Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đã mang đến những công cụ đáng chú ý như ChatGPT, có khả năng tạo ra văn bản chất lượng con người, dịch ngôn ngữ và thậm chí viết mã. Tuy nhiên, ẩn sau lớp vỏ của phần mềm có vẻ vô hình là một hạ tầng vật lý đòi hỏi tài nguyên đáng kể, bao gồm một lượng nước bất ngờ lớn. Hiểu rõ lượng nước tiêu thụ của các mô hình AI như ChatGPT là điều quan trọng để đánh giá tác động môi trường của chúng và thúc đẩy các thực hành bền vững hơn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển. Khi AI ngày càng thâm nhập vào nhiều khía cạnh khác nhau của cuộc sống, điều cần thiết là phải xem xét chi phí sinh thái liên quan đến sự phát triển và triển khai của nó, bao gồm việc sử dụng năng lượng, phát thải carbon và yếu tố thường bị bỏ qua là tiêu thụ nước. Bài viết này đi sâu vào câu hỏi phức tạp về lượng nước mà ChatGPT tiêu thụ hàng ngày, khám phá các yếu tố góp phần vào sự khát nước của nó và những tác động đối với tương lai bền vững của AI.
Anakin AI
Lý do chính khiến các mô hình AI như ChatGPT tiêu thụ nước là do các trung tâm dữ liệu khổng lồ cung cấp năng lượng cho hoạt động của chúng. Những trung tâm dữ liệu này, thường là các cơ sở rộng lớn chứa hàng ngàn máy chủ, rất quan trọng để lưu trữ, xử lý và phục vụ số lượng lớn dữ liệu cần thiết cho việc huấn luyện và suy luận của AI. Hoạt động tính toán mạnh mẽ bên trong các máy chủ này sinh ra một lượng nhiệt đáng kể. Để ngăn ngừa quá tải nhiệt và đảm bảo hiệu suất tối ưu, các hệ thống làm mát mạnh mẽ được triển khai. Những hệ thống làm mát này thường phụ thuộc rất nhiều vào nước cho quá trình làm mát bay hơi, một quy trình trong đó nước được bay hơi để tản nhiệt từ các máy chủ và phần cứng khác. Quy trình này đặc biệt tốn nước và đóng góp đáng kể vào tổng lượng nước tiêu thụ của các mô hình AI. Lượng nước tiêu thụ thay đổi tùy thuộc vào khí hậu, hiệu suất của hệ thống làm mát và khối lượng công việc được xử lý. Hơn nữa, nguồn điện cung cấp cho các trung tâm dữ liệu này cũng đóng một vai trò. Nếu điện năng đến từ các nguồn như nhà máy điện chạy bằng than, lượng nước bổ sung có thể được sử dụng trong quá trình phát điện, làm tăng thêm lượng nước tiêu thụ của AI.
Các trung tâm dữ liệu là những trụ cột của cơ sở hạ tầng AI hiện đại, cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết và khả năng lưu trữ cho việc huấn luyện và vận hành các mô hình AI phức tạp. Những cơ sở này thường được đặt ở những vùng có nguồn điện và kết nối tin cậy, nhưng vị trí của chúng thường không được lựa chọn với suy nghĩ về sự bền vững của nước. Mỗi máy chủ trong một trung tâm dữ liệu tạo ra nhiệt độ đáng kể khi xử lý dữ liệu, thực thi thuật toán và hỗ trợ các ứng dụng AI. Thiếu các cơ chế làm mát hiệu quả, nhiệt độ này có thể gây ra sự cố máy chủ, giảm hiệu suất và thậm chí là hỏng hóc vĩnh viễn. Do đó, các hệ thống làm mát là rất cần thiết để duy trì nhiệt độ hoạt động tối ưu và đảm bảo độ tin cậy của cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu. Các phương pháp làm mát truyền thống, chẳng hạn như điều hòa không khí, có thể tốn nhiều năng lượng và có thể không đủ để xử lý nhiệt độ được tạo ra bởi các cấu hình máy chủ mật độ cao. Do đó, nhiều trung tâm dữ liệu sử dụng các hệ thống làm mát dựa trên nước, cung cấp khả năng tản nhiệt vượt trội. Tuy nhiên, điều này đồng nghĩa với việc tiêu thụ một lượng nước lớn.
