Mức tiêu thụ nước của AI kinh ngạc đến mức nào?

Khi chúng ta tận hưởng sự tiện lợi và thú vị mà trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại, ít ai nghĩ rằng đằng sau thế giới “đám mây” này là một lượng tiêu thụ nước khổng lồ. Từ các cuộc trò chuyện hàng ngày với ChatGPT đến việc tạo ra các hình ảnh sáng tạo bằng AI, mỗi phép tính đều liên quan đến các trung tâm dữ liệu khổng lồ, và hoạt động của những trung tâm này đang âm thầm đặt ra thách thức chưa từng có đối với nguồn nước toàn cầu.

Mức tiêu thụ nước của AI gây kinh ngạc, sự khác biệt về số liệu gây chú ý

Mức tiêu thụ nước của AI thực sự đáng kinh ngạc đến mức nào? Các gã khổng lồ công nghệ và giới học thuật đưa ra những con số khác biệt đáng kể. Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman, từng tuyên bố rằng ChatGPT chỉ cần khoảng 1/15 thìa cà phê nước để trả lời một câu hỏi. Tuy nhiên, một nghiên cứu từ các học giả ở California và Texas chỉ ra rằng mô hình GPT-3 của OpenAI tiêu tốn khoảng nửa lít nước cho mỗi 10 đến 50 truy vấn, tương đương với 2 đến 10 thìa cà phê nước mỗi lần phản hồi—cao hơn nhiều so với tuyên bố của ông Altman.

Sự chênh lệch này chủ yếu xuất phát từ cách tính toán. Các học giả không chỉ tính lượng nước dùng trực tiếp để làm mát máy chủ mà còn bao gồm cả lượng nước tiêu thụ trong quá trình sản xuất điện. Bởi lẽ, để cung cấp năng lượng cho khả năng tính toán khổng lồ của AI, các nhà máy điện than, khí đốt hoặc hạt nhân cần sử dụng lượng nước lớn để vận hành tua-bin.

Dù chưa có con số thống nhất, việc tiêu thụ nước của AI đang tích lũy là điều không thể tranh cãi. OpenAI xử lý tới 1 tỷ truy vấn mỗi ngày, và đó chỉ là một trong số nhiều chatbot AI. Theo ước tính, đến năm 2027, mức tiêu thụ nước hàng năm của ngành AI toàn cầu sẽ gấp 4 đến 6 lần lượng nước sử dụng của cả Đan Mạch. Giáo sư Shaolei Ren tại phân hiệu Riverside của Đại học California, nhấn mạnh: “Càng sử dụng AI nhiều, chúng ta càng tiêu tốn nhiều nước hơn.” Điều này tạo ra mâu thuẫn gay gắt giữa sự mở rộng nhanh chóng của AI và vấn đề khan hiếm nước toàn cầu ngày càng nghiêm trọng.

Trung tâm dữ liệu: “Kẻ ngốn nước” mới ở các vùng khô hạn

Mọi hoạt động trực tuyến đều phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu khổng lồ, giống như những nhà kho chứa đầy giá đỡ máy chủ. Khi dòng điện chạy qua các thiết bị này, chúng tạo ra lượng nhiệt lớn, đòi hỏi nước để làm mát. Một số hệ thống làm mát thậm chí làm bốc hơi tới 80% lượng nước sử dụng vào khí quyển.

Do các tác vụ AI đòi hỏi khả năng tính toán cao hơn nhiều so với các hoạt động mạng thông thường. Ví dụ, một truy vấn ChatGPT tiêu tốn năng lượng gấp gần 10 lần một lượt tìm kiếm Google. Điều này có nghĩa là AI cần nhiều điện hơn, tạo ra nhiều nhiệt hơn, và do đó đòi hỏi nhiều nước làm mát hơn.

Điều đáng lo ngại là các công ty công nghệ lớn gần đây ngày càng quan tâm đến việc xây dựng trung tâm dữ liệu ở các vùng khô hạn. Những khu vực này hấp dẫn vì có nguồn đất dồi dào, cơ sở hạ tầng điện hoàn thiện, năng lượng tái tạo phong phú và quy định thân thiện. Tuy nhiên, điều này lại gây xung đột với nguồn cung nước vốn đã căng thẳng ở địa phương, dẫn đến sự phản đối mạnh mẽ từ cư dân và các nhóm bảo vệ môi trường.

Ở Tây Ban Nha, một tổ chức môi trường mang tên “Đám mây của bạn đang làm cạn kiệt dòng sông của tôi” đã ra đời; ở Chile và Uruguay, do người dân phản đối vấn đề phân bổ nguồn nước, Google thậm chí đã tạm dừng hoặc thay đổi kế hoạch xây dựng một số trung tâm dữ liệu.

