Cuộc đua trí tuệ nhân tạo đe dọa môi trường toàn cầu

Lựa chọn khó khăn

Đầu tuần trước, Google đã thừa nhận, công nghệ AI đang đe dọa các mục tiêu môi trường của họ khi các trung tâm dữ liệu - một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI - đã làm tăng lượng phát thải khí nhà kính lên 48% kể từ năm 2019. Theo Google, sự tác động của AI tới môi trường trong tương lai rất phức tạp và khó dự đoán.

Theo sau đó, Microsoft - công ty hỗ trợ tài chính lớn nhất cho ứng dụng ChatGPT của OpenAI cũng thừa nhận rằng, mục tiêu phát thải ròng bằng 0 vào năm 2030 của họ có thể không thành công do chiến lược phát triển AI.

Vậy AI mang lại mối đe dọa cho mục tiêu xanh của các công ty công nghệ theo cách nào? Trung tâm dữ liệu là thành phần cốt lõi trong việc đào tạo và vận hành các mô hình AI như Gemini của Google hay GPT-4 của OpenAI. Chúng chứa các thiết bị điện toán hoặc máy chủ phức tạp xử lý các luồng dữ liệu khổng lồ làm nền tảng cho các hệ thống AI. Chúng cần một lượng điện lớn để hoạt động, tạo ra CO2 tùy thuộc vào nguồn năng lượng, cũng như gián tiếp tạo ra CO2 từ chi phí sản xuất và vận chuyển các thiết bị cần thiết.

Theo Cơ quan Năng lượng quốc tế (IEA), tổng mức tiêu thụ điện từ các trung tâm dữ liệu có thể tăng gấp đôi so với mức năm 2022 lên 1.000 TWh (terawatt giờ) vào năm 2026. Công ty nghiên cứu SemiAnalysis tính toán rằng, AI sẽ khiến các trung tâm dữ liệu tiêu thụ 4,5% điện năng toàn cầu vào năm 2030. Việc sử dụng nước cũng rất đáng kể khi một nghiên cứu ước tính rằng, AI có thể sử dụng tới 6,6 tỷ mét khối nước vào năm 2027.

Một báo cáo gần đây về an toàn AI do chính phủ Anh hậu thuẫn cho biết, cường độ carbon của nguồn năng lượng được các công ty công nghệ sử dụng là “một biến số quan trọng” trong việc tính toán chi phí môi trường của công nghệ. Tuy nhiên, báo cáo cho biết thêm rằng, một phần đáng kể trong quá trình đào tạo mô hình AI vẫn dựa vào năng lượng chạy bằng nhiên liệu hóa thạch.

Trên thực tế, các công ty công nghệ đang tích cực ký kết các hợp đồng năng lượng tái tạo trong nỗ lực đáp ứng các mục tiêu về môi trường. Như Amazon là công ty mua năng lượng tái tạo lớn nhất thế giới. Tuy nhiên, một số chuyên gia lập luận rằng, điều này đẩy những người sử dụng năng lượng khác chuyển sang sử dụng nhiên liệu hóa thạch vì không có đủ năng lượng sạch để sử dụng.

Năng lượng tái tạo có đáp ứng nhu cầu?

IEA cảnh báo, mặc dù công suất năng lượng tái tạo toàn cầu tăng với tốc độ nhanh nhất được ghi nhận trong 20 năm qua vào năm 2023, nhưng theo kế hoạch hiện tại của các chính phủ, thế giới chỉ có thể tăng gấp đôi năng lượng tái tạo vào năm 2030.

Giải pháp cho nhu cầu năng lượng của AI có thể là việc các công ty công nghệ nên đầu tư nhiều hơn vào việc xây dựng các dự án năng lượng tái tạo mới để đáp ứng nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của họ.

Các dự án năng lượng tái tạo trên đất liền như trang trại năng lượng gió và mặt trời được xây dựng tương đối nhanh, có thể chỉ mất ít hơn 6 tháng để phát triển. Tuy nhiên, các quy định quy hoạch chậm chạp ở nhiều nước phát triển cùng với tình trạng bế tắc toàn cầu trong việc kết nối các dự án mới với lưới điện có thể khiến quá trình này kéo dài thêm nhiều năm. Các trang trại gió và thủy điện ngoài khơi cũng phải đối mặt với những thách thức tương tự ngoài thời gian xây dựng từ 2 - 5 năm.

Điều này làm dấy lên mối lo ngại về việc năng lượng tái tạo không thể theo kịp sự phát triển của AI. Theo Wall Street Journal, các công ty công nghệ lớn đã khai thác 1/3 số nhà máy điện hạt nhân của Mỹ để cung cấp điện có hàm lượng carbon thấp cho các trung tâm dữ liệu của họ. Nhưng nếu không đầu tư vào các nguồn năng lượng mới, những thỏa thuận này sẽ chuyển hướng nguồn điện có hàm lượng carbon thấp ra khỏi những người sử dụng khác, dẫn đến việc tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch nhiều hơn để đáp ứng nhu cầu chung.

Các quy luật cung cầu thông thường cho thấy, khi AI sử dụng nhiều điện hơn, chi phí năng lượng sẽ tăng lên và ngành công nghiệp buộc phải tiết kiệm. Nhưng tính chất độc đáo của ngành này khiến các ông lớn có thể quyết định vượt qua sự tăng vọt của chi phí điện, kết quả là đốt cháy hàng tỷ đô la.

Các trung tâm dữ liệu lớn nhất và tốn kém trong lĩnh vực AI là những trung tâm được sử dụng để đào tạo AI “tiền tuyến”, chính là các hệ thống như GPT-4o và Claude 3.5. Nếu một doanh nghiệp chi 100 triệu USD cho hoạt động đào tạo hệ thống AI mới, thì các đối thủ cạnh tranh sẽ phải quyết định chi nhiều hơn nữa hoặc rút lui hoàn toàn khỏi cuộc đua.

“

Nhiều chính phủ có kế hoạch tăng gấp 3 lần nguồn năng lượng tái tạo của thế giới vào cuối thập kỷ này để cắt giảm tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch phù hợp với các mục tiêu về khí hậu. Tuy nhiên, cam kết đầy tham vọng được thống nhất tại cuộc đàm phán về khí hậu COP28 đã bị nghi ngờ khi các chuyên gia lo ngại rằng, nhu cầu năng lượng tăng mạnh từ các trung tâm dữ liệu AI có thể đẩy nó xa tầm với hơn.