Vì sao một câu cảm ơn của bạn với ChatGPT cũng tiêu tốn cả chục triệu USD và tác động của nó đến môi trường khủng khiếp thế nào?

Một dòng tweet tưởng chừng vu vơ của tài khoản @tomiinlove vào ngày 16/4 đã khơi mào một sự tò mò lớn trong cộng đồng mạng: liệu OpenAI phải trả bao nhiêu tiền điện mỗi khi người dùng lịch sự thốt lên "làm ơn" hay "cảm ơn" với ChatGPT? Câu hỏi tưởng chừng đơn giản này nhanh chóng thu hút hàng triệu lượt xem và tương tác.

Ít ai ngờ rằng, câu trả lời từ chính CEO OpenAI, Sam Altman, lại gây sốc đến vậy: "Hàng chục triệu USD" - một con số khổng lồ cho những lời lẽ lịch sự, dù ông cũng khẳng định điều đó là xứng đáng. Phản hồi này cho thấy một thực tế ít ai nghĩ tới: OpenAI và nhiều công ty AI khác đang phải đối mặt với chi phí không nhỏ chỉ vì thói quen lịch sự của người dùng khi tương tác với chatbot. Thậm chí, một khảo sát của Future còn chỉ ra rằng có đến 70% người dùng vẫn giữ thái độ lịch sự với AI, dù biết rằng các hệ thống này không có cảm xúc và điều đó đang âm thầm làm tăng hóa đơn tiền điện.

Phát biểu này của Sam Altman, đã tạo ra một cuộc tranh luận đáng chú ý trong cộng đồng công nghệ và người sử dụng: vì sao mỗi lời cảm ơn tưởng chừng như rất nhỏ gửi đến ChatGPT lại tiêu tốn của công ty hàng chục triệu đô la? Con số khổng lồ này, dù được hiểu như một cách nói ẩn dụ về chi phí vận hành hệ thống AI phức tạp, đã gióng lên một hồi chuông cảnh báo về một khía cạnh ít được quan tâm nhưng ngày càng trở nên quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI): ảnh hưởng đến môi trường và mức tiêu thụ năng lượng rất lớn của nó.

Thời đại của AI tạo sinh (Generative AI), với những mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT, Gemini hay các công cụ tạo ảnh, video đang mở ra những khả năng mới về năng suất và sự sáng tạo. Tuy nhiên, ẩn sau những câu trả lời thông minh, những hình ảnh rõ nét hay những đoạn video ấn tượng là cả một "cỗ máy" khổng lồ liên tục tiêu thụ năng lượng. Việc huấn luyện các mô hình này đòi hỏi một sức mạnh tính toán phi thường, được cung cấp bởi hàng ngàn, thậm chí hàng chục ngàn bộ vi xử lý (GPUs) hoạt động không ngừng nghỉ trong các trung tâm dữ liệu (data center) có quy mô rất lớn.

"Cơn khát" năng lượng của AI: Vượt xa những gì chúng ta hình dung

Quá trình đào tạo một mô hình AI phức tạp có thể kéo dài hàng tuần, hàng tháng, thậm chí hàng năm, và lượng điện năng tiêu thụ có thể tương đương với mức sử dụng của hàng trăm hộ gia đình trong cùng khoảng thời gian đó. Một nghiên cứu gần đây đã ước tính rằng việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn có thể thải ra lượng khí carbon dioxide tương đương với hàng trăm chuyến bay khứ hồi từ New York đến San Francisco.

Không chỉ quá trình đào tạo, mà ngay cả việc vận hành các mô hình AI để phục vụ người dùng hàng ngày cũng đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kể. Mỗi yêu cầu, mỗi câu hỏi, mỗi lệnh gửi đến các hệ thống AI đều cần được xử lý bởi các máy chủ mạnh mẽ, tiêu thụ điện năng để thực hiện tính toán và truyền tải dữ liệu. Với hàng triệu, thậm chí hàng tỷ người dùng trên toàn cầu, tổng lượng điện năng tiêu thụ này là một con số rất lớn và đang có xu hướng tăng lên rất nhanh cùng với sự phát triển và sự phổ biến của AI.

