Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và tìm kiếm thông tin. Nhưng ít người nhận ra rằng đằng sau mỗi câu trả lời là hàng nghìn máy chủ, tiêu thụ một lượng năng lượng và nước khổng lồ. Các nghiên cứu mới cho thấy ngay cả một tác vụ tưởng chừng đơn giản như viết một email ngắn bằng AI cũng có thể tiêu thụ lượng nước đáng kể.
Nhóm nghiên cứu của Giáo sư Shaolei Ren từ Đại học California, Riverside, tập trung vào tác động của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn lên môi trường. Họ đã nghiên cứu sâu hơn về vấn đề này. các phép tính cho thấyViệc tạo ra một email khoảng 100 từ bằng trí tuệ nhân tạo có thể tiêu thụ khoảng 519 mililit nước. Tuy nhiên, con số này chưa bao gồm lượng nước mà các máy chủ trực tiếp tiêu thụ trong quá trình tính toán. Kết quả bao gồm cả việc làm mát các trung tâm dữ liệu và lượng điện năng cần thiết để vận hành chúng.
Tại sao trí tuệ nhân tạo cần nước?
Các trung tâm dữ liệu hoạt động theo mô hình như sau: ChatGPT, Gemini Các trung tâm dữ liệu lớn như Claude chứa hàng chục nghìn bộ xử lý mạnh mẽ. Chúng tạo ra lượng nhiệt khổng lồ trong quá trình hoạt động, và lượng nhiệt này cần được liên tục loại bỏ. Nhiều trung tâm máy chủ hiện đại sử dụng hệ thống làm mát bằng bay hơi, trong đó nước loại bỏ nhiệt và sau đó chuyển thành hơi nước. Một phần khác của lượng nước tiêu thụ được tạo ra trong quá trình sản xuất điện, vì các nhà máy điện cũng sử dụng nước để làm mát hoặc tạo ra năng lượng.
Các nhà nghiên cứu ước tính rằng với sự lan rộng ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo, cơ sở hạ tầng AI toàn cầu có thể đạt 100 triệu vào năm 2025. 2027 Điều này tương đương với việc khai thác từ 4,2 đến 6,6 tỷ mét khối nước mỗi năm. Để dễ hình dung, con số này bằng khoảng một nửa lượng nước ngọt được khai thác hàng năm ở Vương quốc Anh. Các tác giả cũng chỉ ra rằng đây là kịch bản mô phỏng dựa trên sự tăng trưởng dự kiến của trí tuệ nhân tạo chứ không phải là giá trị được đo lường chính xác.
Lượng nước tiêu thụ cho từng yêu cầu cụ thể có thể khác nhau đáng kể. Ví dụ, nó phụ thuộc vào vị trí của trung tâm dữ liệu, nhiệt độ bên ngoài, phương pháp làm mát hoặc nguồn điện sử dụng. Một câu hỏi ngắn như “2 + 2 bằng bao nhiêu?” sẽ có lượng nước tiêu thụ hoàn toàn khác so với việc thực hiện một phân tích dài, vẽ hình ảnh hoặc có một cuộc trò chuyện kéo dài vài phút. Bản thân các công ty cũng xác nhận nhu cầu ngày càng tăng đối với cơ sở hạ tầng. Microsoft đã tuyên bố trong báo cáo môi trường của mình rằng lượng nước tiêu thụ toàn cầu của họ đã tăng khoảng 34% so với năm trước. Google ghi nhận mức tăng khoảng 20%. Cả hai công ty đều cho rằng mức tiêu thụ cao hơn chủ yếu là do sự mở rộng của... cloudcác dịch vụ và sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Tiêu thụ không giống với tiêu thụ
Điều quan trọng là phải phân biệt giữa việc khai thác và tiêu thụ nước. Khai thác có nghĩa là nước được dẫn qua hệ thống làm mát rồi trở lại tự nhiên, thường ở nhiệt độ cao hơn. Tiêu thụ đề cập đến lượng nước bốc hơi hoặc rời khỏi chu trình địa phương bằng các cách khác. Điều này có nghĩa là hàng tỷ mét khối nước không bị mất đi vĩnh viễn, nhưng chúng vẫn có thể gây ra gánh nặng đáng kể cho các khu vực bị thiếu nước kéo dài.
Với mỗi thế hệ mô hình mới, khả năng và yêu cầu tính toán của chúng ngày càng tăng. Trí tuệ nhân tạo hiện đại không chỉ tạo ra văn bản mà còn cả hình ảnh, video, âm nhạc hoặc mã chương trình phức tạp. Tất cả những điều này đòi hỏi phần cứng ngày càng mạnh mẽ và các trung tâm dữ liệu lớn hơn. Do đó, các chuyên gia chỉ ra rằng ngoài hiệu suất và tốc độ, việc giám sát hiệu quả năng lượng và nước của toàn bộ cơ sở hạ tầng sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Trí tuệ nhân tạo chắc chắn là một trong những công nghệ quan trọng nhất hiện nay và lợi ích của nó là rất lớn. Tuy nhiên, bên cạnh sự phát triển nhanh chóng, ngày càng nhiều chuyên gia chỉ ra rằng các công ty công nghệ nên công khai minh bạch mức tiêu thụ năng lượng và nước, đồng thời đầu tư vào các hệ thống làm mát hiệu quả hơn. Trong khi một câu hỏi đặt ra là... chatMột đôi giày sẽ không thay đổi thế giới, hàng tỷ yêu cầu mỗi ngày đã tạo nên một cơ sở hạ tầng có tác động thực sự đến môi trường. Tìm kiếm sự cân bằng giữa tiến bộ công nghệ và tính bền vững sẽ là một trong những thách thức lớn nhất đối với trí tuệ nhân tạo trong những năm tới.
