Trí tuệ nhân tạo và cơn khát năng lượng: Nghịch lý giữa cách mạng số và khủng hoảng khí hậu

Cuộc đua phát triển AI đang tạo ra một cơn khát năng lượng khổng lồ, dấy lên những lo ngại về tác động môi trường của công nghệ mới. Báo cáo mới nhất của Tập đoàn BP dự báo rằng, trong thập niên tới, mức tăng trưởng tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu phục vụ AI có thể chiếm tới một phần mười tổng mức tăng nhu cầu điện toàn cầu.

Con số tưởng chừng chỉ là thống kê kỹ thuật ấy thực ra lại gióng lên hồi chuông báo động: AI vốn được kỳ vọng là công cụ tối ưu hóa năng lượng nhưng chính sự bùng nổ của nó lại đang đốt một lượng điện khổng lồ. Theo Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), chỉ một truy vấn ChatGPT cũng tiêu thụ điện năng gấp 10 lần một tìm kiếm Google thông thường.

Những số liệu ấy cho thấy nghịch lý lớn: AI mang lại lời hứa tiết kiệm và tinh giản, nhưng để đạt được sức mạnh đó, nó lại đè nặng lên lưới điện toàn cầu. Nguyên nhân của cơn “khát điện” này xuất phát từ nhiều tầng.

Trước hết là quá trình huấn luyện các mô hình ngôn ngữ khổng lồ với hàng trăm tỷ tham số. Những hệ thống như GPT-3 đã tiêu tốn hơn 1.000 megawatt giờ điện chỉ trong một lần huấn luyện, tương đương mức điện năng cung cấp cho hơn một trăm hộ gia đình Mỹ trong một năm, và thải ra hàng trăm tấn CO2. Đó mới chỉ là con số cho một mô hình đơn lẻ. Khi các hãng công nghệ liên tục tinh chỉnh, huấn luyện lặp đi lặp lại và mở rộng quy mô, lượng điện tiêu thụ càng nhân lên gấp bội.

Sau huấn luyện, các mô hình phải duy trì hoạt động liên tục để phục vụ hàng triệu người dùng, nghĩa là hàng triệu lượt truy vấn mỗi ngày, mỗi truy vấn đều kích hoạt GPU, lưu trữ và hệ thống mạng khổng lồ. Một cụm máy chủ AI tiêu thụ năng lượng cao gấp nhiều lần so với khối lượng công việc máy tính thông thường, kéo theo nhu cầu làm mát liên tục để vận hành ổn định. Thêm vào đó, phần cứng chuyên dụng như GPU, TPU công suất cực lớn vốn đòi hỏi lượng điện khổng lồ, trở thành “trái tim” nhưng cũng là “túi điện” của kỷ nguyên AI.

Năm 2022, các trung tâm dữ liệu toàn cầu đã tiêu thụ khoảng 460 TWh điện, tương đương mức dùng của một quốc gia nằm trong nhóm 15 nền kinh tế hàng đầu thế giới. Chỉ vài năm nữa, con số này có thể vượt 1.000 TWh. IEA cảnh báo rằng, trong kịch bản tăng nhanh, điện dùng cho dữ liệu và AI có thể gấp đôi vào năm 2030, tương đương toàn bộ nhu cầu của Nhật Bản hiện nay.

Tại Mỹ, các trung tâm dữ liệu hiện chiếm khoảng 4% điện năng quốc gia và có thể tăng lên 10% vào cuối thập niên này. Ireland thậm chí đang đứng trước viễn cảnh gần một phần ba sản lượng điện quốc gia sẽ bị hút vào các máy chủ dữ liệu chỉ trong vài năm tới. Ở cấp địa phương, nhiều nơi đã chạm ngưỡng báo động: bang Virginia (Mỹ) dành tới hơn một phần tư tổng điện năng cho các trung tâm dữ liệu, còn thủ đô Dublin của Ireland có lúc tỷ lệ này vượt quá 70%. Tất cả những điều đó diễn ra trong bối cảnh thế giới đang trong giờ quyết định của cuộc khủng hoảng khí hậu.

Các nhà khoa học nhấn mạnh rằng, nếu muốn giữ mức tăng nhiệt độ toàn cầu dưới 1,5°C, nhân loại phải đạt đỉnh phát thải trước năm 2025 và giảm khoảng 43% khí nhà kính vào năm 2030. Điều đó đồng nghĩa với việc phải giảm nhanh nhiên liệu hóa thạch và tăng tốc năng lượng tái tạo. Tuy nhiên, nghịch lý ở chỗ, khi lưới điện phải oằn mình để đáp ứng cơn khát năng lượng của AI, thì nhiều nơi buộc phải vận hành thêm nhà máy nhiệt điện, kéo lùi mục tiêu giảm phát thải. Cuộc đua xanh, thay vì được thúc đẩy, lại có nguy cơ bị kéo chậm lại bởi chính công nghệ vốn được quảng bá là công cụ tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng.

Nghịch lý này càng rõ khi AI vừa được ca ngợi là “trợ thủ xanh” của nhân loại trong việc quản lý năng lượng, dự báo phụ tải, tối ưu hóa lưới điện, thì ở chiều ngược lại, chính nó lại tạo ra áp lực khổng lồ cho nguồn cung điện.

