Cơn khát điện, nước của Trí tuệ nhân tạo và bài toán đánh đổi môi trường trong kỷ nguyên số
Sự bùng nổ của các trung tâm dữ liệu không chỉ đặt ra áp lực chưa từng có lên an ninh năng lượng và nguồn nước tinh khiết, mà còn làm đảo lộn lộ trình giảm phát thải khí nhà kính (Net Zero) cũng như chiến lược tăng trưởng xanh trên phạm vi toàn cầu lẫn tại Việt Nam.
Mỗi khi người dùng thực hiện một thao tác chạm trên điện thoại thông minh hay gõ vài dòng lệnh trên máy tính để truy vấn thông tin qua các công cụ AI, kết quả trả về gần như tức thì. Tốc độ xử lý nhanh chóng và chuẩn xác ấy dễ mang lại cảm giác rằng AI là một thực thể vô hình hoạt động hoàn toàn trên “đám mây”.
Tuy nhiên, dưới góc độ kinh tế tài nguyên, mỗi thuật toán thông minh đều được nuôi dưỡng bằng một thực thể vật lý đồ sộ và tiêu tốn nguồn tài nguyên thiên nhiên khổng lồ – mà cốt lõi và trực diện nhất chính là điện năng và tài nguyên nước.
Áp lực khổng lồ lên hệ thống an ninh năng lượng
Báo cáo từ tổ chức dữ liệu toàn cầu Our World in Data (dựa trên số liệu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế – IEA) chỉ rõ: Năm 2025, tổng mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu (Data Center) trên toàn cầu đạt khoảng 485 TWh, chiếm tới 1,5% tổng sản lượng điện thế giới. Dự báo đến năm 2030, con số này sẽ tăng gần gấp đôi, chạm ngưỡng 945 – 950 TWh. Để dễ hình dung về quy mô, lượng điện năng nuôi dưỡng các trung tâm dữ liệu toàn cầu vào năm 2030 sẽ lớn gấp gần 4 lần tổng sản lượng điện thương phẩm của toàn Việt Nam trong cả năm 2023 (vốn ở mức khoảng 253 TWh). Đáng chú ý, nguồn điện cấp cho các trung tâm dữ liệu bắt buộc phải là nguồn điện chất lượng cao, duy trì độ ổn định tuyệt đối 24/7 trong suốt 365 ngày/năm.
Tại Việt Nam, làn sóng đầu tư hạ tầng dữ liệu cũng đang gia tăng nhanh chóng. Theo báo cáo của Tập đoàn tư vấn và dịch vụ bất động sản toàn cầu Savills, tổng công suất thiết kế của các trung tâm dữ liệu tại Việt Nam năm 2025 đạt khoảng 524,7 MW và dự báo sẽ tăng vọt lên mức 950 MW vào năm 2030. Nếu giả định các trung tâm dữ liệu vận hành liên tục ở mức công suất thiết kế 524,7 MW trong suốt 8.760 giờ/năm, tổng lượng điện tiêu thụ sẽ lên tới khoảng 4,60 tỷ kWh/năm.
Phép đối chiếu cho thấy lượng điện năng này tương đương 1,81% tổng sản lượng điện thương phẩm của Việt Nam năm 2023 – một tỷ trọng thậm chí còn cao hơn mức bình quân của thế giới (1,5%).
“Cơn khát” dòng nước tinh khiết đắt đỏ
Song hành với bài toán năng lượng là áp lực suy giảm và khai thác tài nguyên nước. Theo nghiên cứu từ hãng phân tích và tư vấn năng lượng độc lập Rystad Energy (Na Uy), lượng nước tiêu thụ trực tiếp để làm mát các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu năm 2025 vào khoảng 222 tỷ lít (tương đương 222 triệu m³). Đến năm 2030, nhu cầu nước phục vụ hạ tầng số dự báo sẽ tăng gần gấp 3 lần, chạm mốc 644 tỷ lít (644 triệu m³). Quy mô lượng nước này tương đương 64,4 lần dung tích nước Hồ Tây (khoảng 10 triệu m³) và ngang bằng toàn bộ sản lượng nước sạch mà hệ thống nhà máy nước trên toàn lãnh thổ Việt Nam cung cấp cho sinh hoạt và phát triển kinh tế trong gần 50 ngày liên tục (tính theo tổng công suất cấp nước toàn quốc khoảng 13,7 triệu m³/ngày đêm).
