Lịch sử chứng minh rằng, mỗi cuộc cách mạng công nghiệp đều gắn liền với một cuộc cách mạng năng lượng. Từ than đá, dầu mỏ đến điện năng, tất cả đều đóng vai trò then chốt, thúc đẩy sự tiến bộ của nhân loại. Ngày nay, khi AI nổi lên như một động lực mới, câu hỏi về nguồn năng lượng bền vững lại được đặt ra.
Theo thống kê của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), năm 2023, trung tâm dữ liệu toàn cầu đã tiêu thụ khoảng 460 terawatt giờ (TWh) điện, tương đương với lượng điện cả năm của Đức. Dự báo đến năm 2026, con số này tại Mỹ có thể chiếm tới 6% tổng lượng điện tiêu thụ cả nước.
Điểm đáng chú ý là, nhu cầu điện năng của AI không chỉ dừng lại ở mức độ hiện tại. Với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT (Generative Pre-trained Transformer) và xu hướng ứng dụng AI vào đời sống, mức tiêu thụ điện năng dự kiến còn tăng mạnh trong tương lai.
Bài viết trên tạp chí Tài Kinh của Trung Quốc số tháng 11/2024 đã phân tích ba kịch bản về nhu cầu điện năng của AI vào năm 2030. Kịch bản thứ nhất, dựa trên năng lực cung ứng chip AI hiện tại, ước tính con số này sẽ đạt khoảng 195 - 245 TWh.
Kịch bản thứ hai, nếu xét đến việc AI hóa ngành công nghiệp thông tin - lĩnh vực ứng dụng AI nhanh chóng và rộng rãi nhất, lượng điện năng cần thiết có thể lên tới 14.600 TWh, chiếm tới 42% tổng lượng điện tiêu thụ toàn cầu năm 2023. Kịch bản thứ ba, khi AI len lỏi vào mọi ngõ ngách của đời sống, nhu cầu sử dụng điện sẽ tăng gấp 3 lần so với hiện tại, một con số khổng lồ mà hệ thống năng lượng hiện tại khó lòng đáp ứng nổi.
Rõ ràng, nguồn năng lượng hóa thạch truyền thống với trữ lượng ngày càng cạn kiệt và tác động tiêu cực đến môi trường không thể là giải pháp lâu dài cho AI. Xuất hiện như một tia hy vọng, năng lượng tái tạo được kỳ vọng sẽ mở ra tương lai bền vững cho ngành công nghiệp AI. Tuy nhiên, việc ứng dụng nguồn năng lượng này cũng đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là bài toán về tính ổn định.
Không giống như năng lượng hóa thạch, năng lượng tái tạo như điện gió, điện mặt trời phụ thuộc nhiều vào điều kiện thời tiết, gây khó khăn cho việc cung cấp điện liên tục, ổn định cho các trung tâm dữ liệu AI. Các giải pháp như pin năng lượng, điện lưới thông minh hay công nghệ năng lượng hydro đang được nghiên cứu và phát triển, nhưng vẫn chưa thể đáp ứng được nhu cầu thực tế do chi phí cao và hạn chế về công nghệ.
Dự báo về lượng điện năng tiêu thụ của ngành AI toàn cầu trong tương lai
Để giải bài toán năng lượng cho AI, các chuyên gia cho rằng, cần thúc đẩy sự phát triển của cả hai lĩnh vực này theo hướng bổ trợ cho nhau. Ông Trác Hiền, Phó Bộ trưởng Bộ Chiến lược Phát triển và Kinh tế Khu vực (Trung tâm Nghiên cứu Phát triển thuộc Quốc Vụ viện Trung Quốc), nhận định, chìa khóa nằm ở cuộc đua giữa khả năng nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng của AI và tốc độ mở rộng ứng dụng của công nghệ này.
Về phía AI, cần tập trung nghiên cứu, thiết kế chip và trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng hơn. Bên cạnh đó, việc ứng dụng điện toán đám mây, điện toán biên và phân tán cũng giúp giảm thiểu lượng điện tiêu thụ cho việc truyền tải dữ liệu. Về lâu dài, điện toán lượng tử được kỳ vọng sẽ tạo ra bước đột phá về hiệu suất năng lượng cho AI.
Về phía ngành năng lượng, cần đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sang năng lượng tái tạo, đồng thời phát triển các công nghệ lưu trữ năng lượng tiên tiến như pin, hydro. AI cũng có thể đóng góp vào quá trình này bằng cách dự báo sản lượng điện từ năng lượng tái tạo, tối ưu hóa vận hành lưới điện và quản lý nhu cầu sử dụng điện năng.
Ước tính công suất điện toán tính theo điện năng tiêu thụ trong các trung tâm dữ liệu tự triển khai của các doanh nghiệp công nghệ.
Là một quốc gia có lợi thế về năng lượng tái tạo, Trung Quốc đang tích cực thúc đẩy ứng dụng AI trong lĩnh vực này. Theo ông Trác Hiền, Trung Quốc cần xây dựng chiến lược phát triển “năng lượng + điện toán”, kết hợp lợi thế về năng lượng tái tạo với tiềm năng phát triển ngành AI.
Cụ thể, Trung Quốc có thể xây dựng các trung tâm đào tạo (training) AI ở khu vực phía Tây, nơi tập trung nhiều nguồn năng lượng tái tạo như điện gió, điện mặt trời, sau đó truyền dữ liệu đã qua xử lý sang các trung tâm ứng dụng (inference) ở phía Đông. Bên cạnh đó, việc tăng cường hợp tác quốc tế trong lĩnh vực năng lượng và AI cũng là giải pháp quan trọng để giải bài toán năng lượng toàn cầu.