Các tuyên bố cho rằng ChatGPT tiêu thụ một lượng lớn nước không phản ánh cách các trung tâm dữ liệu hiện đại vận hành, theo Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman.
“Điều này hoàn toàn không đúng,” Altman nói trong một video tại Hội nghị AI Impact tại Ấn Độ. “Hoàn toàn điên rồ. Không có liên quan gì với thực tế.”
Xem buổi phỏng vấn
Ông cho biết các câu hỏi về nhu cầu điện năng hiện nay là vấn đề quan trọng hơn khi AI ngày càng mở rộng. Các trung tâm dữ liệu trước đây thường dùng hệ thống làm mát bằng bốc hơi, nhưng nhiều cơ sở hiện đại đã chuyển sang các phương pháp khác.
“Chúng ta cần chuyển đổi nhanh sang năng lượng hạt nhân, gió hoặc năng lượng mặt trời,” Altman phát biểu.
—
So sánh năng lượng tiêu thụ của con người và AI
Altman thảo luận về cách mọi người thường so sánh năng lượng tiêu thụ giữa con người và AI.
“Việc đào tạo một người cũng tốn rất nhiều năng lượng,” ông nói. “Quá trình này kéo dài khoảng 20 năm cuộc đời và bao gồm tất cả thực phẩm bạn tiêu thụ trong thời gian đó để trở nên thông minh.”
Ông lưu ý rằng nếu so sánh trực tiếp năng lượng cần thiết cho một hệ thống AI trả lời một câu hỏi sau khi đã được đào tạo, AI có thể đã đạt tới mức hiệu quả năng lượng tương đương con người cho các truy vấn cá nhân.
—
Sự bùng nổ của AI làm dấy lên các câu hỏi về tài nguyên
Một truy vấn điển hình tiêu tốn khoảng 0,34 watt‑giờ điện, Altman giải thích trong một bài viết trên blog vào tháng 6. Ông viết rằng lượng này tương đương với vài giây tiêu thụ điện của một lò nướng.
Các nhà nghiên cứu cho rằng sự mở rộng nhanh chóng của AI sẽ làm tăng nhu cầu tài nguyên toàn cầu. Công ty công nghệ nước Xylem và công ty nghiên cứu Global Water Intelligence đã báo cáo rằng lượng nước tiêu thụ cho AI có thể tăng 130 % vào năm 2050 — khoảng 30 nghìn tỷ lít.
Phần lớn sự tăng trưởng này dự kiến sẽ đến từ việc sản xuất điện để cung cấp cho hạ tầng AI. Bộ Năng lượng Hoa Kỳ gần đây đã công bố một chương trình tài trợ khoảng 1,9 tỷ USD nhằm thúc đẩy nâng cấp lưới điện quốc gia khi nhu cầu điện tăng lên.
“AI đang đặt ra những yêu cầu mới cho nguồn cung cấp nước, nhưng nhiều công cụ cần thiết để giải quyết thách thức này đã tồn tại,” Giám đốc điều hành của Xylem, Matthew Pine, nói.
Khi AI gây ra sự tăng mạnh nhu cầu điện, sự chú ý cũng đang chuyển sang các công ty đứng sau hạ tầng và sản xuất năng lượng — một xu hướng mà một số nhà đầu tư đang theo dõi trên các nền tảng như Public khi việc xây dựng AI mở rộng ra ngoài phần mềm.
Tags: AI Energy Consumption, Renewable Energy, Sam Altman
