Sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra một kỷ nguyên với những khả năng công nghệ chưa từng có. Tuy nhiên, cùng với những tiến bộ của AI là những thách thức không nhỏ đến môi trường toàn cầu, khi nhu cầu năng lượng khổng lồ của các mô hình AI có thể sẽ kéo theo một cuộc khủng hoảng năng lượng trong tương lai.
Nhu cầu năng lượng của AI đang trong tình trạng đáng lo ngại
Các chatbot AI bắt đầu phổ biến sau khi OpenAI phát hành ChatGPT vào cuối năm 2022. Từ đó đến nay, thung lũng Silicon đã không ngừng phát hành các mô hình ngôn ngữ lớn. Tuy nhiên, những tiến bộ này cũng đang tác động không nhỏ đến môi trường.
Theo tờ Wired, sự xuất hiện của các công cụ trí tuệ nhân tạo đang dẫn đến một kỷ nguyên siêu tiêu dùng của Internet, đòi hỏi tiêu thụ lượng điện rất lớn để vận hành. Những trung tâm này vận hành hàng loạt thiết bị gọi là đơn vị xử lý đồ họa hay GPU, được sử dụng để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn và các thao tác như trả lời các truy vấn của ChatGPT. Việc này đòi hỏi nhiều năng lượng hơn các thiết bị máy tính thông dụng và tỏa ra nhiều nhiệt hơn.
Ảnh minh họa
Vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-3 và các phiên bản kế nhiệm đòi hỏi một khối lượng điện năng khổng lồ. Một nghiên cứu năm 2021 đã phát hiện ra rằng mô hình GPT-3, với 175 tỷ tham số, đã tiêu thụ lượng điện lên tới 1.287 MWh trong một lần huấn luyện duy nhất. Điều này tương đương với lượng khí thải carbon ước tính khoảng 626.000 pound (313 tấn).
Hơn nữa, mối quan hệ giữa kích thước mô hình và mức tiêu thụ năng lượng thường là siêu tuyến tính, nghĩa là khi mô hình càng lớn nhu cầu năng lượng của chúng càng tăng nhanh hơn. Khi ngành công nghiệp hướng tới các khả năng AI tinh vi hơn, nhu cầu điện tăng trưởng theo cấp số nhân này có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng năng lượng.
Với việc ngày càng có nhiều trung tâm dữ liệu được đưa vào vận hành, dự đoán cho thấy lượng năng lượng cần thiết để cung cấp cho làn sóng AI đang tăng không phanh.
Một nghiên cứu cho thấy, AI có thể chiếm 0,5% lượng điện sử dụng trên toàn thế giới vào năm 2027, hoặc gần bằng lượng điện mà Argentina sử dụng trong một năm. Các nhà phân tích tại Wells Fargo cho rằng, nhu cầu điện của Mỹ có thể tăng 20% vào năm 2030, một phần do AI. Goldman Sachs dự đoán rằng các trung tâm dữ liệu sẽ chiếm 8% mức sử dụng năng lượng của Hoa Kỳ vào năm 2030, tăng từ mức chỉ 3% hiện nay.
Thực tế cho thấy, nhu cầu năng lượng từ AI của các hãng công nghệ hàng đầu thế giới đang khiến lượng khí thải ngày càng tăng cao hơn. Năm 2023, lượng khí thải của Google cao hơn 48% so với năm 2019, phần lớn là do các trung tâm dữ liệu. Lượng khí thải của Microsoft cũng tăng vọt vì những lý do tương tự, cụ thể tăng 29% vào năm ngoái so với năm 2020. Và lượng khí thải của Meta đã tăng 66% từ năm 2021 đến năm 2023.
Hiện, Microsoft và OpenAI đang lên kế hoạch xây dựng một trung tâm dữ liệu trị giá 100 tỷ USD. Báo cáo ban đầu cho thấy, trung tâm dữ liệu này có thể cần 5 gigawatt điện, hoặc gần tương đương với 5 lò phản ứng hạt nhân. Bên cạnh đó, nhiều loại chip xử lý phục vụ AI cũng đang ngày càng ngốn nhiều năng lượng hơn. Nvidia, công ty dẫn đầu về chip AI, gần đây đã tiết lộ các sản phẩm mới có thể tiêu thụ nhiều năng lượng hơn.
Sự bùng nổ AI đang tạo ra lợi nhuận lớn cho một số công ty, nó có thể mang lại những đột phá trong công nghệ năng lượng sạch. Tuy nhiên, hiện tại các trung tâm dữ liệu đang gây hại nhiều hơn là có lợi cho môi trường. Nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của AI có thể gây căng thẳng cho lưới điện hiện tại và kéo theo nhu cầu phải xây dựng các nhà máy điện mới, làm trầm trọng thêm các mối lo ngại về môi trường.
