Các trung tâm dữ liệu AI ‘đói’ năng lượng
Mai Anh
16/03/2025
Nhu cầu năng lượng của các trung tâm dữ liệu AI đòi hỏi nhiều cải tiến chip hơn cùng các giải pháp tiết kiệm năng lượng…
Các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu có thể tiêu thụ 7% điện năng của thế giới vào năm 2030 – tương đương mức sử dụng của Ấn Độ trong một năm. Nguyên nhân là bởi nhu cầu ứng dụng tăng vọt trong thời gian tới, bất chấp những tiến bộ gần đây như DeepSeek hứa hẹn triển vọng cải thiện hiệu suất huấn luyện và triển khai.
Nhận định này được ông Adam White, người đứng đầu bộ phận hệ thống điện và cảm biến tại Infineon – nhà sản xuất chip hàng đầu của châu Âu – chia sẻ với Nikkei Asia mới đây.
Vị này cho rằng, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiệu quả hơn, như của DeepSeek, không những không làm giảm đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI mà còn kích thích nhu cầu tính toán tăng mạnh hơn.
"Một số nguồn tin cho rằng con số 7% vẫn còn khá khiêm tốn", ông White chia sẻ. "Trong Infineon và mạng lưới đối tác của chúng tôi, chúng tôi tin rằng [DeepSeek và những tiến bộ tương tự] chỉ càng tạo ra thêm nhu cầu đối với các mô hình ngôn ngữ lớn và cả trung tâm dữ liệu". Các yêu cầu tính toán ngày càng cao sẽ kéo theo mức tiêu thụ điện năng lớn hơn, ông nói thêm.
Năm 2024, các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ khoảng 2% tổng điện năng toàn cầu.
Nhu cầu điện gia tăng tạo ra cơ hội lớn cho các nhà sản xuất bán dẫn chuyên về linh kiện điện như Infineon. Công ty dự đoán doanh thu từ lĩnh vực trung tâm dữ liệu AI sẽ tăng đáng kể và có thể đạt 1 tỷ euro (1,1 tỷ USD) trong vòng hai năm tới, theo White.
Ông White lấy ví dụ, một bộ xử lý đồ họa (GPU) AI điển hình vào năm 2022 tiêu thụ khoảng 0,4 kilowatt (kW), nhưng đến năm 2024, con số này đã vượt 2 kW.
Trong khi đó, tiêu thụ của một giá máy chủ AI đã tăng từ khoảng 60 kW vào năm 2022 lên hơn 150 kW vào năm 2024 – một mức tăng ngoài sức tưởng tượng trước đây. Để so sánh, một hộ gia đình trung bình tại Mỹ tiêu thụ khoảng 1,25 kW điện liên tục, tương đương khoảng 900 kWh mỗi tháng.
Những bước nhảy vọt này đang thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp năng lượng hiệu quả hơn, ông nhấn mạnh.
Trước đây, các nhà sản xuất chip lớn khác như TSMC, Samsung Electronics và SK Hynix cũng đã xác định mức tiêu thụ điện là một trong những thách thức chính đối với sự phát triển của AI.
Goldman Sachs Research từng dự báo, nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng 50% vào năm 2027 và có thể tăng vọt tới 165% vào cuối thập kỷ này.
Lãnh đạo cấp cao của Infineon cho biết, công ty đang hợp tác chặt chẽ với các nhà sản xuất chip AI hàng đầu và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây ngay từ giai đoạn thiết kế ban đầu để tích hợp các mô-đun cấp điện vào thế hệ máy chủ AI tiếp theo.
Hãng chip này cũng thông báo sẽ ra mắt dòng sản phẩm chip điện mới để đáp ứng nhu cầu đang tăng, bao gồm các mô-đun cấp điện theo chiều dọc, hệ thống pin dự phòng và bộ nguồn.
