"Xanh hóa" AI: Nhiệm vụ cấp bách
cho Đông Nam Á Hà Nội (TTXVN 10/9)
Thiết kế công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) thông minh hơn, kết hợp với hạ tầng dữ liệu xanh, có thể giúp Đông Nam Á hiện thực hóa tham vọng số mà không ảnh hưởng đến các mục tiêu chuyển đổi năng lượng.
Nền kinh tế số của Đông Nam Á đang bùng nổ. Với sự tăng trưởng nhanh chóng trong các lĩnh vực thương mại điện tử, công nghệ tài chính và dịch vụ AI, khu vực này đang chứng kiến một sự gia tăng đột biến về nhu cầu điện – đặc biệt là từ những trung tâm dữ liệu. Các cơ sở này hoạt động 24/7 và đòi hỏi hệ thống làm mát công suất lớn, tạo ra gánh nặng vận hành liên tục cho lưới điện quốc gia.
Trên toàn cầu, các trung tâm dữ liệu đã tiêu thụ khoảng 415 TWh điện trong năm 2024 – nhiều hơn tổng mức tiêu thụ của cả Indonesia (In-đô-nê-xi-a). Đến năm 2030, lượng điện sử dụng của các trung tâm này được dự báo sẽ vượt qua mức tiêu thụ của Nhật Bản hiện nay. Mặc dù phần lớn sự mở rộng trung tâm dữ liệu toàn cầu đang diễn ra ở Mỹ, Trung Quốc và châu Âu, nhưng Đông Nam Á đang nhanh chóng bắt kịp, với nhu cầu trong khu vực được dự báo sẽ tăng hơn gấp đôi vào năm 2030.
Các ước tính ở cấp quốc gia đã cho thấy thách thức lớn đối với lưới điện. Tại Malaysia (Ma-lai-xi-a), nhu cầu điện từ những trung tâm dữ liệu có thể tăng gấp bảy lần vào năm 2030, đạt khoảng 30% tổng mức tiêu thụ của cả nước. Tại Indonesia, nhu cầu dự kiến sẽ tăng gần gấp bốn lần, trong khi ở Philippines (Phi-líp-pin), con số này có thể tăng vọt hơn 18 lần. Nhu cầu tăng vọt từ các trung tâm dữ liệu cũng có nguy cơ cạnh tranh nhu cầu về điện và nước với những khu dân cư và cộng đồng – đặc biệt ở các khu vực có lưới điện hạn chế và nguồn cung nước bị giới hạn – làm dấy lên những lo ngại rộng hơn về xã hội và vấn đề công bằng.
Nếu nhu cầu ngày càng tăng này được đáp ứng chủ yếu bởi các lưới điện phụ thuộc nhiều vào nhiên liệu hóa thạch, nó có nguy cơ làm chậm lại – hoặc thậm chí làm chệch hướng – quá trình chuyển đổi năng lượng sạch của khu vực. Tính đến năm 2022, nhiên liệu hóa thạch, dẫn đầu là than đá, vẫn cung cấp hơn 70% lượng điện của Đông Nam Á, bất chấp sự mở rộng không ngừng của năng lượng tái tạo.
Trong bối cảnh đó, một phần quan trọng của giải pháp nằm ở việc cải tiến phần cứng, đặc biệt là thông qua việc phát triển các "Trung tâm dữ liệu xanh". Những cơ sở này áp dụng các công nghệ tiên tiến như hệ thống làm mát hiệu suất cao, tái chế nhiệt thải, chuyển dịch khối lượng công việc sang giờ thấp điểm và tích hợp năng lượng tái tạo. Với những cải tiến này, các trung tâm dữ liệu có thể tiết kiệm năng lượng hơn rất nhiều, và quan trọng hơn, chúng có thể đóng vai trò như những đòn bẩy để thúc đẩy việc triển khai năng lượng sạch.
