Hôm thứ Ba, Anthropic công bố bộ công cụ cho phép Claude đọc, phân tích và chuyển đổi mã COBOL cũ sang các ngôn ngữ hiện đại như Java và Python. Đến cuối phiên giao dịch, nhà đầu tư đã “thổi bay” khoảng 40 tỷ USD vốn hóa của IBM — mức sụt giảm trong một ngày lớn nhất của hãng trong 25 năm — như thể đây là mối đe dọa sống còn đối với mảng mainframe của công ty.

Phản ứng diễn ra rất nhanh. Nhưng nó được xây dựng trên một cách hiểu sai căn bản về lý do vì sao các doanh nghiệp vẫn vận hành mainframe.

COBOL của IBM đã 66 năm tuổi. Ra đời từ năm 1959, ngôn ngữ này chạy trên các hệ thống mainframe IBM và vẫn đang vận hành các hệ thống xử lý giao dịch với khoảng 250 tỷ dòng mã COBOL đang hoạt động, theo ước tính của Open Mainframe Project.

Những kỹ sư từng viết các hệ thống này đang nghỉ hưu; thế hệ thay thế phần lớn không còn đọc được COBOL. Trong nhiều thập kỷ, khoảng trống kỹ năng này là một trong những bài toán tốn kém nhất chưa có lời giải trong CNTT doanh nghiệp — và IBM đã nỗ lực xử lý bằng AI ít nhất từ năm 2023, khi hãng ra mắt watsonx Code Assistant for Z để hỗ trợ chuyển đổi COBOL sang Java hiện đại.

Anthropic cho biết Claude Code hiện có thể phân tích toàn bộ codebase, lập bản đồ các phụ thuộc ẩn và tạo ra bản dịch có thể vận hành của những đoạn mã mà phần lớn kỹ sư ngày nay không còn hiểu. Với các doanh nghiệp chạy COBOL trên môi trường phân tán — Windows, Linux và các nền tảng không phải mainframe — năng lực này thực sự hữu ích và ngày càng khả thi.

Nhưng rào cản thực sự chưa bao giờ chỉ là kỹ thuật.

Rào cản không nằm ở công nghệ

“Hiện đại hóa COBOL về mặt kỹ thuật đã được giải quyết từ lâu,” Matt Brasier, chuyên gia phân tích tại Gartner, nói với VentureBeat. “Vấn đề thật sự là chi phí rất cao trong khi ROI lại thấp.”

Amazon và Google đã cung cấp công cụ di trú COBOL bằng AI từ nhiều năm nay. AWS Transform và dịch vụ tương tự của Google Cloud đều nhắm vào cùng một bài toán: giảm ma sát cho khách hàng muốn chuyển workload mainframe lên cloud.

“Đây chỉ là thêm một nguồn cạnh tranh nữa,” Raj Joshi, Phó Chủ tịch cấp cao tại Moody’s Ratings, nhận định. “IBM vốn hoạt động trong một môi trường cạnh tranh khốc liệt. Ở biên độ nhất định thì điều này là bất lợi, không phải bàn cãi. Nhưng IBM đã cùng tồn tại với những mối đe dọa như vậy suốt nhiều năm.”

Steve McDowell, chuyên gia phân tích trưởng tại NAND Research, chỉ ra vấn đề cốt lõi: “Ứng dụng không chạy trên mainframe vì chúng được viết bằng COBOL. Chúng chạy trên mainframe vì mainframe mang lại mức độ xác định (determinism), khả năng mở rộng tính toán và độ tin cậy mà máy chủ phổ thông không thể sánh kịp.”

Câu chuyện không chỉ là định vị thị trường. “Công cụ GenAI hữu ích, nhưng bản chất không xác định của chúng khiến mã sinh ra không nhất quán — cùng một thao tác có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau trong các phần khác nhau của hệ thống,” Brasier nói. “Các công cụ hàng đầu thường kết hợp phương pháp xác định và không xác định. Nhưng tất cả những điều đó vẫn không giải quyết được bài toán ROI.”

Dịch COBOL không giải quyết được phần khó nhất

“Dịch COBOL là phần dễ nhất,” Steven Tomasco, Giám đốc truyền thông của IBM, nói với VentureBeat. “Phần khó thực sự là tái thiết kế kiến trúc dữ liệu, thay thế runtime, đảm bảo toàn vẹn xử lý giao dịch và duy trì hiệu năng tăng tốc bằng phần cứng được xây dựng qua hàng thập kỷ gắn kết chặt chẽ giữa phần mềm và phần cứng. Đó là bài toán IBM đã học cách giải quyết suốt nhiều thập kỷ, và AI là công cụ mạnh nhất chúng tôi từng có để làm điều đó.”

