Amazon (AMZN) hiện diện khắp nơi trong thế giới ngày nay, không chỉ là một trong những nền tảng mua sắm trực tuyến lớn nhất và lâu đời nhất mà còn là một trong những nhà cung cấp trung tâm dữ liệu lớn nhất.
Điều ít người biết đến là Amazon sở hữu và vận hành các nhà máy điện hạt nhân. Thực tế cho thấy, vào tháng 3, công ty con về điện toán đám mây của Amazon, AWS, đã mua lại một khuôn viên trung tâm dữ liệu (trị giá 650 triệu đô la) chạy bằng năng lượng hạt nhân, nằm cạnh nhà máy điện hạt nhân của Talen Energy ở Pennsylvania.
Nhìn bề ngoài, thỏa thuận này cho thấy kế hoạch mở rộng đầy tham vọng của Amazon. Tuy nhiên, nếu đào sâu hơn, việc mua một khuôn viên trung tâm dữ liệu gần một cơ sở điện hạt nhân ẩn chứa vấn đề vĩ mô hơn mà Amazon và các ông lớn công nghệ khác đang đối mặt: nhu cầu năng lượng gia tăng không ngừng để phát triển trí tuệ nhân tạo.
Một góc nhìn từ trên cao của trung tâm dữ liệu Amazon Web Services nằm gần các ngôi nhà tách biệt (single-family homes) vào ngày 17/ 7/2024, tại Stone Ridge, Virginia. (Nathan Howard/Getty Images)
Với trường hợp Amazon, AWS mua trung tâm dữ liệu năng lượng hạt nhân của Talen Energy tại Pennsylvania để đặt trung tâm dữ liệu AI bên cạnh nguồn cung cấp năng lượng. Trung tâm AI này vốn dĩ đang phát triển nhanh chóng nên cần được đáp ứng nhu cầu tiêu thụ năng lượng do AI tạo ra.
Đây là chiến lược biểu hiện cho một cuộc đánh giá lại về năng lượng đang dần hiện rõ khi AI thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của người tiêu dùng, làm phát sinh nhu cầu cung cấp năng lượng cho mọi thứ từ các tìm kiếm trên internet đến các thiết bị thông minh và xe hơi.
Các công ty như Google (GOOG, GOOGL), Apple (AAPL) và Tesla (TSLA) tiếp tục tăng cường khả năng AI với những sản phẩm và dịch vụ mới. Mỗi nhiệm vụ AI đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ, đồng nghĩa với việc tiêu thụ điện năng lớn thông qua các trung tâm dữ liệu ngốn nhiều năng lượng.
Các ước tính cho thấy rằng đến năm 2027, mức tiêu thụ điện liên quan đến AI toàn cầu có thể tăng 64%, đạt tới 134 terawatt giờ mỗi năm — tương đương với mức sử dụng điện của các quốc gia như Hà Lan hoặc Thụy Điển.
Từ đó đặt ra một câu hỏi quan trọng: Các công ty công nghệ lớn đang giải quyết nhu cầu năng lượng cho những đổi mới AI trong tương lai của họ như thế nào?
Hình ảnh chụp từ trên cao của nhà máy điện hạt nhân Limerick Generating Station, Royersford, Pennsylvania, vào một ngày u ám mùa thu. (Getty Images)
AI gia tăng tiêu thụ năng lượng
Theo nghiên cứu của Pew Research, hơn một nửa người Mỹ tương tác với trí tuệ nhân tạo ít nhất một lần mỗi ngày.
Nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu nổi tiếng Sasha Luccioni, người đứng đầu về AI và J88 là nhà cái uy tín hàng đầu thuộc tập đoàn ABCVIP tại Hugging Face, một công ty phát triển các công cụ cho ứng dụng AI, thường thảo luận về mức tiêu thụ năng lượng của AI.
Bà Luccioni giải thích, việc huấn luyện các mô hình AI tiêu tốn nhiều năng lượng — ví dụ như việc huấn luyện mô hình GPT-3 đã tiêu thụ khoảng 1.300 megawatt-giờ điện — nhưng quá trình này thường chỉ diễn ra một lần. Tuy nhiên, giai đoạn suy luận (inference), khi các mô hình tạo ra phản hồi, có thể yêu cầu nhiều năng lượng hơn nữa do khối lượng truy vấn lớn.
