ mô hơn: ngưỡng năng suất phần mềm sẽ bị kéo xuống rất nhiều, người hiểu lĩnh vực nhất sẽ là “nhà phát triển” có lợi thế nhất.

Ví dụ, khi làm phần mềm kế toán, người chủ đạo về hình thái và logic sản phẩm không nhất thiết phải là kỹ sư hàng đầu, mà là một kế toán hiểu rõ nghiệp vụ, đồng thời thành thạo AI viết mã, vì “lập trình” giờ đã dễ hơn nhiều, còn “hiểu sâu lĩnh vực” mới là tài nguyên hiếm.

Từ “lập trình viên” đến “toàn dân lập trình”: so sánh với in ấn

Để minh họa độ sâu của sự chuyển đổi này, Boris đưa ra một phép so sánh lịch sử công nghệ yêu thích nhất của mình: ảnh hưởng của AI đến sản xuất phần mềm rất có thể tương tự như cuộc cách mạng in ấn của châu Âu thế kỷ 15.

Trước khi có in ấn bằng chữ nổi, chỉ khoảng 10% dân châu Âu biết đọc biết viết, họ làm việc xung quanh các tầng lớp quyền lực (vua, quý tộc, giáo hội), đảm nhận “đọc thay, viết thay”. Đọc viết là kỹ năng chuyên môn cao, phần lớn người cả đời không có cơ hội tiếp cận.

Chỉ trong vòng 50 năm sau khi phát minh in ấn, số lượng sách in ra của châu Âu đã vượt qua tổng số của cả nghìn năm trước đó, giá một cuốn giảm khoảng 100 lần. Trong vài trăm năm tiếp theo, cùng với sự điều chỉnh của hệ thống giáo dục và cấu trúc xã hội, tỷ lệ biết chữ toàn cầu tăng lên khoảng 70%: đọc viết từ kỹ năng của thiểu số trở thành khả năng cơ bản của đại đa số.

Boris cho rằng: phần mềm và lập trình đang trải qua quỹ đạo tương tự, và tốc độ còn nhanh hơn.

Trước đây, viết phần mềm là nghề “chuyên môn cao, ngưỡng rất cao”.

Giờ đây, viết phần mềm sẽ trở thành kỹ năng phổ biến như “đánh máy”, “gửi tin nhắn”.

Vẫn còn các kỹ sư và kiến trúc sư hệ thống hàng đầu, nhưng phân công lao động xã hội sẽ hoàn toàn thay đổi: hàng triệu chuyên gia lĩnh vực, doanh nhân, người đi làm bình thường đều có thể trực tiếp “hợp tác cùng mô hình viết mã”.

SaaS có thể đối mặt với “sự tuyệt chủng lớn” không?

Khi AI giúp giảm chi phí viết phần mềm gấp 10, 100 lần, các sản phẩm SaaS hiện có sẽ ra sao? Liệu có xảy ra “thảm họa tuyệt chủng SaaS” không? Đây là một trong những câu hỏi Boris thường được hỏi nhất.

Câu trả lời của anh phức tạp hơn nhiều so với “có/không”, anh mượn khung “Seven Powers” (bảy loại hàng rào cạnh tranh) trong podcast Acquired để phân tích.

Theo anh, AI sẽ làm giảm giá trị của một số hàng rào cạnh tranh:

Chi phí chuyển đổi (Switching Costs): khi bạn có thể dùng mô hình để nhanh chóng chuyển dữ liệu, xây dựng lại quy trình làm việc, hiệu ứng khóa chặt dựa trên tích hợp phức tạp và cấu hình sẽ giảm rõ rệt.

Năng lực quy trình (Process Power): nhiều công ty dựa vào thiết kế quy trình, luồng công việc phức tạp để cạnh tranh, nhưng mô hình lớn ngày càng giỏi hiểu và cải thiện quy trình, đặc biệt như mô hình 4.7 có thể “tự tối ưu hóa theo vòng lặp” (hillclimbing), giúp khai thác các điểm yếu trong quy trình.

