Vibe coding liệu có tạo nên một nền kinh tế AI mới?  

Garry Tan, CEO của Y Combinator, chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn với CNBC rằng “25% số startup tại Y Combinator vận hành với 95% số lượng dòng code được viết bởi AI”. Code viết bởi AI hay còn gọi là Vibe Coding đang tạo ra một thế hệ các startup công nghệ với đội ngũ lập trình viên rất khiêm tốn, bởi lẽ hầu hết các câu lệnh đã đợc thực hiện bởi AI. Vậy liệu Vibe coding có tạo ra một nền kinh tế AI mới? Cách thức vận hành này liệu có bền vững?

Vibe coding là gì? Sự xuất hiện của những Vibe coder

Vibe coding, thuật ngữ được đưa ra bởi nhà nghiên cứu AI Andrej Karpathy vào đầu năm 2025, là một phương pháp phát triển phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra mã nguồn chức năng từ các câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì viết từng dòng code, lập trình viên chỉ cần hướng dẫn AI tạo, chỉnh sửa và gỡ lỗi, từ đó tập trung vào mục tiêu chính của ứng dụng, trong khi AI đảm nhận phần chi tiết. 

Ai là “vibe coder”? 

Vibe coder là những lập trình viên chủ yếu làm việc thông qua prompt và phản hồi hội thoại, di chuyển nhanh trong khâu tạo tính năng/ nguyên mẫu, nhưng dễ gặp thách thức ở các bước đòi hỏi hiểu biết sâu về cấu trúc, hiệu năng, bảo mật và gỡ lỗi hệ thống. 

So sánh giữa Lập trình truyền thống vs Vibe coding

Hạn chế của Vibe coding  

Vibe coding chắc chắn là một phương pháp mạnh mẽ, tuy nhiên nó vẫn tồn tại nhiều thách thức về kỹ thuật và thực tiễn. Dưới đây là một số khó khăn chính: 

• Độ phức tạp kỹ thuật: Vibe coding có thể xử lý tốt các framework cơ bản, nhưng với những ứng dụng thực tế có yêu cầu mới mẻ hoặc phức tạp, việc áp dụng trở nên khó khăn. 

• Chất lượng và hiệu suất mã nguồn: Vibe coding hữu ích trong việc thử nghiệm ứng dụng và tạo nguyên mẫu, nhưng vẫn cần tối ưu và tinh chỉnh để đảm bảo chất lượng mã. Đây không phải là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng phân tán vì chúng đòi hỏi kiến trúc chặt chẽ và chiến lược tối ưu hóa phức tạp. 

• Khó khăn trong gỡ lỗi: Mã do AI sinh ra thường mang tính động và thiếu cấu trúc kiến trúc, khiến quá trình gỡ lỗi trở nên khó khăn. 

• Bảo trì và cập nhật: Nếu phần mềm không được cập nhật kịp thời, nó sẽ nhanh chóng trở nên lỗi thời. Các ứng dụng xây dựng bằng mã do AI tạo ra sẽ gặp khó khăn trong bảo trì và cập nhật nếu cấu trúc mã không được quản lý tốt, khiến lập trình viên khó hiểu được logic bên trong để tiếp tục tối ưu. 

• Lo ngại về bảo mật: Đây là hạn chế nghiêm trọng nhất, có thể dẫn đến nhiều rủi ro và lỗ hổng nghiêm trọng. Mã được tạo bởi AI thường bị bỏ qua các bước kiểm duyệt và rà soát bảo mật, khiến các lỗ hổng tiềm ẩn không được phát hiện và dễ bị khai thác

Tác động đến giới công nghệ

1) Tới vai trò & kỹ năng của lập trình viên 

• Tư duy sản phẩm & kiến trúc trở thành “lõi”: diễn đạt yêu cầu rõ, phân rã bài toán, xác định biên & ràng buộc. 

• Kỹ năng kiểm thử & xác nhận quan trọng hơn bao giờ hết: viết tiêu chí chấp nhận, harness test tự động, “red team” hành vi. 

• Bảo mật và review có hướng dẫn (guided review) là bắt buộc, thay vì “phó thác” cho AI. 

2) Tới quy trình & tổ chức 

• Shift-left: lồng ghép test, SAST/DAST và scan phụ thuộc ngay trong vòng lặp prompt–generate–validate. 

• Chuẩn hóa prompt & template: biến các prompt hiệu quả thành “tài sản tổ chức”, tái sử dụng để đảm bảo tính nhất quán. 

• LLMOps cho codegen: theo dõi chất lượng, tỷ lệ lỗi, độ bao phủ test, và vết tích (trace) của thay đổi do AI sinh. 

3) Tới chiến lược sản phẩm 

• Rút ngắn time-to-market cho MVP/POC và công cụ nội bộ. 

• Tạo đòn bẩy cho team nhỏ: một nhóm lean có thể thử nhiều hướng, rồi đầu tư con người ở các điểm gắt: kiến trúc, bảo mật, tối ưu hiệu năng. 

• Kinh tế AI mới? Nếu tỷ lệ code do AI sinh tiếp tục tăng, mô hình chi phí và cấu trúc năng lực của doanh nghiệp phần mềm sẽ thay đổi (ít “đầu việc lặp lại”, nhiều “quyết định & kiểm soát chất lượng”). Nhận định này nối tiếp bức tranh thị trường được nhắc tới trong tài liệu. 

Khi nào nên/không nên dùng Vibe coding?

Nên dùng 

• Prototyping nhanh, công cụ nội bộ, script hoá công việc lặp lại. 

• Tô màu những khoảng “keo dán” giữa dịch vụ/SDK, sinh boilerplate, scaffold dự án. 

• Spike solution để khám phá khả thi kỹ thuật trước khi “đóng gói” nghiêm ngặt. 

Cân nhắc kỹ 

• Hệ thống phân tán quy mô lớn, tác vụ hiệu năng/độ trễ khắt khe, hoặc miền nhạy cảm bảo mật (fintech, y tế…). Ở đây, AI vẫn hữu dụng cho tìm ý tưởng/gợi ý, nhưng con người phải nắm tay lái về kiến trúc, tối ưu và đánh giá rủi ro.  

Kết luận

Vibe coding không thay thế hoàn toàn lập trình truyền thống; nó dịch chuyển trọng tâm từ bàn phím sang tư duy hệ thống, tiêu chí chất lượng và kiểm soát rủi ro. Khi được áp dụng đúng chỗ và đặt trong quy trình có kiểm thử, bảo mật và kỷ luật kiến trúc—vibe coding giúp đội ngũ nhanh hơn mà vẫn an toàn hơn. Trong bối cảnh ngày càng nhiều startup để AI viết phần lớn code sản phẩm, câu hỏi không còn là “có dùng AI hay không”, mà là “dùng thế nào để bền vững và có trách nhiệm?” 

Tài liệu tham khảo

Google Cloud (n.d). What is vibe coding? https://cloud.google.com/discover/what-is-vibe-coding#what-is-vibe-coding

CNBC (2025, Tháng 3) Y Combinator startups are fastest growing, most profitable in fund history because of AI https://www.cnbc.com/2025/03/15/y-combinator-startups-are-fastest-growing-in-fund-history-because-of-ai.html