Sự thật đằng sau lượng điện và nước cho cơn khát AI

một giờ trướcBài gốc

Thực ra cơn khát AI không ngốn nhiều năng lượng như chúng ta ngộ nhận.

Tạp chí Forbes từng chạy một dòng tựa đề cảnh báo vào năm 1999 rằng máy tính cá nhân đang đổ bộ và chúng ta sẽ phải đào thêm nhiều than hơn nữa để duy trì hoạt động. Họ tin rằng cứ mỗi lần một quyển sách được đặt mua trực tuyến, một cục than đâu đó trên nước Mỹ sẽ bị đốt cháy. Những lời cảnh báo đó dường như đang lặp lại y hệt trong hiện tại. Nỗi sợ hãi về một kịch bản tận thế do trí tuệ nhân tạo vắt kiệt tài nguyên đang lan tràn khắp nơi.

Nhiều người tin rằng việc sử dụng ChatGPT để tâm sự đang làm quá tải mạng lưới điện, hoặc những video do máy học tạo ra đang làm cạn kiệt các hồ chứa nước. Thậm chí, một số dự án xây dựng trung tâm dữ liệu ở miền nam nước Anh đã bị từ chối cấp phép do e ngại về mức tiêu thụ tài nguyên. Vậy thực chất, các công cụ thông minh này đang tiêu tốn bao nhiêu nước và năng lượng của chúng ta?

Những lầm tưởng thống kê về mức tiêu thụ tài nguyên trong cơn khát AI

Hãy bắt đầu với nguồn nước, một chủ đề luôn ám ảnh những người hoài nghi về công nghệ. Một bài báo trên tờ Washington Post vào năm 2024 từng cho rằng việc nhờ ChatGPT viết một bức thư điện tử sẽ tiêu tốn nguyên một chai nước. Vào tháng 11 năm ngoái, tác giả Karen Hao đã phải đính chính công khai sau khi phóng đại mức sử dụng nước của một trung tâm dữ liệu tại Chile lên gấp 1 nghìn lần trong cuốn sách bán chạy của mình.

Cả hai trường hợp này đều trích dẫn một nghiên cứu từ Đại học California, trong đó dự báo lượng nước rút ra để phục vụ hệ thống máy học toàn cầu sẽ đạt mức 4,2 đến 6,6 tỉ mét khối vào năm 2027. Con số này nghe có vẻ đáng sợ vì nó tương đương một nửa lượng nước rút ra của cả Vương quốc Anh. Tuy nhiên, lượng nước rút ra bao gồm cả nước được tái chế. Cùng một nghiên cứu đó chỉ ra rằng mức "tiêu thụ" thực tế, tức lượng nước bị bốc hơi, chỉ nằm trong khoảng 0,38 đến 0,6 tỉ mét khối, bằng khoảng một phần mười con số ban đầu.

Để làm rõ thêm sự nhầm lẫn này, chúng ta cần biết rằng con số tiêu thụ đó bao gồm cả nước dùng để làm mát hệ thống máy chủ, vốn là nước sạch có thể uống được, và lượng nước dùng trong quá trình sản xuất điện năng ban đầu, thường là nước không thể uống. Dù mỗi yêu cầu cơ bản gửi đến ChatGPT tại một trung tâm dữ liệu ở Mỹ tiêu thụ khoảng 17 ml nước, thực chất chỉ có 2 ml trong số đó là nước sạch dùng cho sinh hoạt. Nhà khoa học Andy Masley đã tổng hợp lại và đưa ra ước tính rằng các hệ thống thông minh sẽ tiêu thụ khoảng 0,12 đến 0,22 tỉ mét khối nước sạch vào năm 2027.

Nói một cách dễ hiểu, toàn bộ hệ thống máy học trên thế giới cộng lại cũng chỉ dùng hết lượng nước bằng 1,5% mức tiêu thụ nước uống của người dân Anh. Những ước tính này thậm chí có thể đã lỗi thời. Giám đốc điều hành Sam Altman năm ngoái khẳng định ChatGPT chỉ dùng khoảng 0,3 ml cho mỗi truy vấn, và một tài liệu về mô hình Gemini của Google cũng đưa ra con số tương tự là 0,26 ml. Điều này có nghĩa là bạn phải thực hiện 20 nghìn truy vấn mới dùng hết lượng nước của một lần xả bồn cầu.

