Thuật ngữ “đột phá” được sử dụng nhiều trong thế giới công nghệ. Tuy nhiên đó chỉ là những quảng cáo phóng đại sáo rỗng.

Nhưng không phải lúc nào cũng vậy. Khi nói đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (genAI), thuật ngữ “đột phá” dường như không đủ để diễn tả.

OpenAI đã phát hành phiên bản thử nghiệm đầu tiên của ChatGPT cho công chúng sử dụng vào ngày 30 tháng 11 năm 2022. Các chuyên gia đã hết lời ca ngợi ChatGPT và các sản phẩm tương tự như Claude của Anthropic, Gemini của Google và Copilot của Microsoft, là những phát minh đột phá nhất kể từ khi máy in, bánh xe, hay thậm chí là việc phát hiện ra lửa.

Thoạt nhìn, thật dễ dàng để bác bỏ những tuyên bố này như những lời quảng cáo hoa mỹ. Nhưng không thể phủ nhận rằng trí tuệ nhân tạo có tiềm năng biến đổi xã hội hoàn toàn.

Các cuộc thảo luận xung quanh ưu điểm và nhược điểm của công nghệ AI đang ngày càng trở nên gay gắt. Tác động môi trường của AI được mô tả là không đáng kể và bị thổi phồng quá mức, hoặc được mô tả như một mối đe dọa nghiêm trọng và tức thời đối với hành tinh của chúng ta.

Thông tin chính xác về mức tiêu thụ năng lượng và tài nguyên của AI rất khó tìm. Các công ty công nghệ đang nỗ lực hết sức để che giấu dữ liệu môi trường quan trọng khỏi sự kiểm tra. Các học giả và nhà phân tích tranh luận gay gắt về cách tính toán mức sử dụng năng lượng và nước.

Những ranh giới đã được vạch ra, những người ủng hộ cả hai phía đang ngày càng cố thủ, và hầu như không còn chỗ cho sự tinh tế hay tranh luận có lý lẽ.

Bài viết này cố gắng đưa ra cái nhìn tổng quan cân bằng về tác động môi trường của trí tuệ nhân tạo.

AI đang thúc đẩy nhu cầu về các trung tâm dữ liệu siêu quy mô

Trong khi tác động môi trường của cơ sở hạ tầng kỹ thuật số từ lâu đã là một mối lo ngại, thì sự bùng nổ của AI đang đẩy những vấn đề này lên hàng đầu.

Năm 2021 có 8.000 trung tâm dữ liệu đang hoạt động trên toàn thế giới. Tại thời điểm này, có khoảng 11.102 trung tâm dữ liệu đang hoạt động, gần một nửa trong số đó nằm ở Mỹ. Các nhà phân tích ước tính rằng nhu cầu về trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới sẽ tăng gấp ba lần vào năm 2030 và khối lượng công việc AI sẽ chiếm 70% nhu cầu.

Các trung tâm dữ liệu truyền thống không có khả năng đáp ứng nhu cầu tính toán khổng lồ của AI. Khi các chính phủ và công ty chạy đua để luôn đi đầu trong đổi mới, các trung tâm dữ liệu AI siêu quy mô đang được xây dựng trên toàn cầu với tốc độ chóng mặt.

Thông thường, một trung tâm dữ liệu truyền thống có diện tích khoảng 9.300 mét vuông. Các trung tâm dữ liệu siêu quy mô có thể lớn tới 930.000 mét vuông. Theo các nhà phân tích, diện tích đất trung bình cần thiết cho một trung tâm dữ liệu đã tăng 144% kể từ năm 2022.

Việc sử dụng đất cho các trung tâm dữ liệu AI siêu quy mô có thể gây ra những tác động đáng kể đến môi trường. Chuyển đổi rừng hoặc đất nông nghiệp thành địa điểm đặt trung tâm dữ liệu có thể dẫn đến xói mòn đất, phá rừng, mất môi trường sống và giảm diện tích đất dành cho nhà ở hoặc sản xuất lương thực.

Đất đai là một nguồn tài nguyên hữu hạn. Trong tương lai, việc quản lý đất đai một cách có trách nhiệm sẽ là một khía cạnh quan trọng của sự phát triển AI bền vững.

