Mác giá rẻ không còn mang lại hợp đồng cho các doanh nghiệp gia công phần mềm của Việt Nam

Tôi sắp nói một điều có thể sẽ khiến vài người phật ý: Lời chào mời "chúng tôi có giá rẻ hơn" của ngành phần mềm Việt Nam đang dần đi vào ngõ cụt.

Tôi bắt đầu suy nghĩ nghiêm túc về vấn đề này vài tháng trước, khi ngồi nghe một công ty thuyết trình về hợp đồng phát triển phần mềm. Thay vì giới thiệu về đội ngũ, năng lực kỹ thuật hay những gì họ thực sự có thể mang lại, công ty này lại mở đầu bằng mức giá tính theo giờ.

Với kinh nghiệm 18 năm điều hành một doanh nghiệp gia công phần mềm (công ty Saigon Technology của tôi hiện có hơn 350 kỹ sư), tôi đã nghe không biết bao nhiêu lời chào hàng như vậy. Nhưng lần này lại khiến tôi phải bận tâm.

Mức giá họ đưa ra rơi vào khoảng 20 đến 25 USD/giờ cho một lập trình viên mới vào nghề (junior). Con số này nghe có vẻ hoàn toàn hợp lý vào 10 năm trước, và có lẽ với một số người hiện nay vẫn vậy. Tuy nhiên, trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) có thể viết code gần như miễn phí, thì mức giá đó không còn hợp lý nữa.

Không phải đột nhiên chi phí ở Việt Nam trở nên đắt đỏ, hay năng lực của các kỹ sư bỗng dưng kém đi. Chỉ là lợi thế mà chúng ta đã dùng để bán hàng trong suốt thập kỷ qua là nhân lực kỹ thuật giá rẻ đang dần mất đi sự khác biệt, và AI chính là nhân tố đẩy nhanh sự thay đổi đó.

Bài toán cũ không còn hiệu nghiệm

Gia công phần mềm từ trước đến nay vẫn dựa trên một phép tính khá đơn giản: Nếu một lập trình viên ở Mỹ có giá 100 USD/giờ và một lập trình viên ở Việt Nam có giá 25 USD/giờ, khách hàng sẽ tiết kiệm được 75%. Nhân con số đó lên quy mô một đội ngũ và tính theo năm, bài toán kinh tế là quá rõ ràng.

Việt Nam đã xây dựng được một ngành công nghiệp rất thành công xoay quanh mô hình này. Nhưng giờ đây, bài toán đó đang được viết lại.

Một thử nghiệm thực tế của Microsoft Research với sự tham gia của 4.867 lập trình viên tại Microsoft, Accenture và một công ty thuộc top Fortune 100 đã chỉ ra rằng các lập trình viên sử dụng trợ lý AI viết code hoàn thành nhiều hơn trung bình 26,08% khối lượng công việc.

Khảo sát Lập trình viên năm 2025 của Stack Overflow cho thấy 84% lập trình viên đang hoặc dự định sử dụng các công cụ AI, trong khi 51% lập trình viên chuyên nghiệp sử dụng chúng hàng ngày.

Từ thực tế đó, hãy thử hình dung lại bối cảnh của buổi thuyết trình chào hàng lúc trước. Một công ty nói: "Chúng tôi có năm lập trình viên. Giá của họ là 25 USD một giờ."Câu hỏi tiếp theo của khách hàng chắc chắn sẽ là: "Vậy năm kỹ sư đó có thể làm được gì khi họ đã có AI hỗ trợ?"

Cuộc trò chuyện giờ đây đã rẽ sang một hướng hoàn toàn khác. Khi AI đang thay đổi mức năng suất mà một đội ngũ có thể tạo ra, thì mức giá theo giờ không còn là thước đo giá trị chính xác nữa.

Theo kinh nghiệm của tôi, mức giá cho lập trình viên cấp trung tại Việt Nam dao động từ 25 đến 45 USD/giờ, so với khoảng 20 - 40 USD ở Ấn Độ, 25 - 40 USD ở Philippines, và các mức giá cao hơn ở những thị trường như Đông Âu.

Lúc nào cũng có những thị trường rẻ hơn Việt Nam, vì vậy các kỹ sư ở đây chưa bao giờ chỉ cạnh tranh duy nhất bằng giá. Tuy nhiên, rõ ràng là việc "có giá rẻ hơn" không còn là một lợi thế cạnh tranh cốt lõi nữa.

Tôi đã trao đổi vấn đề này với một vài nhà sáng lập công ty trong nước. Phản ứng chung thường là sự phản bác, và tôi hiểu lý do tại sao.

Nếu bạn đã dành 10 năm để xây dựng một công ty gia công phần mềm, đào tạo hàng trăm lập trình viên, thực hiện các chiến lược chốt sale dựa trên gia công ở nước ngoài, và giành được khách hàng chỉ vì đội ngũ của bạn rẻ hơn các lựa chọn tại chính quốc gia của họ, thì giờ đây, nền tảng kinh doanh của bạn đang bị lung lay.

Một nhà sáng lập đã thẳng thắn phản bác tôi, nhấn mạnh rằng khách hàng vẫn rất quan tâm đến giá cả. "Nếu chúng ta không rẻ hơn, tại sao họ lại chọn Việt Nam?" cậu ấy hỏi.

Đó là một câu hỏi hợp lý, và tôi không nghĩ rằng khách hàng đang phớt lờ yếu tố giá cả. Nhưng nếu giá là định vị giá trị duy nhất của bạn, vị thế của bạn sẽ ngày càng suy yếu trước sự tiến bộ của AI qua từng năm.

Đây chính là lúc tôi nghĩ ngành công nghiệp này cần vạch ra một ranh giới rõ ràng.