Bài toán thực sự nằm ở sự tập trung hạ tầng

Đối với mức tiêu thụ năng lượng, con số phụ thuộc hoàn toàn vào những gì chúng ta yêu cầu hệ thống thực hiện. Dựa trên báo cáo của các công ty, cả Gemini và ChatGPT tiêu tốn khoảng 1 kilojoule năng lượng cho mỗi câu lệnh văn bản. Lượng điện này tương đương với việc bật lò vi sóng trong vòng một giây, hoặc tốn khoảng 2% dung lượng pin của một chiếc điện thoại thông minh. Một nghiên cứu của Viện Công nghệ Massachusetts cho thấy quá trình tạo hình ảnh cơ bản cần từ 2 đến 4 kilojoule.

Đối với việc tạo video, mức tiêu hao năng lượng tăng vọt theo cấp số nhân. Một số báo cáo chỉ ra công cụ Sora của OpenAI từng tiêu tốn 3.600 kilojoule, tương đương một giờ chạy lò vi sóng, chỉ để làm ra một video duy nhất. Phần lớn người dùng không tạo video mỗi ngày. Công cụ Sora đã phải đóng cửa sau vài tháng hoạt động, một phần vì nó tiêu tốn quá nhiều năng lượng so với số lượng người dùng thực tế.

Nếu nhìn bức tranh toàn cảnh, hóa đơn tiền điện của các trung tâm dữ liệu lại khá khiêm tốn. Các trung tâm dữ liệu, bao gồm cả những hệ thống duy trì mạng internet toàn cầu, chỉ sử dụng 2% sản lượng điện thế giới, và máy học chiếm khoảng một phần tư trong số đó. Tỷ lệ này được dự báo sẽ tăng lên mức 3% vào năm 2030. Nhu cầu năng lượng bổ sung trong thập kỷ này hoàn toàn bị lấn át bởi mức tiêu thụ khổng lồ từ hệ thống điều hòa không khí, xe điện và các ngành công nghiệp nặng. Mức 3% sản lượng điện toàn cầu là một mức giá hợp lý cho một công cụ mà chúng ta dành nhiều giờ mỗi ngày để sử dụng.

Vấn đề cốt lõi của ngành công nghiệp này không nằm ở tổng mức tiêu thụ năng lượng, mà là sự tập trung cao độ tại một khu vực nhất định. Nhu cầu sử dụng điều hòa không khí rất lớn nhưng lại phân tán đều ở các hộ gia đình và nơi làm việc. Ngược lại, một trung tâm dữ liệu khổng lồ có thể hút cạn nguồn điện của cả một khu vực nếu mạng lưới địa phương chưa được chuẩn bị kỹ lưỡng.

Mạng lưới điện quốc gia vốn được thiết kế từ một thế kỷ trước để truyền tải điện than đến từng nhà, chứ không phải để đáp ứng lượng cầu khổng lồ tập trung tại một điểm. Tại Mỹ, nhiều hộ gia đình sống gần các trung tâm dữ liệu đã bắt đầu phải gánh những hóa đơn tiền điện cao hơn. Thế giới luôn cần năng lượng để vận hành. Ngành công nghiệp sẽ luôn tìm ra cách để cung cấp đủ điện năng.

Công nghệ tiên tiến giúp chúng ta sử dụng những gì đang có một cách hiệu quả hơn. Vào năm 1999, việc truyền tải 2 MB dữ liệu để mua một cuốn sách trên nền tảng trực tuyến tiêu tốn khoảng 0,45 kg than, tương đương 1 kWh điện. Ngày nay, cũng với 1 kWh điện đó, chúng ta có thể tạo ra một đoạn video với chất lượng hình ảnh sắc nét. Nguồn cung chắc chắn phải tăng lên để bắt kịp tham vọng của công nghệ. Mối bận tâm thực sự của giới quản lý nên được hướng vào việc lựa chọn vị trí xây dựng các trung tâm dữ liệu, thay vì hoảng sợ trước lượng năng lượng mà hệ thống này tiêu thụ.

Bùi Tú

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/su-that-dang-sau-luong-dien-va-nuoc-cho-con-khat-ai-251428.html