Bạn đã bao giờ tự hỏi điều gì đã thúc đẩy những câu hỏi nhanh chóng của bạn với trợ lý AI, hay những câu trả lời tức thì dường như đến từ hư không? Đằng sau mỗi câu trả lời thông minh là một mạng lưới rộng lớn các trung tâm dữ liệu đang hoạt động hết công suất—đủ để thắp sáng cả một khu phố.

Khi AI trở thành người bạn đồng hành hàng ngày, năng lượng mà nó tiêu thụ không còn vô hình hay đáng kể nữa. Nó để lại dấu ấn trên hành tinh của chúng ta, một dấu ấn ngày càng lớn dần theo mỗi yêu cầu. Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá thế giới vô hình về nhu cầu năng lượng của AI và tìm hiểu cách đổi mới và trách nhiệm có thể giúp chúng ta duy trì cuộc cách mạng số này một cách bền vững.

Trung tâm dữ liệu

Những kho dữ liệu khổng lồ chứa đầy các giá đỡ GPU tạo thành xương sống của các dịch vụ AI. Chỉ riêng tại Hoa Kỳ, các trung tâm dữ liệu đã tiêu thụ 4,4% tổng nguồn cung cấp điện quốc gia để vận hành bộ xử lý, mảng lưu trữ và hệ thống làm mát phức tạp. Dự báo cho thấy đến năm 2028, nhu cầu có thể tăng vọt lên 12%, chủ yếu do khối lượng công việc AI. Việc đặt các trung tâm dữ liệu gần người dùng hơn giúp giảm độ trễ nhưng lại làm tăng áp lực tiêu thụ điện năng và tỏa nhiệt cục bộ lên các nhà vận hành lưới điện.

Chi phí đào tạo

Trước khi một mô hình AI trả lời được một truy vấn duy nhất, nó phải trải qua một giai đoạn đào tạo chuyên sâu kéo dài nhiều tuần trên hàng ngàn chip GPU hiệu suất cao. Mỗi chip có thể tiêu thụ hàng trăm watt, khiến lượng phát thải trong thời gian tính toán lên đến hàng trăm kilowatt-giờ đối với các mẫu máy chủ hàng đầu. Năng lượng tích hợp - từ chế tạo wafer và xây dựng máy chủ đến cơ sở vật chất - tạo thêm một lớp cam kết carbon. Với việc các công ty lớn bảo mật dữ liệu đào tạo và số liệu sử dụng điện năng của họ, các ước tính độc lập chỉ cung cấp bức tranh tổng quan sơ bộ về những chi phí ẩn này.

Tác động của suy luận

Sau khi được đào tạo, suy luận—lời nhắc của mỗi người dùng—sẽ trở thành nguồn tiêu hao năng lượng chính, xác định lượng phát thải carbon ở quy mô lớn. Các truy vấn được chuyển hướng qua các trung tâm dữ liệu được cung cấp bởi các lưới điện đa dạng: một số giàu năng lượng tái tạo, một số khác phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch.

Nhu cầu làm mát dao động theo nhiệt độ môi trường và cường độ xử lý, làm thay đổi biên độ hiệu suất hơn 20%. Vì chỉ các nhà khai thác độc quyền mới biết đầy đủ chi tiết về cơ sở hạ tầng, các nhà nghiên cứu phát triển các phương pháp proxy để ước tính lượng phát thải trên mỗi chu kỳ suy luận.

Chỉ số mô hình

Các nghiên cứu so sánh các mô hình nguồn mở cho thấy sự khác biệt đáng kể về hiệu quả. Vào tháng 6, các nhà nghiên cứu tại Đại học Khoa học Ứng dụng Munich đã đánh giá 14 biến thể mô hình từ Meta và các nhà phát triển khác sử dụng GPU NVIDIA A100.

Các mô hình thế hệ tiêu chuẩn xử lý khoảng 37,7 token cho mỗi truy vấn, trong khi các hệ thống suy luận tiêu tốn thêm 543,5 token cho logic từng bước - làm tăng mức phát thải lên đến 70 lần trong các kiến trúc lớn. Việc áp dụng chip H100 của Nvidia càng làm tăng thêm khoảng cách này với mức tiêu thụ điện năng thậm chí còn cao hơn.

Mẹo thực tế

Việc lựa chọn mô hình phù hợp cho từng tác vụ mang lại khả năng tiết kiệm năng lượng và khí thải ngay lập tức. Việc tra cứu dữ liệu đơn giản hoạt động chính xác trên các hệ thống nhỏ hơn, hiệu quả hơn so với các mô hình nặng. Việc cắt giảm các lời nhắc dài dòng - loại bỏ các từ thừa và lời lẽ xã giao - giúp rút ngắn chu kỳ tính toán.

