Vấn đề liệu ChatGPT có sử dụng nước hay không có thể khiến mọi người cảm thấy bối rối lúc đầu. Sau cùng, đây chỉ là một chương trình phần mềm, một thực thể vô hình sống trong thế giới kỹ thuật số. Tuy nhiên, thực tế thì phức tạp hơn nhiều và liên quan đến cơ sở hạ tầng vật lý, nền tảng cho cả kỷ nguyên kỹ thuật số. ChatGPT, giống như tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và hệ thống AI khác, phụ thuộc vào một khối lượng lớn sức mạnh tính toán nằm trong các trung tâm dữ liệu. Những trung tâm dữ liệu này, những pháo đài thực sự của máy chủ và thiết bị mạng, yêu cầu một lượng năng lượng lớn để hoạt động, và một phần đáng kể của năng lượng sản xuất đó, và quan trọng là việc làm mát cho các trung tâm dữ liệu, luôn liên quan đến nước. Do đó, mặc dù ChatGPT không "uống" nước theo nghĩa vật lý, nhưng sự tồn tại và hoạt động của nó đã có một dấu chân nước có thể đo đạc và đang ngày càng gia tăng, đặt ra những câu hỏi quan trọng về tính bền vững của môi trường mà AI mang lại. Hiểu về dấu chân nước này yêu cầu chúng ta phải thâm nhập vào các quy trình bên trong của các trung tâm dữ liệu và cảnh quan năng lượng mà chúng chiếm giữ.
Anakin AI
Các trung tâm dữ liệu là sự hiện thực vật lý của đám mây. Chúng là những tổ hợp đồ sộ, được lấp đầy bởi hàng hàng máy chủ, được kết nối bởi một hạ tầng mạng tinh vi. Những máy chủ này thực hiện các phép tính, lưu trữ dữ liệu và thực thi các hướng dẫn để AI như ChatGPT hoạt động. Năng lực xử lý khổng lồ mà những máy chủ này yêu cầu tạo ra một lượng nhiệt khổng lồ. Nếu không có hệ thống làm mát thích hợp, các máy chủ này sẽ nhanh chóng quá nhiệt và bị hỏng. Các phương pháp làm mát truyền thống trong các trung tâm dữ liệu phụ thuộc rất nhiều vào nước. Các máy làm lạnh sử dụng nước để hấp thụ nhiệt từ không khí hoặc trực tiếp từ các thành phần của máy chủ. Các tháp làm mát sau đó bay hơi nước để phân tán nhiệt vào bầu khí quyển. Quá trình này, mặc dù hiệu quả, tiêu tốn một khối lượng nước đáng kể, đặc biệt ở các khu vực có khí hậu nóng hoặc nơi các công nghệ làm mát cũ và kém hiệu quả hơn được sử dụng. Càng phức tạp, AI càng xử lý nhiều dữ liệu, và càng nhiều người dùng tương tác với nó, thì càng cần nhiều sức mạnh tính toán và do đó, càng cần nhiều năng lượng làm mát hơn. Mối liên hệ trực tiếp giữa độ phức tạp, mức sử dụng và tiêu thụ nước chính là điều làm cho dấu chân nước của ChatGPT và các mô hình AI lớn khác trở thành vấn đề rất quan trọng.
Khối lượng nước cụ thể được sử dụng để làm mát các trung tâm dữ liệu thay đổi đáng kể tùy thuộc vào các yếu tố như vị trí, khí hậu, công nghệ làm mát và mật độ máy chủ. Tuy nhiên, những ước lượng tổng quát có thể cung cấp một cảm giác về quy mô. Một số nghiên cứu cho thấy rằng các trung tâm dữ liệu có thể sử dụng hàng triệu gallon nước mỗi ngày, rivaling mức tiêu thụ nước của các thành phố nhỏ. Các trung tâm dữ liệu cũ với hệ thống làm mát không hiệu quả hơn có xu hướng có mức tiêu thụ nước cao hơn nhiều so với các cơ sở mới hơn sử dụng các công nghệ tiên tiến hơn. Ví dụ, một trung tâm dữ liệu nằm ở khu vực sa mạc có khả năng phải dựa vào việc làm mát bay hơi nhiều hơn, làm tăng dấu chân nước của nó so với một trung tâm dữ liệu ở vùng khí hậu lạnh hơn, ẩm ướt hơn có thể sử dụng làm mát bằng không khí hoặc các phương pháp ít tiêu thụ nước hơn. Hơn nữa, hiệu quả sử dụng năng lượng (PUE) của một trung tâm dữ liệu, một chỉ số so sánh tổng năng lượng tiêu thụ bởi cơ sở với năng lượng sử dụng của thiết bị CNTT, có liên quan trực tiếp đến tiêu thụ nước. Giá trị PUE thấp hơn cho thấy hoạt động hiệu quả hơn và thường tương quan với mức tiêu thụ nước thấp hơn.
Mặc dù việc sử dụng nước trực tiếp để làm mát là một mối quan tâm lớn, tiêu thụ nước gián tiếp liên quan đến năng lượng được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu cũng rất quan trọng. Các nhà máy điện, cung cấp điện cần thiết để vận hành các trung tâm dữ liệu này, cũng thường dựa vào nước để làm mát. Các nhà máy điện chạy than và các nhà máy điện hạt nhân, đặc biệt, là những người tiêu thụ nước lớn cho các quy trình làm mát. Thậm chí một số nguồn năng lượng tái tạo, như năng lượng thủy điện và năng lượng mặt trời tập trung, cũng có dấu chân nước đáng kể. Do đó, ngay cả khi một trung tâm dữ liệu sử dụng tương đối ít nước cho việc làm mát trực tiếp, điện năng mà nó tiêu thụ có thể có một chi phí nước ngầm liên quan đến việc sản xuất của nó. Tiêu thụ nước gián tiếp này thường bị bỏ qua nhưng có thể đóng góp đáng kể vào tổng dấu chân nước của AI. Do đó, nguồn năng lượng cung cấp năng lượng cho trung tâm dữ liệu là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá tác động môi trường của nó.
