Sự thèm ăn năng lượng không thể ngăn cản của AI: Một cuộc khủng hoảng sắp xảy ra

Trí tuệ nhân tạo đang trên đà chuyển đổi các ngành công nghiệp, nhưng có một mối lo ngại cấp bách: nhu cầu năng lượng của nó . Khi AI trở nên tiên tiến và phổ biến hơn, nhu cầu của nó cũng tăng lên.

Khi chúng ta lao vào tương lai do AI điều khiển, điều quan trọng là phải đối mặt với thực tế khắc nghiệt: nếu không có quy định nghiêm ngặt, chúng ta đang tự đặt mình vào một cuộc khủng hoảng năng lượng với quy mô chưa từng có. Hãy tưởng tượng một thế giới nơi AI không có giới hạn, tiêu thụ năng lượng ở mức đáng báo động. Trong kịch bản như vậy, chúng ta sẽ chứng kiến sự căng thẳng to lớn đối với cơ sở hạ tầng năng lượng vốn đã mỏng manh của chúng ta.

Hậu quả là tình trạng mất điện thường xuyên và hóa đơn tiền điện tăng vọt. Lượng khí thải carbon của AI nếu không được giải quyết có thể trở thành một thảm họa môi trường. Hơn nữa, các công ty và quốc gia có thể khai thác AI mà không bị hạn chế sẽ cạnh tranh với những công ty và quốc gia không thể khai thác, dẫn đến bất bình đẳng kinh tế ở quy mô chưa từng có.

Trong bài viết này, tôi sẽ đi sâu vào nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của AI, những thách thức mà nó đặt ra và các giải pháp tiềm năng.

AI như một lực lượng kinh tế mới nổi

Ngày nay, chúng ta đang bước vào kỷ nguyên mà nhịp đập của nền kinh tế sẽ được đo lường không phải bằng lực lượng lao động tuyệt đối của con người mà bằng lượng trí tuệ nhân tạo cốt lõi. AI có khả năng định hình lại bối cảnh năng suất khi các doanh nghiệp tìm cách cải thiện hiệu quả của lực lượng lao động bằng AI và tự động hóa các nhiệm vụ và vai trò khác nhau.

Dựa theo PwC , sự đóng góp tiềm năng của AI cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030 có thể đạt tới con số đáng kinh ngạc là 15,7 nghìn tỷ USD. Khoảng 45% lợi ích kinh tế sẽ xuất phát từ việc cải tiến sản phẩm. AI sẽ thúc đẩy nhu cầu của người tiêu dùng bằng cách đa dạng hóa hàng hóa, tăng cường cá nhân hóa và khả năng chi trả.

Hơn 300 ứng dụng AI đã được xác định, mở rộng ra ngoài thương mại sang các lĩnh vực khoa học khác nhau. Ví dụ, trong vật lý, mạng lưới thần kinh hiện đang được sử dụng để phát triển các mô hình và lý thuyết mới. AI vượt trội trong việc khám phá các mẫu và mối tương quan ẩn trong dữ liệu. Bộ Năng lượng Hoa Kỳ đã được công nhận tiềm năng của nó để đẩy nhanh những khám phá thực nghiệm trong vật lý hạt nhân. Và trong công nghệ sinh học, AI tăng tốc việc phát hiện ra các phân tử mới. Khi các thuật toán tiếp tục phát triển, phạm vi ứng dụng của chúng sẽ mở rộng hơn nữa.

Bình minh của dữ liệu tổng hợp

Trước khi đi sâu vào các khả năng mới của AI, điều quan trọng là phải phân biệt giữa hai giai đoạn hoạt động của nó. Khối lượng công việc AI theo truyền thống bao gồm các giai đoạn đào tạo và suy luận. Trong quá trình đào tạo, mô hình học từ dữ liệu đầu vào bằng cách điều chỉnh các tham số bên trong của nó thông qua các quy trình lặp lại. Giai đoạn này đòi hỏi nhiều tính toán, tốn thời gian và yêu cầu lặp lại nhiều lần để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Nó cũng thường cần sự trợ giúp của con người.

Ngược lại, giai đoạn suy luận xảy ra sau khi mô hình đã được huấn luyện và liên quan đến việc sử dụng nó để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Suy luận thường nhanh hơn và ít yêu cầu tính toán hơn so với đào tạo vì mô hình áp dụng kiến thức đã học để tạo dự báo mà không cần điều chỉnh thêm tham số.

