Cơn say “vibe coding” dần tan: Khi lập trình bằng AI bộc lộ nhiều vấn đề

Và với trào lưu này, đã từng có nhiều công ty, thậm chí nhiều lãnh đạo công nghệ, đơn cử như CEO Brian Armstrong của Coinbase, tự tin về việc sử dụng AI trong việc coding. Chính ông cũng từng tuyên bố rằng “gần một nửa code của Coinbase đã được AI viết ra.” Nhưng tuyên bố này lại nhận về phản ứng gay gắt từ cộng đồng kỹ sư, những người cho rằng kiểu “vibe coding” này chỉ phù hợp để tạo bản demo, chứ không thể dùng để xây hệ thống thực tế. Bài chia sẻ của Armstrong đã gây ra tranh cãi lớn trên X, phần nào cho thấy, làn sóng hoài nghi về vibe coding Bài đăng của Armstrong thậm chí trở thành tâm điểm chế giễu trên mạng X, cho thấy làn sóng hoài nghi đã tồn tại âm ỉ từ nhiều tháng.

Những yếu tố khiến vibe coding gặp vấn đề

Rất nhiều kỹ sư làm việc tại các công ty công nghệ như PayPals đã ví công cụ này như một con dao hai lưỡi: nó giúp người dùng, đặc biệt là anh em lập trình tạo ra tính năng. Nhưng thứ gì cũng có trade-off (đánh đổi), tạo code nhanh quá, thì kĩ sư sẽ rơi vào cơn ác mộng của việc bảo trì.

Đầu tiên là Technical Debt

Điều này liên quan tới Technical Debt. Về cơ bản, nợ kỹ thuật có thể coi là những khoản “vay mượn” trong lập trình. Ví dụ, khi khách hàng đòi làm nhanh một tính năng nào đó, để đáp ứng yêu cầu đó, chúng ta chọn một giải pháp tạm thời thay vì xây một cấu trúc bền vững từ đầu. Tuy nhiên, cách tiếp cận này sẽ đòi hỏi anh em phải “trả lãi” sau này. Trả sớm thì dễ dàng khi anh em có thể dành thời gian ngồi tối ưu lại, refactor code, hoặc viết test bổ sung. Còn nợ kĩ thuật mà để càng lâu, thì về sau, việc trả nợ sẽ càng khó khăn khi tính năng đó có thể gây ảnh hưởng tới những tính năng khác, hoặc refactor code trở nên khó khăn hơn.


Một vấn đề đầy đau đầu của vibe code: technical debt

Và với AI cùng vibe coding, việc tạo ra hàng ngàn dòng code một cách nhanh chóng là điều dễ dàng, nhưng nợ kỹ thuật lại là món quà đi kèm theo đó. Khi cần sửa code, hoặc mở rộng, mấy anh em dev nhiều khi cần gấp đôi thời gian để debug, để gỡ rối vì không hiểu tại sao AI lại code như vậy.

Vấn đề tiếp theo: Complexity Ceiling

Một vấn đề khác là sự phức tạp. Ở quy mô nhỏ, các dự án viết bằng AI vẫn chạy được. Nhưng khi hệ thống lớn dần lên, đòi hỏi việc giao tiếp với cơ sở dữ liệu, gọi API hay các giao thức bảo mật thì vibe coding bắt đầu bộc lộ điểm yếu. Hays gọi đây là “complexity ceiling” (trần phức tạp). Vượt qua ngưỡng đó, AI không còn kiểm soát tốt mối quan hệ giữa các thành phần trong hệ thống để thực thi công việc.

Sau đó, người dùng thiếu kinh nghiệm

Việc người dùng thiếu kinh nghiệm hay bản chất của LLM sẽ khiến vibe coding gây ra nhiều vấn đề

Với anh em rành kỹ thuật, hiểu code thì không nói. Điều thực sự nguy hiểm là với những anh em không rành kỹ thuật. Việc chỉ prompt cho AI code có thể giống như đặt quả bom hẹn giờ. Một yêu cầu tưởng như đơn giản có thể khiến AI thay đổi hàng chục phần khác nhau mà không kiểm thử, dẫn đến việc “chữa lành một lỗi nhưng phá mười lỗi khác”. Những trường hợp này dễ làm hệ thống gãy khi xuất hiện các tình huống “edge case” ngoài đời thực.

Bản chất của LLM

Và cuối cùng, AI, hay các mô hình ngôn ngữ lớn LLM về bản chất không thật sự hiểu phần mềm. Chúng chỉ bắt chức các mẫu code mà chúng học được trong cơ sở dữ liệu huấn luyện Và khi phần mềm cần sự suy luận về mối quan hệ logic giữa các thành phần, AI dễ sa vào lỗi không thể đoán trước được.

Những vụ việc ngoài đời thật

Tháng 7 vừa rồi, ứng dụng Tea, nơi người dùng có thể chia sẻ thông tin về người họ từng hẹn hò, gặp sự cố rò rỉ dữ liệu nghiêm trọng. Hơn 72.000 hình ảnh nhạy cảm cùng thông tin cá nhân bị lộ trên mạng. Sau khi phân tích, các chuyên gia cho rằng lỗi bảo mật này bắt nguồn từ đoạn code do AI sinh ra, vốn để ngỏ cơ sở dữ liệu đám mây mà không có kiểm soát truy cập. Sau đó, một sự cố khác còn làm lộ thêm dữ liệu, buộc Tea phải vô hiệu hóa tính năng nhắn tin trực tiếp.


