Ngừng Chia Đều Sức Mạnh AI: Mô Hình Cao Cấp Cho Kỹ Sư Kinh Nghiệm Tiết Kiệm Chi Phí, Công Việc Nhàm Chán Của Người Mới Không Còn Hiệu Quả

Trong buổi livestream của báo InfoQ tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (World AI Conference) 2026, các chuyên gia Teng Yu và Tang Feihu đã thảo luận về những thay đổi sâu sắc mà lập trình bằng trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại. Cả hai đồng ý rằng AI đề cao khả năng phán đoán của các kỹ sư senior, trong khi những ngưởi mới vào nghề vốn dựa vào các công việc lập trình lặp đi lặp lại sẽ bị thiệt thòi. Cả hai đều sử dụng nhiều mô hình khác nhau, nhưng lưu ý rằng lượng Token tiêu thụ không còn là thước đo quan trọng nữa; thay vào đó, mức độ hoàn thành nhiệm vụ và giá trị tạo ra mới là điều cốt lõi. Tang Feihu cho rằng các mô hình đã có khả năng phán đoán, dẫn chứng khả năng của Kimi K3 trong việc tạo ra một trò chơi 3D chỉ từ một câu lệnh duy nhất, cũng như trường hợp một mô hình từ chối tải mã nguồn lên vì lo ngại về an toàn. Teng Yu thì lập luận rằng các mô hình không có trách nhiệm thực sự và không thể đưa ra quyết định cuối cùng. Đối với doanh nghiệp, cả hai cảnh báo không nên dùng lượng Token sử dụng làm chỉ số đánh giá hiệu suất (KPI), vì điều đó sẽ dẫn đến tình trạng gian lận chỉ số. Họ khuyên nên tập trung vào tỷ suất hoàn vốn (ROI), lựa chọn mô hình phù hợp với từng nhiệm vụ, và ưu tiên các mô hình mạnh nhất cho các kỹ sư senior. Ngưởi mới vào nghề nên bắt đầu sử dụng AI sớm, tránh cạnh tranh với AI trên LeetCode, và cân nhắc việc học thêm về khoa học nhân văn. Cả hai đều nhận thấy kỹ nghệ phần mềm đang chuyển dịch từ việc viết mã sang việc thấu hiểu hệ thống và chịu trách nhiệm. Tang Feihu vẫn khuyên nên học khoa học máy tính, nhưng với chương trình đào tạo đã thay đổi, trong khi Teng Yu cho rằng bằng khoa học máy tính truyền thống có thể sẽ mất dần giá trị.