Đến năm 2026, AI tạo sinh sẽ không còn là một thử nghiệm cho phát triển phần mềm mà bắt đầu trở thành một gánh nặng kiến trúc.
Làn sóng ban đầu áp dụng AI ở mọi nơi đang cứng lại thành một cuộc vật lộn với việc triển khai, nơi những trở ngại chính không còn là khả năng, mà là kiểm soát, chi phí và bảo mật.
Chúng ta đã thấy những vết nứt trong tính toàn vẹn mã nguồn.
Khi phát triển có sự hỗ trợ của AI trở thành tiêu chuẩn, khối lượng mã được tạo ra đang vượt quá khả năng kiểm tra của con người.
“Lập trình theo cảm hứng” này ưu tiên tốc độ hơn tính chắc chắn về cấu trúc, tạo ra một loại nợ kỹ thuật mới.
Shaun Cooney, CPTO tạiPromon, đưa ra con số về mối nguy hiểm:
“Đến năm 2027, có tới 30% các lỗ hổng bảo mật mới có thể bắt nguồn từ logic được mã hóa theo cảm hứng.”
Cooney cảnh báo rằng mô hình sản xuất nhanh này làm suy giảm các kiểm tra chất lượng đã được thiết lập.
“Mô hình phát triển nhanh được kích hoạt bởi mã do AI tạo ra thường bỏ qua các rào chắn truyền thống như xem xét thủ công, phân tích tĩnh và đảm bảo chất lượng có cấu trúc.”
Kết quả là một khoảng cách năng lực ngày càng mở rộng .
Các nhóm không có kỹ năng “thủ công” để kiểm tra logic do máy tạo ra sẽ thấy mình dễ bị tổn thương bởi các lỗi ẩn sâu trong các cấu trúc nhị phân.
Sự mờ đục này mở rộng đến chuỗi cung ứng phần mềm.
Martin Reynolds, Field CTO tạiHarness, chỉ ra rằng các công cụ AI thường che khuất nguồn gốc của mã mà chúng đề xuất.
“Mã do AI tạo ra cũng thường thiếu nguồn gốc rõ ràng;
các nhà phát triển không thể truy xuất nguồn gốc của các đề xuất hoặc liệu chúng có kết hợp mã được cấp phép hay các thành phần dễ bị tổn thương hay không.”
Bởi vì các công cụ này được đào tạo trên các kho lưu trữ lịch sử, chúng thường thiếu nhận thức về các lỗ hổng thời gian thực.
Do đó, chúng “sẽ vui vẻ lấy từ các thư viện dễ bị tổn thương”, khiến các nhóm gần như không thể xác định liệu phần mềm của họ có bị ảnh hưởng bởi các khai thác mới hay không.
Nội dung chính
Hạ tầng trở nên tự chủ
Trong khi việc tạo mã tăng tốc, môi trường thực thi đang phân mảnh thành các tác nhân chủ động.
Chúng ta đang bỏ lại phía sau các mô hình nguyên khối để chuyển sang các kiến trúc có thể kết hợp không chỉ trả lời câu hỏi;
chúng thực thi các quy trình công việc .
Paul Aubrey, Giám đốc Quản lý Sản phẩm tạiNetApp Instaclustr, gợi ý rằng các mô hình nguyên khối sẽ được thay thế bằng một mạng lưới các thành phần nhỏ hơn, tương tác với nhau.
“Sự trỗi dậy củaGiao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)và các khung tác nhân sẽ biến AI thành một hệ sinh thái có thể kết hợp gồm các vi tác nhân có thể tái sử dụng, có thể khám phá.”
Trong thiết lập này, các quy trình được xác định rõ ràng được “mã hóa và kích hoạt bởi các tác nhân AI”, cho phép các tổ chức triển khai đội tàu các mô hình cho các nhiệm vụ chuyên biệt.
Nhưng điều này mang đến một cơn ác mộng về khả năng quan sát.
Các nhóm phát triển phần mềm sẽ cần tính minh bạch hoàn toàn vào các tương tác tự trị này, yêu cầu “các dấu vết đầu cuối chi tiết từng bước” để hiểu cách các câu trả lời cuối cùng được AI ghép nối lại với nhau.
Ratan Tipirneni, CEO tạiTigera, dự báo một tác động cụ thể đến môi trường Kubernetes.
“Vào năm 2026, trọng tâm trong môi trường Kubernetes sẽ thay đổi,” Tipirneni lưu ý.
“Nhiều tổ chức sẽ triển khai các tác nhân trực tiếp trong các cụm của họ, điều này sẽ mang đến những thách thức mới cho các nhóm nền tảng.”