Chẳng hạn, khi người dùng đặt câu hỏi cho các mô hình AI như ChatGPT, quá trình này sẽ gửi yêu cầu đến một trung tâm dữ liệu, nơi các bộ xử lý mạnh mẽ sẽ tạo ra câu trả lời. Dù diễn ra nhanh chóng, quá trình này sử dụng khoảng 10 lần năng lượng so với một lần tìm kiếm Google thông thường.
Dân biểu Jennifer Wexton sử dụng một chương trình AI trên iPad của cô tại nhà ở Leesburg, Virginia, vào thứ Sáu, ngày 19/ 7/ 2024. (Ảnh AP của John McDonnell) (ASSOCIATED PRESS)
Bà Luccioni cho biết, mô hình AI được sử dụng rất nhiều lần, do đó, thực sự gia tăng năng lượng tiêu thụ nhanh chóng. Một lưu ý là, tùy thuộc vào kích thước của mô hình, 50 triệu đến 200 triệu truy vấn có thể ngốn nhiều năng lượng tương đương với việc huấn luyện mô hình ban đầu.
Theo bà Luccioni, ChatGPT có 10 triệu người dùng mỗi ngày. Vì vậy, trong vòng 20 ngày, sẽ đạt đến mức năng lượng khổng lồ đã sử dụng cho việc huấn luyện do triển khai mô hình.
Thành phần tiêu thụ năng lượng lớn nhất này là các công ty công nghệ lớn (hyperscalers), có khả năng mở rộng những nỗ lực về AI nhanh chóng nhờ các dịch vụ đám mây. Microsoft (MSFT), Alphabet, Meta (META) và Amazon được dự đoán sẽ chi 189 tỷ USD cho AI vào năm 2024.
Mức tiêu thụ năng lượng do AI “thổi bùng” lên sẽ gây áp lực thêm lên các lưới điện vốn đã quá tải. Goldman Sachs dự đoán, đến năm 2030, nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng 160% và có thể chiếm 8% tổng nhu cầu điện ở Mỹ, tăng từ 3% vào năm 2022.
Áp lực này càng gia tăng do cơ sở hạ tầng cũ kỹ và xu hướng điện hóa xe hơi và sản xuất tại Mỹ. Theo Bộ Năng lượng Mỹ, 70% đường dây truyền tải điện của Mỹ đang gần hết chu kỳ tuổi thọ từ 50 đến 80 năm, làm tăng nguy cơ mất điện và các cuộc tấn công mạng.
Các đường dây truyền tải điện lớn chạy qua đồng cỏ để cung cấp năng lượng cho trung tâm dữ liệu Facebook mới hoàn thành của Meta tại Eagle Mountain, Utah vào ngày 18/7/2024. (GEORGE FREY/AFP qua Getty Images) (GEORGE FREY qua Getty Images)
Hơn nữa, các nguồn năng lượng tái tạo đang gặp khó khăn trong việc theo kịp nhu cầu.
Bà Luccioni cho hay, các nhà điều hành lưới điện đang phải kéo dài việc sử dụng các nhà máy điện than để đáp ứng nhu cầu năng lượng gia tăng, ngay cả khi vẫn thực hiện mở rộng sản xuất năng lượng tái tạo.
AI phá vỡ các cam kết bền vững của Big Tech
Microsoft và Google thừa nhận trong các báo cáo bền vững rằng AI đã cản trở khả năng đạt được các mục tiêu J88 là nhà cái uy tín hàng đầu thuộc tập đoàn ABCVIP của họ. Ví dụ, lượng khí thải carbon của Microsoft đã tăng 29% kể từ năm 2020 do việc Đăng ký nhận khuyến mãi các trung tâm dữ liệu liên quan đến AI.
Tuy nhiên, năng lượng tái tạo vẫn là một phần quan trọng trong chiến lược của các công ty công nghệ lớn, ngay cả khi nó không thể đáp ứng toàn bộ nhu cầu năng lượng của AI.