Theo IBM, Royal Bank of Canada, National Organization for Social Insurance và ANZ Bank đã sử dụng watsonx Code Assistant for Z để tăng tốc hiện đại hóa mã COBOL mà không cần rời khỏi nền tảng IBM Z.

Điều đó không có nghĩa Anthropic không có chỗ đứng cạnh tranh. Với các doanh nghiệp vận hành COBOL ngoài mainframe — trên hệ thống phân tán, Windows hay Linux — Claude Code bước vào một không gian nơi lợi thế tích hợp dọc của IBM không còn quá vượt trội. “IBM hiểu mainframe ở mức độ mà người khác khó theo kịp. Nếu tôi chỉ nhìn vào COBOL trên mainframe, tôi sẽ chọn watsonx của IBM,” McDowell nói. “Nhưng Anthropic có độ phủ rộng trong nhiều đội ngũ phát triển, và việc dùng một nhà cung cấp duy nhất đôi khi lại hợp lý hơn.”

Doanh nghiệp nên làm gì thay vì phản ứng cảm tính?

Trong vài tuần tới, các kỹ sư dữ liệu và hạ tầng cấp cao sẽ phải trả lời hàng loạt câu hỏi từ lãnh đạo — những người đọc tiêu đề và cho rằng bài toán khó vừa được giải quyết. Thực tế không phải vậy.

“Có thể là COBOL, nhưng đằng sau nó là vô số ứng dụng liên kết,” Joshi nói. “Không phải cứ chuyển đổi hàng triệu dòng mã là có thể sẵn sàng lên cloud. Đó là cả một quá trình đánh giá rủi ro khổng lồ, phân tích phụ thuộc và nhiều yếu tố khác.”

Theo Brasier, câu hỏi hữu ích hơn là: liệu “tiếng ồn” tuần này có mở ra cơ hội tái xem xét các dự án hiện đại hóa từng bị trì hoãn hay không. Nếu có thể chứng minh ROI, đó mới là điểm mấu chốt.

McDowell thẳng thắn: “Anthropic có thể lấy một phần thị phần từ công cụ của IBM không? Có, chắc chắn. Nhưng tôi sẽ ngạc nhiên nếu công cụ đó đang mang lại doanh thu đáng kể cho IBM.”

Chirag Mehta, chuyên gia phân tích tại Constellation Research, cảnh báo các lãnh đạo CNTT không nên phản ứng cảm xúc hay thay đổi chiến lược chỉ sau một đêm.

“Hãy coi đây là lý do để chạy một pilot nhỏ, có phạm vi rõ ràng nhằm đo lường kết quả — chứ không phải để ‘đập đi làm lại’ toàn bộ nhà cung cấp,” ông nói.

Mehta khuyến nghị doanh nghiệp chọn một phân đoạn ứng dụng hoặc workflow được khoanh vùng rõ ràng, có đầu vào và đầu ra cụ thể, rồi so sánh các phương án một cách thực chất: chất lượng lập bản đồ phụ thuộc, khả năng khôi phục logic nghiệp vụ, độ bao phủ kiểm thử, mức độ tương đương chức năng, hiệu năng và rủi ro suy giảm độ tin cậy.

Thông điệp lớn hơn: hiện đại hóa không chỉ là chuyển đổi mã nguồn. Phần khó nằm ở việc trích xuất tri thức tổ chức, tái cấu trúc quy trình và kiểm soát, quản trị thay đổi, và kiềm chế rủi ro vận hành trong những hệ thống không được phép “đổ vỡ”. AI có thể rút ngắn giai đoạn phân tích và dịch mã, nhưng không xóa bỏ gánh nặng quản trị và trách nhiệm giải trình.

“Những đội ngũ chiến thắng sẽ coi AI là bộ tăng tốc bên trong một chương trình hiện đại hóa có kỷ luật, với các mốc đo lường rõ ràng và hàng rào kiểm soát rủi ro — chứ không phải một nút bấm phép màu để chuyển đổi,” Mehta nói.

REVOLAND – CÔNG NGHỆ NÂNG TẦM ĐẤT VIỆT

Hotline: (096) 807-0478

Email: revolandcom@gmail.com

Website: https://www.revoland.vn/

Địa chỉ: Số 40 Đường D2A, The Manhattan Vinhomes Grand Park, Phường Long Bình, Thành phố Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh.