Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT đã báo hiệu một kỷ nguyên mới trong trí tuệ nhân tạo, cho phép mức độ tương tác đối thoại, tạo văn bản và khả năng giải quyết vấn đề chưa từng có. Tuy nhiên, kỳ quan công nghệ này đi kèm với một dấu chân môi trường ít được công bố hơn, chủ yếu liên quan đến khối lượng nước lớn được tiêu thụ trong quá trình đào tạo và vận hành các hệ thống AI khổng lồ này. Trong khi mối liên hệ ngay lập tức giữa một công cụ số và việc sử dụng nước có thể không rõ ràng, việc hiểu sự tương tác phức tạp giữa sức mạnh tính toán, tiêu thụ năng lượng và các cơ chế làm mát là rất quan trọng để hiểu được chi phí môi trường thực sự của AI. Bài viết này nhằm đào sâu vào các cách mà ChatGPT sử dụng nước, khám phá các yếu tố cơ bản góp phần vào dấu chân nước của nó, các chiến lược giảm thiểu tiềm năng và các tác động rộng lớn hơn đối với sự phát triển AI bền vững. Mục tiêu là làm sáng tỏ một khía cạnh quan trọng của đạo đức AI và trách nhiệm môi trường, khuyến khích một cách tiếp cận thông thái và có ý thức hơn trong việc triển khai và mở rộng những công nghệ mạnh mẽ này.
Anakin AI
Lý do chính mà ChatGPT yêu cầu một lượng nước lớn là do sức mạnh tính toán khổng lồ cần thiết để đào tạo và vận hành nó. Những LLM này được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, yêu cầu các trung tâm dữ liệu mạnh mẽ với hàng ngàn máy chủ tính toán hiệu suất cao (HPC). Mỗi máy chủ bao gồm nhiều bộ xử lý và các bộ tăng tốc AI chuyên dụng (GPU hoặc TPU), tất cả đều tạo ra lượng nhiệt đáng kể trong quá trình hoạt động. Để duy trì hiệu suất tối ưu và ngăn ngừa hỏng hóc phần cứng, các trung tâm dữ liệu này cần có hệ thống làm mát mạnh mẽ. Làm mát bằng nước là một phương pháp phổ biến và hiệu quả, trong đó nước được tuần hoàn qua các tháp làm mát hoặc máy làm lạnh, hấp thụ nhiệt từ các máy chủ và phân tán nó vào bầu khí quyển thông qua quá trình bay hơi. Quy trình làm mát bằng bay hơi này là yếu tố chính thúc đẩy sự tiêu thụ nước trong các trung tâm dữ liệu lưu trữ và vận hành các mô hình AI như ChatGPT. Do đó, mô hình AI càng phức tạp và tập dữ liệu mà nó được đào tạo càng lớn, thì nhu cầu về sức mạnh tính toán càng cao, dẫn đến việc sinh ra nhiều nhiệt hơn và do đó, tiêu thụ nước cao hơn.
Việc sử dụng nước liên quan đến ChatGPT có thể được chia thành hai giai đoạn lớn: giai đoạn đào tạo và giai đoạn suy diễn. Giai đoạn đào tạo là giai đoạn cường độ nhất, vì nó liên quan đến việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ để xây dựng kiến thức và khả năng của mô hình. Giai đoạn này yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể trong một khoảng thời gian kéo dài, dẫn đến tiêu thụ nước lớn để làm mát. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 có thể mất nhiều tuần hoặc thậm chí hàng tháng, liên tục sử dụng hàng ngàn GPU, tạo ra lượng nhiệt đáng kể. Giai đoạn suy diễn, ngược lại, đề cập đến việc sử dụng hoạt động của mô hình đã được đào tạo, nơi nó trả lời câu hỏi, tạo văn bản hoặc thực hiện các tác vụ khác dựa trên yêu cầu của người dùng. Trong khi giai đoạn suy diễn ít đòi hỏi tính toán hơn so với giai đoạn đào tạo theo từng truy vấn, khối lượng truy vấn lớn mà ChatGPT xử lý khiến nó trở thành một yếu tố đóng góp đáng kể vào tổng tiêu thụ nước. Mỗi lần người dùng tương tác với ChatGPT, các máy chủ cơ sở cần thực hiện các phép tính, tạo ra nhiệt cần được phân tán, do đó tiêu thụ nước trong quá trình làm mát.