Trí tuệ nhân tạo cần bao nhiêu điện năng

Các trung tâm dữ liệu chiếm khoảng 1 đến 1,5% tổng nhu cầu điện năng toàn cầu, tương đương khoảng 415 Terawatt-giờ (TWh). Con số này không lớn so với các ngành công nghiệp khác.

Tuy nhiên, nhu cầu điện năng của ngành công nghệ đang tăng trưởng với tốc độ khoảng 12% mỗi năm và có thể đạt 945 TWh hoặc thậm chí 1.050 TWh vào cuối năm 2026. Nhu cầu điện năng của các trung tâm dữ liệu đang tăng gấp bốn lần so với bất kỳ ngành công nghiệp nào khác. Đến năm 2030, các trung tâm dữ liệu được dự đoán sẽ cần nhiều năng lượng hơn cả Nhật Bản. Sự tăng trưởng này là kết quả trực tiếp của việc mở rộng quy mô AI.

Tại sao AI lại tiêu thụ nhiều điện năng đến vậy? Một phần là do việc huấn luyện một mô hình AI cần một lượng điện năng khổng lồ. Con số chính xác là bao nhiêu vẫn chưa rõ. Điều không may là các công ty AI thường giữ kín thông tin này.

Tuy nhiên, các nhà phân tích ước tính rằng cần từ 51.772.500 đến 62.318.750 kWh điện để huấn luyện ChatGPT 4.0. Con số này tương đương khoảng 2.000 thùng dầu hoặc đủ điện năng để vận hành một thành phố lớn của Mỹ trong khoảng ba ngày.

Hầu hết các trung tâm dữ liệu AI đều nằm ở những khu vực sử dụng nhiên liệu hóa thạch. Mặc dù việc sử dụng năng lượng tái tạo để cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu đang tăng lên, nhưng nó đơn giản là không thể đáp ứng được nhu cầu của ngành. Điều đáng chú ý là, các ông lớn trong thế giới công nghệ hiện đang đầu tư mạnh vào năng lượng hạt nhân. Google, Meta và Amazon đều đã ký cam kết tăng gấp ba công suất điện hạt nhân toàn cầu vào năm 2050.

Việc tạo ra văn bản, video hoặc âm thanh bằng AI để đáp ứng một lời nhắc hoặc truy vấn được gọi là “suy luận”. Mặc dù việc huấn luyện một mô hình AI tiêu tốn nhiều năng lượng, nhưng chính giai đoạn suy luận mới chiếm từ 80 đến 90% nhu cầu năng lượng tính toán của nó.

Đã có rất nhiều tranh luận về tác động môi trường của việc sử dụng LLM dựa trên văn bản riêng lẻ. Người ta ước tính rằng một truy vấn dựa trên văn bản ChatGPT 4.0 tiêu thụ khoảng 0,3 Wh, ít hơn khoảng mười lần so với ước tính trước đây. Vấn đề là có rất nhiều biến số cần được xem xét khi định lượng chính xác lượng năng lượng mà một lời nhắc sử dụng.

Các lời nhắc dựa trên văn bản đơn giản tiêu tốn ít năng lượng hơn so với các truy vấn phức tạp hoặc tạo ra âm thanh, hình ảnh hoặc video. Số lượng truy vấn được thực hiện trong một phiên cũng rất quan trọng, vì người dùng có tần suất cao đóng góp nhiều hơn vào tổng mức tiêu thụ năng lượng. Các LLM tiên tiến với hàng tỷ tham số yêu cầu tài nguyên tính toán lớn hơn và do đó sử dụng nhiều năng lượng hơn.

Rõ ràng, khi các hệ thống AI mở rộng quy mô và việc sử dụng tăng lên cả về khối lượng và mức độ nghiêm trọng, sẽ có sự gia tăng tương ứng về tổng nhu cầu năng lượng.

Câu hỏi quan trọng nhất là: tác động năng lượng tổng hợp của việc sử dụng LLM hàng loạt sẽ như thế nào?

