Trung tâm dữ liệu AI có thể khiến nhu cầu điện, nước toàn cầu tăng gấp đôi vào năm 2030

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang kéo theo một cuộc chạy đua xây dựng hạ tầng số trên toàn thế giới. Tuy nhiên, phía sau những mô hình AI ngày càng mạnh mẽ là một thực tế ít được chú ý: các trung tâm dữ liệu đang tiêu thụ lượng điện, nước và tài nguyên ngày càng khổng lồ.

NHU CẦU ĐIỆN, NƯỚC VÀ PHÁT THẢI TĂNG MẠNH CÙNG LÀN SÓNG AI

Theo báo cáo, các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu đã tiêu thụ khoảng 448 terawatt-giờ (TWh) điện trong năm ngoái, nhiều hơn tổng lượng điện tiêu thụ hàng năm của Saudi Arabia. Trong số này, AI chiếm khoảng 20%.

Đến năm 2030, mức tiêu thụ điện hàng năm của các trung tâm dữ liệu được dự báo sẽ tăng lên 945 TWh, tương đương gần gấp đôi hiện nay. AI khi đó có thể chiếm tới 40% tổng lượng điện mà các trung tâm dữ liệu sử dụng trên toàn cầu. Theo ước tính của nhóm nghiên cứu, các trung tâm dữ liệu sẽ tiêu thụ gần 3% tổng sản lượng điện toàn cầu vào cuối thập kỷ này.

Không chỉ điện năng, nhu cầu nước cũng gia tăng nhanh chóng. Báo cáo cho biết các trung tâm dữ liệu đã sử dụng khoảng 4.500 tỷ lít nước trong năm ngoái. Con số này tương đương lượng nước đủ đáp ứng nhu cầu sinh hoạt của hơn 600 triệu người tại khu vực châu Phi cận Sahara.

Đến năm 2030, lượng nước tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu được dự báo sẽ tăng lên 9.300 tỷ lít. Nhu cầu này chủ yếu đến từ các hệ thống làm mát máy chủ và lượng điện cần thiết để vận hành các cơ sở dữ liệu quy mô lớn.

Các nhà nghiên cứu cảnh báo việc khai thác nước với quy mô lớn có thể gây áp lực lên tầng chứa nước ngầm, sông hồ và các hệ sinh thái thủy văn, đặc biệt tại những khu vực khô hạn hoặc đang đối mặt với tình trạng cạn kiệt nguồn nước.

Lượng phát thải carbon từ các trung tâm dữ liệu cũng được dự báo tăng mạnh. Năm ngoái, lĩnh vực này thải ra khoảng 189 triệu tấn CO₂. Đến năm 2030, con số đó có thể tăng lên 399 triệu tấn.

Ông Kaveh Madani, Giám đốc UNU-INWEH và là tác giả chính của báo cáo, cho rằng các cuộc tranh luận về AI hiện nay thường tập trung vào khía cạnh phần mềm mà bỏ qua hệ thống hạ tầng vật lý phía sau.

“AI không chỉ là phần mềm. Đó còn là các trung tâm dữ liệu, hệ thống phát điện, mạng lưới truyền tải, thiết bị làm mát, chip bán dẫn, khoáng sản, đất đai và nguồn nước”, ông nhấn mạnh.

Báo cáo của UNU-INWEH vì thế không chỉ đánh giá lượng phát thải carbon mà còn xem xét dấu chân môi trường liên quan đến đất đai và nguồn nước của ngành AI.

ÁP LỰC MINH BẠCH VÀ BÀI TOÁN PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG

Theo bà Miriam Aczel, nhà nghiên cứu chính sách môi trường của Đại học Liên Hợp Quốc và đồng tác giả báo cáo, khoảng 90% lượng điện tiêu thụ liên quan đến AI không đến từ quá trình huấn luyện mô hình mà từ việc vận hành hằng ngày.

Những hoạt động này bao gồm các truy vấn, tìm kiếm, tạo nội dung văn bản, hình ảnh và video. Báo cáo cho biết một truy vấn theo kiểu ChatGPT có thể tiêu tốn năng lượng nhiều gấp khoảng 200 lần so với một tác vụ phân loại văn bản cơ bản. Trong khi đó, các công cụ tạo ảnh và video đòi hỏi năng lực tính toán lớn hơn đáng kể, còn các mô hình AI quy mô lớn cũng cần lượng điện khổng lồ trong quá trình đào tạo.

Cùng với mức tiêu thụ năng lượng gia tăng, diện tích đất dành cho các trung tâm dữ liệu cũng đang mở rộng nhanh chóng. Nhóm nghiên cứu dự báo tổng diện tích sử dụng đất của lĩnh vực này có thể tăng từ khoảng 6.900 km² trong năm 2025 lên hơn 14.500 km² vào năm 2030.

UNU-INWEH cảnh báo nếu các chính phủ không tính đến chi phí môi trường trong quá trình hoạch định chính sách, việc triển khai AI quy mô lớn có thể tạo thêm áp lực đối với tài nguyên đất đai, điện năng và nguồn nước. Sự mở rộng nhanh của các trung tâm dữ liệu cũng có nguy cơ làm gia tăng lượng rác thải điện tử trong tương lai.

AI CŨNG CÓ THỂ GÓP PHẦN NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG TÀI NGUYÊN

Tuy nhiên, báo cáo cũng ghi nhận AI có thể góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên. Công nghệ này đang được ứng dụng để tối ưu hóa lưới điện, giảm lãng phí năng lượng và cải thiện hiệu suất vận hành trong nhiều ngành công nghiệp.

Dù vậy, ông Madani cho rằng các cải tiến về hiệu suất không đồng nghĩa với việc tổng mức tiêu thụ năng lượng sẽ giảm. Khi công nghệ trở nên hiệu quả hơn hoặc chi phí sử dụng thấp hơn, nhu cầu sử dụng thường tăng lên, khiến tổng lượng tài nguyên tiêu thụ tiếp tục mở rộng.

Ông nhấn mạnh thế giới sẽ không rơi vào tình trạng cạn kiệt điện hay nước chỉ vì AI. Tuy nhiên, việc phát triển trung tâm dữ liệu thiếu quy hoạch có thể gây ra áp lực nghiêm trọng tại những địa phương vốn đã khan hiếm tài nguyên.

Quan điểm này cũng được chia sẻ bởi Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), đơn vị từng cảnh báo rằng các trung tâm dữ liệu thường tập trung tại một số khu vực nhất định, từ đó tạo ra thách thức cho việc tích hợp vào hệ thống điện hiện hữu.

Trong khi đó, áp lực minh bạch đang gia tăng đối với các tập đoàn công nghệ lớn như Amazon, Microsoft và Google. Các nhà đầu tư đã nhiều lần yêu cầu những doanh nghiệp này công bố chi tiết hơn về lượng nước sử dụng cũng như các biện pháp bảo tồn tài nguyên tại các trung tâm dữ liệu ở Mỹ.

Theo nhóm nghiên cứu, việc thiếu công khai thông tin từ doanh nghiệp khiến giới quản lý và các nhà khoa học khó xác định chính xác vị trí, quy mô cũng như mức tiêu thụ điện và nước của các trung tâm dữ liệu.

Giáo sư Fengqi You, chuyên gia kỹ thuật năng lượng tại Đại học Cornell, người không tham gia nghiên cứu, nhận định rằng sự thiếu minh bạch đang là một rào cản lớn đối với công tác quản lý.

“Chúng ta không thể quản lý những gì doanh nghiệp không công bố”, ông nói.