AI và “cơn khát điện”: Gánh nặng năng lượng khổng lồ của trí tuệ nhân tạo

Mỗi tương tác với AI đều ngốn điện, nước và tài nguyên, góp phần làm trầm trọng thêm bài toán biến đổi khí hậu. Trong khi các ông lớn công nghệ ráo riết tìm lời giải bằng năng lượng tái tạo và điện hạt nhân, nhiều chuyên gia cảnh báo: nếu không có chiến lược kiểm soát, cuộc cách mạng AI có thể để lại cái giá môi trường đắt đỏ hơn chúng ta tưởng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng trở thành một lực lượng định hình lại kinh tế và đời sống hàng ngày trên toàn cầu. Tuy nhiên, đằng sau những thành tựu ấn tượng này là một cơ sở hạ tầng, các trung tâm dữ liệu thầm lặng với nhu cầu năng lượng ngày càng lớn. 

Sự bùng nổ của AI, với các mô hình ngôn ngữ lớn và trình tạo hình ảnh phức tạp, đang tạo ra một "cơn khát điện" chưa từng thấy, đặt ra nhiều thách thức về nguồn cung và tác động môi trường. 

Trung tâm dữ liệu AI sẽ tiêu thụ lượng điện gấp 4 lần vào năm 2030

Theo báo cáo mới nhất từ Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), nhu cầu điện từ các trung tâm dữ liệu – đặc biệt là trung tâm phục vụ AI – dự kiến tăng gấp đôi vào năm 2030, với mức tiêu thụ điện riêng của AI có thể cao gấp 4 lần hiện nay. Ước tính, tổng năng lượng cần thiết để vận hành AI trong tương lai có thể tiệm cận lượng điện tiêu thụ toàn quốc của Nhật Bản.

James Walker, CEO của Nano Nuclear Energy Inc., nhận định: “Một số trung tâm dữ liệu mới có thể cần tới 2 GW – tương đương mức tiêu thụ của cả một thành phố nhỏ”. Trong khi đó, trung tâm dữ liệu XAI của tỷ phú Elon Musk tại Tennessee dự kiến sẽ tiêu tốn lượng điện ngang với hàng chục nghìn hộ dân.

Alex de Vries, nhà sáng lập DigiEconomist, cho biết trung tâm dữ liệu đã chiếm khoảng 1% điện năng toàn cầu trong thập kỷ qua. Nếu xu hướng hiện tại tiếp tục, tỷ lệ này có thể tăng lên 3–4%, tương đương lượng điện tiêu thụ cả nước Pháp.

Thậm chí, một truy vấn đơn giản gửi đến ChatGPT cũng tiêu tốn 2,9 Wh điện – gấp gần 10 lần so với một lượt tìm kiếm Google. Việc huấn luyện các mô hình lớn như GPT-3 tiêu tốn không chỉ điện mà còn lượng nước và khí thải khổng lồ: tương đương 45 kg thịt bò hoặc cả vòng đời của 5 chiếc ô tô.

Môi trường đối mặt với áp lực kép: điện và nước

Cơn “khát điện” từ AI đang tạo áp lực lớn lên lưới điện ở nhiều quốc gia. Tại Mỹ, các bang như California hay Arizona đã bắt đầu bộc lộ dấu hiệu quá tải. Nếu nguồn cung không đủ đáp ứng, giá điện sẽ tăng cao – cảnh báo được đưa ra bởi chính các chuyên gia năng lượng.

Bên cạnh đó, AI còn tiêu tốn lượng nước khổng lồ để làm mát máy chủ. Một trung tâm dữ liệu trung bình có thể dùng hơn 1,2 triệu lít nước/ngày, tương đương nhu cầu của 100.000 hộ gia đình. Tại Ireland – nơi đang có hơn 80 trung tâm dữ liệu – người dân đã bày tỏ lo ngại khi các cơ sở này tiêu thụ từ 500.000 đến 5 triệu lít nước sạch/ngày, buộc chính phủ phải ra lệnh cấm tạm thời các dự án mới.

Theo báo cáo, lượng khí thải carbon từ các trung tâm dữ liệu toàn cầu có thể đạt mức 2,5 tỷ tấn CO₂ vào năm 2030, tương đương 40% lượng phát thải hàng năm của Mỹ. Google cũng thừa nhận lượng khí thải carbon của họ đã tăng 48% chỉ trong vài năm, phần lớn đến từ các hoạt động liên quan đến AI.

Lối thoát nào cho bài toán năng lượng?

Để giải bài toán năng lượng cho AI, giới công nghệ đang đặt niềm tin vào điện hạt nhân. Các lò phản ứng module nhỏ (SMR) được xem là giải pháp tiềm năng để cung cấp năng lượng ổn định, tại chỗ cho các trung tâm dữ liệu. Microsoft, Amazon hay Google đều đã bắt đầu đầu tư hoặc ký hợp đồng sử dụng điện hạt nhân trong các dự án tương lai.

Ngoài ra, năng lượng tái tạo như điện mặt trời và điện gió cũng được kỳ vọng, dù tính gián đoạn là rào cản lớn. Các hệ thống lưu trữ năng lượng quy mô lớn đang được phát triển để hỗ trợ cung ứng liên tục. AI cũng đang góp phần vào chính quá trình này – từ thiết kế tua-bin gió hiệu suất cao đến xây dựng lưới điện thông minh, giúp tiết kiệm và tối ưu hóa tiêu thụ điện.

Tuy nhiên, nhiều chuyên gia cảnh báo rằng nếu không có khung pháp lý rõ ràng và giám sát chặt chẽ, AI có thể trở thành một “gã khổng lồ ngốn tài nguyên”. Theo IEA, cách thế giới đang phát triển AI hiện nay là không bền vững và cần có sự điều chỉnh kịp thời để tránh những hệ lụy dài hạn cho môi trường.