Trong khi đó, một số hàng rào cạnh tranh nền tảng sẽ không biến mất mà còn trở nên quan trọng hơn:

Hiệu ứng mạng (Network Effect)

Quy mô kinh tế (Economies of Scale)

Tài nguyên khan hiếm (như dữ liệu độc quyền, kênh phân phối, giấy phép đặc biệt)

Ngoài ra, một xu hướng quan trọng nữa là: trong 10 năm tới, số lượng startup có thể “dùng ít người, tạo ra sản phẩm ngang tầm các tập đoàn lớn” sẽ tăng rõ rệt, có thể gấp 10 lần so với 10 năm trước.

Nguyên nhân là:

Các tập đoàn lớn phải đối mặt với sự trì trệ trong tái cấu trúc quy trình, đào tạo lại toàn bộ nhân viên dùng AI, gặp phải lực cản nội bộ lớn.

Các đội nhóm mới có thể từ ngày đầu đã “thuần AI”, dùng rất ít người để tạo ra giá trị cực cao, gây áp lực giảm chiều trên các thị trường nhỏ.

Trong mắt anh, thời đại này rất thân thiện với các nhà sáng lập và nhà phát triển — “hiện là một trong những thời điểm tốt nhất để làm sản phẩm, khởi nghiệp”.

Anthropic tự “ăn miếng bánh” như thế nào?

Nhiều người nghĩ rằng, các công ty mô hình như Anthropic sẽ dùng “phiên bản bí mật mạnh hơn” từ sớm, để dẫn đầu trong thời gian dài. Boris lại nói ngược lại:

Về mặt mô hình, nội bộ dùng chính là phiên bản giống như mọi người, ví dụ như dùng nhiều Opus 4.7, ít dùng mô hình nghiên cứu Mythos để thử nghiệm, chứ không dựa vào một “phiên bản riêng tư” khó tiếp cận từ bên ngoài.

Lợi thế cạnh tranh thực sự, theo anh, không nằm ở mô hình, mà nằm ở mức độ tích hợp AI trong toàn tổ chức.

Cụ thể:

Trong công ty, không còn thực hành “viết mã thủ công” thuần túy nữa, kể cả truy vấn SQL đều do mô hình sinh ra.

Các nhóm khác nhau của Claude “trao đổi trò chuyện” trên Slack, giúp kỹ sư phát hiện thiếu sót, giao tiếp xuyên nhóm.

Nhiều quy trình được xây dựng lại dựa trên loop, proxy, routines, giúp mô hình liên tục thúc đẩy công việc trong nền.

Chính vì vậy, anh cho rằng “khoảng cách lớn nhất” hiện nay không nằm ở khả năng công nghệ, mà ở tổ chức và thiết kế quy trình. Đối với các startup, đây là cơ hội lớn: thay vì sửa đổi từng phần quy trình cũ, nên bắt đầu từ ngày đầu với cách tổ chức “thuần AI”.

Cơ hội sản phẩm trong 6-12 tháng tới

Quay lại câu chuyện sản phẩm và khởi nghiệp: nếu vài năm trước anh thấy “product overhang trong lập trình”, thì hôm nay anh thấy “overhang tiếp theo” nằm ở đâu?

Anh đề cập một số hướng:

ClaudeDesign: một hướng đã có thể dùng, nhưng theo mô hình tiến bộ sẽ còn ấn tượng hơn nữa. Đây là hình thái “quy trình thiết kế sâu AI hóa”.

Loop/Batch/nhóm tác vụ song song quy mô lớn: cho phép hàng trăm, hàng nghìn nhiệm vụ chạy đồng thời trên các proxy khác nhau, trở thành năng lực tiêu chuẩn, không còn là bí mật của các cao thủ.

ComputerUse (mô hình trực tiếp điều khiển máy tính): qua khả năng thị giác + điều khiển, giúp mô hình thao tác phần mềm cục bộ như người, phù hợp với các hệ thống cũ không có API/MCP, là giải pháp chung.

Điểm chung của các hướng này là: hiện tại đã “tạm dùng được”, nhưng đột phá thực sự có thể đến sau một hoặc hai thế hệ mô hình nữa.

Giống như Claude Code ngày xưa, các đội có tham vọng có thể bắt đầu thiết kế hình thái sản phẩm cho “mô hình tương lai” ngay từ bây giờ, để khi mô hình tiến bộ, họ đã sẵn sàng “chiếm lĩnh thị trường”.