Về mặt lý thuyết, quá trình học tập tự chủ có thể tiếp tục vô thời hạn. Dựa theo Gartner , dữ liệu tổng hợp được dự đoán sẽ vượt qua dữ liệu thực trong các mô hình AI vào năm 2030. Do đó, AI sẽ sớm có thể tự đào tạo liên tục, sử dụng các mô hình để dự đoán, tích lũy thêm dữ liệu và tinh chỉnh thêm các thuật toán. AI hoạt động càng lâu thì kết quả của nó càng chính xác và chính xác hơn cũng như các thuật toán ứng dụng có thể bao quát được càng nhiều.

Sự thay đổi quan trọng này từ con người sang AI nhấn mạnh tầm quan trọng của một yếu tố quan trọng: năng lượng.

Sự khao khát quyền lực của AI

Hiện nay, mức tiêu thụ năng lượng toàn cầu bị ảnh hưởng bởi những hạn chế của con người. Để minh họa, chúng ta không cần năng lượng suốt cả ngày vì chúng ta phải ngủ và nghỉ ngơi. Ngoài ra, AI tuân thủ lịch trình ngừng hoạt động, bảo trì và cập nhật. Tuy nhiên, khi AI cuối cùng đã khắc phục được những hạn chế của nó, học cách tự rèn luyện và bắt đầu hoạt động suốt ngày đêm, nhu cầu năng lượng của nó có thể tăng vọt.

Năm 2018, một nghiên cứu của OpenAI tiết lộ sức mạnh tính toán được sử dụng để đào tạo AI đã tăng gấp đôi cứ sau 3 đến 4 tháng kể từ năm 2012. Không có gì ngạc nhiên khi các nhiệm vụ AI, đặc biệt là học sâu, đòi hỏi các phép toán phức tạp trên các tập dữ liệu khổng lồ. Các mô hình AI tiên tiến nhất cũng đã mở rộng quy mô với hàng tỷ hoặc hàng nghìn tỷ thông số, làm tăng mức tiêu thụ năng lượng.

Các ứng dụng AI quy mô lớn thường chạy trong các trung tâm dữ liệu, nơi chứa nhiều máy chủ và hệ thống làm mát. Chúng tiêu thụ năng lượng đáng kể để kiểm soát nhiệt độ và vận hành máy chủ. Các trung tâm dữ liệu này đã chiếm một phần đáng kể trong mức tiêu thụ điện toàn cầu, ước lượng ở mức hơn một phần trăm và đang tăng lên. Trung bình, một cơ sở siêu quy mô tiêu thụ từ 20 đến 50 MW/năm, tương đương cung cấp điện cho 37.000 hộ gia đình.

Một nhiệm vụ tiêu tốn nhiều năng lượng khác là tách carbon dioxide (CO2) từ khí quyển để chống biến đổi khí hậu. Việc đào tạo một mô hình AI duy nhất có thể phát ra hơn 626.000 pound CO2 tương đương. Nó gấp khoảng 5 lần lượng khí thải carbon trong đời của một chiếc ô tô trung bình. Việc thu giữ CO2 đòi hỏi năng lượng đầu vào đáng kể do nồng độ CO2 trong không khí thấp và các đặc tính vật lý của nó. Việc giải quyết các yêu cầu năng lượng này trở nên cấp thiết khi chúng ta nỗ lực đạt mức phát thải ròng bằng 0 và giải quyết cuộc khủng hoảng khí hậu.

Sự trỗi dậy của các giải pháp tái tạo

Vậy cơ sở hạ tầng hiện tại của chúng ta đã sẵn sàng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của AI chưa? Thật đáng tiếc, câu trả lời là không. Lưới điện của chúng ta tụt hậu xa so với tốc độ thích ứng cần thiết. Điều này đòi hỏi phải khẩn trương tìm kiếm các giải pháp đổi mới, trong đó năng lượng mặt trời nổi bật là câu trả lời đầy hứa hẹn cho câu hỏi hóc búa về năng lượng này.

Năng lượng mặt trời khai thác tiềm năng năng lượng to lớn của mặt trời, một nguồn tài nguyên có thể tái tạo và thực tế là vô hạn. Khi chúng ta hướng tới một tương lai được định hướng bởi AI, các khu vực có nhiều ánh sáng mặt trời sẽ có nhu cầu tăng cao về cơ sở hạ tầng năng lượng mặt trời. Trên toàn cầu, các dự án năng lượng gió và năng lượng mặt trời đang được triển khai đóng góp hơn 1/3 lượng điện năng của thế giới vào năm 2030.

