Theo nghiên cứu mới từ Đại học California, Riverside, quá trình tạo ra văn bản bằng AI tiêu thụ một lượng nước đáng kể để làm mát các trung tâm dữ liệu, chưa kể đến điện năng khổng lồ cần thiết. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến môi trường mà còn làm tăng hóa đơn điện và nước cho cư dân sống gần các trung tâm dữ liệu, mở ra một cuộc tranh luận về tác động tiêu cực của AI đối với tài nguyên tự nhiên.
Lượng nước khổng lồ để làm mát trung tâm dữ liệu
Các trung tâm dữ liệu là xương sống của các hệ thống AI hiện đại như GPT-4, nơi lưu trữ và xử lý khối lượng thông tin khổng lồ. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn mà chúng phải đối mặt là quản lý nhiệt độ bên trong các cơ sở này. Hàng nghìn máy chủ chạy liên tục tạo ra một lượng nhiệt lớn, và để đảm bảo các máy chủ hoạt động ổn định, hệ thống làm mát hiệu quả là bắt buộc.
Các trung tâm dữ liệu là xương sống của các hệ thống AI hiện đại như GPT-4, nơi lưu trữ và xử lý khối lượng thông tin khổng lồ. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn mà chúng phải đối mặt là quản lý nhiệt độ bên trong các cơ sở này. Hàng nghìn máy chủ chạy liên tục tạo ra một lượng nhiệt lớn, và để đảm bảo các máy chủ hoạt động ổn định, hệ thống làm mát hiệu quả là bắt buộc.
![]()
Quá trình tạo ra nội dung của các AI tiêu tốn một lượng tài nguyên không hề nhỏ. Ảnh: Sforum
Nước được sử dụng trong các hệ thống làm mát bằng cách hấp thụ nhiệt từ các máy chủ. Các trung tâm dữ liệu thường sử dụng hệ thống làm mát bằng nước tuần hoàn hoặc hệ thống bốc hơi để giữ cho nhiệt độ trong phòng máy chủ ở mức lý tưởng. Vì vậy, nước là yếu tố không thể thiếu trong việc duy trì hoạt động của các trung tâm dữ liệu khổng lồ.
Nước được sử dụng trong các hệ thống làm mát bằng cách hấp thụ nhiệt từ các máy chủ. Các trung tâm dữ liệu thường sử dụng hệ thống làm mát bằng nước tuần hoàn hoặc hệ thống bốc hơi để giữ cho nhiệt độ trong phòng máy chủ ở mức lý tưởng. Vì vậy, nước là yếu tố không thể thiếu trong việc duy trì hoạt động của các trung tâm dữ liệu khổng lồ.
Nghiên cứu từ Đại học California, Riverside đã chỉ ra rằng mỗi khi AI tạo ra một văn bản hay truy vấn, như một email chứa 100 từ, lượng nước cần thiết để làm mát hệ thống xử lý dữ liệu của nó là rất đáng kể. Ví dụ, ở Texas, cần khoảng 235 ml nước để làm mát cho mỗi yêu cầu xử lý đơn giản này. Con số đó có thể không quá lớn, nhưng khi xét đến việc hàng triệu người sử dụng AI hàng ngày, mức tiêu thụ nước này gia tăng nhanh chóng. Đáng chú ý, tại bang Washington, lượng nước tiêu thụ lên đến 1,408 ml chỉ để hoàn thành cùng một tác vụ — tương đương với ba chai nước suối thông thường.
Nghiên cứu từ Đại học California, Riverside đã chỉ ra rằng mỗi khi AI tạo ra một văn bản hay truy vấn, như một email chứa 100 từ, lượng nước cần thiết để làm mát hệ thống xử lý dữ liệu của nó là rất đáng kể. Ví dụ, ở Texas, cần khoảng 235 ml nước để làm mát cho mỗi yêu cầu xử lý đơn giản này. Con số đó có thể không quá lớn, nhưng khi xét đến việc hàng triệu người sử dụng AI hàng ngày, mức tiêu thụ nước này gia tăng nhanh chóng. Đáng chú ý, tại bang Washington, lượng nước tiêu thụ lên đến 1,408 ml chỉ để hoàn thành cùng một tác vụ — tương đương với ba chai nước suối thông thường.
Lượng nước cần sử dụng cho các trung tâm dữ liệu cũng thay đổi tùy theo vị trí địa lý và chi phí năng lượng ở mỗi khu vực. Ở những nơi như Texas, nơi chi phí điện rẻ hơn, lượng nước tiêu thụ cho việc làm mát trung tâm dữ liệu thường thấp hơn, bởi vì hệ thống cần ít điện năng hơn để vận hành các máy chủ. Tuy nhiên, ở các bang có chi phí điện cao như Washington, trung tâm dữ liệu lại phải dùng nhiều nước hơn để bù đắp cho nhu cầu năng lượng cao.