Việc lên lịch các khối lượng công việc không khẩn cấp vào giờ thấp điểm hoặc mùa mát mẻ giúp giảm bớt áp lực lên lưới điện. Các công cụ như Điểm Năng lượng AI của Hugging Face và bảng xếp hạng ML.Energy hướng dẫn các nhà phát triển đến các lựa chọn thân thiện với môi trường hơn.

Mẹo truy vấn

Cách diễn đạt nhanh ảnh hưởng trực tiếp đến mức tiêu thụ năng lượng. Mỗi mã thông báo bổ sung—từ lời chào trang trọng đến cụm từ lấp chỗ trống—đều đòi hỏi thêm thời gian tính toán. Việc cô đọng câu hỏi thành những nội dung cốt lõi sẽ giúp tăng tốc độ phản hồi và giảm lượng khí thải carbon. Ví dụ, việc thay thế "Bạn có thể tóm tắt đoạn văn này được không?" bằng "Tóm tắt đoạn văn này" sẽ cắt giảm chi phí không cần thiết mà không làm giảm hiệu suất. Những điều chỉnh nhỏ được nhân lên trên hàng triệu yêu cầu hàng ngày có thể mang lại mức giảm đáng kể mức tiêu thụ điện năng.

Xếp hạng năng lượng

Những người ủng hộ đề xuất các khuôn khổ xếp hạng năng lượng chuẩn hóa cho AI, dựa trên nhãn thiết bị. Xếp hạng từ A++ đến C có thể phản ánh mức tiêu thụ kilowatt-giờ trung bình trên 1.000 token và tỷ lệ năng lượng tái tạo trong hoạt động. Các dịch vụ phục vụ hàng triệu người mỗi ngày có thể được yêu cầu duy trì ít nhất xếp hạng B+ để đáp ứng các cam kết về tính bền vững. Việc công khai các điểm số này sẽ trao quyền cho các doanh nghiệp và người dùng cuối tự tin lựa chọn các giải pháp AI xanh hơn.

Tính cấp thiết của chính sách

Các cơ quan quản lý và liên minh ngành phải thực thi tính minh bạch trong báo cáo phát thải. Nếu không có hướng dẫn rõ ràng, hiệu suất thường quan trọng hơn hiệu quả trong các quyết định mua sắm. Các biện pháp được đề xuất bao gồm việc bắt buộc công bố số giờ tính toán, nguồn năng lượng và lượng phát thải trung bình trên mỗi truy vấn.

Các cơ quan quản lý tài chính có thể tích hợp các số liệu carbon AI vào khuôn khổ rủi ro môi trường, tác động đến việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng điện toán hiệu năng cao. Sự hợp tác giữa các công ty công nghệ và các nhà hoạch định chính sách là rất quan trọng để gắn kết lợi nhuận với sức khỏe hành tinh.

Triển vọng lưới điện

Các nhà vận hành lưới điện cảnh báo rằng khối lượng công việc AI tăng đột biến có thể sớm vượt quá khả năng cung cấp điện ở các khu vực trọng điểm. Nhu cầu điện tăng đột biến - do các đợt huấn luyện đồng thời và các đợt suy luận hàng loạt - đe dọa sự ổn định của lưới điện. Đầu tư vào sản xuất năng lượng tái tạo, lưu trữ năng lượng và các cơ chế phản ứng nhu cầu là rất cần thiết để giảm tải cho những vấn đề này. Quan hệ đối tác giữa các nhà phát triển và các công ty điện lực có thể lên lịch các tác vụ tính toán chuyên sâu trong thời kỳ nguồn cung năng lượng tái tạo dư thừa, giảm sự phụ thuộc vào các nhà máy điện chạy bằng nhiên liệu hóa thạch.

Kết luận

Việc cân bằng giữa đổi mới AI với quản lý môi trường đòi hỏi những lựa chọn có ý thức ở mọi giai đoạn. Năng lượng ẩn chứa trong mỗi lời nhắc trải dài từ thiết kế trung tâm dữ liệu, kiến trúc mô hình đến hành vi người dùng. Bằng cách lựa chọn các mô hình hiệu quả, tinh chỉnh cách diễn đạt truy vấn và ủng hộ báo cáo minh bạch, cộng đồng AI có thể giảm đáng kể lượng khí thải carbon. Độc giả được mời thử nghiệm các chiến lược này và cùng theo đuổi AI xanh hơn—bởi vì mỗi lời nhắc được tinh giản sẽ đưa chúng ta đến gần hơn với một tương lai kỹ thuật số bền vững.