Trong một phát biểu gây chấn động giới công nghệ gần đây, CEO Coinbase đã chia sẻ rằng khoảng 40% lượng code hằng ngày tại công ty đã do AI sinh ra, và ông đặt mục tiêu nâng con số này lên hơn 50% vào tháng 10 tới. Những con số này không chỉ phản ánh một xu hướng công nghệ mà còn báo hiệu một cuộc cách mạng đang diễn ra trong cách thức phát triển phần mềm, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính số nhạy cảm.
Để tìm hiểu sâu hơn về thực tế ứng dụng AI trong coding và những thách thức đi kèm, những quan điểm được chia sẻ bởi anh Khoa Hồ, CTO của BSX và cựu kỹ sư Coinbase, đã cung cấp những góc nhìn thực tiễn từ trái tim của cuộc cách mạng này.
AI-First: Không chỉ là viết code mà là thay đổi cả cách tổ chức làm việc
Khi nhắc đến xu hướng "AI-first" trong phát triển sản phẩm tài chính số, nhiều người có thể nghĩ đơn giản đây chỉ là việc để AI viết code thay con người. Tuy nhiên, thực tế cho thấy sự thay đổi sâu sắc hơn nhiều. Anh Khoa Hồ chia sẻ một trải nghiệm thú vị từ người bạn cũ tại Coinbase: "Họ đã phát triển và triển khai cbGPT (Coinbase-GPT) -- một hệ thống AI gắn trực tiếp với tất cả mã nguồn code, tài liệu và tin nhắn nội bộ. Chỉ cần hỏi là AI có thể tìm đoạn code, giải thích luồng xử lý hay trả lời các câu hỏi về quy trình."
Số lượng code do AI tạo ra hàng ngày tại Coinbase liên tục tăng
Điều này minh chứng rằng AI-first không chỉ đơn thuần là chuyện viết code, mà đang thay đổi toàn bộ cách thức tổ chức và vận hành của các công ty công nghệ. Từ quan sát này, có thể thấy rằng AI đang trở thành một phần không thể tách rời trong hệ sinh thái phát triển phần mềm hiện đại.
Nhận thức được tính tất yếu của xu hướng này, BSX đã không ngồi chờ mà chủ động triển khai AI từ rất sớm, biến những quan sát lý thuyết thành hành động cụ thể. Anh Khoa Hồ khẳng định: "Tôi tin xu hướng AI-first là tất yếu trong phát triển sản phẩm công nghệ, bao gồm cả sản phẩm tài chính số. Ở BSX, chúng tôi đã bắt đầu áp dụng AI từ rất sớm trong cả hai mảng: phát triển và vận hành."
Việc ứng dụng này diễn ra đồng bộ trên hai mặt trận. Trong mảng phát triển, AI được sử dụng để hỗ trợ đội ngũ kỹ sư thiết kế kiến trúc hệ thống, tìm lỗi và kiểm tra hệ thống. Song song đó, ở mảng vận hành, AI đảm nhận vai trò giám sát bất thường trên hệ thống và hỗ trợ đội tài chính kiểm tra dữ liệu giao dịch.
Kết quả từ việc triển khai toàn diện này là AI vừa trở thành công cụ tăng tốc hiệu quả, vừa giúp đội ngũ tập trung vào những quyết định chiến lược quan trọng hơn.
Brian Amstrong, CEO của Coinbase
Khi tiện ích gặp rủi ro: Thách thức bảo mật trong lĩnh vực nhạy cảm
Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, khi ứng dụng AI-generated code vào một lĩnh vực đặc biệt nhạy cảm như sàn giao dịch tiền số, câu hỏi về an toàn và bảo mật trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Chính vì hiểu rõ điều này, BSX đã xây dựng một hệ thống kiểm soát nhiều lớp để đảm bảo an toàn tuyệt đối.