Để hiểu rõ hơn về việc tiêu thụ nước của ChatGPT, cần thiết phải hiểu các công nghệ làm mát trung tâm dữ liệu khác nhau. Phương pháp phổ biến nhất là làm mát bằng bay hơi, trong đó nước được phun vào không khí trong các tháp làm mát. Khi nước bay hơi, nó hấp thụ nhiệt từ không khí xung quanh, làm mát nước tuần hoàn qua các máy chủ của trung tâm dữ liệu. Mặc dù hiệu quả, phương pháp này tiêu thụ một lượng lớn nước do quá trình bay hơi. Một kỹ thuật khác là làm mát bằng nước lạnh, liên quan đến việc làm mát nước trong một nhà máy làm lạnh và tuần hoàn qua trung tâm dữ liệu. Máy làm lạnh có thể sử dụng các chất lạnh khác nhau, một số có tác động thấp hơn đến việc tiêu thụ nước. Tuy nhiên, chúng không loại trừ hoàn toàn việc sử dụng nước vì máy làm lạnh vẫn cần phân tán nhiệt tạo ra, điều này thường cần có các tháp làm mát. Các công nghệ mới nổi như làm mát bằng chất lỏng trực tiếp đang được khám phá, trong đó chất làm mát (như nước có phụ gia hoặc chất lỏng chuyên dụng) được tuần hoàn trực tiếp qua các thành phần máy chủ, cung cấp khả năng làm mát hiệu quả hơn và có khả năng giảm tiêu thụ nước. Tuy nhiên, những công nghệ này vẫn chưa được triển khai rộng rãi và đi kèm với những thách thức riêng, như chi phí ban đầu cao hơn và độ phức tạp bảo trì tiềm năng.
Kích thước và độ phức tạp của một mô hình AI, được đo bằng số lượng tham số (các biến mà mô hình học trong quá trình đào tạo), có mối tương quan trực tiếp với các yêu cầu tính toán của nó và, do đó, tiêu thụ nước. Các mô hình lớn với hàng tỷ hoặc thậm chí hàng triệu tỷ tham số yêu cầu nhiều sức mạnh xử lý và bộ nhớ hơn, dẫn đến việc tạo ra nhiệt nhiều hơn. Ví dụ, các mô hình AI nhỏ hơn được sử dụng cho các tác vụ đơn giản có thể được đào tạo trên một vài máy chủ với rất ít nước được sử dụng, trong khi các mô hình AI có trillion tham số như chatGPT yêu cầu toàn bộ trung tâm dữ liệu đầy máy chủ HPC chỉ để đào tạo, với một lượng nước khổng lồ được sử dụng để làm mát. Trong quá trình suy diễn, các mô hình phức tạp hơn thường yêu cầu nhiều phép tính hơn để trả lời một truy vấn, tạo ra nhiều nhiệt hơn cho mỗi tương tác. Đây là lý do tại sao tối ưu hóa kích thước và kiến trúc mô hình là rất quan trọng để giảm thiểu tác động đến môi trường. Các nghiên cứu đang được thực hiện để phát triển các thuật toán đào tạo và kiến trúc mô hình hiệu quả hơn có thể đạt được hiệu suất tương đương với ít tham số hơn, giúp giảm thiểu yêu cầu tính toán và dấu chân nước liên quan của các mô hình AI. Như một nguyên tắc chung, mô hình AI càng tinh vi và tiêu tốn tài nguyên nhiều, thì tiêu thụ nước tương ứng cũng lớn hơn.