Cách đây vài tháng, vibe coding đã gây ra vấn đề lớn với Replit và may mắn là họ phục hồi được phần mã bị mất

Một tháng sau, doanh nhân Jason Lemkin đã kể lại việc AI agent của Replit, công cụ “vibe coding” nổi tiếng, tự tay xóa sạch cơ sở dữ liệu chứa thông tin đối tác của ông. Lemkin chỉ bảo AI “đóng băng code,” nhưng khi quay lại, toàn bộ dữ liệu đã biến mất. May mắn là Replit phục hồi được bản sao lưu, song sự cố ấy là lời cảnh tỉnh: những công cụ tưởng “thông minh” đôi khi lại hành xử như đứa trẻ không biết hậu quả việc mình làm.

Vibe coding đối mặt với nghi ngờ từ chính kỹ sư và ngành công nghệ

Theo khảo sát mới nhất thực hiện bởi Stack Overflow, hơn 50% lập trình viên hiện dùng AI mỗi ngày, nhưng 46% không tin tưởng độ chính xác của nó, so với chỉ 33% tin tưởng. Cảm tình chung với công cụ AI cũng giảm: từ 70% năm 2024 xuống còn 60% năm 2025. Chỉ 30% cho rằng AI đủ tốt để xử lý các tác vụ phức tạp.

Đối mặt với hoàn cảnh đó, các công ty AI không ngồi yên. Họ đang cải thiện mô hình, bổ sung cơ chế kiểm thử và bảo mật tự động. Hays có chia sẻ rằng Claude Code gần đây được cải tiến hơn vì nó chỉ sử đúng phần được yêu cầu, chứ không chạm lung tung vào những thành phần khác.


Một khảo sát khác thực hiện bởi StackOverflow, hơn 70% người tham gia khảo sát không vibe code


Và với AI Agent thì việc thích nghi và sử dụng nó đạt được kết quả cao hơn. Và bản thân mình cũng thấy là dùng AI Agent vào development workflow sẽ mang lại sự tích cực hơn là vibe coding

Ngoài ra, theo báo cáo AI Index của Stanford, năm 2024, các hệ thống AI đã giải được 71,7% bài kiểm thử SWEBench – bộ tiêu chuẩn đánh giá năng lực lập trình thực tế, trong khi năm 2023 chỉ đạt 4,4%. Dù vậy, nhiều chuyên gia cho rằng tiêu chuẩn này vẫn còn “dễ”, không phản ánh được độ phức tạp của phần mềm thật, và thậm chí có thể trùng với dữ liệu huấn luyện của AI. Một số người cũng lưu ý SWEBench chỉ thử nghiệm với Python, ngôn ngữ AI xử lý tốt nhất, nên chưa đánh giá được khả năng xử lý các dạng code front-end hay những vấn đề liên quan đến cơ sở hạ tầng.

Góc nhìn kinh doanh: Khi “vibe coding” vẫn là cơn sốt đầu tư

Dù đối mặt với nhiều nghi ngờ, giới đầu tư vẫn tiếp tục rót tiền đầu tư. Vừa rồi, Lovable được định giá 4 tỷ USD, gấp đôi vòng trước; Anysphere, nhà phát triển Cursor, đã tăng giá trị gấp đôi chỉ trong 8 tuần;. Hay Anthropic, công ty đứng sau Claude Code, vừa huy động thêm 13 tỷ USD, đạt mức định giá khổng lồ 183 tỷ USD.

Ngoài cộng đồng người dùng cá nhân, mục tiêu lớn mà các startup hướng tới là thị trường doanh nghiệp, nơi các lãnh đạo kỳ vọng AI có thể tăng tốc mạnh mẽ quy trình phát triển phần mềm. Một số công ty đang mở rộng phạm vi “vibe coding”, nâng cấp nó và kết hợp cùng hướng tiếp cận agentic để hình thành mô hình hybrid, cho phép AI không chỉ sinh mã mà còn tự kiểm thử, tối ưu và triển khai. Tuy vậy, những “người chiến thắng” lâu dài sẽ là các công cụ có khả năng hiểu sâu ngữ cảnh, tự động hóa kiểm thử, và được tích hợp lớp bảo mật vững chắc.

Kết luận

Thực ra, “vibe coding” không hẳn là vô dụng, nó mở ra khả năng để bất kỳ ai cũng có thể biến ý tưởng thành ứng dụng thật, cho những ai không rành code có thể được thử, được tạo ra thứ gì đó. Nhưng khi cơn “high” qua đi, những lỗ hổng về bảo mật, nợ kỹ thuật, và sự thiếu hiểu biết của người dùng không chuyên đang khiến cả ngành phải nhìn lại. Có thể trong tương lai, “vibe coding” vẫn sẽ tồn tại, nhưng chỉ khi nó được kết hợp với kỷ luật, hiểu biết, và kiểm thử nghiêm ngặt từ con người. Điều này dẫn tới một hướng đi mà nhiều công ty đang áp dụng đó là AI Agentic Code khi các công cụ AI được áp dụng một cách thấu đáo ở từng bước trong quá trình phát triển phần mềm để thật sự mang lại giá trị, thay vì gây ra vấn đề như vibe coding. Mình sẽ sớm chia sẻ với anh em về Agentic Coding này để anh em có thêm một góc nhìn về tác động của AI trong ngành công nghệ.