“Suy nghĩ đầu tiên của tôi không phải là: ‘Ồ, thật thú vị, lại thêm một công cụ AI nữa’, mà là ‘Tôi đang tụt hậu, lại phải học cái này càng sớm càng tốt’. Vì thế, tôi bắt đầu rối loạn”, Hamam chia sẻ với Business Insider.
Tương tự Hamam, nhiều người cảm thấy lo lắng khi AI lập trình ngày càng hoàn thiện và các công ty hàng đầu liên tục cập nhật mô hình. Peter Assentorp, lập trình viên kiêm nhà thiết kế đến từ Đan Mạch, người đã xây dựng một phần mềm chuyên theo dõi sự phát triển của AI, cho biết chu kỳ phát hành mô hình lớn hàng tháng đã tăng gấp bốn lần kể từ năm 2023.
“Tốc độ nhanh đến mức tôi không còn theo kịp những gì mới nhất và tốt nhất nữa, dù đang lập trình với các mô hình này mỗi ngày”, Assentorp cho hay.
Thông qua công cụ AIReleaseTracker của mình, Assentorp cho biết số lượng sản phẩm trí tuệ nhân tạo lớn nhất về quy mô đã tăng từ mức 18 của năm 2023 lên 69 trong năm 2025. Tính từ đầu năm đến nay, các doanh nghiệp AI lớn đã phát hành thêm 30 mô hình hoặc phiên bản mới.
Theo Jack Boudreau, CEO và nhà đồng sáng lập công ty lập kế hoạch tài chính Habits, tốc độ ra mắt quá nhanh của AI khiến việc thành thạo bất kỳ một công cụ nào dần trở nên vô ích. “Việc trở thành ‘chuyên gia’ của công cụ đó là không thể và cũng không đáng, vì chỉ cần đợi thêm một tuần, nhà cung cấp sẽ đơn giản hóa nó”, Boudreau nhận xét.
Giới chuyên gia đánh giá, việc liên tục ra AI mới với độ hoàn thiện cao hơn giúp lập trình viên và nhà phát triển tăng năng suất, nhưng cũng khiến họ gặp áp lực phải nhanh chóng thành thạo công cụ AI mới.
“Tôi tin mọi thứ mới chỉ khởi đầu”, Sacha Greif, một nhà phát triển phần mềm Nhật Bản, nhận xét về tác động của AI đối với lập trình. “Ngành công nghiệp này đang thu hẹp”.
Việc ngày càng nhiều công cụ tác nhân (agent) ra đời tiếp tục làm dấy lên nỗi lo “bị cướp việc”. Greif, hiện điều hành nền tảng Devographics, tháng trước công bố khảo sát với khoảng 7.000 người tham gia, trong đó 40% nói AI đang đe dọa công việc của họ.
Lo ngại này một phần liên quan đến tốc độ thay đổi nhanh chóng trong công việc của những nhà phát triển đang áp dụng AI. Trước đây, khi trí tuệ nhân tạo đảm nhận nhiệm vụ lập trình, họ sẽ dành nhiều thời gian cho viết câu lệnh hướng dẫn và quản lý hệ thống. Còn giờ đây, tác nhân AI có thể tự thực hiện công đoạn này.
“Chúng ta đã tạo ra những cỗ máy biết tạo ra cỗ máy khác”, Annie Vella, nhà phát triển phần mềm ở New Zealand, nhận xét.
Theo Cary Cooper, giáo sư tâm lý học tại Đại học Manchester, các nhà phát triển lo AI ngày càng chi phối cách họ làm việc, làm suy yếu kỹ năng và biến họ thành “những cỗ máy phục vụ” cho công nghệ.
Trong khi đó, Cal Newport, giáo sư chuyên ngành khoa học máy tính tại Đại học Georgetown, cho rằng ra lệnh cho AI là công việc nhàm chán. “Suy nghĩ để viết những dòng code chuyên sâu mang lại sự thỏa mãn sâu sắc về lâu dài”, Newport nói. “Còn chờ đợi AI mang đến những dòng code thật buồn tẻ”.
Theo GS Herminia Ibarra tại Trường Kinh doanh London, một phần áp lực đến từ việc các tổ chức và nhà quản lý đang kỳ vọng quá cao về tốc độ kỹ sư có thể áp dụng AI, về những gì công nghệ này có thể và không thể làm được, sau đó lại đánh giá nhân viên dựa trên những kỳ vọng đó.