Dấu chân nước của ChatGPT bị ảnh hưởng lớn bởi vị trí địa lý của các trung tâm dữ liệu lưu trữ và vận hành mô hình. Các trung tâm dữ liệu nằm ở các vùng khô cằn hoặc thiếu nước, như một số vùng ở Tây Nam Hoa Kỳ hoặc Trung Đông, có thể có tác động môi trường cao hơn đáng kể so với những nơi có nguồn tài nguyên nước dồi dào. Việc sử dụng nước cho làm mát ở các vùng thiếu nước có thể làm trầm trọng thêm các vấn đề khan hiếm nước hiện có và có thể cạnh tranh với các nhu cầu sử dụng nước thiết yếu khác, như nông nghiệp hoặc cung cấp nước uống. Hơn nữa, khí hậu ở vị trí đó cũng đóng vai trò quan trọng. Khí hậu nóng hơn yêu cầu làm mát nhiều hơn, dẫn đến việc tiêu thụ nước cao hơn. Một số trung tâm dữ liệu đang khám phá việc sử dụng các nguồn nước thay thế, như nước thải đã được xử lý hoặc thu hoạch nước mưa, để giảm sự phụ thuộc vào nguồn nước ngọt. Việc chọn lựa các vị trí có khí hậu mát hơn hoặc tiếp cận với các nguồn nước bền vững có thể là những chiến lược quan trọng để giảm thiểu tác động môi trường của các trung tâm dữ liệu và giảm dấu chân nước của các mô hình AI như ChatGPT.
Việc tiêu thụ nước trong AI không phải là một vấn đề tách biệt; nó gắn chặt với tiêu thụ năng lượng. Các trung tâm dữ liệu cần một lượng lớn điện để cung cấp năng lượng cho các máy chủ và hệ thống làm mát. Điện năng được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các máy chủ trong trung tâm dữ liệu, ảnh hưởng trực tiếp đến lượng nhiệt mà chúng tạo ra. Nhiệt này sau đó được loại bỏ bởi hệ thống làm mát bằng nước, trực tiếp sử dụng nước để làm mát lượng nhiệt này, trong khi hệ thống làm mát tự nó sử dụng điện năng, tạo ra một mối tương quan tích cực giữa hai yếu tố. Đây được gọi là Mối Quan Hệ Năng Lượng-Nước. Nếu điện năng được sản xuất từ nhiên liệu hóa thạch, nó góp phần vào khí phát thải nhà kính, gián tiếp làm trầm trọng thêm biến đổi khí hậu, có thể ảnh hưởng thêm đến khả năng cung cấp nước. Ngược lại, nước cũng được sử dụng trong sản xuất năng lượng, đặc biệt là trong các nhà máy điện nhiệt điện, phụ thuộc vào nước để làm mát. Do đó, giảm tiêu thụ năng lượng của AI thông qua phần cứng tiết kiệm năng lượng và các thuật toán tối ưu hóa cũng có thể dẫn đến việc giảm tiêu thụ nước. Tương tự, chuyển đổi sang các nguồn năng lượng tái tạo, như năng lượng mặt trời hoặc gió, có thể giúp giảm carbon hóa nguồn cung năng lượng và giảm tác động môi trường tổng thể của AI, bao gồm cả dấu chân nước của nó.
Có một số chiến lược có thể được áp dụng để giảm dấu chân nước của ChatGPT và các mô hình AI khác. Những điều này bao gồm:
Cải Thiện Hiệu Quả Trung Tâm Dữ Liệu: Triển khai các công nghệ làm mát hiệu quả hơn, như làm mát bằng chất lỏng trực tiếp hoặc các hệ thống làm mát bằng bay hơi tối ưu, có thể giảm đáng kể tiêu thụ nước.
Tối Ưu Hóa Thuật Toán AI: Phát triển các thuật toán đào tạo và kiến trúc mô hình hiệu quả hơn yêu cầu ít sức mạnh tính toán có thể làm giảm tiêu thụ năng lượng và, do đó, giảm việc sử dụng nước. Các kỹ thuật như nén mô hình, lượng hóa và tách kiến thức có thể giúp tạo ra các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn và hiệu quả năng lượng hơn.
Sử Dụng Các Nguồn Năng Lượng Tái Tạo: Cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu bằng các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời hoặc gió có thể giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch và góp phần vào một nguồn cung năng lượng bền vững hơn, giảm dấu chân môi trường tổng thể. Nếu điện được sản xuất từ than, sẽ có nhiều nước được tiêu thụ hơn so với các nhà máy năng lượng tái tạo khác.