Phản ứng và cam kết của các gã khổng lồ công nghệ: Hiệu quả, tuần hoàn và bổ sung

Trước những chỉ trích và áp lực môi trường ngày càng tăng, các gã khổng lồ công nghệ đang hành động. Google, Microsoft và Meta đều thừa nhận trong các báo cáo môi trường rằng trung tâm dữ liệu của họ sử dụng nước từ các khu vực khan hiếm nước. Tuy nhiên, họ cũng cam kết giảm sự phụ thuộc vào nước thông qua đổi mới công nghệ và đầu tư.

Các giải pháp chính bao gồm:  

1. Làm mát khô và hệ thống tuần hoàn khép kín: So với làm mát bằng bay hơi tốn nước, hệ thống làm mát khô hoặc làm mát bằng không khí tiêu tốn nhiều điện hơn nhưng giảm sử dụng nước. Microsoft, Meta và Amazon đang phát triển hệ thống “tuần hoàn khép kín”, cho phép nước hoặc chất lỏng làm mát khác được tái sử dụng trong hệ thống mà không cần bốc hơi hay thay thế. Dù các công nghệ này vẫn đang ở giai đoạn đầu, chúng được xem là xu hướng tương lai.
2. Tái sử dụng nhiệt thải: Ở một số nước châu Âu như Đức, Phần Lan và Đan Mạch, các kế hoạch hoặc dự án đang triển khai nhằm tái sử dụng nhiệt thải từ trung tâm dữ liệu để sưởi ấm cho cư dân địa phương, tận dụng lại năng lượng.
3. Sử dụng nguồn nước không uống được: Mặc dù các công ty thường thích sử dụng nước ngọt sạch để giảm nguy cơ ăn mòn thiết bị, một số đã bắt đầu tăng cường sử dụng nước biển hoặc nước thải công nghiệp để làm mát.
4. Mục tiêu “tác động tích cực đến nước”: Google, Microsoft, Dịch vụ Đám mây Amazon và Meta đều đặt mục tiêu đạt “tác động tích cực đến nước” (water positive) trước năm 2030, tức là lượng nước họ bổ sung sẽ vượt quá lượng nước sử dụng trong hoạt động. Để đạt được điều này, họ tài trợ và hỗ trợ các dự án bảo vệ nguồn nước, như phục hồi đất ngập nước, sửa chữa điểm rò rỉ và cải thiện hệ thống tưới tiêu.

Mặc dù các công ty này đã đạt tiến bộ đáng kể trong việc bổ sung nước, ông Thomas Davin, Giám đốc toàn cầu Văn phòng Đổi mới của UNICEF, chỉ ra rằng vẫn còn “một chặng đường dài” để đạt được các mục tiêu này.

Công nghệ và môi trường: Con đường phát triển bền vững có khả thi?

Liệu sự phát triển của AI có thể đạt được tính bền vững về môi trường? Đây là một câu hỏi phức tạp. Những người lạc quan cho rằng AI có thể là công cụ giải quyết các vấn đề môi trường, như phát hiện rò rỉ khí nhà kính, tối ưu hóa tuyến đường giao thông để tiết kiệm năng lượng, hoặc tạo ra bước ngoặt trong y tế và giáo dục. Ông Davin của UNICEF hy vọng các công ty sẽ cạnh tranh theo hướng “hiệu quả và minh bạch”, đồng thời kêu gọi mã nguồn mở các mô hình để giảm lãng phí tài nguyên do việc đào tạo lại mô hình.

Ngược lại, nhà nghiên cứu độc lập Lorena Jaume-Palasí tỏ ra nghi ngờ. Bà cho rằng dù có thể cải thiện hiệu quả, việc tăng hiệu quả thường dẫn đến tăng sử dụng. Bà thẳng thắn chỉ ra: “Về lâu dài, chúng ta hoàn toàn không có đủ nguyên liệu thô để duy trì cuộc đua xây dựng các hệ thống AI lớn hơn, nhanh hơn.”

Ngoài ra, sự mở rộng nhanh chóng của trung tâm dữ liệu cũng gây ra các hiệu ứng dây chuyền. Ở Mỹ, một số cư dân phàn nàn rằng việc xây dựng trung tâm dữ liệu làm gián đoạn giếng nước của họ; ở Anh, kế hoạch xây dựng hàng loạt trung tâm dữ liệu mới khiến người dân lo ngại về hóa đơn năng lượng tăng cao, thậm chí các công ty cấp nước bày tỏ lo lắng về áp lực cung cấp nước. Những sự kiện này nhắc nhở chúng ta rằng thế giới “đám mây” của AI không phải là hư vô, mà cơ sở hạ tầng của nó đang tác động sâu sắc đến cuộc sống thực tế.

Sự phát triển của AI hiện nay là không thể ngăn cản, nhưng làm thế nào để cung cấp năng lượng cho thế giới số tương lai mà không hy sinh nguồn tài nguyên cơ bản nhất của Trái Đất—nước—là một thách thức nghiêm trọng mà các gã khổng lồ công nghệ, chính phủ và toàn thể nhân loại phải cùng đối mặt.