Các nhà sản xuất tấm pin mặt trời đang sẵn sàng phát triển mạnh trong bối cảnh mới này. Hiệu suất của các tấm pin mặt trời tiếp tục được cải thiện nhờ những tiến bộ trong khoa học và kỹ thuật vật liệu. Các công ty lưu trữ năng lượng chuyên về công nghệ pin tiên tiến cũng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc ổn định lưới điện. Chỉ ở Mỹ, đầu tư toàn cầu vào lưu trữ năng lượng và lưới điện vượt qua 337 tỷ USD vào năm 2022.

Một đối thủ khác trong cuộc tìm kiếm năng lượng sạch và hiệu quả là năng lượng nhiệt hạch, với Năng lượng Helion công ty nghiên cứu là một ví dụ. Tuy nhiên, để biến năng lượng nhiệt hạch thành nguồn năng lượng thực tế, chúng ta vẫn phải sản xuất ra các loại nhiên liệu như Deuterium và Helium-3. Quá trình này có những trở ngại đặc biệt. Deuterium có sẵn nhưng cần nhiệt độ cực cao cho phản ứng nhiệt hạch, trong khi Helium-3 khan hiếm trên Trái đất và cần phải khai thác trên mặt trăng. Hơn nữa, năng lượng nhiệt hạch phải giải quyết các vấn đề về kinh tế, quy định, an toàn, khả năng mở rộng và môi trường.

Mặc dù năng lượng nhiệt hạch có tiềm năng rất lớn nhưng nó vẫn còn mang tính thử nghiệm và có thể phải mất vài thập kỷ để trở nên phổ biến. Ngược lại với những sự phức tạp này, năng lượng mặt trời là một giải pháp có tiềm năng đơn giản. Nó đưa ra một lộ trình rõ ràng và có thể mở rộng hướng tới sự bền vững, đòi hỏi phải đầu tư chiến lược vào cơ sở hạ tầng năng lượng mặt trời. Sự đơn giản của năng lượng mặt trời nằm ở sự phổ biến của nó, vì ánh sáng mặt trời hầu như có sẵn ở mọi nơi mà không cần phải khai thác hoặc khai thác rộng rãi.

Khi nền kinh tế toàn cầu chuyển sang AI và công nghệ năng lượng sạch, nhu cầu về đất giàu ánh nắng mặt trời, nhà sản xuất tấm pin mặt trời và công ty lưu trữ năng lượng sẽ tăng cao trong những năm tới. Tuy nhiên, sự tăng trưởng hữu cơ này có thể không đủ để ngăn chặn sự sụp đổ năng lượng.

Điều chỉnh nhu cầu AI: Quả bom hẹn giờ

Để đảm bảo một tương lai bền vững trong thời đại AI, chúng ta phải thực hiện những bước đi táo bạo để điều chỉnh nhu cầu năng lượng của AI. Hãy xem xét Hệ thống mua bán khí thải của EU buộc các nhà sản xuất, công ty điện lực và hãng hàng không phải trả tiền cho mỗi tấn carbon dioxide mà họ thải ra. Vào tháng 2 năm 2023, giá giấy phép carbon trên thị trường carbon EU đạt mức cao lịch sử 100 euro/tấn CO2. Chi phí càng cao thì động lực khuyến khích các công ty đầu tư vào công nghệ carbon thấp và chuyển đổi sang các nguồn năng lượng sạch càng cao.

Tương tự, chúng ta nên khám phá ý tưởng áp thuế bổ sung đối với các công ty có mức tiêu thụ năng lượng AI đáng kể. Các doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào AI có thể được yêu cầu đầu tư vào năng lượng tái tạo như một phương tiện để bù đắp dấu ấn môi trường của họ. Giống như lượng khí thải carbon gây ra các hình phạt tài chính, mức tiêu thụ năng lượng của AI có thể liên quan đến các khoản đầu tư bắt buộc vào cơ sở hạ tầng năng lượng mặt trời hoặc các sáng kiến năng lượng thay thế khác.

Mặc dù các công ty có thể không hào hứng với viễn cảnh này nhưng xã hội của chúng ta phải ưu tiên sự bền vững lâu dài hơn lợi nhuận ngắn hạn. Các biện pháp chủ động để giải quyết vấn đề này có thể góp phần đáng kể vào một tương lai xanh hơn và bền vững hơn, đồng thời hỗ trợ sự phát triển của các ngành công nghiệp dựa trên AI.