AI cực kỳ xuất sắc trong khâu thực thi: tạo code mẫu (boilerplate), viết mã kiểm thử (test), giải thích code, tái cấu trúc (refactoring) các hàm, tạo các điểm cuối API, xuất tài liệu và dò tìm lỗi. Nhưng dù những công việc đó rất quan trọng, AI vẫn không thể trả lời những câu hỏi mang tính chiến lược hơn, chẳng hạn như:

Chúng ta có thực sự cần xây dựng tính năng này không?

Khảo sát năm 2025 của Stack Overflow cũng phản ánh rõ sự bất cập này: 46% lập trình viên cho biết họ không tin tưởng vào độ chính xác của kết quả từ AI, trong khi 66% chia sẻ rằng nỗi thất vọng lớn nhất của họ là khi AI đưa ra câu trả lời "gần đúng, nhưng chưa hoàn toàn chuẩn xác".

Và "gần đúng" chính là điểm bắt đầu thực sự của công việc kỹ sư phần mềm. Dù AI có thể khởi tạo các bước thực thi, nhưng nó không thể chịu trách nhiệm cho các quyết định. Trách nhiệm đó vẫn thuộc về con người, và đây chính là cơ hội tiếp theo cho Việt Nam.

Tôi đã tận mắt chứng kiến điều này trong một dự án của chính công ty mình, khi công cụ AI tạo ra một phần logic xử lý dữ liệu của API. Kết quả ban đầu trông rất ổn – nó vượt qua các bài kiểm thử chức năng và xử lý mượt mà luồng giao dịch thông thường.

Chỉ đến khi kỹ sư cấp cao đánh giá lại và tiến hành kiểm thử các trường hợp ngoại lệ (edge-case testing), chúng tôi mới phát hiện ra vấn đề: Trong một kịch bản cụ thể, hai yêu cầu gửi đến gần như cùng lúc có thể khiến một bản ghi (record) bị xử lý lặp lại hai lần. Để sửa lỗi này phải mất từ 6 đến 8 giờ làm việc của kỹ sư, bao gồm việc tái tạo lại lỗi, sửa code, thêm các bài kiểm thử cho trường hợp ngoại lệ và chạy quy trình kiểm thử hồi quy.

AI đã làm đủ đúng để vượt qua những bài kiểm tra bề nổi, nhưng lại sai trầm trọng ở những điểm có thể gây ra sự cố sập hệ thống nếu không có người xem xét kỹ lưỡng.

Lợi thế cạnh tranh mới

Các công ty Việt Nam đã dành nhiều năm để cạnh tranh dựa trên số lượng lập trình viên và mức giá rẻ mà họ có thể cung cấp. Nhưng thế hệ các công ty công nghệ thành công tiếp theo sẽ cạnh tranh theo một cách khác, với đội ngũ kỹ sư thực sự am hiểu về kiến trúc hệ thống, bảo mật, yêu cầu kinh doanh và biết cách đánh đổi (trade-offs) để tối ưu hiệu quả.

Ví dụ, một khách hàng công nghệ tài chính (fintech) tại Singapore gần đây đã tìm đến công ty tôi với một nền tảng so sánh khoản vay đã được vạch sẵn ý tưởng. Tuy nhiên, các yêu cầu kỹ thuật lại do AI tạo ra, thiếu một lộ trình rõ ràng và không xác định được công nghệ nào thực sự phù hợp với mục tiêu.

Trước khi viết bất kỳ dòng code nào, chúng tôi đã dành hai tuần để cấu trúc lại các yêu cầu thành một phạm vi sản phẩm khả thi tối thiểu (MVP) đã được kiểm chứng, và lập ra một quy trình phân chia công việc bài bản. Chỉ sau khi hoàn tất bước đó, một nhóm 9 người gồm một quản lý dự án, một chuyên viên phân tích nghiệp vụ, sáu lập trình viên, một chuyên viên thiết kế và một kỹ sư kiểm soát chất lượng, mới bắt tay vào xây dựng. Họ đã bàn giao nền tảng hoàn chỉnh chỉ trong vòng ba tháng.

Tại Saigon Technology, kết quả do AI tạo ra phải trải qua các bước: triển khai với sự hỗ trợ của AI, kiểm thử tự động, đánh giá bởi kỹ sư cấp cao và kiểm tra chất lượng (QA) trước khi phát hành. Một dự án gần đây bao gồm 8 API backend, 5 thành phần frontend và một vài tích hợp với bên thứ ba – khối lượng công việc thường mất khoảng 10 ngày công của kỹ sư. Nhưng chúng tôi đã hoàn thành chỉ trong khoảng 6 ngày mà không hề bỏ qua bất kỳ bước đánh giá nào.

Đó chính là những gì tôi muốn nói về "đòn bẩy kỹ thuật". AI có thể vạch ra một bộ yêu cầu chỉ trong vài phút, nhưng nó không thể nói cho bạn biết liệu những yêu cầu đó có khả năng xây dựng thành thực tế hay không, có bảo mật không, hay đó có phải là cấu trúc MVP phù hợp cho một tiến độ 3 tháng hay không. Khả năng phán đoán và ra quyết định đó mới chính là giá trị thực sự mà các kỹ sư được trả tiền để làm.

Mục tiêu hiện nay không phải là có ít kỹ sư hơn vì đã có AI thay thế. Trái lại, đó là việc sở hữu những kỹ sư giỏi hơn, những người có thể làm được nhiều việc hơn nhờ AI nhân lên năng lực của họ. Điều này khác biệt hoàn toàn so với việc chỉ nói rằng: "Chúng tôi có 500 lập trình viên với mức giá rẻ hơn."