Vì
sao AI hao tốn điện năng?
Để hiểu vấn đề, cần phân biệt giữa huấn
luyện mô hình (training) và sử dụng mô hình (inference).
· Huấn luyện: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-3, GPT-4 hay GPT-5 sở
hữu từ hàng trăm tỷ đến hàng nghìn tỷ tham số. Quá trình huấn luyện đòi hỏi
hàng chục nghìn GPU/TPU vận hành song song trong nhiều tuần. Mỗi phép toán ma
trận khổng lồ tiêu tốn điện, và hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu càng làm nhu
cầu năng lượng tăng cao.
· Suy luận (sử dụng hằng ngày): Khi người dùng đặt câu hỏi và nhận câu trả
lời từ GPT, lượng điện tiêu thụ lại rất nhỏ – chỉ tương đương vài giây bật bóng
đèn LED 10W.
Bức
tranh điện năng từ GPT-3 đến GPT-5
Dù OpenAI không công bố con số chính thức, các
chuyên gia trong ngành đã ước tính:
|
Mô hình |
Số tham số (ước tính) |
Điện năng huấn luyện |
So sánh thực tế |
|
GPT-3 (2020) |
~175 tỷ |
~1,3 GWh |
Bằng điện của ~120 hộ gia đình Mỹ trong 1
năm |
|
GPT-4 (2023) |
500 tỷ – 1 nghìn tỷ |
5 – 10 GWh |
Điện của 500–1000 hộ trong 1 năm |
|
GPT-5 (2025) |
>1 nghìn tỷ |
20 – 30 GWh |
Điện của cả một thị trấn nhỏ (2.000–3.000
hộ) trong 1 năm |
Như vậy, chỉ riêng khâu huấn luyện ban đầu đã
tiêu tốn lượng điện khổng lồ. Tuy nhiên, khi chia bình quân cho hàng trăm triệu
người dùng toàn cầu, điện năng cho mỗi truy vấn thực tế lại rất nhỏ.
Một
lần trò chuyện với GPT tiêu tốn bao nhiêu điện?
Để hình dung, một câu trả lời trung bình của
GPT-5 tiêu thụ khoảng 0,005 kWh. So sánh:
· Một lần tìm kiếm Google: 0,0002 kWh (≈
1/25 GPT).
· Xem YouTube 5 phút: 0,002 kWh (≈
2/5 GPT).
· Sạc đầy smartphone: 0,012 kWh (≈
2–3 GPT).
· Bật đèn LED 10W trong 1 giờ: 0,01 kWh (≈
2 GPT).
· Bật điều hòa 1 giờ: 0,7 kWh (≈
140 GPT).
Nói cách khác, lượng điện cho một lần GPT trả
lời nhỏ hơn nhiều so với thói quen thường ngày như sạc điện thoại hay dùng điều
hòa.
OpenAI
và ngành AI giải quyết thế nào?
Trước sức ép năng lượng, các công ty AI đang
triển khai nhiều giải pháp:
1.
Phần
cứng hiệu quả hơn: GPU thế hệ mới
(NVIDIA H100, B100, TPU v5) có hiệu suất tính toán/điện năng cao hơn đáng kể.
2.
Thuật
toán tối ưu: Mô hình thưa
(sparse), lượng tử hóa (quantization), cắt tỉa (pruning) hay distillation giúp
giảm khối lượng tính toán.
3.
Hạ
tầng xanh: Đặt trung tâm dữ
liệu ở khu vực có năng lượng tái tạo dồi dào (gió, mặt trời, thủy điện).
Google, Microsoft và OpenAI đều cam kết tiến tới trung hòa carbon.
4.
Huấn
luyện một lần – dùng nhiều lần: Các mô hình lớn chỉ cần huấn luyện từ đầu ít lần, sau đó được
tinh chỉnh (fine-tune) và chia sẻ rộng rãi.
Kết
luận
AI không chỉ là câu chuyện công nghệ mà còn là
bài toán năng lượng toàn cầu. GPT-5 và các thế hệ tiếp theo chắc chắn sẽ ngày
càng mạnh mẽ, đồng nghĩa nhu cầu điện năng cũng sẽ tăng. Tuy nhiên, với sự kết
hợp giữa phần cứng tối ưu, thuật toán thông minh và năng lượng tái tạo,
viễn cảnh một tương lai “AI xanh” là hoàn toàn khả thi.
Người dùng cuối có thể yên tâm: mỗi
lần trò chuyện với AI không hề tốn nhiều điện hơn việc bạn bật một bóng đèn vài
phút. Thách thức lớn nhất nằm ở khâu huấn luyện – và đó là trách nhiệm của
các tập đoàn công nghệ trong việc tìm lời giải bền vững.
