Codex của OpenAI và Claude của Anthropic thúc đẩy cuộc cách mạng lập trình khi các nhà phát triển cho biết họ đã từ bỏ lập trình truyền thống

Liệu lập trình truyền thống đã chết? Đó là câu hỏi mà nhiều nhà phát triển đã tự hỏi trong tuần này sau khi OpenAI và Anthropic ra mắt các mô hình lập trình mới mạnh mẽ.

Video đề xuất

Tuần trước, OpenAI và Anthropic đã giới thiệu các mô hình lập trình của riêng họ—GPT-5.3-Codex và Claude Opus 4.6—đều thể hiện bước tiến đáng kể trong khả năng lập trình của AI. GPT-5.3-Codex cho thấy hiệu suất cao rõ rệt trên các tiêu chuẩn đánh giá lập trình so với các mô hình trước đó, trong khi Opus 4.6 giới thiệu tính năng cho phép người dùng triển khai các nhóm AI tự hành có thể xử lý các khía cạnh khác nhau của các dự án phức tạp cùng lúc. Cả hai mô hình đều có thể viết, kiểm thử và gỡ lỗi mã nguồn với sự can thiệp tối thiểu của con người—thậm chí tự lặp lại công việc của chính chúng và tinh chỉnh các tính năng trước khi trình bày kết quả cho các nhà phát triển.

Các bản phát hành—đặc biệt là GPT-5.3-Codex—đã gây ra một cuộc khủng hoảng tồn tại trực tuyến trong giới kỹ sư phần mềm. Trung tâm của nó là một bài luận lan truyền do Matt Shumer, CEO của OthersideAI, viết. Shumer cho biết sau các bản phát hành mô hình, “đã có một khoảnh khắc ‘kích hoạt’” và mô tả các mô hình AI giờ đây có thể tự xử lý toàn bộ chu trình phát triển—viết hàng chục nghìn dòng mã, mở ứng dụng, thử nghiệm các tính năng, và lặp lại cho đến khi hài lòng, trong khi các nhà phát triển chỉ cần mô tả kết quả mong muốn rồi rút lui. Ông đề xuất rằng những tiến bộ này có thể khiến AI gây ảnh hưởng tiêu cực đến công việc nhiều hơn cả đại dịch COVID-19.

Bài luận này đã nhận về nhiều phản ứng trái chiều. Một số lãnh đạo công nghệ đồng tình, bao gồm cả đồng sáng lập Reddit Alexis Ohanian, nhưng cũng có người như giáo sư Gary Marcus của NYU chỉ trích đó là “quảng cáo kích động”. (Marcus lưu ý rằng Shumer không cung cấp dữ liệu nào hỗ trợ cho tuyên bố AI có thể viết các ứng dụng phức tạp mà không mắc lỗi.) Jeremy Kahn của Fortune cũng lập luận rằng đặc điểm riêng biệt của lập trình—như kiểm thử tự động—là yếu tố giúp tự động hóa dễ dàng hơn, trong khi tự động hóa các lĩnh vực công việc tri thức khác có thể khó hơn nhiều.

Kỹ sư phần mềm như những người tiên phong

Đối với nhiều kỹ sư, một số cảnh báo của Shumer chỉ phản ánh thực tế hiện tại của họ. Nhiều người nói rằng họ đã hoàn toàn ngừng viết mã, thay vào đó dựa vào AI để viết mã theo hướng dẫn của họ.

Dù các bản phát hành mới mang lại những cải tiến đáng kể, các nhà phát triển cũng cho biết ngành công nghiệp đã trải qua một quá trình chuyển đổi chậm rãi trong năm qua khi các mô hình ngày càng đủ khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn một cách tự động. Trong khi các kỹ sư tại các công ty công nghệ hàng đầu đã phần lớn ngừng viết mã từng dòng, họ vẫn không ngừng xây dựng phần mềm—họ trở thành những người chỉ đạo các hệ thống AI tự viết mã giúp họ. Kỹ năng này đã chuyển từ việc viết mã sang kiến trúc giải pháp và hướng dẫn các công cụ AI. Một số cho rằng, các mô hình mới chủ yếu “làm vỡ bong bóng” về lập trình AI bằng cách làm cho những người ngoài lĩnh vực này nhận thức rõ về xu hướng mà các kỹ sư đã trải qua trong nhiều tháng.

Trong cuộc họp báo cáo lợi nhuận tuần này, đồng CEO của Spotify, Gustav Söderström, cho biết các nhà phát triển giỏi nhất của công ty “không viết một dòng mã nào kể từ tháng 12.” Hệ thống nội bộ của dịch vụ phát nhạc này sử dụng Claude Code để triển khai từ xa, cho phép kỹ sư chỉ đạo AI sửa lỗi hoặc thêm tính năng qua Slack trên điện thoại trong giờ đi làm, rồi hợp nhất công việc hoàn thành vào hệ thống sản xuất trước khi đến văn phòng. Söderström nói rằng Spotify đã phát hành hơn 50 tính năng mới trong năm 2025 bằng các quy trình làm việc này.

Ngay cả trong Anthropic, các kỹ sư cũng dựa nhiều vào các công cụ của chính họ để viết mã mới. Boris Cherny, trưởng nhóm Claude Code, cho biết đầu tháng này rằng ông đã không viết mã trong hơn hai tháng. Trước đó, Anthropic đã nói với Fortune rằng 70% đến 90% mã của công ty hiện nay do AI tạo ra.

Các mô hình này cũng đã đạt đến một cột mốc lặp lại: Chúng hiện đang giúp xây dựng các phiên bản nâng cao hơn của chính chúng. OpenAI cho biết GPT-5.3-Codex “là mô hình đầu tiên của chúng tôi đóng vai trò quan trọng trong việc tự tạo ra chính nó,” một bước chuyển lớn trong cách hoạt động của phát triển AI. Tương tự, Cherny của Anthropic nói rằng nhóm của ông đã xây dựng Claude Cowork—phiên bản không kỹ thuật của Claude Code để quản lý tệp—chỉ trong khoảng một tuần rưỡi, phần lớn bằng cách sử dụng chính Claude Code. Ngay cả với Claude Code, Cherny cho biết khoảng 90% mã của nó hiện nay do chính Claude Code viết ra.

Dù có những lợi ích về năng suất, một số nhà phát triển cũng cảnh báo rằng các công cụ mới có thể dẫn đến quá tải công việc. Steve Yegge, một kỹ sư kỳ cựu, nói rằng các công cụ AI đang làm kiệt sức các nhà phát triển do làm việc quá nhiều.

Trong một bài đăng blog được chia sẻ rộng rãi, Yegge mô tả việc ông đột nhiên buồn ngủ sau các phiên lập trình dài và các đồng nghiệp đang xem xét lắp đặt các pod ngủ tại văn phòng. Ông cho rằng tính gây nghiện của các công cụ lập trình AI đang thúc đẩy các nhà phát triển nhận quá nhiều công việc không thể duy trì nổi. “Với mức tăng 10 lần, nếu bạn cung cấp Claude Code cho một kỹ sư, khi họ đã thành thạo, dòng công việc của họ sẽ tạo ra giá trị tương đương chín kỹ sư khác,” ông viết. Nhưng “xây dựng mọi thứ với AI đòi hỏi rất nhiều năng lượng của con người.”