Tại một buổi hội thảo do The Indian Express tổ chức, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman phủ nhận các tuyên bố cho rằng AI tiêu thụ nhiều nước, gọi chúng là “hoàn toàn bịa đặt”. Ông cũng thừa nhận rằng trong quá khứ, khi chúng tôi còn dùng hệ thống làm mát bay hơi trong các trung tâm dữ liệu, vấn đề này đã tồn tại.
“Bây giờ chúng tôi không còn làm như vậy nữa, nhưng trên mạng vẫn có những lời như ‘Đừng dùng ChatGPT, mỗi truy vấn tiêu tốn 17 gallon (khoảng 64 lít) nước’ hoặc tương tự,” Altman nói. “Điều này hoàn toàn không đúng, hoàn toàn điên rồ, không có liên quan gì đến thực tế.”
Bạn có thể xem đoạn này tại khoảng 27 phút trong video buổi hội thảo:
Watch on YouTube
Altman cũng thừa nhận rằng những lo ngại về tổng mức tiêu thụ năng lượng của AI có cơ sở, khi ông lưu ý “thế giới hiện đang dùng quá nhiều AI” và “chúng ta cần nhanh chóng chuyển sang năng lượng hạt nhân, gió và mặt trời”.
Các trung tâm dữ liệu chuyên dụng cho AI để lại dấu chân môi trường lớn hơn và phức tạp hơn so với các cơ sở truyền thống, và nhiều tổ chức đã cảnh báo về tác động môi trường của chúng — đặc biệt là nhu cầu điện ngày càng tăng, tiêu thụ nước và việc xây dựng cơ sở hạ tầng mới. Việc mở rộng này còn gây ra các hiệu ứng lan tỏa, bao gồm nhu cầu tăng lên đối với các linh kiện như RAM, làm cho giá cả trong ngành lên cao.
Giám đốc điều hành IBM Arvind Krishna trước đây đã bày tỏ nghi ngờ về việc tốc độ và quy mô mở rộng các trung tâm dữ liệu AI có thể duy trì về mặt tài chính hay không. Ông ước tính chi phí đầu tư trang thiết bị cho một trung tâm dữ liệu công suất 1 GW hiện nay lên tới gần 80 tỷ USD — và với kế hoạch triển khai gần 100 GW công suất dành cho đào tạo AI tiên tiến, tổng chi phí tiềm năng có thể chạm tới 8 nghìn tỷ USD.
Trong khi đó, làn sóng mới của các bộ tăng tốc siêu mạnh đang đẩy các trung tâm dữ liệu đến giới hạn của chúng, buộc các nhà quản lý phải xem xét lại nguồn điện, hệ thống làm mát và kết nối. Phần cứng mà vài năm trước còn được coi là “tiên tiến” giờ không còn đáp ứng được, vì các khối lượng công việc AI hiện đại đòi hỏi phải tái cấu trúc toàn bộ từ thiết kế giá rack tới chiến lược làm mát.
Tin nhanh: Con người cũng tiêu tốn rất nhiều năng lượng
Bên cạnh việc bác bỏ cáo buộc về lượng nước tiêu thụ của ChatGPT, Altman còn đưa ra một lập luận khá bất thường để bảo vệ mức tiêu thụ năng lượng tổng thể của OpenAI. Ông cho rằng các cuộc thảo luận về tiêu thụ năng lượng của AI là “không công bằng” vì chúng không tính đến lượng năng lượng cần thiết để đào tạo con người thực hiện những nhiệm vụ tương tự.
“Cũng tốn rất nhiều năng lượng để đào tạo một con người.” – Sam Altman, CEO OpenAI
“Nhưng cũng tốn rất nhiều năng lượng để đào tạo một con người. Nó cần khoảng 20 năm cuộc đời và tất cả thực phẩm bạn tiêu thụ trong thời gian đó để trở nên thông minh. Không chỉ vậy, nó còn dựa vào quá trình tiến hoá rộng rãi của 100 tỷ người đã từng sống, học cách không bị thú săn ăn và học cách khám phá khoa học… để tạo ra bạn.”
“Nếu bạn hỏi ChatGPT một câu hỏi, lượng năng lượng cần thiết một khi mô hình đã được đào tạo để trả lời câu hỏi đó so với một con người là bao nhiêu? Có lẽ, AI đã bắt kịp về hiệu suất năng lượng, nếu đo theo cách đó.”
Lập luận rằng trí tuệ con người cũng có chi phí năng lượng được rút gọn và tránh né vấn đề cốt lõi. Câu hỏi không phải là liệu con người cũng tiêu thụ năng lượng (đương nhiên là có) mà là việc mở rộng AI đến hàng tỷ truy vấn mỗi ngày có tạo ra những mức độ nhu cầu mới mà chúng ta chưa từng phải đối mặt. So sánh chi phí năng lượng suốt đời của một con người với chi phí cận biên của một phản hồi AI có thể gây chú ý, nhưng không thực sự hữu ích.
Những bình luận của Altman làm nổi bật một căng thẳng ngày càng tăng ở trung tâm của cuộc bùng nổ AI. Công nghệ có thể trở nên thông minh và hiệu quả hơn, nhưng quy mô triển khai đang tăng nhanh hơn, kéo theo những lo ngại mới về tác động môi trường lâu dài, bao gồm áp lực lên nguồn nước toàn cầu. Liên Hợp Quốc đã cảnh báo rằng thế giới đã bước vào kỷ nguyên khủng hoại nguồn nước toàn cầu, nhấn mạnh sự mong manh của tài nguyên này.
Những câu hỏi này sẽ không biến mất. Khi việc áp dụng AI tăng tốc, thách thức thực sự sẽ không chỉ là làm sao công nghệ có thể trở nên hiệu quả hơn, mà còn là liệu nó có thể mở rộng một cách bền vững hay không.
Tags: AI, Environment, OpenAI
