Năng Lượng Mới Là Thứ AI Thực Sự “Nuốt Chửng” Không Phải Dữ Liệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống hiện đại. Từ việc tối ưu hóa tìm kiếm, phân tích dữ liệu, chẩn đoán y khoa, lái xe tự hành cho đến các chatbot đối thoại như ChatGPT, AI đang len lỏi vào mọi ngóc ngách của đời sống, sản xuất và nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, ít ai nhận ra rằng đằng sau những tiến bộ vượt bậc của công nghệ này là một cơn khát năng lượng ngày càng trầm trọng.

Các mô hình AI ngày nay không còn đơn giản như vài thuật toán học máy những năm 2000. Việc huấn luyện và vận hành các hệ thống học sâu (deep learning), đặc biệt là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các kiến trúc AI đa phương thức, đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ. Điều này kéo theo nhu cầu tiêu thụ điện năng tăng vọt, khiến giới công nghệ, các nhà hoạch định chính sách và chuyên gia môi trường bắt đầu đặt câu hỏi: liệu AI có đang đi đúng hướng bền vững?

Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), các trung tâm dữ liệu, xương sống của hoạt động AI có thể chiếm tới 3% tổng mức tiêu thụ điện toàn cầu vào năm 2030. Tỷ lệ này sẽ còn tăng nếu không có giải pháp kịp thời. Giữa làn sóng lo ngại đó, nhiều tổ chức và nhà nghiên cứu đang nỗ lực không ngừng nhằm giải quyết “cơn khát năng lượng” của AI, từ thiết kế chip tiết kiệm điện, đổi mới công nghệ làm mát cho đến lập trình thông minh hơn. Bài viết này sẽ đưa bạn đi sâu vào thế giới thầm lặng nhưng sống còn đó, nơi các kỹ sư, nhà khoa học và doanh nghiệp đang chạy đua để giữ cho AI phát triển mạnh mẽ mà không khiến hành tinh phải trả giá.

1. Trung tâm dữ liệu

Hầu hết các mô hình AI ngày nay đều được huấn luyện và vận hành trong các trung tâm dữ liệu, những khu phức hợp chứa hàng nghìn đến hàng trăm nghìn máy chủ hoạt động liên tục, xử lý hàng tỷ phép tính mỗi giây. Việc cung cấp năng lượng và làm mát cho các máy chủ này là một thách thức không hề nhỏ.

Trong quá khứ, hệ thống làm mát chiếm tỷ lệ điện năng gần tương đương với phần tiêu thụ của chính máy chủ. Nhưng hiện nay, nhờ các cải tiến về công nghệ làm mát và quản lý nhiệt, tỷ lệ đó đã giảm xuống chỉ còn khoảng 10%. Tuy nhiên, bản thân các máy chủ, đặc biệt là khi chạy chip AI hiện đại lại đang tiêu thụ điện nhiều hơn bao giờ hết.

Những con chip GPU chuyên dụng như A100 hoặc H100 của Nvidia, vốn được dùng để huấn luyện các mô hình AI khổng lồ, có thể tiêu tốn tới hàng trăm watt mỗi chip. Khi số lượng chip nhân lên hàng nghìn hoặc chục nghìn trong một trung tâm dữ liệu, mức tiêu thụ điện có thể lên tới hàng chục megawatt, tương đương với lượng điện mà một thị trấn nhỏ sử dụng.

Các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft, Amazon và Meta đang đua nhau xây dựng thêm trung tâm dữ liệu để đáp ứng nhu cầu AI. Nhưng đi kèm với đó là lo ngại rằng thế giới sẽ phải đối mặt với cuộc khủng hoảng điện nếu tốc độ mở rộng không được kiểm soát bằng các giải pháp tiết kiệm năng lượng thông minh.

2. Tối ưu phần cứng

Một trong những cách đầu tiên để “giảm cơn khát” năng lượng của AI là thay đổi ngay từ gốc, tức là phần cứng xử lý. Các nhà sản xuất chip đang chạy đua để tạo ra các thế hệ chip AI mới có hiệu suất năng lượng cao hơn, nghĩa là cho phép xử lý nhiều hơn nhưng tiêu thụ điện ít hơn.