Áp lực môi trường ngày càng gia tăng

Mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ của AI tác động trực tiếp đến môi trường theo nhiều cách khác nhau. Đầu tiên là phát thải khí nhà kính. Phần lớn năng lượng trên thế giới vẫn còn phụ thuộc vào các nguồn nhiên liệu hóa thạch như than đá và khí đốt. Việc tiêu thụ điện năng lớn hơn đồng nghĩa với việc đốt cháy nhiều nhiên liệu hơn, giải phóng một lượng lớn khí nhà kính vào bầu khí quyển, góp phần vào hiện tượng biến đổi khí hậu.

Các trung tâm dữ liệu, nơi "nuôi dưỡng" các mô hình AI, tỏa ra một lượng nhiệt đáng kể và cũng "góp phần" vào việc nóng lên toàn cầu. Để duy trì nhiệt độ hoạt động ổn định, chúng cần các hệ thống làm mát mạnh mẽ, tiêu thụ thêm năng lượng và có thể thải ra các chất làm lạnh gây hại cho tầng ozone.

Sử dụng tài nguyên nước khổng lồ cũng là một vấn đề của AI. Các hệ thống làm mát trong trung tâm dữ liệu cũng đòi hỏi một lượng nước lớn để hoạt động hiệu quả, gây áp lực lên nguồn tài nguyên nước, đặc biệt là ở những khu vực vốn đã gặp khó khăn về nước.

Tuổi thọ của phần cứng AI, đặc biệt là các bộ vi xử lý chuyên dụng, thường ngắn hơn so với các thiết bị điện tử thông thường do công nghệ phát triển rất nhanh. Việc thải bỏ các thiết bị này tạo ra một lượng lớn rác thải điện tử độc hại, gây ô nhiễm đất và nước nếu không được xử lý đúng cách.

Chưa dừng lại ở đó, việc sản xuất phần cứng AI đòi hỏi việc khai thác một lượng lớn các khoáng sản quý hiếm như lithium, coban, và các kim loại đất hiếm khác. Quá trình khai thác này thường gây ra những tác động tiêu cực đến môi trường như phá rừng, ô nhiễm nguồn nước và làm suy thoái đất.

Tìm kiếm sự cân bằng: AI xanh và những nỗ lực giảm thiểu tác động

Nhận thức được những thách thức này, cộng đồng nghiên cứu và phát triển AI đang ngày càng tập trung vào việc tìm kiếm các giải pháp để giảm thiểu ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường của AI. Một số hướng đi đầy tiềm năng bao gồm phát triển các thuật toán AI hiệu quả hơn. Hướng này tập trung vào việc nghiên cứu các cấu trúc mô hình và phương pháp đào tạo mới, đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn để đạt được hiệu suất tương đương.

Tối ưu hóa hiệu suất năng lượng của phần cứng là một giải pháp khác, khi các kỹ sư toàn cầu đang nỗ lực thiết kế các chip và hệ thống làm mát tiết kiệm năng lượng hơn cho các trung tâm dữ liệu. Sử dụng năng lượng tái tạo, chuyển đổi các trung tâm dữ liệu sang sử dụng các nguồn năng lượng sạch như điện mặt trời, điện gió, kéo dài tuổi thọ phần cứng và tái chế cũng được khuyến khích.

Phát triển AI "xanh" (Green AI) tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng AI mang lại lợi ích cho môi trường, chẳng hạn như tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các ngành công nghiệp, giám sát và bảo tồn sự đa dạng sinh học, hoặc dự đoán và ứng phó với biến đổi khí hậu.

Phát biểu của Sam Altman, dù chủ yếu cảnh báo về chi phí tài chính, đã vô tình khơi mào một cuộc thảo luận quan trọng hơn về cái giá thực sự mà chúng ta phải trả cho sự phát triển của AI: ảnh hưởng đến hành tinh của chúng ta. Việc theo đuổi những tiến bộ công nghệ không thể tách rời khỏi trách nhiệm bảo vệ môi trường.

Để AI thực sự trở thành một lực lượng tích cực cho tương lai, chúng ta cần sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu, nhà phát triển, doanh nghiệp, chính phủ và người dùng. Cần có những chính sách khuyến khích phát triển AI xanh, các tiêu chuẩn về hiệu suất năng lượng cho cả phần cứng và phần mềm AI, cũng như nâng cao nhận thức của cộng đồng về tầm quan trọng của việc xây dựng một hệ sinh thái AI bền vững.

Chỉ khi đó, những lời "cảm ơn" gửi đến AI mới không còn mang theo gánh nặng về một tương lai môi trường bất ổn.

Nguồn: Tổng hợp