Hiện tại, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) ước tính rằng việc sản xuất điện cho các trung tâm dữ liệu chiếm khoảng 1% lượng khí thải CO2 toàn cầu. Mặc dù đây là một con số tương đối nhỏ, IEA cũng dự đoán rằng tỷ lệ này sẽ tăng lên 3% vào năm 2030. Với sự mở rộng nhanh chóng của công nghệ này, đây có thể là một ước tính thận trọng.

Tác động môi trường lâu dài của trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ phụ thuộc phần lớn vào việc các chính phủ và công ty xử lý nhu cầu điện năng ngày càng tăng của công nghệ mới này tốt đến mức nào.

Trí tuệ nhân tạo có thực sự hút cạn tài nguyên của hành tinh

Máy chủ trung tâm dữ liệu tạo ra lượng nhiệt rất lớn. Trong hầu hết các trường hợp, hệ thống làm mát bằng nước được sử dụng để ngăn máy chủ quá nóng.

Hệ thống làm mát bằng nước có thể được cấu hình dưới dạng hệ thống mạch hở, trong đó tháp giải nhiệt loại bỏ nhiệt thông qua quá trình bay hơi nước, hoặc hệ thống làm mát vòng kín, trong đó nước tuần hoàn khắp hệ thống mà không tiếp xúc với môi trường bên ngoài. Vì hệ thống vòng kín tái chế cùng một lượng nước nhiều lần, chúng có tác động đến môi trường ít hơn và sử dụng ít nước hơn. Nhiều công ty công nghệ lớn, chẳng hạn như Microsoft, đang tập trung nỗ lực vào việc phát triển các mô hình làm mát vòng kín hiệu quả hơn và ít tốn tài nguyên hơn.

Nhưng hệ thống vòng kín cũng cần được xả rửa thường xuyên để ngăn ngừa sự tích tụ các chất ăn mòn. Nước thải tạo ra được phân loại là nước thải công nghiệp và thường chứa các kim loại vết và hóa chất xử lý. Nếu không được xử lý đúng cách, nước thải này gây ra rủi ro trực tiếp cho môi trường địa phương.

Hệ thống mạch hở dựa vào sự bay hơi để loại bỏ nhiệt và có thể tiêu thụ hàng triệu lít nước mỗi ngày. Một phần nước được sử dụng trong các hệ thống vòng hở phải được xả định kỳ để loại bỏ các chất ăn mòn và cặn khoáng rắn. Quá trình này thải nước chứa muối và khoáng chất đậm đặc, chất diệt khuẩn, chất ức chế ăn mòn và đóng cặn vào môi trường. Sự bay hơi cũng dẫn đến độ mặn và mức độ ô nhiễm cao hơn trong đất địa phương.

Cho dù sử dụng hệ thống vòng kín hay vòng hở, các trung tâm dữ liệu AI thường lấy nước từ nguồn cung cấp nước uống của thành phố. Ở những khu vực khan hiếm nước, nhu cầu tăng cao từ một trung tâm dữ liệu AI có thể là một vấn đề lớn.

Chỉ riêng ở Mỹ, khoảng hai phần ba số trung tâm dữ liệu mới được đặt tại các khu vực chịu áp lực nước nghiêm trọng. Google đã phải ngừng xây dựng một trung tâm dữ liệu dự kiếnở Santiago, Chile, do lo ngại về việc sử dụng nước. Mặc dù Chile vẫn đang trải qua đợt hạn hán kéo dài 15 năm, Google vẫn đang lên kế hoạch xây dựng các trung tâm dữ liệu khác trong cùng khu vực. Trên phạm vi toàn cầu, người ta ước tính rằng 68% trung tâm dữ liệu nằm gần các khu vực được bảo vệ, nơi đa dạng sinh học phụ thuộc vào nguồn nước sạch.

Một trung tâm dữ liệu cần bao nhiêu nước? Cũng giống như điện, đây là một câu hỏi khó trả lời chính xác.

Nhu cầu nước của một trung tâm dữ liệu phụ thuộc vào hệ thống làm mát mà nó sử dụng, nhiệt độ trung bình của vị trí, thời gian trong năm và kích thước của chính trung tâm dữ liệu. Và cũng giống như việc sử dụng điện, các công ty công nghệ lớn không muốn công bố dữ liệu chính xác về lượng nước mà các trung tâm dữ liệu siêu quy mô AI sử dụng.

