Cỗ máy AI tiêu thụ lượng nước khổng lồ, Big Tech bị “gọi tên” tại COP28 

Cơn sốt toàn cầu đối với làn sóng trí tuệ nhân tạo tổng hợp tiếp theo đang làm tăng sự giám sát của công chúng về một vấn đề môi trường thường bị bỏ qua nhưng cực kỳ quan trọng: “dấu chân nước” ngày càng mở rộng của Big Tech.

Những gã khổng lồ công nghệ, bao gồm cả Microsoft và Google thuộc sở hữu của Alphabet, gần đây đã báo cáo mức tiêu thụ nước của họ tăng lên đáng kể. Các nhà nghiên cứu cho biết một trong những thủ phạm chính là cuộc chạy đua tận dụng làn sóng AI tiếp theo.

Shaolei Ren, một nhà nghiên cứu tại Đại học California, Riverside, đã công bố một nghiên cứu vào tháng 4 nhằm điều tra các nguồn lực cần thiết để vận hành các mô hình AI có tính tổng hợp cao, chẳng hạn như ChatGPT của OpenAI.

Ren và các đồng nghiệp của ông phát hiện ra rằng ChatGPT “uống” 500 ml nước (gần bằng lượng nước trong một chai 16 ounce tiêu chuẩn) cho mỗi 10 đến 50 truy vấn, tùy thuộc vào thời điểm và vị trí triển khai mô hình AI.

Hàng trăm triệu người dùng hàng tháng đều gửi câu hỏi trên chatbot phổ biến nhanh chóng minh họa cho việc các mô hình AI có thể “khát” như thế nào.

Các tác giả của nghiên cứu cảnh báo rằng nếu không giải quyết thỏa đáng lượng nước ngày càng tăng của các mô hình AI, thì vấn đề này có thể trở thành rào cản lớn đối với việc sử dụng AI bền vững và có trách nhiệm với xã hội trong tương lai.

OpenAI, người tạo ra ChatGPT, một phần thuộc sở hữu của Microsoft, đã không trả lời yêu cầu bình luận về kết quả nghiên cứu.

Ren nói: “Nói chung, công chúng ngày càng hiểu biết và nhận thức rõ hơn về vấn đề nước và nếu họ biết rằng các Big Tech đang lấy đi tài nguyên nước của họ và họ không có đủ nước, sẽ không ai thích điều đó cả”.

Ông nói thêm: “Tôi nghĩ chúng ta sẽ chứng kiến ​​nhiều xung đột hơn về việc sử dụng nước trong những năm tới, vì vậy loại rủi ro này sẽ phải được các công ty quan tâm”.

NHỮNG CHI PHÍ ẨN”

Các trung tâm dữ liệu là một phần huyết mạch của Big Tech - và cần rất nhiều nước để giữ cho các máy chủ ngốn điện luôn mát và hoạt động trơn tru.

Đối với Meta, các trung tâm dữ liệu quy mô kho hàng này không chỉ tạo ra tỷ lệ sử dụng nước cao nhất mà còn chiếm tỷ trọng lớn nhất trong việc sử dụng năng lượng và phát thải khí nhà kính.

Vào tháng 7, những người biểu tình đã xuống đường ở thủ đô Uruguay để phản đối kế hoạch xây dựng trung tâm dữ liệu của Google. Đề xuất này nhằm mục đích sử dụng lượng nước khổng lồ vào thời điểm quốc gia Nam Mỹ này đang phải hứng chịu đợt hạn hán tồi tệ nhất trong 74 năm qua.

Google cho biết vào thời điểm đó dự án vẫn đang ở giai đoạn thăm dò và nhấn mạnh rằng tính bền vững vẫn là trọng tâm trong sứ mệnh của họ.

Trong báo cáo bền vững môi trường mới nhất của Microsoft, công ty công nghệ Mỹ tiết lộ rằng mức tiêu thụ nước toàn cầu của họ đã tăng hơn 1/3 từ năm 2021 đến năm 2022, lên gần 1,7 tỷ gallon.

Điều đó có nghĩa là lượng nước sử dụng hàng năm của Microsoft sẽ đủ để lấp đầy hơn 2.500 bể bơi cỡ Olympic.

