Nghiên cứu mang tên "Giúp AI ít khát nước hơn" được các chuyên gia tại Đại học Colorado Riverside và Đại học Texas của Mỹ tiến hành tháng trước cho thấy một lượng lớn nước đang được sử dụng để làm mát trung tâm dữ liệu vận hành AI, từ đó đánh giá tác động của lĩnh vực này với môi trường.
Trong đó, các trung tâm dữ liệu của Microsoft và OpenAI tại Mỹ sử dụng hơn 700.000 lít nước trong quá trình huấn luyện mô hình GPT-3, tương đương với lượng nước đủ làm mát một lò phản ứng hạt nhân. Con số có thể tăng gấp ba lần nếu quá trình huấn luyện diễn ra tại trung tâm dữ liệu khổng lồ của Microsoft ở châu Á.
Các nhà nghiên cứu nhận định một cuộc trò chuyện cơ bản cùng ChatGPT, với 20-50 câu hỏi và phản hồi, có thể dùng hết 500 ml nước. Tổng lượng nước được đánh giá là khổng lồ khi thực tế số người dùng lên đến cả trăm triệu cùng hàng tỷ câu hỏi được đưa ra thời gian qua.
Nghiên cứu của hai trường đại học tập trung vào mức độ tiêu thụ nước và lượng nước bị thất thoát do bốc hơi tại trung tâm dữ liệu. Các trung tâm này sử dụng hệ thống làm mát bằng không khí và tản nhiệt nước. Cả hai đều cần lượng lớn nước sạch để tránh tình trạng ăn mòn và vi khuẩn gây tắc ống dẫn, một phần nước sẽ bị tiêu hao khi bốc hơi tại những tháp làm mát. Phương pháp thứ hai tốn nước hơn, nhưng hiệu quả năng lượng và hiệu năng cao hơn
Các chuyên gia kêu gọi áp dụng nhiều biện pháp để hạn chế nước, trước khi những trung tâm dữ liệu trở thành vấn đề đe dọa môi trường. Hàng loạt tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới cũng hiểu rõ hoạt động của họ gây lãng phí lượng lớn nước ngọt, nhưng sự nổi lên của công nghệ AI khiến vấn đề này ngày càng trở nên cấp thiết.
Nước cũng là yếu tố đặc biệt quan trọng khi tạo chip, làm sạch các tấm wafer ở nhiều giai đoạn của quá trình sản xuất. Ví dụ, nhà máy Intel ở Chandler (Mỹ) sử dụng tới 41 triệu lít nước mỗi ngày. Tuy nhiên, với việc mở rộng nhà máy trong tương lai, con số này sẽ tăng lên đáng kể. Đây cũng là thách thức lớn của Intel, do Arizona là một bang thường xuyên xảy ra hạn hán, trong khi nơi đây cũng phải dùng nước phục vụ cho mục đích nông nghiệp.
Điệp Anh (theo Mashable)