Các dòng GPU hiện đại như H100 của Nvidia hay MI300 của AMD đã cho thấy sự cải thiện đáng kể về tỷ lệ hiệu suất trên mỗi watt so với thế hệ trước. Đồng thời, nhiều công ty đang phát triển các loại chip chuyên biệt (ASIC) chỉ dành riêng cho một loại tác vụ AI nhất định nhằm cắt giảm lượng điện tiêu thụ cho các nhiệm vụ đơn lẻ.

Nghiên cứu từ Đại học Purdue do giáo sư Yi Ding dẫn đầu cho thấy các chip AI được thiết kế đúng cách có thể hoạt động hiệu quả hơn nhiều mà không làm giảm hiệu suất. Khi chip được xây dựng để đáp ứng chính xác loại tính toán cần thiết, không có phần năng lượng nào bị lãng phí cho các tính năng không dùng đến.

Đặc biệt, một số công ty như Google đã phát triển chip TPU (Tensor Processing Unit) riêng để chạy các thuật toán học sâu, tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng so với GPU đa năng. Điều này cho thấy rằng giải pháp tiết kiệm năng lượng không chỉ nằm ở sức mạnh, mà còn ở việc thiết kế phần cứng cho đúng mục đích sử dụng.

3. Đột phá trong làm mát

Một trong những điểm then chốt khác trong bài toán tiêu thụ điện của AI là làm mát. Máy chủ hoạt động với cường độ cao liên tục sinh ra lượng nhiệt khổng lồ. Nếu không được làm mát đúng cách, hiệu suất sẽ giảm, nguy cơ lỗi phần cứng tăng và thậm chí là dừng hoạt động.

Trước đây, phần lớn trung tâm dữ liệu sử dụng điều hòa công suất lớn để làm mát toàn bộ không gian. Tuy nhiên, phương pháp này không hiệu quả về mặt năng lượng vì làm mát cả những khu vực không cần thiết. Ngày nay, các trung tâm dữ liệu tiên tiến đang triển khai hệ thống cảm biến AI để đo nhiệt độ theo khu vực và chỉ làm mát nơi cần thiết.

Một bước đột phá quan trọng là công nghệ làm mát bằng chất lỏng. Thay vì dùng không khí, chất lỏng có thể được tuần hoàn qua các bộ xử lý, hấp thu nhiệt trực tiếp và tản ra ngoài thông qua bộ trao đổi nhiệt. Phương pháp này không chỉ tiết kiệm điện mà còn yên tĩnh hơn, loại bỏ hoàn toàn tiếng ồn từ các quạt công suất lớn.

Amazon Web Services (AWS), nền tảng đám mây hàng đầu thế giới vừa công bố giải pháp làm mát bằng chất lỏng do chính họ phát triển. Phương pháp này áp dụng trực tiếp cho các GPU của Nvidia, mà không cần phải xây dựng lại toàn bộ kiến trúc trung tâm dữ liệu. Đây là một bước tiến lớn giúp hạ nhiệt hệ thống mà không cần mở rộng quy mô cơ sở hạ tầng.

Cách tiếp cận này đang dần trở thành tiêu chuẩn trong các trung tâm dữ liệu AI thế hệ mới, nơi bài toán năng lượng là ưu tiên hàng đầu.

4. Tối ưu hóa bằng phần mềm

Giải pháp tiết kiệm năng lượng không chỉ đến từ phần cứng và hạ tầng mà còn từ cách các thuật toán được viết và triển khai. Đây là lĩnh vực mà các nhà nghiên cứu phần mềm có thể góp phần lớn mà không cần thay đổi máy chủ hay chip.

Giáo sư Mosharaf Chowdhury tại Đại học Michigan cho rằng có thể tiết kiệm 20–30% điện năng chỉ bằng cách viết thuật toán tốt hơn. Phòng thí nghiệm của ông đang phát triển hệ thống theo dõi chính xác lượng điện năng mà mỗi tác vụ AI tiêu thụ trên từng chip. Bằng cách đó, các nhà phát triển có thể điều chỉnh để giảm mức sử dụng điện mà không ảnh hưởng đến chất lượng kết quả.