Trong khi đó, đối với Google, tổng lượng nước tiêu thụ tại các trung tâm dữ liệu và văn phòng của họ là 5,6 tỷ gallon vào năm 2022, tăng 21% so với năm trước.

Cả hai công ty đều đang nỗ lực giảm lượng nước thải và trở thành các tổ chức “tốt cho nước” vào cuối thập kỷ này, nghĩa là họ đặt mục tiêu bổ sung nhiều nước hơn lượng nước họ sử dụng.

Tuy nhiên, điều đáng chú ý là số liệu tiêu thụ nước mới nhất của họ đã được tiết lộ trước khi ra mắt đối thủ ChatGPT tương ứng của họ. Sức mạnh tính toán cần thiết để chạy Bing Chat và Google Bard của Microsoft có thể đồng nghĩa với việc mức sử dụng nước sẽ cao hơn đáng kể trong những tháng tới.

Somya Joshi, người đứng đầu bộ phận nghị sự toàn cầu, khí hậu và hệ thống tại  Stockholm Environment Institute cho biết: “Với AI, chúng tôi nhận thấy vấn đề kinh điển của công nghệ là công nghệ có thể giúp đạt hiệu quả hơn trong công việc, cuộc sống song sau đó lại gây tác động ngốn nhiều năng lượng hơn và sử dụng nhiều tài nguyên hơn”.

“Và khi nói đến nước, chúng ta thấy lượng nước sử dụng tăng theo cấp số nhân chỉ để làm mát cho một số máy móc cần thiết, như máy chủ tính toán hạng nặng và các mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng lượng dữ liệu ngày càng lớn hơn”, Joshi nói trong hội nghị thượng đỉnh về khí hậu COP28 ở Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất.

Bà nói thêm: “Vì vậy, một mặt, các công ty đang hứa hẹn với khách hàng về những mẫu xe hiệu quả hơn… nhưng điều này đi kèm với một chi phí tiềm ẩn liên quan đến năng lượng, carbon và nước”.

CÁC CÔNG TY CÔNG NGHỆ ĐANG “HỨA HẸN” GIẢM TIÊU THỤ TÀI NGUYÊN NƯỚC 

Người phát ngôn của Microsoft cho biết công ty đang đầu tư vào nghiên cứu để đo lường mức sử dụng năng lượng, nước và tác động carbon của AI, đồng thời tìm cách làm cho các hệ thống lớn hiệu quả hơn.

“AI sẽ là một công cụ mạnh mẽ thúc đẩy các giải pháp bền vững, nhưng chúng tôi cần nguồn cung cấp năng lượng sạch dồi dào trên toàn cầu để cung cấp năng lượng cho công nghệ mới này, điều này đã làm tăng nhu cầu tiêu dùng”.

Họ nói thêm: “Chúng tôi sẽ tiếp tục theo dõi lượng khí thải của mình, đẩy nhanh tiến độ đồng thời tăng cường sử dụng năng lượng sạch để cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu, mua năng lượng tái tạo và các nỗ lực khác để đáp ứng các mục tiêu bền vững của chúng tôi là âm carbon, dương tính với nước và không lãng phí vào năm 2030”. 

Trong một phát ngôn riêng biệt, Google cho biết theo nghiên cứu, mặc dù nhu cầu về điện toán AI tăng lên đáng kể nhưng năng lượng cần thiết để cung cấp năng lượng cho công nghệ này đang tăng “với tốc độ chậm hơn nhiều so với nhiều dự báo đã dự đoán”.

“Chúng tôi đang sử dụng các phương pháp đã được thử nghiệm để giảm lượng khí thải carbon xuống đáng kể. Kết hợp với nhau, các nguyên tắc này có thể giảm năng lượng đào tạo một mô hình lên tới 100 lần và lượng khí thải lên tới 1000 lần”.

“Các trung tâm dữ liệu của Google được thiết kế, xây dựng và vận hành để tối đa hóa hiệu quả - so với 5 năm trước, Google hiện cung cấp sức mạnh tính toán gấp khoảng 5 lần với cùng một lượng điện năng”.

“Để hỗ trợ thế hệ tiến bộ cơ bản tiếp theo trong AI, siêu máy tính TPU v4 mới nhất của chúng tôi đã được chứng minh là một trong những trung tâm cơ sở hạ tầng machine learning nhanh nhất, hiệu quả nhất và bền vững nhất trên thế giới”.