Theo IMF, mặc dù AI có thể mang lại lợi ích cho hệ thống năng lượng, song nếu không có các biện pháp quản lý thích hợp, việc mở rộng AI sẽ tiếp tục tăng áp lực lên lưới điện toàn cầu. Nói cách khác, những gì AI tiết kiệm được ở khâu quản lý và vận hành chưa chắc bù đắp được lượng điện mà bản thân nó tiêu thụ. Bên cạnh khía cạnh môi trường, AI và các trung tâm dữ liệu cũng tạo ra một lớp bất bình đẳng mới trong địa chính trị. Các trung tâm dữ liệu khổng lồ chủ yếu tập trung tại Mỹ, Trung Quốc, châu Âu và một số nước Trung Đông, chiếm phần lớn lượng điện tiêu thụ toàn cầu.

Riêng Mỹ và Trung Quốc nắm tới hơn 90% số trung tâm dữ liệu AI chuyên dụng, trong khi nhiều nước ở châu Phi và Nam Mỹ hầu như vắng bóng. Điều này có nghĩa là các cường quốc vừa tận dụng được AI, vừa có hạ tầng năng lượng để nuôi dưỡng nó, còn nhiều quốc gia đang phát triển vẫn loay hoay với tình trạng thiếu điện cơ bản, càng khó có cơ hội tham gia vào cuộc chơi AI toàn cầu. Ở Ấn Độ, công suất trung tâm dữ liệu được dự báo tăng nhanh nhưng vẫn chỉ chiếm chưa tới 1% tổng điện năng, trong khi nguồn cung điện chủ yếu dựa vào than đá.

Ở Brazil, thủy điện chiếm tỷ trọng lớn nhưng dễ tổn thương trước hạn hán khiến hàng triệu người dân vẫn chưa có điện ổn định. Khoảng cách này phản ánh một thực tế: kỷ nguyên số có thể làm sâu thêm sự phân cực giữa Bắc và Nam toàn cầu.

Để hóa giải nghịch lý ấy, nhiều chuyên gia kêu gọi áp dụng những biện pháp chính sách mạnh mẽ. Trước hết là giám sát minh bạch, yêu cầu các trung tâm dữ liệu công khai mức tiêu thụ năng lượng, hệ số hiệu suất và lượng khí thải, thay vì chỉ quảng bá thành tích công nghệ.

Cùng với đó là các công cụ tài chính như thuế carbon. IMF đã đề xuất mức thuế 0,032 USD cho mỗi kWh điện dùng tại trung tâm dữ liệu, có thể mang lại hàng chục tỷ USD mỗi năm và khuyến khích chuyển sang năng lượng sạch. Một số tập đoàn công nghệ lớn đã đi trước một bước, như Microsoft ký các hợp đồng nhiều tỷ USD mua điện carbon thấp, hay Google sẵn sàng trả phí cao để mua điện từ nguồn không phát thải.

Năm 2023, các nhà cung cấp trung tâm dữ liệu toàn cầu đã ký khoảng 40 GW hợp đồng điện gió và mặt trời. Đây là những tín hiệu tích cực, song để biến thành xu thế bền vững, cần sự tham gia của chính phủ thông qua các chương trình hỗ trợ, cơ chế hợp đồng mua bán điện và thị trường tín chỉ carbon.

Cùng với chính sách, bản thân ngành công nghệ cũng cần hướng tới những thiết kế AI “xanh” hơn. Điều này bao gồm tối ưu hóa thuật toán, giảm bớt tham số không cần thiết, đầu tư vào phần cứng tiết kiệm điện và khuyến khích công bố dấu chân carbon của từng mô hình. Tiêu chuẩn “Green AI” đang được nhiều viện nghiên cứu quốc tế thúc đẩy, coi đó là điều kiện tiên quyết để công nghệ phát triển đi kèm với bền vững. Trong một thế giới nơi dữ liệu và năng lượng gắn liền chặt chẽ, minh bạch và trách nhiệm môi trường phải trở thành chuẩn mực của mọi bước tiến công nghệ.

AI đang mở ra cơ hội lớn cho khoa học, công nghệ và kinh tế toàn cầu, nhưng nó cũng đặt ra bài toán năng lượng khẩn cấp giữa cuộc khủng hoảng khí hậu. Hệ thống công nghệ số của tương lai chỉ có thể bền vững nếu nhân loại giải quyết được nghịch lý năng lượng này. Các trung tâm dữ liệu AI không chỉ là cánh cửa dẫn tới tiến bộ, mà còn là “khách hàng” khổng lồ của ngành điện, và chính vì thế phải được quản lý như một lĩnh vực trọng yếu trong chiến lược năng lượng quốc gia.

Để AI thực sự trở thành công cụ hỗ trợ phát triển bền vững chứ không phải là nhân tố kéo tụt nỗ lực xanh của thế giới, cần có những quyết sách thông minh, từ giám sát minh bạch, thuế carbon, khuyến khích điện tái tạo đến đổi mới công nghệ. Khi AI đồng hành với năng lượng xanh, cuộc cách mạng số mới có thể song hành hài hòa cùng cuộc chiến chống biến đổi khí hậu, thay vì trở thành một gánh nặng mới trên đôi vai hành tinh.