Một câu lệnh ChatGPT có vẻ dễ dàng, nhưng bên trong mỗi một tác vụ đó tiêu thụ lượng tài nguyên khổng lồ. Không chỉ con người, AI còn đòi hỏi vô số tài nguyên nước, điện, kim loại, khoáng sản, hay tài nguyên số. AI cần tất cả những điều đó, và sẽ cần thêm nữa.

Ngốn tài nguyên khủng

Với AI, nhu cầu điện năng hiện đang vượt quá nguồn cung ở nhiều nơi trên thế giới. Tại Mỹ, các trung tâm dữ liệu được dự báo sẽ sử dụng 8% tổng năng lượng vào năm 2030, gần gấp 3 lần so với mức 3% năm 2022 khi cơn sốt AI bắt đầu.

Đến năm 2034, mức tiêu thụ năng lượng hàng năm của các trung tâm dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ vượt 1.580 terawatt-giờ—tương đương mức tiêu thụ của cả nền kinh tế Ấn Độ—từ khoảng 500 terawatt-giờ hiện nay.

Nhận thức đây sẽ là nút thắt lớn nhất trong chuỗi cung ứng AI, các công ty lớn nhất thế giới đã nhanh tay “thu gom” các nguồn năng lượng, từ tái tạo cho tới hạt nhân, để đảm bảo nguồn cung dài hạn.

Trong khi nguồn cung điện sạch không đủ, năng lượng hóa thạch vẫn đóng vai trò chính yếu trong sự phát triển của AI. Điện than vẫn được sản xuất, đáp ứng khoảng 1/3 nguồn cung cấp điện. Khí tự nhiên cũng tạo ra khí thải gây hiệu ứng nhà kính, cung cấp 20% năng lượng.

Tại Mỹ, mạng lưới các trung tâm dữ liệu của Microsoft mà OpenAI sử dụng tiêu thụ lượng nước lớn nhất khu vực, nhiều hơn cả toàn thành phố, theo dữ liệu từ khu vực cấp nước. Ở Tây Ban Nha, Meta Platforms Inc. còn nổ ra tranh cãi với người dân địa phương về kế hoạch xây dựng một trung tâm sẽ tiêu thụ khoảng 665 triệu lít nước mỗi năm.

Đất đai cho cơ sở dữ liệu

Trên toàn cầu, hiện có hơn 7.000 trung tâm dữ liệu đã xây dựng hoặc đang trong các giai đoạn phát triển khác nhau, tăng từ 3.600 trung tâm vào năm 2015. Và có lẽ con số này vẫn chưa đầy đủ.

Các trung tâm dữ liệu cần đất đai. Một quỹ liên quan tới Equinix Inc. đã mua hơn 80.000 ha đất chỉ để xây dựng một khuôn viên trung tâm dữ liệu với công suất hàng trăm megawatt. Một công ty khác gần đây đã ký hợp đồng thuê đất gấp 10 lần diện tích nêu trên để phát triển một trung tâm dữ liệu có quy mô hàng gigawatt.

Nhu cầu về dịch vụ trung tâm dữ liệu đã tăng mạnh ngay cả trước khi có ChatGPT, chủ yếu vì các công ty ngày càng chuyển xử lý dữ liệu ra khỏi nội bộ và chuyển sang các dịch vụ đám mây từ xa. Mỗi quốc gia lớn đều muốn có các trung tâm AI bản địa, dẫn đến một cuộc đua hạ tầng toàn cầu trong tương lai.

Nhân lực nhiều và trình độ cao hơn

Đáng ngạc nhiên, thay vì cướp công việc của con người, các công ty AI hiện đang trực tiếp thuê hàng triệu lao động. Nhưng không phải lao động phổ thông, hầu hết trong số đó là các nhà khoa học máy tính, kiến trúc sư dữ liệu, nhà nghiên cứu, nhà toán học, kỹ sư phần mềm, nhà thiết kế chip, quản lý sản phẩm và chương trình, cũng như luật sư đảm bảo tuân thủ. Đó là chưa kể đến đội ngũ phân tích nội bộ, chuyên viên marketing và nhân viên bán hàng.