Các bộ nguồn trung tâm dữ liệu mới nhất của Infineon kết hợp chip silicon với các chất bán dẫn dải rộng như silicon carbide (SiC) và gallium nitride (GaN), cung cấp đầu ra từ 8 kW đến thế hệ 12 kW mới sẽ ra mắt trong quý II năm nay. Các chất bán dẫn dải rộng này sẽ cho phép tần số chuyển mạch cao hơn, mật độ điện năng lớn hơn và hiệu suất chuyển đổi năng lượng tốt hơn so với silicon truyền thống.
Trong khi đó, các hệ thống pin dự phòng cung cấp nguồn điện tạm thời trong trường hợp mất điện lưới, giúp tránh tổn thất dữ liệu trong quá trình đào tạo AI. Hệ thống này cũng hỗ trợ cắt giảm đỉnh công suất – tức là điều chỉnh mức tiêu thụ điện để giảm áp lực cho hệ thống.
Ông White cho biết trước đây, khách hàng chưa quan tâm nhiều đến gián đoạn nguồn điện, nhưng hiện nay, nhu cầu đối với các giải pháp như vậy đang gia tăng tại Bắc Mỹ và châu Âu, do an ninh năng lượng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết đối với quá trình huấn luyện và phát triển AI.
Dòng sự kiện:
Kiến trúc dữ liệu quốc giaHàng nghìn tỷ USD đang được các tập đoàn công nghệ lớn nhất nước Mỹ cam kết cho cuộc đua AI nhưng chưa xuất hiện trên bảng cân đối kế toán...
Khi AI bước ra khỏi giai đoạn thử nghiệm, bài toán lớn nhất không còn là khả năng ứng dụng, mà là cách doanh nghiệp quản trị dữ liệu, kiểm soát quyết định của AI và duy trì vai trò giám sát của con người...
Trọng tâm không còn chỉ nằm ở việc mô hình AI lớn đến đâu hay đạt điểm số benchmark cao như thế nào, mà chuyển sang cách các mô hình đó được ứng dụng trong thực tế...
Khi cuộc cạnh tranh về mô hình AI ngày càng khốc liệt, các ông lớn như OpenAI, Anthropic, Google hay Microsoft không chỉ chạy đua về hiệu năng mà còn sẵn sàng chi hàng triệu USD dưới dạng tín dụng điện toán miễn phí để thu hút startup...
Không chỉ chip bán dẫn, nhóm máy xử lý dữ liệu tự động và linh kiện đi kèm – bao gồm máy tính, máy chủ, bộ nhớ và các thành phần phục vụ tính toán – cũng ghi nhận mức tăng trưởng vượt bậc...
AI không chỉ làm thay đổi cách người lao động làm việc mà còn có thể ảnh hưởng trực tiếp đến thời điểm nghỉ hưu, triển vọng nghề nghiệp và cả các chính sách an sinh xã hội trong tương lai...
DeepSeek đã bắt đầu các bước chuẩn bị cho việc niêm yết và đặt mục tiêu nộp hồ sơ IPO ngay trong năm nay. Nếu tiến độ diễn ra đúng kế hoạch, DeepSeek có thể chính thức lên sàn vào năm 2027...
Từng thống trị thị trường tivi, tủ lạnh hay máy giặt toàn cầu, các tập đoàn điện tử Nhật Bản giờ đây lại đứng trước một cuộc chuyển mình mang tính sống còn...
Tuy nhiên, khi chi phí vận hành các mô hình AI tiên phong vẫn ở mức cao, các doanh nghiệp bắt đầu đánh giá kỹ hơn tỷ lệ hoàn vốn của từng ứng dụng AI...
Nếu trước đây tốc độ tải xuống (download) và vùng phủ sóng là những tiêu chí quan trọng nhất, thì nay các ứng dụng AI đòi hỏi những chỉ số hoàn toàn khác như tốc độ tải lên (upload), độ trễ, độ ổn định của kết nối tới hạ tầng đám mây...