Vị Trí Chiến Lược Trung Tâm Dữ Liệu: Đặt các trung tâm dữ liệu ở những nơi có khí hậu mát hơn hoặc các khu vực có nguồn nước dồi dào và bền vững có thể giảm thiểu áp lực về nước và giảm tác động đến nguồn cung nước địa phương.
Tái Chế và Tái Sử Dụng Nước: Triển khai các hệ thống tái chế và tái sử dụng nước trong các trung tâm dữ liệu có thể giúp bảo tồn nước và giảm cầu đối với nguồn nước ngọt.
Nâng Cao Nhận Thức và Minh Bạch Cộng Đồng: Tăng cường nhận thức cộng đồng về dấu chân nước của AI và thúc đẩy tính minh bạch trong hoạt động của các trung tâm dữ liệu có thể khuyến khích sự phát triển và triển khai AI có trách nhiệm.
Bằng cách thực hiện các biện pháp này, tác động môi trường của AI có thể được giảm đáng kể, mở đường cho một tương lai bền vững và có trách nhiệm hơn cho công nghệ mạnh mẽ này.
Tương lai của AI phải ưu tiên tính bền vững và trách nhiệm môi trường. Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển về kích thước và độ phức tạp, việc giải quyết tác động môi trường của chúng, bao gồm cả dấu chân nước, thông qua các giải pháp công nghệ đổi mới và thực tiễn có trách nhiệm là rất quan trọng. Cần có thêm nghiên cứu và phát triển để khám phá các công nghệ làm mát mới, các thuật toán tiết kiệm năng lượng và các thiết kế phần cứng bền vững. Sự hợp tác giữa các nhà phát triển AI, các nhà vận hành trung tâm dữ liệu, các nhà hoạch định chính sách và các nhà nghiên cứu là điều cần thiết để thiết lập các tiêu chuẩn ngành, thúc đẩy các thực tiễn tốt nhất và tạo ra một cam kết tập thể đối với tính bền vững. Bằng cách áp dụng một cách tiếp cận toàn diện tính đến toàn bộ vòng đời của các mô hình AI, từ đào tạo đến triển khai, chúng ta có thể mở đường cho một tương lai tính toán xanh hơn cho AI, một tương lai tối đa hóa lợi ích của nó trong khi giảm thiểu chi phí môi trường. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một hệ sinh thái AI không chỉ thông minh và mạnh mẽ mà còn bền vững về môi trường và trách nhiệm xã hội, đảm bảo một tương lai mà công nghệ và thiên nhiên có thể đồng sống hòa hợp.
Vượt ra ngoài các cân nhắc kỹ thuật và hậu cần, việc tiêu thụ nước của AI đặt ra những câu hỏi đạo đức quan trọng. Trong một thế giới đang đối mặt với tình trạng khan hiếm nước ngày càng tăng và biến đổi khí hậu, việc ưu tiên sử dụng nước cho phát triển AI đòi hỏi phải đánh giá cẩn thận và xem xét tác động tiềm tàng của nó đối với các người sử dụng nước và hệ sinh thái khác. Các hệ quả đạo đức mở rộng đến các vấn đề công bằng và khả năng tiếp cận, vì lợi ích của AI có thể không được phân bổ đều, trong khi chi phí môi trường có thể tác động không tương xứng đến các cộng đồng dễ bị tổn thương. Tính minh bạch và trách nhiệm cũng rất quan trọng, vì công chúng nên được thông báo về tác động môi trường của các mô hình AI và có khả năng đưa ra quyết định thông minh về việc sử dụng của chúng. Khi AI ngày càng được tích hợp vào cuộc sống của chúng ta, việc thiết lập các hướng dẫn và khuôn khổ đạo đức ưu tiên tính bền vững và trách nhiệm xã hội là điều cần thiết, đảm bảo rằng việc theo đuổi tiến bộ công nghệ không phải đánh đổi với sự cân bằng môi trường và công bằng giữa người với người.