Nhu cầu nhân tài đã xuất hiện như một nút thắt cổ chai trong hầu hết các ngành nghề này, giữa lúc các công ty đang gấp rút tuyển dụng cho AI. Các nhà đầu tư công nghệ và startup AI than phiền về sự thiếu hụt ứng viên được đào tạo bài bản và giàu kinh nghiệm.

Chip, kim loại, khoáng sản và băng thông

GPU - động lực chính cho AI - đang khan hiếm, tạo nên cuộc đua tranh chip của các nhà sản xuất hàng đầu như Nvidia. Trong khi đó, sản xuất đủ số chip và thiết bị đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của AI đồng nghĩa với một lượng lớn silicon, đồng, thép, cùng các kim loại hiếm như gallium và germanium.

Các lệnh cấm xuất khẩu từ Trung Quốc làm trầm trọng thêm tình hình khi căng thẳng giữa nước này với Mỹ thêm trầm trọng, hứa hẹn đẩy giá các thiết bị lên mức mới.

Đó là chưa kể tới băng thông Internet ngày càng quá tải với AI. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) nền tảng của AI tạo sinh được "học" bằng cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ qua internet, và người dùng các công cụ AI sẽ tiếp tục gia tăng nhu cầu này.

Giám đốc điều hành AT&T Inc. John Stankey cho biết vào tháng 5 rằng nhu cầu mạng không dây đã tăng 30% mỗi năm và sẽ không chậm lại khi AI làm tăng mức sử dụng. "Nếu mức sử dụng tiếp tục tăng 30-35% mỗi năm, bạn sẽ phải xây dựng các đường cáp lớn hơn để đáp ứng," ông nói.

Dữ liệu tốt hơn và nhiều hơn

Các mô hình AI tạo sinh cần dữ liệu chất lượng cao, nhưng sự phong phú dữ liệu có thể không đủ để duy trì sự phát triển của AI theo tốc độ mà một số người mong đợi.

Lượng dữ liệu không phải tiếng Anh rất hạn chế và còn ít hơn nữa các dữ liệu không tập trung vào các cộng đồng phương Tây hoặc người da trắng. Sự thiếu đa dạng này đe dọa tạo ra các sản phẩm AI có thành kiến chống lại các nhóm thiểu số, phụ nữ và các cộng đồng ít được đại diện khác, như chính các chuyên gia thừa nhận.

Một số nhà phát triển mô hình AI tiên tiến nhất thế giới như OpenAI ngày càng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các nguồn dữ liệu chất lượng cao và chưa được khai thác để nâng cao các mô hình của mình.

"Một mô hình ngôn ngữ lớn chỉ tốt như chất lượng và số lượng dữ liệu mà nó được đào tạo," Martina Cheung, CEO của S&P Global Inc., nhận xét.

Nhiều tiền của hơn nữa

Các nhà đầu tư, nhà điều hành trung tâm dữ liệu, công ty năng lượng và các doanh nghiệp khác đang đổ hàng trăm tỷ USD vào các phần khác nhau của chuỗi cung ứng phục vụ AI.

Chi tiêu vốn của Alphabet, Amazon, Meta và Microsoft được dự đoán sẽ vượt 200 tỷ USD trong năm 2024. Chỉ số ngành tiện ích của S&P 500 đã tăng 22% trong năm qua, và vốn hóa thị trường của công ty bất động sản tập trung vào trung tâm dữ liệu Equinix đã tăng gần gấp đôi kể từ cuối năm 2022. Cổ phiếu của Nvidia đã tăng gần 700% trong hai năm qua, biến công ty này thành một trong những công ty giá trị nhất trên thế giới.