Theo anh Khoa Hồ: "Với sàn giao dịch, tài sản của khách hàng luôn là ưu tiên số một. Điều này buộc chúng tôi phải áp dụng nguyên tắc sử dụng AI có trách nhiệm để bảo vệ sự an toàn tuyệt đối của tài sản và dữ liệu người dùng."
Để hiện thực hóa nguyên tắc này, mọi đoạn code do AI sinh ra đều phải trải qua các lớp kiểm thử tự động độc lập và được nhiều kỹ sư thẩm định kỹ lưỡng. Không chỉ dừng lại ở đó, về mặt pháp lý, BSX còn áp dụng cách tiếp cận "tuân thủ ngay từ thiết kế" - nghĩa là ngay từ lúc viết code, AI đã được ràng buộc bởi các bộ quy tắc liên quan đến quy định tài chính và pháp lý thay vì để đến bước cuối mới kiểm tra.
Khoa Hồ, đồng sáng lập và CTO của BSX
Chuyển đổi vai trò của lập trình viên
Với sự phát triển mạnh mẽ của AI trong coding, một cuộc cách mạng thầm lặng khác cũng đang diễn ra - sự thay đổi vai trò của lập trình viên. Thực tế cho thấy AI đã phổ cập hóa việc lập trình, khiến nó trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn đến mức bất kỳ ai cũng có thể viết code bằng cách mô tả ý tưởng.
Sự thay đổi này dẫn đến một cuộc chuyển dịch quan trọng trong bản chất công việc của kỹ sư. Như anh Khoa Hồ phân tích: "Trước đây, kỹ sư thường phải dành phần lớn thời gian cho viết code hay dò tìm lỗi trong log. Giờ đây, AI có thể đảm nhận những phần việc đó, để kỹ sư tập trung nhiều hơn vào thiết kế hệ thống, bảo mật, và thẩm định chất lượng cuối cùng."
Sự chuyển đổi này không chỉ là xu hướng tự nhiên mà đã trở thành yêu cầu sống còn trong ngành. CEO Coinbase Brian Armstrong đã có phát biểu không thể rõ ràng hơn trong một podcast gần đây: "kỹ sư nào không thử AI ngay lập tức thì sẽ không còn chỗ trong đội ngũ." Đây là thông điệp mạnh mẽ rằng AI adoption không còn là lựa chọn mà đã trở thành điều kiện tồn tại trong ngành công nghệ hiện đại.
Đặc thù ngành crypto: Khi AI vừa là vũ khí, vừa là mối đe dọa
Đặc biệt trong ngành crypto, tính chất đặc thù của lĩnh vực này khiến vai trò của kỹ sư chuyên nghiệp càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Lý do chính là trong lĩnh vực này, luôn có rất nhiều kẻ xấu tìm cách tấn công hệ thống, và nghịch lý là AI cũng có thể trở thành công cụ để họ khai thác lỗ hổng, tấn công nhanh và tinh vi hơn.
Chính vì thế, trong bối cảnh đầy mâu thuẫn này, anh Khoa Hồ nhấn mạnh: "Khi sự an toàn của AI vẫn là dấu chấm hỏi, vai trò của kỹ sư chuyên nghiệp với kiến thức crypto sâu càng trở nên quan trọng: họ không chỉ là người viết code, mà còn là người kiến trúc, bảo vệ và gìn giữ sự an toàn của sản phẩm."
Chuyển từ những phân tích lý thuyết sang kết quả thực tiễn, việc áp dụng AI vào coding đã mang lại những hiệu quả có thể đo đếm được. Tại BSX, thay đổi rõ nét nhất và dễ quan sát nhất chính là về tốc độ phát triển sản phẩm. Anh Khoa Hồ chia sẻ với sự hài lòng rõ rệt: "Trước đây, từ lúc có ý tưởng đến khi có bản thử nghiệm đầu tiên thường mất vài tuần. Thời gian đó bây giờ rút ngắn 30--50% nhờ áp dụng AI xuyên suốt vòng đời sản phẩm: từ thiết kế hệ thống, triển khai hạ tầng, đến kiểm thử và vận hành."