Làm mát bay hơi là một kỹ thuật phổ biến trong các trung tâm dữ liệu do hiệu quả của nó trong việc tản nhiệt. Quy trình này bao gồm việc tuần hoàn nước qua các tháp làm mát hoặc trực tiếp qua các máy chủ, nơi nó bay hơi và hấp thụ nhiệt. Mặc dù làm mát bay hơi rất hiệu quả, nhưng nó dẫn đến mất nước đáng kể qua bay hơi. Lượng nước mất đi phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm khí hậu, thiết kế hệ thống làm mát, và khối lượng hoạt động của trung tâm dữ liệu. Ở những vùng khô hạn hoặc bán khô hạn, nơi tài nguyên nước khan hiếm, việc sử dụng làm mát bay hơi có thể tạo ra gánh nặng lớn cho nguồn cung nước địa phương. Một số trung tâm dữ liệu đang khám phá các phương pháp làm mát thay thế, như làm mát bằng không khí, làm mát miễn phí (sử dụng không khí bên ngoài khi nhiệt độ thấp) và làm mát chất lỏng, để giảm sự phụ thuộc vào nước. Tuy nhiên, những lựa chọn này có thể đi kèm với những thách thức riêng, như tăng mức tiêu thụ năng lượng hoặc chi phí thiết bị cao hơn. Do đó, việc tìm kiếm sự cân bằng giữa hiệu quả làm mát, bảo tồn nước và sự bền vững tổng thể là một yếu tố quan trọng đối với các nhà điều hành trung tâm dữ liệu.
Xác định lượng nước chính xác mà ChatGPT tiêu thụ mỗi ngày là một công việc phức tạp do tính chất độc quyền của kiến trúc mô hình, dữ liệu huấn luyện và cơ sở hạ tầng. OpenAI, nhà phát triển của ChatGPT, không công khai thông tin chi tiết về vị trí các trung tâm dữ liệu, hệ thống làm mát hoặc việc sử dụng nước. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong ngành đã cố gắng ước lượng lượng nước tiêu thụ của các mô hình AI dựa trên dữ liệu có sẵn và những giả định có cơ sở. Một cách tiếp cận là ước lượng mức tiêu thụ năng lượng cho việc huấn luyện và vận hành mô hình, và sau đó sử dụng các trung bình trong ngành cho lượng nước sử dụng trên mỗi kilowatt-giờ (kWh) điện để ước lượng lượng nước tiêu thụ. Một cách tiếp cận khác là phân tích mức sử dụng nước của các trung tâm dữ liệu điển hình và mở rộng nó dựa trên kích thước và hoạt động ước tính của các trung tâm dữ liệu được sử dụng để cung cấp năng lượng cho ChatGPT. Cần lưu ý rằng đây chỉ là những ước lượng và mức tiêu thụ nước thực tế có thể thay đổi đáng kể.
Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc tiêu thụ nước của các mô hình AI như ChatGPT. Kích thước và mức độ phức tạp của mô hình liên quan trực tiếp đến các yêu cầu tính toán của nó, từ đó ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng và yêu cầu làm mát. Các mô hình lớn hơn và phức tạp hơn đòi hỏi nhiều sức mạnh xử lý hơn và tạo ra nhiều nhiệt hơn, dẫn đến việc sử dụng nước cao hơn. Loại hệ thống làm mát được sử dụng trong trung tâm dữ liệu cũng đóng một vai trò quan trọng, trong đó làm mát bay hơi là lựa chọn tốn nước nhất. Khí hậu của khu vực nơi trung tâm dữ liệu tọa lạc cũng có ảnh hưởng lớn, vì khí hậu nóng và khô yêu cầu nhiều làm mát hơn. Nguồn điện sử dụng để cung cấp năng lượng cho trung tâm dữ liệu cũng là một yếu tố quan trọng, vì các phương pháp phát điện tốn nước, như nhà máy điện chạy bằng than, làm tăng lượng nước tiêu thụ tổng thể. Cuối cùng, hiệu quả của cơ sở hạ tầng và hoạt động của trung tâm dữ liệu cũng có thể ảnh hưởng đến mức tiêu thụ nước, với các thiết kế và thực tiễn hiệu quả hơn dẫn đến việc sử dụng nước thấp hơn.