Các tập đoàn công nghệ hàng đầu như Google đã cam kết đạt được mức phát thải carbon ròng bằng 0, thường bằng cách mua tín chỉ carbon. Tuy nhiên, nhu cầu tín chỉ đang vượt quá cung, khiến đây không phải giải pháp lâu dài.
Nhu cầu năng lượng khổng lồ đang đặt ra một rào cản đáng kể đối với việc áp dụng và phát triển AI rộng rãi hơn, hạn chế các nhà nghiên cứu, các công ty quy mô nhỏ và các cá nhân tiếp cận chúng.
Nỗ lực “Xanh hóa” AI
Những thách thức trên đang đặt ra một rào cản lớn đối với tương lai do AI dẫn dắt, buộc các tập đoàn công nghệ lớn và các công ty khởi nghiệp phải tìm kiếm các giải pháp bền vững. Trong khi một số tập trung vào các biện pháp khắc phục ngắn hạn, những công ty khác đang tái cấu trúc lại nền tảng của kiến trúc AI để xây dựng một tương lai tiết kiệm năng lượng hơn.
Cộng đồng phát triển AI đang tích cực tìm kiếm các giải pháp sáng tạo. Thay vì chỉ đơn giản là mở rộng cơ sở hạ tầng hiện có, nhiều doanh nghiệp đang khám phá các phương pháp tiếp cận mới đối với kiến trúc AI, ưu tiên hiệu quả và giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng. Một hướng đi đầy hứa hẹn là phát triển các mô hình nhỏ hơn, chuyên biệt hơn, được thiết kế cho các tác vụ cụ thể, thay vì dựa vào các mô hình đa năng cho mọi ứng dụng.
Một ví dụ điển hình cho phương pháp này là mô hình mã nguồn mở Aria do Rhymes phát triển. Aria hiện có 25,3 tỷ tham số. Nhưng không giống như các mô hình truyền thống kích hoạt tất cả các tham số của chúng cho mọi tác vụ, Aria sử dụng một kỹ thuật gọi là kích hoạt tham số tối thiểu. Nó chỉ chọn lọc và kích hoạt 3,9 tỷ tham số cần thiết cho một tác vụ nhất định, giảm đáng kể lượng năng lượng tiêu thụ.
Rhymes đã triển khai thành công phương pháp này trong công cụ tìm kiếm BeaGo của họ, chứng minh rằng hiệu quả không nhất thiết phải đánh đổi bằng hiệu suất. Trong các thử nghiệm thực tế, kết quả của BeaGo đã được chứng minh là tương đương với các đối thủ cạnh tranh tiêu tốn nhiều năng lượng hơn, làm nổi bật tiềm năng của phương pháp này.
Ngoài việc kích hoạt tham số tối thiểu, Rhymes đã phát triển một mô hình đa phương thức mã nguồn mở, cho phép phân loại và quản lý thông minh khối dữ liệu quy mô lớn, ngữ cảnh rộng, trải dài trên nhiều loại hình khác nhau như văn bản, video và hình ảnh. Điều này cho phép mô hình hiểu thông tin một cách tổng thể và nhiều sắc thái hơn, tăng cường hơn nữa hiệu quả và hiệu lực của AI.
Việc tập trung vào hiệu quả cũng cho phép triển khai AI trên phần cứng yếu hơn, giúp các công ty nhỏ và nhà nghiên cứu dễ dàng tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến. Điều này thúc đẩy sự tiến bộ của AI và tạo ra một hệ sinh thái đa dạng và đổi mới hơn.
Những nỗ lực đổi mới sáng tạo của các công ty như Rhymes đánh dấu một sự thay đổi quan trọng trong thế giới AI. Nó chứng minh rằng sự đổi mới liên tục là điều cần thiết, ngay cả khi có những giải pháp dường như hiệu quả khác. Trong khi các tập đoàn công nghệ lớn tập trung vào việc mở rộng quy mô các mô hình hiện có và đưa AI ra thị trường đại chúng, các công ty khởi nghiệp như Rhymes đang tiên phong trong một mô hình mới về phát triển AI: Ưu tiên hiệu quả, tính bền vững và hợp tác mở.
Phương pháp này cung cấp một hướng đi thuyết phục hơn cho tương lai của AI. Bằng cách kết hợp kích hoạt tham số tối thiểu, khả năng đa phương thức và các nguyên tắc mã nguồn mở, con người có thể xây dựng các hệ thống AI không chỉ mạnh mẽ và hiệu quả mà còn có trách nhiệm với môi trường và dễ tiếp cận với nhiều người dùng hơn.
Có thể nói, sự chuyển dịch sang các hoạt động AI bền vững này là một yêu cầu cấp thiết để đảm bảo cuộc cách mạng AI mang lại lợi ích cho cả nhân loại và hành tinh./.
Trúc Linh