Kỹ năng AI không còn là 'độc quyền' tiếng Anh: 14,3% được viết bằng ngôn ngữ khác và đang tăng nhanh chóng

Một nghiên cứu quy mô lớn trên GitHub đã hé lộ một xu hướng thú vị: các "kỹ năng" (skills) dành cho AI agent — những tệp hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên — đang ngày càng được viết bằng các thứ tiếng khác ngoài tiếng Anh. Chỉ trong vòng một quý, tỷ lệ này đã tăng từ 13,0% lên 16,3%, một tốc độ vượt trội so với sự quốc tế hóa của mã nguồn truyền thống, báo hiệu làn sóng phát triển AI đang dịch chuyển mạnh mẽ ra khỏi trung tâm Hoa Kỳ.

Phân tích dựa trên bộ dữ liệu GitSkills với hơn 1,87 triệu nội dung kỹ năng độc nhất cho thấy không chỉ số lượng ngôn ngữ đa dạng tăng lên, mà còn có sự khác biệt rõ rệt trong hành vi sao chép và chỉnh sửa giữa các nhóm ngôn ngữ. Điều này đặt ra những câu hỏi lớn về khả năng tìm kiếm, tái sử dụng và tương lai của một hệ sinh thái phần mềm đang toàn cầu hóa nhanh hơn bao giờ hết.

Bức tranh tổng quan về ngôn ngữ trong kỹ năng AI

Theo nghiên cứu, tiếng Anh vẫn chiếm ưu thế với 85,3% trong tổng số các tệp kỹ năng (SKILL.md). Tuy nhiên, phần còn lại không hề nhỏ, với tiếng Trung dẫn đầu ở mức 6,2%, tiếp theo là tiếng Nhật (1,7%), tiếng Đức (1,6%), tiếng Hàn (1,2%) và tiếng Bồ Đào Nha (1,1%). Đáng chú ý, khi so sánh với dữ liệu tài liệu trên toàn GitHub, tỷ lệ tiếng Trung trong kỹ năng AI (6,2%) cao hơn đáng kể so với tỷ lệ 3,3% trong các kho lưu trữ mã nguồn thông thường.

Điều này cho thấy các nhà phát triển tại Trung Quốc đặc biệt tích cực trong việc tạo ra các kỹ năng bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ, tận dụng khả năng của các mô hình ngôn ngữ đa ngôn ngữ để diễn đạt chính xác các quy trình phức tạp.

Tốc độ tăng trưởng 'thần tốc' của nội dung không phải tiếng Anh

Không chỉ dừng lại ở một bức ảnh tĩnh, dữ liệu theo thời gian cho thấy một xu hướng rõ ràng. Vào quý 1 năm 2026, 13,0% kỹ năng mới được viết bằng ngôn ngữ không phải tiếng Anh; đến quý 2, con số này đã tăng lên 16,3%. Để so sánh, GitHub cho biết phải mất tới 10 năm để tỷ lệ tài liệu không phải tiếng Anh trên toàn nền tảng tăng từ 3,7% lên 13,0%. Sự khác biệt về tốc độ là rất lớn, và các nhà nghiên cứu cho rằng đây là bằng chứng cho thấy "sự phát triển của AI đã đến một nơi nào đó khác ngoài San Francisco".

Tuy nhiên, con số 14,3% chỉ là "sàn" (floor) của hiện tượng này, bởi nó không thể thấy được các quốc gia viết bằng tiếng Anh như Ấn Độ (nơi có cộng đồng nhà phát triển tăng trưởng nhanh nhất), Nigeria hay Singapore.

Người Trung Quốc và châu Âu dẫn đầu, người Nhật và Hàn Quốc có dấu hiệu chững lại

Một phân tích sâu hơn về xu hướng theo quý cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các nhóm ngôn ngữ. Nhóm ngôn ngữ châu Âu (Đức, Pháp, Tây Ban Nha, Bồ Đào Nha, Ý, Nga và Hà Lan) đã tăng hơn gấp đôi tỷ trọng của mình từ 2,7% trong quý 1 lên 5,5% trong quý 2. Trong khi đó, tiếng Trung tăng đều từ 4,2% lên 5,3%.