Các quốc gia Đông Nam Á đã và đang đi theo hướng này. Lộ trình Trung tâm dữ liệu xanh 2024 của Singapore (Xin-ga-po) đặt ra các tiêu chuẩn về hiệu suất sử dụng năng lượng hàng đầu và đưa ra các ưu đãi cho việc sử dụng năng lượng tái tạo. Malaysia đang chuẩn bị ra mắt một khuôn khổ trung tâm dữ liệu bền vững vào cuối năm 2025.
Bên cạnh các các cải tiến phần cứng, những đòn bẩy mạnh mẽ khác có thể được tận dụng ở lớp phần mềm. Một giải pháp là thiết kế AI thông minh hơn, tinh gọn hơn, bằng cách xây dựng các ứng dụng mang lại kết quả tương tự nhưng với khối lượng xử lý tính toán ít hơn, qua đó giảm nhu cầu về cả hạ tầng và năng lượng.
Trên thực tế, điều này có thể đạt được bằng cách triển khai các mô hình AI nhỏ hơn, chuyên dụng cho từng tác vụ thay vì những mô hình đa dụng cồng kềnh; sử dụng các bộ dữ liệu nhỏ hơn nhưng chất lượng cao hơn trong quá trình huấn luyện mô hình; áp dụng những kỹ thuật nén mô hình như tỉa cành (pruning) và lượng tử hóa (quantisation) để giảm tải tính toán; và áp dụng các thuật toán hiệu quả hơn cho cả quá trình huấn luyện và suy luận.
Các biện pháp này có tiềm năng đáng kể trong việc cải thiện hiệu quả phần mềm và cắt giảm việc sử dụng năng lượng.
Ví dụ, Google cho biết mô hình Gemini của họ, vốn kết hợp các kiến trúc và thuật toán phần mềm hiệu quả hơn với những cải tiến phần cứng, tiêu thụ ít năng lượng hơn đáng kể so với nhiều ước tính công khai trước đó.
Ngoài ra, việc tạo ra một môi trường hỗ trợ phù hợp cũng rất quan trọng. Trong nhiều năm, các nhà phát triển AI — từ kỹ sư xây dựng mô hình nền tảng đến người tạo ứng dụng — thường được khen thưởng dựa trên độ chính xác, tốc độ và tính năng, chứ không phải hiệu suất năng lượng. Điều này đang bắt đầu thay đổi khi chi phí tính toán và chi phí token ngày càng tăng buộc yếu tố hiệu quả phải được đưa vào thảo luận, nhưng hầu hết các nỗ lực vẫn còn mang tính tự phát. Nếu không có một tín hiệu chính sách rõ ràng để đưa yếu tố hiệu suất năng lượng vào quá trình phát triển ứng dụng AI, tiến độ có thể bị đình trệ và những phần mềm tiêu tốn nhiều năng lượng có thể chiếm ưu thế nếu chi phí năng lượng giảm hoặc có sự thay đổi về các ưu tiên.
Đây là lúc chính phủ và những công ty có thể phối hợp. Thay vì điều tiết trực tiếp việc thiết kế AI, các nhà hoạch định chính sách có thể tạo một môi trường thuận lợi bằng cách thúc đẩy những tiêu chuẩn báo cáo về việc sử dụng năng lượng của những ứng dụng AI. Về phần mình, các công ty có thể hợp tác bằng cách chia sẻ dữ liệu, thử nghiệm những ứng dụng gọn nhẹ và trình bày các phương pháp tốt nhất trong việc tối ưu hóa thuật toán. Những cơ quan công quyền cũng nên xem xét việc ưu tiên các nhu cầu xã hội thiết yếu hơn là những mục đích sử dụng không thiết yếu, đảm bảo lưới điện tiếp tục phục vụ lợi ích rộng lớn hơn của xã hội khi nhu cầu AI tăng lên./.
Khánh Ly (Theo fulcrum.sg)