May mắn thay, sự nhận thức ngày càng tăng về dấu chân nước và năng lượng của AI đang thúc đẩy đổi mới và áp dụng các thực hành bền vững hơn trong ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu. Nhiều chiến lược đang được áp dụng để giảm tiêu thụ nước và tối thiểu hóa tác động môi trường của AI. Những chiến lược này bao gồm:
Công nghệ làm mát tiên tiến: Chuyển đổi từ làm mát bay hơi truyền thống sang làm mát bằng không khí, làm mát bằng chất lỏng hoặc hệ thống kín hiệu quả hơn có thể giảm đáng kể việc sử dụng nước. Làm mát bằng chất lỏng, chẳng hạn, bao gồm việc tuần hoàn chất lỏng làm mát trực tiếp đến các thành phần của máy chủ, cung cấp khả năng loại bỏ nhiệt tập trung và hiệu quả hơn so với làm mát bằng không khí.
Tối ưu hóa vị trí: Xây dựng các trung tâm dữ liệu ở những khu vực có khí hậu lạnh hơn hoặc gần các nguồn năng lượng tái tạo có thể giảm thiểu nhu cầu làm mát tiêu tốn nước và giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. Đặt các trung tâm dữ liệu ở các khu vực có nguồn năng lượng tái tạo sẵn có, như năng lượng gió hay nắng, có thể giảm đáng kể cả dấu chân carbon và nước.
Tái chế và sử dụng nước: Thực hiện các hệ thống tái chế nước có thể giảm bớt lượng nước sạch cần thiết cho làm mát. Nước thải đã được xử lý hoặc nước mưa có thể được sử dụng cho các tháp làm mát, giảm áp lực lên nguồn nước địa phương.
Cải thiện hiệu quả trong các trung tâm dữ liệu: Tối ưu hóa việc sử dụng máy chủ và cải thiện hiệu quả năng lượng tổng thể của các trung tâm dữ liệu sẽ giảm lượng nhiệt phát sinh, do đó giảm nhu cầu làm mát. Các kỹ thuật như ảo hóa máy chủ và cân bằng khối lượng công việc có thể giúp tối đa hóa việc sử dụng máy chủ và giảm lãng phí năng lượng.
Các chính phủ và các tổ chức công nghiệp đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các thực hành trung tâm dữ liệu bền vững. Các quy định và khuyến khích có thể khuyến khích việc áp dụng các công nghệ tiết kiệm nước và thúc đẩy phát triển các nguồn năng lượng tái tạo. Tiêu chuẩn hóa việc báo cáo mức sử dụng nước và thúc đẩy tính minh bạch cũng có thể giúp theo dõi tiến độ và xác định các lĩnh vực cần cải tiến. Ví dụ, các ưu đãi thuế cho các trung tâm dữ liệu sử dụng năng lượng tái tạo hoặc thực hiện hệ thống tái chế nước có thể khuyến khích việc áp dụng rộng rãi hơn các thực hành này. Hợp tác giữa các nhà vận hành trung tâm dữ liệu, các nhà phát triển công nghệ và các nhà làm luật là điều cần thiết để thúc đẩy đổi mới và tạo ra một tương lai bền vững hơn cho AI.
Cuối cùng, tính bền vững của AI không chỉ phụ thuộc vào hành động của các nhà vận hành trung tâm dữ liệu và chính phủ mà còn vào những lựa chọn mà chúng ta thực hiện với tư cách là người tiêu dùng. Quan tâm đến dấu chân kỹ thuật số của chúng ta và hỗ trợ các công ty ưu tiên tính bền vững có thể giúp thúc đẩy sự thay đổi. Lựa chọn sử dụng các dịch vụ được cung cấp bởi năng lượng tái tạo hoặc được thiết kế cho hiệu quả có thể gián tiếp góp phần vào việc giảm dấu chân nước của AI. Hơn nữa, việc xem xét các tác động đạo đức của phát triển AI và ủng hộ các thực hành AI có trách nhiệm, ưu tiên tính bền vững là những bước quan trọng trong việc tạo ra một tương lai kỹ thuật số có ý thức về môi trường và công bằng hơn.
Mặc dù ChatGPT và các mô hình AI khác mang lại tiềm năng to lớn cho đổi mới và tiến bộ, nhưng điều quan trọng là phải thừa nhận và giải quyết tác động môi trường của chúng, đặc biệt là sự phụ thuộc vào nước. Bằng cách hiểu mối liên hệ giữa các trung tâm dữ liệu, tiêu thụ năng lượng và sử dụng nước, chúng ta có thể bắt đầu thực hiện các giải pháp bền vững và thúc đẩy phát triển AI có trách nhiệm. Tương lai của AI phụ thuộc vào khả năng tạo ra các hệ thống không chỉ mạnh mẽ và thông minh mà còn thân thiện với môi trường. Điều này đòi hỏi nỗ lực chung từ chính phủ, ngành công nghiệp và cá nhân để ưu tiên tính bền vững và áp dụng các công nghệ đổi mới nhằm giảm thiểu dấu chân nước của AI. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể đảm bảo rằng những lợi ích của AI được tận hưởng mà không làm tổn hại đến sức khỏe của hành tinh chúng ta.