Điểm cốt lõi dưới góc nhìn kỹ thuật môi trường là dòng nước “nuôi” AI không phải nguồn nước thô tự nhiên hay nước máy thông thường. Để bảo vệ hệ thống bo mạch và linh kiện bán dẫn siêu nhạy cảm khỏi nguy cơ ăn mòn, rỉ sét hay đóng cặn khoáng chất, các trung tâm dữ liệu bắt buộc phải sử dụng nước tinh khiết hoặc nước đã qua xử lý lọc trao đổi ion, khử khoáng nghiêm ngặt bằng công nghệ thẩm thấu ngược (RO) đa tầng.
Với độ tinh khiết vượt xa tiêu chuẩn nước sinh hoạt hộ gia đình cùng quy trình lọc rửa vận hành ngặt nghèo, chi phí kinh tế và hệ số tiêu hao tài nguyên cho mỗi lít nước làm mát AI đắt đỏ hơn rất nhiều so với nước cấp đô thị tiêu chuẩn.
Vì sao AI tiêu tốn tài nguyên gấp bội công cụ tìm kiếm truyền thống?
Sự chênh lệch lớn về mức độ tiêu thụ tài nguyên giữa AI và các công cụ tìm kiếm truyền thống (như Google Search) nằm ở bản chất và độ phức tạp của thuật toán xử lý dữ liệu. Có thể hình dung sự khác biệt này qua phép so sánh với quy trình tìm mua một gói cà phê trong siêu thị:
Với công cụ tìm kiếm truyền thống: Công cụ chỉ đóng vai trò như người dẫn đường, đưa người dùng đến đúng các kệ hàng đã được phân loại và sắp xếp ở vị trí định sẵn để lựa chọn. Quá trình truy xuất dữ liệu tĩnh này tiêu tốn rất ít năng lượng.
Với các mô hình AI tạo sinh: Quá trình truy vấn tương tự như việc người dùng yêu cầu một loại cà phê pha sẵn theo đúng “khẩu vị” cá nhân hóa mà trên kệ hàng chưa từng có. Khi đó, hệ thống không chỉ truy xuất thông tin mà phải tự động tổng hợp, “suy luận”, tính toán xác suất ngôn ngữ – giống như việc phải trực tiếp đi chọn hạt, rang, xay và pha chế tại chỗ theo yêu cầu riêng biệt.
Quá trình suy luận và tính toán thời gian thực này buộc hàng triệu bộ vi xử lý hiệu năng cao (GPU) phải vận hành hết công suất, qua đó phát sinh lượng nhiệt năng khổng lồ. Để ngăn chặn nguy cơ quá nhiệt làm hư hại hệ thống máy chủ, hàng triệu lít nước siêu tinh khiết phải được bơm tuần hoàn liên tục để giải nhiệt. Các nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng, trung bình mỗi phiên tương tác từ 5 đến 50 câu hỏi với ChatGPT sẽ làm hệ thống tiêu hao lượng nước tương đương một chai 500 ml.
Tác động ngược tới cam kết Net Zero và bài toán quy hoạch hạ tầng
Sự bùng nổ đột biến của công nghệ AI đang tạo ra những nghịch lý lớn, trực tiếp làm xáo trộn nhiều cam kết về bảo vệ môi trường và chuyển dịch năng lượng xanh trên thế giới cũng như tại Việt Nam.
Thứ nhất, thách thức mục tiêu Net Zero của các tập đoàn công nghệ: Từng là biểu tượng tiên phong toàn cầu về phát triển bền vững, Google từng tự tin đặt mục tiêu đạt phát thải ròng bằng “0” (Net Zero) vào năm 2030 – sớm hơn 20 năm so với mốc cam kết phổ biến của các quốc gia tại Hội nghị COP26 (năm 2021). Tuy nhiên, tập đoàn công nghệ này gần đây đã phải lặng lẽ điều chỉnh lại các tuyên bố mục tiêu của mình.
Báo cáo môi trường của hãng thừa nhận làn sóng đầu tư AI đã đẩy mức tiêu thụ điện năng tăng vọt, khiến tổng lượng phát thải khí nhà kính năm 2024 của tập đoàn không những không giảm mà còn tăng tới 51% so với năm cơ sở 2019.