Các mô hình AI như ChatGPT thường có hai giai đoạn rõ rệt: giai đoạn huấn luyện và giai đoạn suy luận. Giai đoạn huấn luyện liên quan đến việc cung cấp cho mô hình một lượng lớn dữ liệu để học các mẫu và quan hệ, cho phép nó tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp. Giai đoạn này thường tốn kém tính toán hơn nhiều so với giai đoạn suy luận, giai đoạn mà mô hình được sử dụng để tạo ra phản hồi cho các yêu cầu từ người dùng. Do đó, giai đoạn huấn luyện có lượng nước tiêu thụ cao hơn nhiều so với giai đoạn suy luận. Nghiên cứu gần đây cho thấy rằng việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT có thể tiêu thụ hàng triệu gallon nước. Trong khi giai đoạn suy luận tiêu thụ ít nước hơn cho mỗi yêu cầu, khối lượng lớn yêu cầu vẫn có thể dẫn đến lượng nước tiêu thụ đáng kể theo thời gian. Hơn nữa, các mô hình thường được huấn luyện lại định kỳ để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của chúng. Quy trình huấn luyện lại này cũng tốn nước rất nhiều vì nó yêu cầu rất nhiều tài nguyên tính toán.
Giải quyết lượng nước tiêu thụ của AI là điều thiết yếu để thúc đẩy một tương lai bền vững hơn. Một số chiến lược có thể được thực hiện để giảm mức tiêu thụ nước trong các trung tâm dữ liệu và hoạt động AI. Những chiến lược này bao gồm cải thiện hiệu quả của các hệ thống làm mát, chuyển sang các phương pháp làm mát ít tốn nước hơn, tối ưu hóa vị trí của các trung tâm dữ liệu, sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo và thúc đẩy các thực hành bảo tồn nước. Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển các thuật toán và hạ tầng AI tiết kiệm nước hơn cũng rất quan trọng. Hơn nữa, tăng cường tính minh bạch và chia sẻ dữ liệu giữa các nhà phát triển AI và các nhà điều hành trung tâm dữ liệu có thể giúp hiểu rõ hơn và giải quyết lượng nước tiêu thụ của AI. Bằng cách áp dụng những chiến lược này, ngành công nghiệp AI có thể giảm thiểu tác động môi trường của nó và đảm bảo rằng AI mang lại lợi ích cho xã hội mà không làm ảnh hưởng đến nguồn tài nguyên nước.
Một trong những cách tiếp cận triển vọng nhất để giảm lượng nước tiêu thụ của AI là áp dụng các công nghệ làm mát tiết kiệm nước hơn trong các trung tâm dữ liệu. Làm mát bằng không khí, sử dụng không khí thay vì nước để tản nhiệt, có thể giảm đáng kể lượng nước tiêu thụ. Tuy nhiên, làm mát bằng không khí có thể yêu cầu nhiều năng lượng hơn để vận hành và có thể không đủ cho các cấu hình máy chủ mật độ cao. Làm mát bằng chất lỏng, bao gồm việc tuần hoàn chất lỏng làm mát trực tiếp qua các máy chủ, cung cấp khả năng tản nhiệt vượt trội và có thể giảm mức tiêu thụ nước so với làm mát bay hơi. Làm mát miễn phí, sử dụng không khí bên ngoài để làm mát trung tâm dữ liệu khi nhiệt độ thấp, cũng có thể là một chiến lược tiết kiệm nước hiệu quả, đặc biệt ở những vùng có khí hậu thuận lợi. Các hệ thống làm mát lai kết hợp các công nghệ làm mát khác nhau cũng có thể được triển khai để tối ưu hóa việc sử dụng nước và hiệu quả năng lượng.