Quản lý khối lượng công việc của các tác nhân này đòi hỏi các quy tắc định danh và ủy quyền nghiêm ngặt.
Các kỹ sư nền tảng phải đảm bảo rằng chỉ các thực thể được ủy quyền mới có thể chỉ đạo một tác nhân, khiến việc quản trị API thông qua các hệ thống như máy chủ MCP trở nên thiết yếu.
Cơ sở dữ liệu trở thành bộ não
Lớp dữ liệu đang phát triển để hỗ trợ các khối lượng công việc chủ động này.
Sự tách biệt truyền thống giữa lưu trữ và tính toán đang trở thành nút thắt cổ chai cho trí tuệ thời gian thực.
Nadeem Asghar, Giám đốc Công nghệ và Sản phẩm tạiSingleStore, lập luận rằng chúng ta đang hướng tới các mặt phẳng thông minh thống nhất hợp nhất dữ liệu và tính toán.
“Vào năm 2026, cơ sở dữ liệu trở thành bộ não của doanh nghiệp, lập luận trực tiếp trên dữ liệu trực tiếp, tạo ra thông tin chi tiết và điều phối các tác nhân thông minh mà không cần các đường ống bên ngoài,”
Sự hợp nhất này thúc đẩy hiệu quả.
Các cơ sở dữ liệu vector độc lập – có thể coi là một giải pháp tạm thời – có khả năng sẽ bị hấp thụ vào các nền tảng rộng hơn.
Asghar dự đoán rằng “khả năng vector sẽ được hấp thụ vào các cơ sở dữ liệu thống nhất cùng với các chức năng văn bản đầy đủ, JSON và chuỗi thời gian”, khiến thị trường cho cơ sở hạ tầng AI độc lập thu hẹp lại.
Bề mặt tấn công di động
Trong khi các hệ thống back-end hợp nhất, bề mặt tấn công ở biên đang mở rộng.
Khi các mô hình AIchuyển sang chạy trên thiết bịđể giảm độ trễ và cải thiện quyền riêng tư, chúng mang đến những rủi ro cục bộ độc đáo.
Shaun Cooney, CPTO của Promon, nêu bật tấn công tiêm prompt như một mối đe dọa chính ở đây.
“Vào năm 2026, tấn công tiêm prompt sẽ trở thành một trong những mối đe dọa phát triển nhanh nhất đối với bảo mật ứng dụng di động …
Trong các ứng dụng mà mô hình có quyền kiểm soát các quy trình công việc hoặc hành động giao diện người dùng, một cụm từ độc hại trong đầu vào người dùng, phản hồi API hoặc nguồn của bên thứ ba có thểđiều hướng hành vihoặc làm suy yếu các rào chắn.”
Bởi vì các mô hình này chạy cục bộ, kẻ tấn công có quyền truy cập lớn hơn vào bộ nhớ và các prompt hệ thống.
Điều này khiến việc lọc dựa trên đám mây truyền thống trở nên không đủ.
Cooney khuyên rằng giải quyết vấn đề này đòi hỏi “bảo vệ thời gian chạy tập trung vào AI cung cấp lớp bảo vệ còn thiếu ngăn chặn các prompt và hành vi mô hình bị giả mạo.”
Ngược lại, xử lý cục bộ mang lại lợi ích về quyền riêng tư cho môi trường doanh nghiệp.
David Matalon, CEO tạiVenn, dự đoán sự tiêu chuẩn hóa của máy tính cá nhân được trang bị AI.
“Đến năm 2026, các tổ chức sẽ ngày càng áp dụng máy tính cá nhân được trang bị AI xử lý AI tạo sinh cục bộ trên điểm cuối thay vì dựa vào các giải pháp dựa trên đám mây,” Matalon dự đoán.
Điều này phù hợp với mong muốn của các nhà lãnh đạo CNTT trong việc bảo mật dữ liệu doanh nghiệp nhạy cảm trong khi vẫn đáp ứng lực lượng lao động ngày càng từ chối các yêu cầu cứng nhắc về việc trở lại văn phòng.
Sự tính toán tài chính của AI cho phát triển phần mềm
Sự tích hợp kỹ thuật đang va chạm với kỷ luật tài chính.
Tâm lý “tăng trưởng bằng mọi giá” liên quan đến tiêu thụ đám mây đang phai nhạt.
Nếu không có các biện pháp kiểm soát chính xác, bản chất tự động của việc mở rộng quy mô AI có thể phá hủy ngân sách.
Martin Reynolds, Field CTO tại Harness, dự báo các hình phạt tài chính nghiêm trọng cho những ai không chuẩn bị.