Bỏ qua sự cường điệu, một số ước tính về lượng nước sử dụng của LLM thực sự đã bị phóng đại. Nổi tiếng nhất là cuốn sách “Đế chế AI” của Karen Hao, trong đó bà tuyên bố rằng trung tâm dữ liệu của Google ở Chile sẽ cần “lượng nước nhiều hơn một nghìn lần so với lượng nước tiêu thụ của toàn bộ dân số”. Con số thường được trích dẫn này sau đó đã được chứng minh là sai. Một nhà phân tích nỗ lực bác bỏ các con số trên và tin rằng vấn đề nước tiêu thụ của AI là không có thật, nhấn mạnh rằng lượng nước sử dụng của AI là rất nhỏ so với các ngành công nghiệp khác hoặc thậm chí cả các công cụ kỹ thuật số mà chúng ta sử dụng hàng ngày, chẳng hạn như dịch vụ phát trực tuyến.

Tuy nhiên, tác động của AI đến nguồn cung cấp nước trên thế giới là một vấn đề nghiêm trọng đáng được xem xét kỹ lưỡng. Nghiên cứu cho thấy các trung tâm dữ liệu của Mỹ đã trực tiếp tiêu thụ 66 tỷ lít nước vào năm 2023. Lượng nước sử dụng gián tiếp lên tới 800 tỷ lít.28 Báo cáo môi trường năm 2025 của Meta cho biết lượng nước sử dụng tại các trung tâm dữ liệu của công ty đã tăng từ 726 megalit vào năm 2020 lên 5.637 megalit vào năm 2024.29 Google công bố lượng nước sử dụng của riêng mình, nhưng không công bố lượng nước sử dụng bởi các trung tâm dữ liệu do bên thứ ba vận hành. Amazon từ chối công bố dữ liệu sử dụng nước của mình.

Lượng nước tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu AI vào năm 2023 ước tính là 560 tỷ lít. Một nghiên cứu gần đây được đánh giá ngang hàng cho biết tổng lượng nước tiêu thụ bởi các hệ thống AI có thể nằm trong khoảng từ 312,5 đến 765 tỷ lít.31 Theo nghiên cứu, con số này tương đương với tổng lượng nước đóng chai được tiêu thụ trên toàn thế giới trong một năm. Nghiên cứu cho thấy việc sử dụng nước gián tiếp của các hệ thống AI đã bị đánh giá thấp hơn nhiều và có thể cao hơn gấp bốn lần so với ước tính chính thức.

Việc giải quyết nhu cầu nước của AI sẽ là một trong những thách thức môi trường quan trọng nhất của thập kỷ tới.

Trí tuệ nhân tạo có xứng đáng với tiếng xấu về môi trường

Nhiều nhà phân tích khẳng định rằng tác động tiêu cực đến môi trường của việc sử dụng cá nhân các ứng dụng quản lý ngôn ngữ dựa trên văn bản là không đáng kể so với các hoạt động khác, như chơi golf, xem phim trực tuyến, ăn thịt hoặc mua sắm thời trang nhanh.

Bỏ qua thực tế rằng mọi hành động chúng ta thực hiện đều có chi phí về môi trường. Tác động tiêu cực của AI đã bị phóng đại ở một mức độ nào đó. Và thiệt hại mà AI hiện đang gây ra cho môi trường là tối thiểu so với một số ngành công nghiệp khác.

Nhưng điều này không phủ nhận những lo ngại về tác động môi trường của AI và tốc độ tăng trưởng nhanh chóng của nó.

Không có ngành công nghiệp nào trong lịch sử có tốc độ phát triển nhanh như AI. Chỉ trong vòng năm ngày kể từ khi ra mắt, ChatGPT đã thu hút được một triệu người dùng, tốc độ chấp nhận nhanh nhất so với bất kỳ ứng dụng tiêu dùng nào. Chỉ trong hai tháng, con số đó đã đạt 100 triệu người dùng. Số người dùng ChatGPT hoạt động hàng tuần là 400 triệu vào tháng 2 năm 2025. Tính đến đầu năm 2026, ước tính có hơn 900 triệu người dùng hoạt động. Và đó chỉ là ChatGPT.