“Các kỹ sư đang mắc kẹt. Họ được yêu cầu phải tạo ra sự đổi mới trong bối cảnh hoạt động kinh doanh vẫn diễn ra như thường lệ”, bà Ibarra nói.
Ben Eubanks, chuyên gia nghiên cứu nhân sự công nghệ và xu hướng lực lượng lao động, cho biết đã tiếp xúc với hàng trăm kỹ sư phần mềm. “Một số lo lắng tới mức cân nhắc chuyển hướng nghề nghiệp sang các vị trí bán hàng hoặc hỗ trợ”, Eubanks chia sẻ.
Fiona Fung, trưởng nhóm kỹ thuật tại Anthropic, cũng nhận thấy khi tăng cường sử dụng tác nhân AI, lập trình viên thường trở nên đơn độc hơn do thiếu tương tác. “Điều đáng chú ý trong nhóm Claude Code là sau một thời gian, công việc bắt đầu trở nên đơn độc vì tất cả đều tương tác quá nhiều với tác nhân”, Fiona Fung nói trong chương trình Lenny’s Podcast tuần này.
Tuy vậy, không phải ai cũng kiệt sức. Theo nhà phát triển độc lập Rafa Rafael sống tại Philippines, công việc khắc phục sự cố hoặc tìm kiếm giải pháp trở nên nhàn hơn nhờ AI. Anh dành nhiều thời gian hơn để hiểu các yêu cầu và suy nghĩ thấu đáo về những tính năng đã và sẽ triển khai.
“Tôi thấy bản thân tham gia nhiều hơn vào toàn bộ chu trình phát triển sản phẩm, thay vì chỉ riêng phần viết code”, Rafael nói. “Thế giới luôn có những điều mới mẻ, vì thế nên thích nghi và áp dụng cho công việc đang làm”.
Tương tự, nhà phát triển Angga Pratama, sống tại Indonesia, chủ yếu giám sát quy trình làm việc và quản lý nhiều công cụ AI cùng lúc thay vì viết code. “Sự thay đổi giúp tôi tăng cường độ tư duy trong công việc”, Pratama chia sẻ. “Mọi thứ diễn ra càng nhanh, áp lực càng lớn, đòi hỏi tăng tính tập trung và mức độ tư duy”.
Kathy Gersch, CEO công ty quản lý tư duy Kotter, cho rằng để “giảm bớt sự ồn ào”, các doanh nghiệp nên khuyến khích người lao động chia sẻ những gì họ học được với nhau. “Điều đó sẽ giúp người lao động cảm thấy họ đang thuận theo dòng chảy chứ không phải bị dòng chảy cuốn trôi”, bà nhấn mạnh.
Bà Lin Meiqiong, 56 tuổi, và robot tự động nằm trong gói dịch vụ mới được triển khai của nền tảng giúp việc 58.com và công ty robot X Square. Dịch vụ có giá 149 tệ (570.000 đồng) cho 3 tiếng dọn dẹp, dành cho khách sinh sống ở thủ đô Bắc Kinh và thành phố Thâm Quyến.
Đây được đánh giá là bước đi đầu tiên hướng tới tương lai: robot dần thay thế con người trong công việc lao động chân tay. "Thật sự khác biệt. Tôi đã quen tự làm mọi thứ. Robot giúp giảm một phần khối lượng công việc", bà Lin nói trong lúc lau dọn bếp.
Robot Quanta X1 Pro vận hành bằng AI, được kỹ sư của X Square đưa tới căn hộ của khách hàng trước khi kích hoạt camera để nhận diện những khu vực có thể hoạt động. Nó trang bị hai càng kẹp để thao tác với vật dụng trong nhà.
Trong lúc Lin lau sàn, Quanta X1 Pro nhặt rác và gấp quần áo trên sofa. Robot tự nâng thân để kéo căng chiếc quần dài, sau đó đặt phẳng và gấp gọn gàng. Quá trình diễn ra trong vài phút, như một đứa trẻ đang lần đầu học gấp quần áo. Kỹ sư Hu Bowen cho biết phiên bản trong tương lai sẽ có thể phản ứng với câu lệnh bằng giọng nói, thậm chí trò chuyện với người dùng.
Khoảng 200 hộ gia đình đã đặt sử dụng dịch vụ kể từ khi nó triển khai hồi tháng 3. Tan Pei, làm việc trong ngành quảng cáo và đặt lịch để robot dọn dẹp căn hộ tại Bắc Kinh, cho biết cô lựa chọn dịch vụ này vì muốn "xem chúng có thể làm những gì". "Ngay cả khi chưa hoàn hảo, vẫn có những điều khiến tôi bất ngờ", Tan nói, thêm rằng robot gấp quần áo "khá tốt".