Một minh chứng khác đến từ Trung Quốc. Công ty DeepSeek đã phát triển một mô hình AI hoạt động ngang với các mô hình hàng đầu của Mỹ nhưng sử dụng chip yếu hơn và ít điện năng hơn. Họ làm được điều này bằng cách tối ưu mã lập trình và rút gọn quy trình huấn luyện. Điều này chứng minh rằng sức mạnh AI không chỉ phụ thuộc vào phần cứng, mà còn vào sự thông minh trong cách triển khai.

Các nhà phát triển AI cũng đang thử nghiệm các kỹ thuật như “sparse training” tức là chỉ huấn luyện một phần nhỏ của mô hình trong mỗi bước, thay vì tất cả các tham số. Kỹ thuật này giúp giảm đáng kể lượng tính toán mà không làm giảm độ chính xác. Một số hãng còn áp dụng “low-rank adaptation” chỉ cập nhật một số lớp nhỏ trong mô hình để tiết kiệm tài nguyên khi fine-tune.

Nếu phần cứng và trung tâm dữ liệu là thể chất của AI, thì phần mềm chính là trí óc. Cách viết thuật toán, lựa chọn mô hình và cấu trúc huấn luyện sẽ quyết định lượng điện cần dùng. Và đây là nơi mà những nỗ lực nhỏ có thể mang lại thay đổi lớn.

5. Sự cân bằng giữa phát triển AI và bền vững môi trường

Cuộc đua phát triển AI đang tạo ra áp lực lớn chưa từng có lên hạ tầng năng lượng toàn cầu. Càng nhiều công ty muốn xây dựng mô hình lớn hơn, mạnh hơn, càng nhiều trung tâm dữ liệu được mở rộng. Tuy nhiên, nếu không đi kèm với các biện pháp tiết kiệm năng lượng, sự phát triển này sẽ trở thành gánh nặng môi trường, đi ngược lại mục tiêu phát triển bền vững.

Một số chính phủ và tổ chức quốc tế đã bắt đầu yêu cầu các trung tâm dữ liệu công khai chỉ số PUE (Power Usage Effectiveness) tạm hiểu là tỷ lệ giữa tổng điện năng tiêu thụ và điện năng thực tế dùng cho xử lý. Các trung tâm dữ liệu hiệu quả sẽ có chỉ số PUE càng gần 1.0 càng tốt.

Bên cạnh đó, việc sử dụng năng lượng tái tạo như điện mặt trời, gió, thủy điện cho trung tâm dữ liệu cũng là xu hướng được khuyến khích. Microsoft tuyên bố sẽ vận hành hoàn toàn bằng năng lượng sạch vào năm 2025. Google đặt mục tiêu sử dụng 100% năng lượng không carbon vào năm 2030. Những cam kết này cho thấy ngành AI đang nhìn xa hơn tốc độ phát triển, họ đang tìm cách để phát triển một cách có trách nhiệm.

Một tương lai nơi AI bền vững về mặt năng lượng không còn là lý tưởng xa vời. Nó đòi hỏi sự phối hợp giữa các kỹ sư phần cứng, lập trình viên, nhà thiết kế trung tâm dữ liệu và các nhà quản lý. Mỗi cải tiến nhỏ, từ chip tiết kiệm điện đến thuật toán thông minh, đều góp phần kéo giảm mức tiêu thụ điện trong khi vẫn giữ tốc độ phát triển công nghệ.

Trí tuệ nhân tạo là tương lai của công nghệ nhưng tương lai đó cần được xây dựng trên nền tảng bền vững. Cơn khát năng lượng của AI là bài toán không thể né tránh, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu tính toán ngày càng tăng mạnh. Tuy nhiên, nó không phải là vấn đề không thể giải quyết.

Từ những nỗ lực cải tiến phần cứng, làm mát, thiết kế trung tâm dữ liệu đến lập trình tối ưu, ngành công nghiệp AI đang chứng kiến một làn sóng đổi mới mạnh mẽ để tiết kiệm điện năng mà không đánh đổi hiệu năng. Quan trọng hơn, những bước đi này đang mở ra một mô hình phát triển mới, một nơi công nghệ, môi trường và xã hội có thể cùng tồn tại và tiến lên.

Nếu được triển khai đúng hướng, những nỗ lực hôm nay sẽ giúp thế giới tránh được khủng hoảng năng lượng trong tương lai, đồng thời đảm bảo rằng AI sẽ không trở thành một gánh nặng mà là một công cụ thực sự hữu ích và có trách nhiệm đối với nhân loại.