“Những người thiếu tầm nhìn về cách các khối lượng công việc AI tiêu thụ tài nguyên sẽ bị ảnh hưởng bởi các khoản chi vượt mức lên tới 50%.” Với đám mây thường đại diện cho chi phí hoạt động lớn thứ hai sau lương, các công ty không thể đối xử với điều này như một chi phí biến đổi.
Reynolds gợi ý rằng việc chuyển từ báo cáo hàng tháng sang FinOps thời gian thực là rất quan trọng.
“Bằng cách tự động hóa quản lý chi phí đám mây, các tổ chức có thể kiểm soát chi tiêu một cách linh hoạt, loại bỏ lãng phí và nhận ra khoản tiết kiệm ngay lập tức,” ông nói thêm.
Áp lực này lan xuống các nhóm kỹ thuật nền tảng.
Steve Fenton, Giám đốc DevRel tạiOctopus Deploy, lưu ý rằng ngân sách nền tảng sẽ phải đối mặt với sự giám sát chặt chẽ.
“Khi các nhà lãnh đạo công nghệ không thấy lợi ích cạnh tranh từ nền tảng, họ có khả năng sẽ bắt đầu điều chuyển thành viên nhóm nền tảng sang các khu vực khác,” Fenton cảnh báo.
Các nhóm phải chứng minh được giá trị hữu hình để tránh bị mắc kẹt trên những nền tảng không thể thích ứng với yêu cầu mới.
Quản trị và bảo mật AI trở thành trụ cột cốt lõi của phát triển phần mềm
Cuối cùng, bối cảnh quy định đang bắt kịp.
Năm 2026 sẽ chứng kiến việc tuân thủ phát triển từ một danh sách kiểm tra thành một trụ cột kỹ thuật trung tâm.
Martin Reynolds lưu ý về sự phức tạp của các khuôn khổ sắp tới, bao gồmĐạo luật AI của EUvà các quy định khu vực của Mỹ.
“Vào năm 2026, tuân thủ và bảo mật sẽ chuyển từ mối quan tâm nền thành những trụ cột trung tâm của việc áp dụng AI,” ông nói.
Điều này đòi hỏi một sự thay đổi trong cách quản lý bảo mật.
Cách tiếp cận chuỗi công cụ phân mảnh không còn khả thi.
Gregor Stewart, Giám đốc AI tạiSentinelOne, tin rằng “mâm cỗ các từ viết tắt” trong chiến lược bảo mật đang sụp đổ.
“Quản lý danh tính, bảo vệ điểm cuối, UEBA và CTEM về cơ bản đều là cùng một bộ máy giải quyết các vấn đề hơi khác nhau.”
Mục tiêu là thống nhất các hệ thống này để cho phép trách nhiệm giải trình của con người ở quy mô lớn.
Stewart mô tả việc tìm ra một “điểm vàng” nơi AI tổng hợp các nhiệm vụ cho một quyết định duy nhất của con người.
“Con người sau đó đưa ra một quyết định chính sách có thể chịu trách nhiệm, kiểm toán được thay vì hàng trăm đến hàng nghìn lựa chọn cá nhân riêng lẻ có khả năng không nhất quán,” ông giải thích.
Một số lời khuyên cần ghi nhớ cho năm 2026:
- Kiểm toán chuỗi cung ứng của bạn:Đừng cho rằng mã do AI tạo ra là an toàn.
Triển khai quét nghiêm ngặt các lỗ hổng và vấn đề cấp phép trong tất cả logic do máy đề xuất.
- Chuẩn bị cho tác nhân:Chiến lược Kubernetes phải phát triển để xử lý khối lượng công việc mang tính tác nhân.
Hãy nghiên cứu quản lý danh tính cho các thực thể phi con người ngay bây giờ.
- Triển khai FinOps:Nếu bạn không thể xem chi phí đám mây AI theo thời gian thực, bạn đã chi tiêu quá mức.
Tự động hóa kiểm soát chi phí trước khi mở rộng quy mô các mô hình sản xuất.
- Củng cố biên:Nếu triển khai các mô hình AI cục bộ trên thiết bị di động, hãy giả định thiết bị đã bị xâm phạm.
Triển khai bảo vệ thời gian chạy không phụ thuộc vào lọc đám mây.
Con đường đến năm 2026 được định nghĩa bởi sự hợp nhất và kỷ luật.
Các tổ chức thành công sẽ là những tổ chức ngừng coi AI như một giải pháp thần kỳ cho phát triển phần mềm và bắt đầu coi nó như một kỷ luật kỹ thuật nghiêm ngặt.
Xem thêm:GitLab:
Cách các nhà phát triển đang quản lý ma sát khi áp dụng AI
