Làm thế nào để giải quyết nhu cầu năng lượng khổng lồ của công nghệ AI?

Trong kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo (AI), nhu cầu về năng lượng để vận hành các hệ thống AI đang tăng vọt, tạo ra một thách thức mới đối với cơ sở hạ tầng năng lượng toàn cầu. Với tốc độ phát triển nhanh chóng của các mô hình AI và sự ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp, việc đáp ứng nhu cầu năng lượng này mà không ảnh hưởng đến môi trường đã trở thành một vấn đề cần được giải quyết cấp bách.

Nhu cầu năng lượng tăng cao từ AI

Theo một số nghiên cứu, nhu cầu năng lượng của các trung tâm dữ liệu, nơi chứa các hệ thống AI, đang tăng lên với tốc độ chóng mặt. Ví dụ, trong năm 2024, các trung tâm dữ liệu sử dụng khoảng 415 TWh năng lượng, chiếm khoảng 1,5% tổng năng lượng tiêu thụ toàn cầu, và dự kiến con số này sẽ tiếp tục tăng nhanh trong những năm tới. Cùng với đó, những tiến bộ trong AI sẽ khiến nhu cầu năng lượng của AI trong trung tâm dữ liệu đạt mức 68 GW vào năm 2027 và thậm chí có thể đạt tới 945 TWh vào năm 2030, tương đương gần 3% tổng năng lượng toàn cầu.

Sự gia tăng năng lượng không chỉ đến từ quá trình huấn luyện AI mà còn từ việc vận hành các mô hình AI trong các ứng dụng thực tế, như ChatGPT. Chỉ một lần yêu cầu ChatGPT trả lời câu hỏi có thể tiêu tốn năng lượng gấp 10 lần so với việc thực hiện một tìm kiếm thông thường trên Google.

Lựa chọn nguồn năng lượng bền vững cho AI

Trước tình hình này, câu hỏi đặt ra là làm thế nào để đảm bảo AI phát triển mà không gây hại cho môi trường? Các giải pháp năng lượng bền vững như năng lượng tái tạo (mặt trời, gió, thủy điện) đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu năng lượng của AI. Tuy nhiên, năng lượng tái tạo có thể gặp khó khăn trong việc cung cấp nguồn năng lượng ổn định và liên tục, đặc biệt là vào những lúc không có đủ ánh sáng mặt trời hay gió.

Vì vậy, nhiều công ty công nghệ lớn như Microsoft, Google và Amazon đang xem xét việc sử dụng năng lượng hạt nhân, đặc biệt là các lò phản ứng hạt nhân nhỏ (SMRs), như một lựa chọn bền vững cho các trung tâm dữ liệu của họ. Năng lượng hạt nhân cung cấp nguồn điện ổn định 24/7, điều này rất quan trọng đối với các trung tâm dữ liệu hoạt động liên tục.

Vấn đề môi trường rộng hơn: Từ nước đến rác thải điện tử

Bên cạnh việc tiêu thụ năng lượng, AI còn tạo ra một tác động môi trường lớn hơn nữa. Các trung tâm dữ liệu cần rất nhiều nước để làm mát hệ thống. Theo ước tính, một trung tâm dữ liệu tiêu thụ khoảng 1,7 lít nước cho mỗi kilowatt-giờ (kWh) năng lượng mà nó sử dụng. Với sự gia tăng số lượng trung tâm dữ liệu AI, nhu cầu về nước để làm mát có thể gia tăng đáng kể, tạo ra áp lực lên nguồn tài nguyên quý giá này.

Ngoài ra, với tốc độ phát triển nhanh chóng của phần cứng AI như GPU và TPU, việc thay thế các thiết bị cũ gây ra một lượng lớn rác thải điện tử. Theo dự báo, đến năm 2030, lượng rác thải điện tử từ các trung tâm dữ liệu AI có thể lên đến 5 triệu tấn mỗi năm.

Giải pháp: Cải thiện hiệu quả năng lượng và sử dụng AI bền vững

Mặc dù những thách thức về năng lượng và môi trường từ AI là rất lớn, nhưng cũng có một số giải pháp tiềm năng. Các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm cách tối ưu hóa các thuật toán AI để giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng, chẳng hạn như “model pruning” (cắt bỏ các phần không cần thiết của mô hình AI), “quantisation” (sử dụng các phép tính ít chính xác hơn để tiết kiệm năng lượng), và “knowledge distillation” (khi một mô hình AI nhỏ học hỏi từ một mô hình AI lớn hơn).

Bên cạnh đó, các trung tâm dữ liệu có thể sử dụng các công nghệ quản lý năng lượng thông minh, như “power capping” (giới hạn lượng năng lượng tiêu thụ của thiết bị) và “dynamic resource allocation” (phân bổ lại tài nguyên tính toán dựa trên nhu cầu thực tế và nguồn năng lượng tái tạo có sẵn). Các phần mềm “AI-aware” có thể giúp chuyển các công việc AI ít quan trọng hơn sang những thời điểm có năng lượng sạch hoặc khi nhu cầu trên lưới điện thấp.

Tương lai của AI và năng lượng bền vững

AI có tiềm năng vô hạn, nhưng để đảm bảo sự phát triển bền vững, chúng ta cần tập trung vào việc giảm thiểu tác động môi trường của nó. Các công nghệ mới như AI trên thiết bị (on-device AI) có thể giúp giảm bớt sự phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu lớn và tiết kiệm năng lượng. Thêm vào đó, việc cải thiện các chính sách và quy định về năng lượng và môi trường sẽ là yếu tố quan trọng để thúc đẩy AI phát triển bền vững trong tương lai.

Kết luận

AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc và sinh sống, nhưng nếu không giải quyết được vấn đề năng lượng và môi trường, chúng ta có thể gặp phải những hậu quả không thể lường trước. Việc tìm kiếm các giải pháp năng lượng bền vững, tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng của các mô hình AI, và phát triển các công nghệ thân thiện với môi trường là điều cần thiết để AI có thể phát triển lâu dài mà không gây hại cho hành tinh.