Đến cuối năm 2025, Gemini của Google đã đạt 750 triệu người dùng hoạt động hàng tháng. Claude của Anthropic chỉ quản lý được 19 triệu người dùng trong cùng kỳ, nhưng trọng tâm của nó là người dùng doanh nghiệp, chứ không phải công chúng. Các nền tảng AI khác, chẳng hạn như Perplexity AI, Grok và DeepSeek, cũng đang thu hút một lượng lớn người dùng mỗi tháng.

Ngày càng nhiều người trở nên phụ thuộc vào AI cho mục đích cá nhân. Nhiều người hiện nay thường sử dụng AI như trợ lý kỹ thuật số cá nhân của riêng họ cho mọi thứ, từ sắp xếp lịch trình đến ý tưởng bữa ăn, đến lời khuyên về mối quan hệ và nuôi dạy con cái.

AI đang khiến thế giới kinh doanh trở nên náo loạn. Ước tính thận trọng cho thấy hiện có từ 58.000 đến 70.000 công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó nhiều công ty (thậm chí lên đến 95%) được dự đoán sẽ thất bại.

Không chỉ những doanh nhân đầy tham vọng đang đón nhận công nghệ mới này. Ước tính 78% các công ty trên toàn cầu đang tích hợp AI vào hoạt động của họ. Các công ty đa quốc gia lớn đang nhồi nhét AI vào mọi ngóc ngách kỹ thuật số có thể tìm thấy. Từ hậu cần đến phân tích, quảng cáo, tuyển dụng và dịch vụ khách hàng, AI đang được tích hợp vào mọi lớp hoạt động. Cho dù nó có cần thiết, có hấp dẫn đối với người tiêu dùng hay thậm chí có hiệu quả hay không.

Giống như nhựa, dường như AI có mặt ở khắp mọi nơi. Số lượng tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc, video và nội dung viết được tạo ra bằng AI đã bùng nổ. Mặc dù không thể định lượng chính xác lượng nội dung do AI tạo ra, một số nhà phân tích ước tính rằng ít nhất 50% bài báo trực tuyến mới được tạo ra bởi AI. Hơn 15 tỷ hình ảnh đã được tạo ra bằng các nền tảng AI từ năm 2022 đến năm 2024. Các nhà phân tích cho rằng đến năm 2030, AI sẽ hiện diện trong mọi khía cạnh tương tác kỹ thuật số của chúng ta.

Trên phạm vi toàn cầu, lượng năng lượng và nước mà các hệ thống AI hiện đang sử dụng thực sự là không đáng kể so với các ngành công nghiệp khác. Và chắc chắn rằng công nghệ AI có thể là chìa khóa để giảm lượng khí thải CO2 và chống lại biến đổi khí hậu.

Nhưng khi tỷ lệ áp dụng tăng vọt và nhu cầu về trung tâm dữ liệu tăng lên, thì tác động tiêu cực đến môi trường của AI cũng sẽ tăng theo. Việc đánh giá cẩn thận các tác động có khả năng gây hại của AI và hành động để giảm thiểu bất kỳ tác động tiêu cực nào hiện là một phần thiết yếu trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu của chúng ta.

Như nghiên cứu đã cho thấy, nếu không có dữ liệu minh bạch, không có cách nào để xác định được những cơ hội hiệu quả nhất để giảm tác động khí hậu của AI. Và như chính Sam Altman đã nói (chủ nhân của ChatGPT), tương lai của trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào việc phát triển các phương pháp hiệu quả hơn để tạo ra năng lượng sạch.

Việc hiện thực hóa tiềm năng của công nghệ AI mà không gây thêm tổn hại cho hành tinh phụ thuộc vào việc các công ty và chính phủ cam kết đầy đủ về tính minh bạch, phát triển cơ sở hạ tầng kỹ thuật số tiết kiệm tài nguyên hơn và tiếp tục áp dụng các nguồn năng lượng tái tạo.

Liệu các nhà lãnh đạo chính trị và những ông trùm công nghệ có đưa ra những cam kết như vậy hay không vẫn còn phải chờ xem.

LTV