Thứ hai, nguy cơ làm lu mờ thành quả giảm phát thải của xe điện: Phương tiện giao thông điện hóa vốn được xem là trụ cột để cắt giảm phát thải khí nhà kính trong lĩnh vực vận tải (mỗi xe điện thay thế xe chạy nhiên liệu hóa thạch giúp giảm khoảng 35 – 40% lượng phát thải).
Tại Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh và nhiều đô thị lớn của Việt Nam, tỷ lệ phương tiện xanh hóa đang tăng trưởng rất mạnh mẽ. Thế nhưng, theo thống kê của IEA, toàn bộ đội xe điện trên toàn cầu trong năm 2024 tiêu thụ khoảng 180 tỷ kWh điện; trong khi các trung tâm dữ liệu năm 2025 tiêu thụ tới 485 TWh – tức gấp khoảng 2,7 lần lượng điện vận hành toàn bộ xe điện thế giới (hoặc hơn 2,3 lần nếu tính theo các kịch bản dự báo trung bình).
Điều này đặt ra một nghịch lý đáng suy ngẫm: Trong khi các quốc gia nỗ lực đầu tư chuyển đổi giao thông xanh để tiết giảm từng tấn carbon, thì cơn khát năng lượng từ hạ tầng AI lại có nguy cơ xóa nhòa thành quả giảm phát thải của cả ngành xe điện.
Thứ ba, áp lực trực diện lên quy hoạch hạ tầng điện tại Việt Nam: Sức nóng của cuộc đua hạ tầng AI đã hiện hữu rõ nét tại Việt Nam thông qua hàng loạt siêu dự án đang được xúc tiến tại khu vực Củ Chi (TP. Hồ Chí Minh), điển hình như Trung tâm dữ liệu Viettel công suất 140 MW hay dự án Trung tâm dữ liệu AI quy mô 2,1 tỷ USD của liên doanh AIC và Kinh Bắc. Tuy nhiên, việc xuất hiện đột ngột những “siêu hộ tiêu thụ điện” với công suất hàng trăm MW đang đặt hạ tầng lưới điện đô thị trước bài toán cân đối nguồn cung vô cùng nan giải. Ngành điện TP. Hồ Chí Minh đã phải khẩn trương rà soát quy hoạch phụ tải, đồng thời kiến nghị Bộ Công Thương hướng dẫn cơ chế áp giá điện đặc thù cho trung tâm dữ liệu nhằm bảo đảm an toàn lưới điện, không để ảnh hưởng đến nguồn điện phục vụ sản xuất dân sinh và sinh hoạt của người dân.
Lời kết: Hướng tới kỷ nguyên Trí tuệ nhân tạo xanh và có trách nhiệm
Đằng sau mỗi câu trả lời thông minh hay mỗi sản phẩm sáng tạo tức thời mà AI mang lại trên thiết bị cá nhân luôn là một khoản chi phí sinh thái được trả bằng điện năng và nguồn nước sạch. Trí tuệ nhân tạo có thể vận hành trên “đám mây” kỹ thuật số, nhưng mọi chi phí nuôi dưỡng nó đều được khấu trừ trực tiếp vào nguồn tài nguyên hữu hạn dưới mặt đất.
Ngay trong quá trình tra cứu, đối chiếu và tổng hợp dữ liệu bằng công cụ AI để hoàn thiện bài viết này, hệ thống ước tính đã tiêu tốn khoảng 50 Wh điện năng từ máy chủ và 0,5 lít nước siêu tinh khiết để giải nhiệt. Một phép tính đơn giản: khi nhân con số tưởng chừng nhỏ bé ấy với hàng trăm triệu lượt truy vấn đang diễn ra đồng thời mỗi giây trên toàn cầu, chúng ta sẽ nhận thức rõ cái giá môi trường đắt đỏ của kỷ nguyên số.
Phát triển công nghệ số và AI là xu thế tất yếu, nhưng tích hợp tiêu chuẩn kinh tế xanh, sử dụng năng lượng tái tạo, tối ưu hóa thuật toán tiết kiệm tài nguyên và hoàn thiện khung chính sách quản lý môi trường cho các trung tâm dữ liệu chính là yêu cầu cấp bách để công nghệ thực sự phục vụ sự phát triển bền vững.
TS. Lê Hải Hưng
Đại học Bách khoa Hà Nội