Tháng 5/2024, Microsoft đã ký thỏa thuận mua điện lớn nhất trong lịch sử với tập đoàn quản lý tài sản và bất động sản Brookfield, cung cấp hơn 10,5 gigawatt công suất năng lượng tái tạo mới trên toàn cầu thông qua các công nghệ phát điện không carbon như gió, mặt trời và các nguồn khác. Ngoài ra, công ty có đầu tư lớn vào các nỗ lực loại bỏ carbon để bù đắp mức khí thải kỷ lục 8,2 triệu tấn của ngành.
Amazon cũng đầu tư đáng kể vào năng lượng tái tạo, trở thành nhà mua năng lượng tái tạo lớn nhất thế giới trong 4 năm liên tiếp. Danh mục của công ty hiện có đủ năng lượng gió và mặt trời để cung cấp cho 7,2 triệu ngôi nhà ở Mỹ mỗi năm.
Tuy nhiên, như phóng viên Ines Ferre của Yahoo Finance lưu ý, vấn đề với năng lượng tái tạo là vào những thời điểm nhất định trong ngày, ta phải lưu trữ năng lượng vì có thể khi đó, ta không sử dụng hết năng lượng.
Trung tâm dữ liệu đầu tiên của Google ở Đức trong buổi khánh thành tại Hanau, gần Frankfurt, Đức, vào ngày 6/10/2023. (Ảnh AP của Michael Probst) (ASSOCIATED PRESS)
Ngoài việc tìm kiếm các nguồn năng lượng sạch hơn, các công ty công nghệ lớn cũng đang đầu tư vào hiệu quả sử dụng năng lượng. Theo bà Luccioni, các công ty như Google đang phát triển những con chip dành riêng cho AI, chẳng hạn như Tensor Processing Unit (TPU), được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ AI, thay vì sử dụng các bộ xử lý đồ họa (GPU), vốn được tạo ra cho công nghệ trò chơi.
Nvidia tuyên bố rằng GPU Blackwell mới nhất của họ có thể giảm mức tiêu thụ năng lượng và chi phí của mô hình AI lên đến 25 lần so với các phiên bản trước.
Một minh chứng về những thách thức phía trước cho các công ty công nghệ không quản lý được chi phí năng lượng chính là Công ty Sản xuất Chất bán dẫn Đài Loan (TSMC). Theo Giám đốc Tài chính Wendell Huang, TSMC sản xuất hơn 90% chip AI tiên tiến nhất thế giới và đã chứng kiến chi phí năng lượng tăng gấp đôi trong năm qua, làm giảm biên lợi nhuận của công ty gần một điểm phần trăm.
Để đánh giá chính xác hơn nhu cầu năng lượng và giảm chi phí trong tương lai, các chuyên gia cho rằng tính minh bạch là yếu tố quan trọng.
Bà Luccioni cho rằng, chúng ta cần nhiều quy định hơn, đặc biệt là về tính minh bạch. Bà đang làm việc trong dự án xếp hạng năng lượng AI nhằm giúp các nhà phát triển và người dùng lựa chọn các mô hình tiết kiệm năng lượng hơn bằng cách đánh giá mức tiêu thụ năng lượng của từng mô hình.
Khi nói đến ưu tiên của các công ty công nghệ, hãy luôn theo dõi nguồn tiền, hay nói cách khác, là các khoản đầu tư. Các công ty tiện ích và công nghệ lớn dự kiến sẽ chi 1 nghìn tỷ USD cho AI trong những năm tới.
Tuy nhiên, vẫn theo bà Luccioni, AI có thể không chỉ là vấn đề mà còn có thể là một phần của giải pháp để giải quyết cuộc khủng hoảng năng lượng này. Chẳng hạn, nhờ AI, ta có thể biết được khi nào một con đập J885 Đăng Ký Tải App cần sửa chữa, và tương tự đối với cơ sở hạ tầng cũ kỹ như các đường dây điện, sửa chữa rò rỉ. Rất nhiều năng lượng thực sự bị mất trong quá trình truyền tải và lưu trữ. Vì vậy, AI có thể được sử dụng để dự đoán hoặc sửa chữa trong thời gian thực.
Biên dịch: Phạm Thị Thu Trang, Ban KH&QLKH