Robot Trung Quốc từng thu hút sự chú ý với những màn múa và biểu diễn võ thuật trên sân khấu, nhưng hiệu năng và ứng dụng trong đời thực vẫn tương đối hạn chế.
Với những công ty như X Square, triển khai dịch vụ chưa hoàn hảo là một cách để thu thập dữ liệu cho AI hiện thân. Khác với mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện bởi dữ liệu trên Internet, robot không có bộ cơ sở dữ liệu trong đời sống.
"Chúng ta chưa có robot Internet. Triển khai robot ra ngoài và đánh giá hoạt động của chúng sẽ mang lại nhiều thông tin hơn nhiều so với chạy thử trong phòng thí nghiệm", Christoforos Mavrogiannis, trợ lý giáo sư chuyên ngành robot tại Đại học Michigan của Mỹ, cho hay.
Các kỹ sư của X Square cũng khẳng định họ triển khai dịch vụ nhằm cho phép robot hoạt động ở những môi trường xa lạ. "Điều này đi kèm nhiều thách thức, nhưng dữ liệu bất thường cũng rất hữu ích cho quá trình phát triển robot", Hu nói.
Khi nguồn đầu tư vào AI hiện thân tăng cao, nhiều hoạt động thử nghiệm tương tự đang được tiến hành ở Trung Quốc, trong đó có dùng robot điều hành giao thông tại Hàng Châu hoặc vận hành tại nhà xưởng. Công ty GigaAI cũng lên kế hoạch triển khai 100 robot hình người đến các hộ gia đình ở Vũ Hán vào mùa thu để thử nghiệm giúp việc miễn phí.
Giới đầu tư đã đổ gần 58 tỷ nhân dân tệ (8,5 tỷ USD) vào ngành công nghiệp AI hiện thân ở Trung Quốc trong nửa đầu năm nay, vượt xa tổng mức đầu tư của cả năm ngoái, theo cơ sở dữ liệu ITjuzi.
Giới chuyên gia cho rằng còn rất lâu nữa công nghệ này mới được triển khai đại trà.
Nỗ lực gấp quần áo của Quanta X1 Pro cho thấy robot vẫn chưa thể theo kịp sự linh hoạt của con người. "Dù các công ty đang nỗ lực chế tạo những bàn tay tốt hơn, đi kèm với năng lực tự điều khiển, chúng ta vẫn chưa thể làm được điều đó", ông Mavrogiannis nhận xét.
Ngay cả khi năng lực được hoàn thiện, vẫn còn nhiều điều cần giải quyết. Một trong số đó là quyền riêng tư, khi robot sẽ được phép truy cập lượng dữ liệu cá nhân rất lớn."Chúng ta không thể biết dữ liệu sẽ được chuyển đến đâu và lưu trữ tại nơi nào, cũng như ai sẽ xem được chúng", Valeria Chira, tiến sĩ tại Đại học Công nghệ Queensland ở Australia, lưu ý.
An toàn của khách hàng và ngôi nhà của họ cũng là vấn đề chưa có lời giải. "Tôi nghĩ công nghệ vẫn còn ở giai đoạn rất sơ khai", Yang Jianfei, nhà nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Nanyang của Singapore, cho hay.
Robot hiện cần sự giám sát từ con người, trong đó người điều khiển phải có khả năng kích hoạt tính năng dừng khẩn cấp, trong khi chưa có bộ tiêu chuẩn an toàn được công nhận khắp ngành công nghiệp robot.
Lin Meiqiong không tỏ ra lo lắng khi được hỏi liệu robot có làm nên cuộc cách mạng trong công việc của bà hay không. "Nếu so với con người, rõ ràng nó vẫn chưa thể làm được nhiều thứ. Đó vẫn chỉ là con robot đơn thuần", bà nói.
Nhiều người dùng đều cảm thấy khó chịu khi đi ăn với nhóm đông người, đặc biệt khi đến lúc thanh toán và ai cũng muốn tính toán chính xác số tiền mình phải trả. Việc nhớ ai đã gọi món gì có thể dẫn đến những cuộc tranh cãi không đáng có. Tuy nhiên, iOS 27 có thể giúp giải quyết điều đó.