Vị trí của các trung tâm dữ liệu có thể ảnh hưởng đáng kể đến lượng nước tiêu thụ của chúng. Đặt các trung tâm dữ liệu ở những vùng có khí hậu lạnh hơn có thể giảm nhu cầu làm mát, trong khi đặt chúng ở các khu vực có tài nguyên năng lượng tái tạo phong phú có thể giảm thiểu lượng nước tiêu thụ liên quan đến phát điện. Lựa chọn các vị trí có nguồn nước bền vững, chẳng hạn như nước tái chế hoặc nước biển, cũng có thể giúp giảm sự phụ thuộc vào nguồn nước ngọt. Tuy nhiên, quyết định về vị trí trung tâm dữ liệu cũng phải xem xét các yếu tố như khả năng cung cấp điện, kết nối mạng và sự gần gũi với người dùng. Do đó, một cách tiếp cận toàn diện cân bằng giữa tính bền vững môi trường với các yếu tố hoạt động và kinh tế khác là rất cần thiết. Các chính phủ và cơ quan quản lý có thể đóng vai trò trong việc khuyến khích vị trí trung tâm dữ liệu bền vững bằng cách cung cấp các ưu đãi cho việc đặt các cơ sở ở những vị trí thân thiện với môi trường và thực hiện các quy định thúc đẩy bảo tồn nước.
Để giải quyết hiệu quả lượng nước tiêu thụ của AI, cần có sự minh bạch và trách nhiệm giải trình cao hơn trong toàn ngành AI. Các nhà phát triển AI nên công bố thông tin về mức tiêu thụ năng lượng và nước của các mô hình của họ, trong khi các nhà điều hành trung tâm dữ liệu nên cung cấp dữ liệu về các hệ thống làm mát và nguồn nước của họ. Các chỉ số và khung báo cáo chuẩn hóa có thể giúp tạo điều kiện cho việc thu thập và so sánh dữ liệu, cho phép các bên liên quan theo dõi tiến độ và xác định những lĩnh vực cần cải thiện. Các cuộc kiểm toán và chứng nhận độc lập cũng có thể tăng cường trách nhiệm giải trình và đảm bảo rằng các công ty AI đang đạt được các mục tiêu bền vững của họ. Hơn nữa, người tiêu dùng và nhà đầu tư có thể đóng một vai trò bằng cách yêu cầu tính minh bạch cao hơn và hỗ trợ các công ty ưu tiên phát triển bền vững với môi trường. Bằng cách xây dựng một văn hóa minh bạch và trách nhiệm giải trình, ngành công nghiệp AI có thể tiến tới một tương lai bền vững hơn.
Khi AI tiếp tục phát triển và trở nên phổ biến hơn, cần ưu tiên sự bền vững và phát triển có trách nhiệm. Bằng cách áp dụng các công nghệ tiết kiệm nước, tối ưu hóa vị trí trung tâm dữ liệu, sử dụng nguồn năng lượng tái tạo và thúc đẩy tính minh bạch và trách nhiệm giải trình, ngành công nghiệp AI có thể giảm thiểu tác động môi trường của nó và đảm bảo rằng AI mang lại lợi ích cho xã hội mà không làm giảm tính khả dụng của tài nguyên nước. Sự hợp tác giữa các nhà phát triển AI, các nhà điều hành trung tâm dữ liệu, các nhà hoạch định chính sách và các nhà nghiên cứu là điều cần thiết để thúc đẩy đổi mới và phát triển các giải pháp bền vững. Bằng cách làm việc cùng nhau, chúng ta có thể tạo ra một hệ sinh thái AI vừa mạnh mẽ vừa có trách nhiệm với môi trường, đảm bảo một tương lai tươi sáng và bền vững hơn cho tất cả. Lượng nước tiêu thụ của AI đang ngày càng trở thành một mối quan ngại, nhưng với nỗ lực đồng bộ và cam kết với sự bền vững, chúng ta có thể giảm thiểu cơn khát của AI và khai thác đầy đủ tiềm năng tốt đẹp của nó.