Ngược lại, tiếng Nhật, vốn là ngôn ngữ không phải tiếng Anh phổ biến nhất vào cuối năm 2025, đã giảm từ 3,2% xuống 2,5% trong nửa đầu năm 2026. Tiếng Hàn cũng gần như đi ngang với mức khoảng 2%.

Vì sao kỹ năng không phải tiếng Anh bị sao chép ít hơn nhưng được chỉnh sửa nhiều hơn?

Một trong những phát hiện thú vị nhất là sự khác biệt trong hành vi của người dùng. Dữ liệu cho thấy kỹ năng tiếng Anh được sao chép (fork/copy) nhiều hơn hẳn. Tỷ lệ kỹ năng không phải tiếng Anh giảm dần theo số lần sao chép: từ 15,7% trong số kỹ năng chưa bao giờ bị sao chép xuống chỉ còn 5,8% trong số kỹ năng được sao chép 6 lần trở lên.

Lý do được đưa ra là khả năng tìm kiếm (discovery) theo từ khóa. Một nhà phát triển tìm kiếm bằng tiếng Anh sẽ khó có thể tìm thấy một kỹ năng được viết bằng tiếng Trung, ngay cả khi mô hình AI có thể thực thi nó một cách hoàn hảo. Điều này có nghĩa là rào cản lớn nhất không nằm ở khả năng xử lý của AI mà nằm ở công cụ tìm kiếm.

Tuy nhiên, điều ngược lại đúng với việc chỉnh sửa và bảo trì. Khi so sánh ở cùng độ tuổi của tệp, kỹ năng không phải tiếng Anh có tỷ lệ được sửa đổi trong vòng 90 ngày cao hơn (33,9%) so với kỹ năng tiếng Anh (28,7%). Điều này cho thấy cộng đồng không phải người Anh ngữ có xu hướng "chăm sóc" kỹ năng của họ kỹ lưỡng hơn, trong khi kỹ năng tiếng Anh thường được viết một lần và sao chép rộng rãi.

AI cũng là 'tác giả' chính với gần 1/3 số kỹ năng

Nghiên cứu cũng chỉ ra một sự thật thú vị về nguồn gốc của các kỹ năng này. Bằng cách kiểm tra các dòng chữ ký "Co-Authored-By" trong lịch sử commit, họ phát hiện ra rằng 30,4% kỹ năng mang dấu vết của các tác nhân AI (như Claude hay Cursor). Con số này cao hơn rất nhiều so với tỷ lệ 1,0% mà GitHub tự động gắn cờ là bot. Điều này có nghĩa là phần lớn các kỹ năng AI không chỉ được sử dụng bởi AI mà còn được chính AI tạo ra và bảo trì, một minh chứng rõ ràng cho vòng phát triển khép kín của hệ sinh thái này.

Ý nghĩa đối với cộng đồng công nghệ Việt Nam

Xu hướng này mang đến một cơ hội vàng cho các nhà phát triển Việt Nam. Với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ đa ngôn ngữ, việc tạo ra các kỹ năng AI bằng tiếng Việt không còn là rào cản kỹ thuật. Nó có thể giúp chúng ta xây dựng một kho tàng tri thức số phong phú cho các tác nhân AI, phục vụ tốt hơn cho các doanh nghiệp và người dùng trong nước, đồng thời khẳng định vị thế trên trường quốc tế.

Tuy nhiên, bài toán "tìm kiếm" vẫn còn đó. Nếu không có công cụ tìm kiếm hiệu quả, các kỹ năng tiếng Việt dù chất lượng đến đâu cũng khó được cộng đồng toàn cầu tái sử dụng, lặp lại đúng vấn đề mà nghiên cứu đã chỉ ra.