Theo báo cáo tài chính quý II/2023, Nvidia cho biết doanh thu từ chip sử dụng trong các trung tâm dữ liệu, chủ yếu để huấn luyện AI, đã tăng gấp đôi. Theo Bloomberg, điều này cho thấy nhu cầu về các mô hình AI tạo sinh như ChatGPT có thể vẫn chưa đạt đỉnh.
Tuy nhiên, xu hướng này lại gây ra mối lo ngại tiêu thụ năng lượng từ các trung tâm dữ liệu khi mẫu chip mới của Nvidia, GH200 Grace Hopper Superchip, chỉ có kích thước bằng một tấm bưu thiếp nhưng ngốn tới 1.000 watt điện, tương đương với một máy sưởi di động. Trong khi đó, các cỗ máy huấn luyện siêu AI có rất nhiều chip như vậy kết nối với nhau.
Hoạt động khai thác Bitcoin lẫn huấn luyện AI đều cần nhiều năng lượng. Ảnh: CBJ
Nghiên cứu được HuggingFace công bố tháng này cho thấy với 176 tỷ tham số từ 1,6 TB dữ liệu, một cụm gồm 384 bộ xử lý đồ họa Nvidia A100 sẽ phải mất hơn 118 ngày để phân tích. Ước tính hệ thống sẽ sinh ra từ 24,7 tấn đến 50,5 tấn CO2 trong suốt quá trình vận hành.
Tuy nhiên, đó chỉ là bước huấn luyện đầu tiên của một mô hình siêu AI. Thống kê của Amazon cho thấy 90% chi phí từ việc vận hành hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ nằm ở giai đoạn tiếp theo, khi người dùng truy vấn mô hình để nhận kết quả, chẳng hạn yêu cầu ChatGPT đưa ra công thức làm bánh. Ở giai đoạn này, việc huấn luyện một hệ thống AI có thể tạo ra lượng CO2 nhiều gấp 10 lần giai đoạn đầu, tức khoảng 500 tấn, tương đương lái ôtô một triệu dặm hoặc 500 chuyến bay từ New York đến Frankfurt (hơn 6.200 km).
Theo nghiên cứu của The Shift Network công bố cuối tháng 5, hệ thống công nghệ thông tin, điện toán và xử lý dữ liệu chiếm 3,7% lượng khí thải carbon ra môi trường trên toàn cầu, cao hơn lượng phát thải từ ngành hàng không với 2,4%. Dự báo lĩnh vực điện toán sẽ vượt 14% lượng khí thải toàn cầu vào năm 2040.
Trước đó, các chuyên gia tại Đại học Colorado Riverside và Đại học Texas ước tính một cuộc trò chuyện cơ bản cùng ChatGPT, với 20-50 câu hỏi và phản hồi, có thể ngốn 500 ml nước. Tổng lượng nước sẽ tăng lên mức khổng lồ vì thực tế số người dùng lên đến cả trăm triệu cùng hàng tỷ câu hỏi được đưa ra thời gian qua.
"Các mô hình ngôn ngữ lớn và máy học đóng góp lượng khí thải carbon khủng khiếp vào môi trường", Philipp von Bieberstein, nhà đồng sáng lập hãng phần mềm chuyên theo dõi carbon Climatiq, cho hay.
Cũng trong tháng 5, một ước tính từ CarbonCredits cho thấy một truy vấn tìm kiếm bằng AI tạo ra lượng khí thải carbon cao hơn bốn lần so với một tìm kiếm trên Google. Trong tương lai, khi AI được tăng cường sức mạnh, chỉ số này có thể còn thay đổi.
Trong khi đó, theo nghiên cứu từ Đại học Cambridge năm ngoái, hoạt động khai thác Bitcoin tạo ra 72,5 triệu tấn CO2 mỗi năm. Hiện nay, mức khí thải do khai thác Bitcoin lớn hơn so với AI. Tuy nhiên, trong bối cảnh hàng loạt công ty công nghệ lớn chạy đua xây dựng sản phẩm trí tuệ nhân tạo như OpenAI, Amazon, Microsoft, Google, Meta của Mỹ hay Baidu, Tencent, Alibaba từ Trung Quốc, lượng khí thải tương lai sẽ tăng gấp nhiều lần.
"Trong cuộc đua đẻ vượt mặt nhau, các công ty sẽ không đứng yên. Họ sẽ tiếp tục chi hàng tỷ USD mua những bộ xử lý tiêu tốn năng lượng cho các hệ thống phân tích dữ liệu ngày càng lớn", Bloomberg bình luận.
Bên cạnh đó, hoạt động khai thác Bitcoin đã dần chuyển sang dùng năng lượng xanh như thủy điện, điện gió hay điện mặt trời, hầu hết cỗ máy huấn luyện AI vẫn sử dụng điện từ nhiên liệu hóa thạch. Theo nghiên cứu trên Newscientist đầu năm nay, chưa đến 25% hệ thống AI sử dụng nguồn năng lượng carbon thấp như thủy điện và năng lượng hạt nhân trong quá trình vận hành. Nguyên nhân là các hệ thống AI thường đặt cơ sở ở trung tâm thành phố do cần tốc độ mạng Internet cao, cách xa đập thủy điện hoặc dãy tấm pin năng lượng mặt trời hàng nghìn dặm.
Các chuyên gia nhận định dù ngốn nhiều năng lượng, AI không tiêu cực như mô hình khai thác tiền số. Hầu hết loại hình khai thác Bitcoin hiện chưa mang lại nhiều giá trị cho thế giới, trong khi trí tuệ nhân tạo sáng tạo không gặp phải vấn đề này.
Bảo Lâm