Lượng nước cần sử dụng cho các trung tâm dữ liệu cũng thay đổi tùy theo vị trí địa lý và chi phí năng lượng ở mỗi khu vực. Ở những nơi như Texas, nơi chi phí điện rẻ hơn, lượng nước tiêu thụ cho việc làm mát trung tâm dữ liệu thường thấp hơn, bởi vì hệ thống cần ít điện năng hơn để vận hành các máy chủ. Tuy nhiên, ở các bang có chi phí điện cao như Washington, trung tâm dữ liệu lại phải dùng nhiều nước hơn để bù đắp cho nhu cầu năng lượng cao.
Ảnh hưởng đến cư dân lân cận
Các trung tâm dữ liệu cần lượng nước lớn để làm mát máy chủ, và lượng nước này thường được lấy từ nguồn cung cấp địa phương. Điều này có thể gây áp lực lớn lên hệ thống cung cấp nước, đặc biệt là ở những nơi đã phải đối mặt với tình trạng thiếu nước hoặc hạn hán. Một ví dụ điển hình là Meta – công ty này đã sử dụng tới 22 triệu lít nước chỉ để đào tạo mô hình AI LLaMA-3. Số nước này tương đương với lượng cần để trồng 4.439 pound gạo hoặc phục vụ nhu cầu sinh hoạt của 164 người Mỹ trong vòng một năm.
Các trung tâm dữ liệu cần lượng nước lớn để làm mát máy chủ, và lượng nước này thường được lấy từ nguồn cung cấp địa phương. Điều này có thể gây áp lực lớn lên hệ thống cung cấp nước, đặc biệt là ở những nơi đã phải đối mặt với tình trạng thiếu nước hoặc hạn hán. Một ví dụ điển hình là Meta – công ty này đã sử dụng tới 22 triệu lít nước chỉ để đào tạo mô hình AI LLaMA-3. Số nước này tương đương với lượng cần để trồng 4.439 pound gạo hoặc phục vụ nhu cầu sinh hoạt của 164 người Mỹ trong vòng một năm.
![]()
Ngoài điện năng tiêu thụ, các mô hình ngôn ngữ lớn cần một lượng nước làm mát tương đương 3 chai nước suối cho khoảng 100 từ được tạo ra. Ảnh: Kang Konqueror
Khi một lượng lớn nước được chuyển hướng cho các trung tâm dữ liệu, nguồn cung cấp nước cho người dân địa phương có thể bị ảnh hưởng, dẫn đến việc giá nước tăng cao. Hóa đơn nước của cư dân sống gần các trung tâm này thường tăng lên đáng kể, do nhu cầu tăng và hệ thống phân phối phải chịu áp lực.
Khi một lượng lớn nước được chuyển hướng cho các trung tâm dữ liệu, nguồn cung cấp nước cho người dân địa phương có thể bị ảnh hưởng, dẫn đến việc giá nước tăng cao. Hóa đơn nước của cư dân sống gần các trung tâm này thường tăng lên đáng kể, do nhu cầu tăng và hệ thống phân phối phải chịu áp lực.
Cư dân và chính quyền địa phương ở nhiều khu vực đã bắt đầu phản ứng với những tác động tiêu cực của các trung tâm dữ liệu. Một số địa phương đã yêu cầu các công ty công nghệ lớn như Meta, Google, Microsoft phải cam kết sử dụng nguồn tài nguyên bền vững hơn và đầu tư vào các giải pháp làm mát hiệu quả để giảm thiểu tác động tiêu cực lên môi trường và cư dân. Tuy nhiên, việc thực hiện các giải pháp này không phải lúc nào cũng nhanh chóng hoặc hiệu quả.
Cư dân và chính quyền địa phương ở nhiều khu vực đã bắt đầu phản ứng với những tác động tiêu cực của các trung tâm dữ liệu. Một số địa phương đã yêu cầu các công ty công nghệ lớn như Meta, Google, Microsoft phải cam kết sử dụng nguồn tài nguyên bền vững hơn và đầu tư vào các giải pháp làm mát hiệu quả để giảm thiểu tác động tiêu cực lên môi trường và cư dân. Tuy nhiên, việc thực hiện các giải pháp này không phải lúc nào cũng nhanh chóng hoặc hiệu quả.
