Với các công ty điều hành trung tâm dữ liệu đang không ngại đổ tiền vào phát triển AI, xen giữa sự hưng phấn về triển vọng, họ cũng đang bị đặt nhiều câu hỏi khó giải về vấn đề năng lượng. Rõ ràng, AI và các biến thể cao cấp hơn của nó, như AI tạo sinh, gặp "trắc trở" với một xu thế toàn cầu khác - phong trào sử dụng năng lượng sạch.

Thách thức nguồn cung điện cho AI

Ngành công nghiệp AI rõ ràng tiêu tốn rất nhiều điện năng. AI xuất hiện cũng là lúc thế giới đang lao vào cuộc đua điện khí hóa các ngành kinh tế và thắt chặt các loại hình năng lượng hóa thạch để chống biến đổi khí hậu. Bởi vậy, vẫn chưa rõ liệu các nền kinh tế có tạo ra đủ năng lượng sạch để đáp ứng nhu cầu của tất cả hay không.

Các bộ xử lý đồ họa, các con chip mà các mô hình như ChatGPT được huấn luyện và chạy trên đó, đang ngày càng "đói" năng lượng. Theo Christopher Wellise của Equinix, công ty cho thuê các trung tâm dữ liệu, một dãy máy chủ quy mô lớn trước thời kỳ AI tiêu thụ khoảng 10-15 kW điện năng. Ngày nay, với AI, nó tiêu tốn khoảng 40-60kW. Không chỉ cần nhiều điện cho việc tính toán, công việc tản nhiệt các GPU cũng cần nhiều năng lượng như vậy.

Đó là chưa kể tới nhu cầu năng lượng liên quan tới AI trong những năm qua phần lớn tới từ việc “đào tạo” các mô hình cơ sở như GPT4. Theo các chuyên gia, sử dụng rộng rãi các công cụ này vào các ngành nghề - như nghiên cứu, hay tạo video – còn tăng áp lực lên lưới điện nhiều hơn nữa. Để dễ hiểu, một lệnh tìm kiếm bằng ChatGPT có thể tiêu thụ điện năng gấp 10 lần so với tìm kiếm bằng Google.

Những công ty vận hành trung tâm dữ liệu hàng đầu không hề bỏ qua vấn đề này. Amazon đã trở thành công ty mua năng lượng tái tạo lớn nhất thế giới, đầu tư vào hơn 274 dự án năng lượng tái tạo trên toàn cầu. Microsoft còn mua thêm khoảng 5,8 GW năng lượng tái tạo trên khắp thế giới, nhằm đáp ứng mục tiêu 100% năng lượng sạch vào năm 2030. Meta cũng trở thành tập đoàn đầu tiên sử dụng 100% năng lượng sạch vào năm 2023.

Không dễ để AI "hòa hợp" với năng lượng sạch

Thế nhưng, có hai vấn đề có thể khiến tình hình trở nên phức tạp hơn. Đầu tiên là thời điểm. GenAI mới chỉ đang ở giai đoạn đầu của sự phát triển và chưa có nhiều ứng dụng thực tiễn. Microsoft hay Google đang nỗ lực hoàn thiện các sản phẩm AI của họ, như Copilot và Gemini. Trong 5 năm tới, nhu cầu điện năng hẳn sẽ tăng vọt khi cuộc cạnh tranh với ChatGPT trở nên khốc liệt hơn.

Cơ quan Năng lượng Quốc tế dự báo đến năm 2026, trong kịch bản GenAI bùng nổ, các trung tâm dữ liệu có thể sử dụng năng lượng gấp đôi so với 2024. Điều đó cũng có nghĩa, chúng sẽ chiếm 1/3 nhu cầu điện mới ở Mỹ trong hai năm tới.

Rene Haas, Giám đốc điều hành của Arm, một công ty thiết kế chip, từng nói với tờ Wall Street Journal rằng vào cuối thập kỷ này, các trung tâm dữ liệu AI có thể tiêu thụ tới 1/4 tổng lượng điện của Mỹ, tăng từ mức 4% hoặc ít hơn hiện nay.

Sự trỗi dậy của AI thế hệ mới cũng trùng hợp với thời điểm nền kinh tế số và xu hướng điện khí hóa đang bùng nổ. Sẽ có nhiều hơn các công ty muốn năng lượng của họ không có carbon hay người tiêu dùng ưa chuộng xe điện nhiều hơn, đặt ra nhu cầu lớn trong khi nguồn cung không tăng trưởng kịp.

Có nhiều thách thức trong việc mở rộng lưới điện, bất kể ở Mỹ hay các nền kinh tế lớn khác. Như ở Mỹ, các vấn đề về chuỗi cung ứng hay lãi suất cao đang ngăn cản các dự án điện gió và mặt trời mới. Xây dựng đường dây truyền tải mới cũng được cho là cực kỳ khó khăn.

Giải pháp làm cho GPU tiết kiệm năng lượng hơn, như cách mà Nvidia đã làm với thế hệ máy chủ AI mới nhất, lại có một nhược điểm là chúng kích thích việc sử dụng nhiều hơn.

Chuyên gia Aaron Denman của công ty tư vấn Bain & Company, gợi ý một lựa chọn khác dành cho các tập đoàn giàu có, đó là duy trì các nhà máy điện nhỏ ở chế độ chờ và vận hành chúng vào những thời điểm căng thẳng nhất của năm như mùa hè. Tuy nhiên, có khả năng nguồn năng lượng này phải sử dụng nhiên liệu hóa thạch – thứ có thể làm suy yếu các cam kết về khí hậu của các nhà cung cấp đám mây.

Nếu trong tương lai, tình trạng thiếu năng lượng tái tạo không được giải quyết, một loạt ngành công nghiệp có thể bị kìm hãm. Trong khi chi phí mua GPU tăng vọt, một cú sốc giá năng lượng có thể khiến các công ty gặp khó khăn trong việc tìm kiếm lợi nhuận.