Một câu hỏi rời khỏi thiết bị của bạn
AI trên đám mây là dịch vụ mà phần lớn công việc tính toán diễn ra trên các máy chủ đặt trong trung tâm dữ liệu, thay vì ngay trên điện thoại hay máy tính của người dùng. Bởi vậy, câu trả lời xuất hiện trong vài giây không đồng nghĩa với việc thiết bị của bạn tự xử lý mọi thứ.
Khi bạn gửi yêu cầu, máy chủ tiếp nhận nội dung, xử lý bằng mô hình AI rồi chuyển câu trả lời về qua Internet. Nhà vận hành phân phối yêu cầu giữa các máy chủ, giám sát thiết bị và cố duy trì dịch vụ nếu một bộ phận gặp sự cố. Bên trong trung tâm dữ liệu không chỉ có máy tính: còn có bộ tăng tốc như GPU, thiết bị lưu trữ, bộ định tuyến, mạng tốc độ cao và hệ thống phụ trợ. Một số tác vụ vừa sức—như nhận diện hình ảnh, xử lý giọng nói hoặc hỗ trợ viết đơn giản—có thể chạy trực tiếp trên thiết bị; việc phức tạp hơn thường cần đến đám mây. Sự tiện lợi này có một cái giá vật lý: yêu cầu càng nhiều và càng nặng, hạ tầng phía sau càng phải làm việc.
AI tiêu thụ điện không chỉ ở các con chip
Máy chủ cần điện để tính toán, nhưng đó mới là phần dễ thấy nhất. Thiết bị mạng và lưu trữ cũng tiêu thụ năng lượng; làm mát, nguồn điện dự phòng và kiểm soát môi trường tiếp tục làm tăng nhu cầu của cả cơ sở. Theo báo cáo Energy and AI của Cơ quan Năng lượng Quốc tế, những hạng mục này đều thuộc hệ thống cần thiết để trung tâm dữ liệu vận hành.
Các máy chủ AI công suất cao tạo nhiều nhiệt. Không kiểm soát nhiệt độ, thiết bị có thể giảm hiệu suất, bị giới hạn hoạt động hoặc hư hỏng. Vì vậy, AI tiêu thụ điện không thể được nhìn qua một con chip hay một câu lệnh riêng lẻ: cần tính cả hệ thống giữ cho máy chủ hoạt động liên tục. Khi hàng triệu người cùng sử dụng dịch vụ, tổng nhu cầu tính toán không còn là chuyện nhỏ. Hạ tầng còn cần nguồn điện ổn định, kết nối đủ năng lực, bảo trì và khả năng mở rộng. Đám mây không tự tạo ra năng lực; nó dựa vào những cơ sở vật lý phải được cấp điện và vận hành mỗi ngày.
AI tiêu thụ nước: phần khuất sau hệ thống làm mát
Điện không phải tài nguyên duy nhất chịu sức ép. Máy chủ nóng lên khi xử lý tác vụ, nên một số trung tâm dữ liệu dùng nước trong hệ thống làm mát. Nước cần thiết để vận hành những cơ sở này có thể trở thành vấn đề cộng đồng, nhất là tại nơi nguồn cung vốn đã hạn chế.
Một nghiên cứu của Đại học California công bố vào tháng 4/2023 ước tính quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn cho phiên bản ChatGPT đầu tiên tiêu tốn khoảng 700.000 lít nước. Đây là con số cho giai đoạn huấn luyện, không phải lượng nước dùng cho mỗi câu hỏi của người dùng. Theo Rest of World, một trung tâm dữ liệu quy mô lớn có thể tiêu thụ 3,8–19 triệu lít nước mỗi ngày, tương đương nhu cầu của một thành phố có 10.000–50.000 dân. Các mức này không cho phép kết luận rằng mọi trung tâm đều dùng lượng nước như nhau; chúng cho thấy vì sao AI tiêu thụ nước cần được xem xét cùng quy mô và cách làm mát của từng cơ sở.
Đám mây có địa chỉ và giới hạn tài nguyên
Áp lực không chỉ nằm ở tổng lượng nước mà còn ở nơi nước được lấy. Trung tâm dữ liệu có thể sử dụng nguồn nước sạch vốn phục vụ cộng đồng; tại khu vực khan hiếm nước, nhu cầu của một cơ sở lớn có thể làm dấy lên lo ngại cạnh tranh với cư dân. Tranh luận quanh một dự án ở Chile cho thấy lựa chọn làm mát và nguồn cấp nước không phải chi tiết kỹ thuật xa vời: chúng gắn trực tiếp với điều kiện địa phương.
Vì thế, tài nguyên AI không chỉ là chip và điện. Đất đai, khả năng đấu nối lưới điện, đường truyền viễn thông, hệ thống làm mát, an ninh, nhân lực kỹ thuật và bảo trì đều góp phần quyết định một trung tâm dữ liệu có thể hoạt động ra sao. Người dùng vẫn có thể tận hưởng tốc độ của AI, nhưng nên nhìn nhận sự tức thời ấy như sản phẩm của một hạ tầng có giới hạn, không phải phép màu vô hình. Doanh nghiệp và nhà vận hành cần cân nhắc tác động lên điện, nước và cộng đồng ngay từ khâu quy hoạch; còn người dùng nên nhớ rằng mỗi câu trả lời trên màn hình đều dựa vào tài nguyên thật.