Các cam kết mơ hồ từ các gã khổng lồ công nghệ
Nhiều gã khổng lồ công nghệ đã tuyên bố về các sáng kiến giảm thiểu tác động môi trường từ việc tiêu thụ nước và điện của các trung tâm dữ liệu. Microsoft, một trong những nhà cung cấp dịch vụ đám mây và trung tâm dữ liệu lớn nhất thế giới, đã công bố rằng họ sẽ 'làm việc hướng tới các phương pháp làm mát trung tâm dữ liệu mà không tiêu thụ nước' – một mục tiêu đầy tham vọng.
Nhiều gã khổng lồ công nghệ đã tuyên bố về các sáng kiến giảm thiểu tác động môi trường từ việc tiêu thụ nước và điện của các trung tâm dữ liệu. Microsoft, một trong những nhà cung cấp dịch vụ đám mây và trung tâm dữ liệu lớn nhất thế giới, đã công bố rằng họ sẽ 'làm việc hướng tới các phương pháp làm mát trung tâm dữ liệu mà không tiêu thụ nước' – một mục tiêu đầy tham vọng.
Đại diện của Microsoft, Craig Cincotta, đã phát biểu rằng công ty đang nghiên cứu các công nghệ làm mát thay thế, nhưng vẫn chưa cung cấp thông tin chi tiết về thời gian hoặc cách thức đạt được mục tiêu này. Mặc dù các tuyên bố nghe có vẻ tích cực, nhưng chúng vẫn thiếu sự rõ ràng và kế hoạch hành động cụ thể. Việc nói rằng 'sẽ làm việc' hoặc 'đang nghiên cứu' thường chỉ là lời hứa mang tính hình thức nếu không đi kèm với các chi tiết cụ thể về thời gian thực hiện.
Đại diện của Microsoft, Craig Cincotta, đã phát biểu rằng công ty đang nghiên cứu các công nghệ làm mát thay thế, nhưng vẫn chưa cung cấp thông tin chi tiết về thời gian hoặc cách thức đạt được mục tiêu này. Mặc dù các tuyên bố nghe có vẻ tích cực, nhưng chúng vẫn thiếu sự rõ ràng và kế hoạch hành động cụ thể. Việc nói rằng 'sẽ làm việc' hoặc 'đang nghiên cứu' thường chỉ là lời hứa mang tính hình thức nếu không đi kèm với các chi tiết cụ thể về thời gian thực hiện.
Một trong những lý do khiến các cam kết từ các công ty công nghệ lớn trở nên mơ hồ là do sự xung đột giữa mục tiêu lợi nhuận và mục tiêu bảo vệ môi trường. AI đang mở ra cơ hội kinh tế khổng lồ và các công ty như OpenAI, Meta, Google và Microsoft đều đang chạy đua để chiếm lĩnh thị trường. Điều này dẫn đến việc tập trung vào tăng cường sức mạnh tính toán và mở rộng quy mô trung tâm dữ liệu, hơn là đầu tư vào công nghệ tiết kiệm năng lượng và bảo vệ môi trường.
Một trong những lý do khiến các cam kết từ các công ty công nghệ lớn trở nên mơ hồ là do sự xung đột giữa mục tiêu lợi nhuận và mục tiêu bảo vệ môi trường. AI đang mở ra cơ hội kinh tế khổng lồ và các công ty như OpenAI, Meta, Google và Microsoft đều đang chạy đua để chiếm lĩnh thị trường. Điều này dẫn đến việc tập trung vào tăng cường sức mạnh tính toán và mở rộng quy mô trung tâm dữ liệu, hơn là đầu tư vào công nghệ tiết kiệm năng lượng và bảo vệ môi trường.
Tổng kết
Sử dụng AI như GPT-4 không chỉ tốn chi phí về điện mà còn đòi hỏi một lượng nước khổng lồ để làm mát các trung tâm dữ liệu, gây ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường và cuộc sống của cư dân lân cận. Mặc dù các công ty công nghệ đã đưa ra nhiều lời hứa về việc giảm thiểu tác động này, vẫn cần có thêm các biện pháp cụ thể để thực sự đạt được sự bền vững trong kỷ nguyên AI đang bùng nổ này.
Sử dụng AI như GPT-4 không chỉ tốn chi phí về điện mà còn đòi hỏi một lượng nước khổng lồ để làm mát các trung tâm dữ liệu, gây ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường và cuộc sống của cư dân lân cận. Mặc dù các công ty công nghệ đã đưa ra nhiều lời hứa về việc giảm thiểu tác động này, vẫn cần có thêm các biện pháp cụ thể để thực sự đạt được sự bền vững trong kỷ nguyên AI đang bùng nổ này.
Copy link
Quay lại
