Chi phí môi trường của trí tuệ nhân tạo: AI có thật sự ‘xanh’?

(Sóng trẻ) - Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ quen thuộc trong đời sống hiện đại, từ dịch thuật, sáng tạo nội dung đến xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, đằng sau sự tiện lợi đó là những chi phí môi trường đáng kể, khi mỗi tương tác với AI đều tiêu tốn tài nguyên và góp phần gia tăng áp lực lên hệ sinh thái.

Áp lực tài nguyên gia tăng cùng “cơn sốt” sử dụng AI.

Sự phát triển nhanh chóng của AI khiến nhiều người mặc định đây là một công nghệ “vô hình”, tồn tại trên nền tảng đám mây. Thực tế, AI phụ thuộc vào hệ thống hạ tầng vật lý khổng lồ gồm các trung tâm dữ liệu, nơi hàng nghìn máy chủ hoạt động liên tục để xử lý các tác vụ tính toán phức tạp.

Việc vận hành các trung tâm dữ liệu này đòi hỏi lượng điện năng rất lớn, phần lớn vẫn đến từ nhiên liệu hóa thạch, qua đó tạo ra lượng phát thải carbon đáng kể. Theo nghiên cứu, quá trình huấn luyện gần 95 mô hình AI đã tạo ra khoảng 253 tấn CO₂, tương đương lượng phát thải của khoảng 100 chuyến bay xuyên lục địa .

Không dừng lại ở giai đoạn huấn luyện, việc sử dụng AI hằng ngày cũng tiêu tốn năng lượng đáng kể. Dù mỗi lần tương tác chỉ tiêu hao một lượng nhỏ điện, nhưng với quy mô hàng triệu người dùng, tổng mức tiêu thụ trở nên rất lớn. 

Tương tự như phát thải carbon, mức tiêu thụ nước của AI phụ thuộc nhiều vào vị trí của các trung tâm dữ liệu. Một số nghiên cứu ước tính rằng trong quá trình huấn luyện, mô hình GPT-3 tại các trung tâm dữ liệu của Microsoft ở Mỹ đã tiêu thụ khoảng 700.000 lít nước sạch để làm mát, đồng thời sử dụng thêm khoảng 2,8 triệu lít nước gián tiếp từ việc sản xuất điện.

Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), các trung tâm dữ liệu, tiền điện tử và AI đã chiếm gần 2% nhu cầu điện toàn cầu vào năm 2022, và con số này có thể tăng gấp đôi vào năm 2026, gần tương đương mức tiêu thụ điện của Nhật Bản. Ireland ( nơi tập trung của nhiều trung tâm dữ liệu) hiện đã bắt đầu hạn chế việc kết nối mới vào lưới điện, và nhiều nơi khác cũng đang cân nhắc biện pháp tương tự.

Làm gì để giảm “dấu chân Các bon” của AI?

Trên thực tế, AI được kỳ vọng hỗ trợ dự báo thời tiết chính xác hơn, tối ưu vận hành lưới điện và theo dõi phát thải. Trong sản xuất và nông nghiệp, công nghệ này còn giúp giảm tiêu thụ năng lượng, tối ưu chuỗi cung ứng và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên.

TS. Phạm Thái Lai  (CEO Siemens ASEAN) cho rằng: “AI chỉ thực sự có giá trị khi được triển khai theo hướng bền vững, không chỉ tối ưu hiệu suất mà còn tối ưu cả tác động môi trường.”

Một số doanh nghiệp đã bắt đầu có những bước đi cụ thể. Google cho biết đã giảm khoảng 40% năng lượng dùng cho hệ thống làm mát tại một trung tâm dữ liệu nhờ ứng dụng AI của DeepMind để dự báo nhu cầu và điều kiện vận hành. Công ty này cũng sử dụng AI để lựa chọn vị trí đặt trung tâm dữ liệu tại những khu vực có nguồn năng lượng gió và mặt trời dồi dào.

Microsoft và Amazon cũng đang đầu tư mạnh vào năng lượng tái tạo, đồng thời cải tiến hệ thống làm mát nhằm giảm tiêu thụ nước. Một số trung tâm dữ liệu mới áp dụng công nghệ làm mát bằng không khí hoặc tái sử dụng nước để hạn chế khai thác nguồn nước sạch. Tại Việt Nam, xu hướng xây dựng trung tâm dữ liệu “xanh” cũng bắt đầu hình thành khi các doanh nghiệp kết hợp năng lượng tái tạo và tối ưu hiệu suất vận hành.

Tuy vậy, khi AI phát triển nhanh chóng, những nỗ lực này vẫn chưa đủ để cân bằng giữa tăng trưởng công nghệ và áp lực môi trường. Các chuyên gia cho rằng ngành công nghệ cần minh bạch hơn về mức tiêu thụ điện, nước và lượng phát thải, trong khi dữ liệu hiện nay vẫn còn hạn chế và khó tiếp cận.

Áp lực buộc doanh nghiệp phải công bố tác động môi trường ngày càng gia tăng, không chỉ dừng ở carbon mà còn bao gồm cả tài nguyên nước và hệ sinh thái. Các sáng kiến quốc tế đang dần hình thành nhằm thiết lập tiêu chuẩn báo cáo, đồng thời nhiều khu vực đã bắt đầu yêu cầu các trung tâm dữ liệu công khai thông tin môi trường.

Trong bối cảnh đó, việc chủ động thay đổi sẽ mang lại lợi thế cho các doanh nghiệp công nghệ. AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết biến đổi khí hậu, nhưng chỉ khi chính ngành công nghệ chứng minh được rằng họ đang sử dụng tài nguyên một cách có trách nhiệm. Khi đó, AI mới thực sự trở thành một phần của giải pháp, thay vì là một phần của vấn đề.