Nhưng không chỉ dừng lại ở việc tăng tốc độ, giá trị thực sự của AI còn thể hiện ở khả năng nâng cao chất lượng. AI đã chứng minh mình là một trợ thủ đắc lực trong việc thẩm định code nhờ khả năng được học từ bộ dữ liệu code khổng lồ, giúp phát hiện nhiều lỗi mà kỹ sư con người có thể bỏ sót.
Đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực crypto, nơi hệ thống luôn chịu áp lực tấn công liên tục, AI đã trở thành lá chắn bảo vệ bằng cách giúp kỹ sư BSX nhanh chóng nhận diện bất thường trong nhật ký hệ thống và đồng thời gợi ý biện pháp khắc phục. Nhờ vậy, các kỹ sư có thể đánh giá rủi ro và xử lý sự cố nhanh hơn, đảm bảo an toàn tối đa cho nền tảng.
Mặt trái của đồng xu
Tuy nhiên, bên cạnh những thành tựu ấn tượng, việc sử dụng AI-generated code cũng tiềm ẩn những rủi ro nghiêm trọng nếu không được kiểm soát đúng cách. Theo kinh nghiệm thực tế của anh Khoa Hồ, rủi ro lớn nhất không đến từ công nghệ mà từ chính con người sử dụng nó: "Khi kỹ sư quá tin tưởng vào AI, họ dễ bỏ qua các bước kiểm tra cần thiết và coi code AI sinh ra như 'an toàn mặc định'. Nhưng thực tế, phần lớn AI hiện nay được huấn luyện trên dữ liệu code công khai, vốn có thể chứa nhiều lỗi hoặc lỗ hổng bảo mật."
Từ rủi ro gốc này, một hệ quả nguy hiểm khác nảy sinh: khi quá dựa dẫm vào AI, kỹ sư sẽ dần mất đi sự hiểu biết sâu sắc về kiến trúc và logic của hệ thống. Điều này có thể tạo ra một tình huống cực kỳ nguy hiểm - khi sự cố thực sự xảy ra, họ sẽ gặp khó khăn lớn trong việc tìm ra nguyên nhân gốc và xử lý triệt để vấn đề.
Ngoài ra, ngành công nghệ lại phải đối mặt với một xu hướng mới đầy tiềm năng nhưng cũng rủi ro - AI agent. Đây là hệ thống có khả năng tự động hành động dựa trên mục tiêu được giao, vừa mở ra cơ hội lớn vừa đặt ra những rủi ro chưa từng có.
Với sự cảnh giác của người có kinh nghiệm, anh Khoa Hồ cảnh báo: "Nếu AI agent không được kiểm soát chặt chẽ, nó có thể thực hiện các hành động ngoài dự tính của kỹ sư. Gần đây đã xảy ra các sự cố AI agent của Replit và Gemini xoá sạch dữ liệu người dùng."
Việc này đặc biệt nghiêm trọng trong ngành tài chính, nơi niềm tin của người dùng gắn liền trực tiếp với sự an toàn của tài sản - đây là loại rủi ro hoàn toàn không thể chấp nhận được. Mặc dù vậy, nhìn xa hơn về tương lai, anh Khoa Hồ vẫn lạc quan cho rằng các dòng code do AI tạo ra có thể vượt mốc 70-80% ở một số lĩnh vực, đặc biệt là “những sản phẩm thiên về tự động hóa hoặc phục vụ người dùng phổ thông, nơi tốc độ triển khai quan trọng hơn tính bảo mật tuyệt đối”.
Chính vì thế, điều quan trọng nhất hiện tại là các tổ chức và cá nhân trong ngành công nghệ cần chuẩn bị tâm thế và kỹ năng để không chỉ thích ứng mà còn dẫn dắt sự thay đổi này. Mục tiêu không phải là để AI thay thế con người, mà là tạo ra sự hợp tác hiệu quả giữa con người và AI, đặc biệt trong những lĩnh vực nhạy cảm như tài chính số.