Theo báo cáo từ Bloomberg, tính năng chia hóa đơn mới sẽ được tích hợp vào ứng dụng Ví và Tin nhắn trên iOS 27. Với tính năng này, người dùng chỉ cần chụp ảnh hóa đơn và ứng dụng sẽ tự động phân chia các món ăn cho từng người trong nhóm. Apple dự kiến sẽ công bố tính năng mới tại hội nghị các nhà phát triển toàn cầu - WWDC 2026 diễn ra vào tuần sau.
Công cụ chia hóa đơn sẽ tính toán phần chi phí mỗi người phải trả, bao gồm giá món ăn, thuế và tiền boa. Người dùng cũng có thể nhận, xem và phê duyệt các yêu cầu thanh toán ngay trên Apple Watch nhằm mang lại sự tiện lợi tối đa.
Người dùng iPhone có thể truy cập tính năng này thông qua ứng dụng Ví hoặc Tin nhắn, có thể liên kết với Apple Watch để nhận thông báo thanh toán trực tiếp trên đồng hồ. Ngoài ra, Apple Cash sẽ được tích hợp, cho phép người dùng gửi và nhận tiền qua iMessage, với số dư có thể sử dụng ở bất kỳ đâu chấp nhận Apple Pay hoặc Visa.
Apple cũng có kế hoạch mở rộng tính năng của ứng dụng Ví trong iOS 27, bao gồm khả năng tạo thẻ kỹ thuật số cho các sự kiện hoặc địa điểm có hạn chế ra vào.
Phiên bản beta đầu tiên của iOS 27 dành cho nhà phát triển sẽ được phát hành vào đầu tuần sau, ngay sau bài phát biểu chính tại WWDC 2026. Phiên bản ổn định dự kiến sẽ ra mắt vào tháng 9, cùng các mẫu iPhone mới như iPhone 18 Pro, iPhone 18 Pro Max và có thể cả iPhone Ultra.
Đáng chú ý, tính năng chia hóa đơn tương tự đã được Google giới thiệu trong ứng dụng Lens trên điện thoại Android từ năm 2019 và được nhiều người đánh giá cao.
Theo báo cáo năm 2026 của Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm Stanford, Trung Quốc hiện dẫn đầu thế giới về số lượng công bố khoa học và trích dẫn trong lĩnh vực AI. Đây là những chỉ số quan trọng phản ánh mức độ ảnh hưởng và đóng góp của một quốc gia trong nghiên cứu.
Không chỉ dừng lại ở học thuật, Trung Quốc còn đang tăng tốc mạnh mẽ trong ứng dụng thực tế. Số lượng robot công nghiệp tích hợp AI được triển khai tại nước này cao gấp gần 9 lần so với Mỹ, cho thấy khả năng đưa công nghệ từ phòng thí nghiệm ra sản xuất đang được đẩy nhanh.
Đáng chú ý nhất là lĩnh vực bằng sáng chế. Năm 2024, Trung Quốc chiếm hơn 74% tổng số bằng sáng chế AI được cấp trên toàn cầu, trong khi Mỹ chỉ chiếm khoảng 12% và Liên minh châu Âu khoảng 3%. Điều này phản ánh chiến lược dài hạn của Trung Quốc trong việc xây dựng nền tảng công nghệ và sở hữu trí tuệ.
Tuy vậy, Mỹ vẫn giữ lợi thế nhất định về chất lượng mô hình AI. Các hệ thống hàng đầu của Mỹ vẫn nhỉnh hơn về hiệu suất, nhưng khoảng cách này đã thu hẹp đáng kể.
Từ năm 2025 đến nay, các mô hình của hai quốc gia liên tục "soán ngôi" lẫn nhau trên bảng xếp hạng, với chênh lệch chỉ còn ở mức vài phần trăm.
Một điểm khác biệt lớn nằm ở đầu tư. Năm vừa qua, khu vực tư nhân tại Mỹ chi tới 258,9 tỉ USD cho AI, trong khi Trung Quốc đầu tư khoảng 12,4 tỉ USD. Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng nguồn lực của Mỹ đang tập trung vào một số ít tập đoàn lớn, trong khi Trung Quốc có cách tiếp cận rộng và đồng bộ hơn.
Nhìn tổng thể, cuộc cạnh tranh AI giữa hai cường quốc không còn là câu chuyện "một chiều". Trung Quốc đang nổi lên như một đối trọng thực sự, từng bước thu hẹp và thậm chí có dấu hiệu vượt qua Mỹ ở một số khía cạnh.
Sự dịch chuyển này không chỉ mang ý nghĩa công nghệ, mà còn ảnh hưởng sâu rộng đến kinh tế, địa chính trị và tương lai của các ngành công nghiệp toàn cầu.
