Vì sao AI dùng nhiều điện và nước đến vậy?

Vì sao AI dùng nhiều điện đến vậy?

Trung tâm dữ liệu đã chiếm một phần đo được trong điện năng của Mỹ, và các dự báo đang tăng nhanh. Một báo cáo của Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley, được Hiệp hội Điện công cộng Hoa Kỳ (American Public Power Association) tóm tắt, cho biết trung tâm dữ liệu ở Mỹ đã tiêu thụ khoảng 4,4% tổng điện năng năm 2023 và có thể đạt từ 6,7% đến 12% vào năm 2028 ^[1]. Lượng điện họ dùng tăng từ 58 TWh năm 2014 lên 176 TWh năm 2023 ^[1], và cùng bản tóm tắt đó đưa ra khoảng 325 đến 580 TWh cho năm 2028 ^[1].

Khoảng dự báo cho năm 2028 khá rộng, và độ rộng đó là một bài toán lập kế hoạch. Một đơn vị điện lực xây theo mức thấp rồi gặp mức cao sẽ phải mua điện gấp, còn xây theo mức cao thì có thể để công suất nằm không. Với đội ngũ AI, câu hỏi thực tế là tải sẽ rơi vào đâu. Hợp đồng điện, thiết kế làm mát và vùng lưới điện của một địa điểm quyết định mức độ phơi nhiễm, và không con số nào trong số này hiện ra trên một chỉ số tính theo từng prompt.

Cách tính của Google cho thấy prompt văn bản trung vị trên Gemini Apps tiêu tốn 0,24 Wh năng lượng, 0,03 gCO2e và 0,26 mL nước, và cho biết con số này bao gồm mọi yếu tố thiết yếu của việc phục vụ AI ^[2]. Bài blog của Google cho biết năng lượng và lượng khí thải carbon của prompt trung vị này đã giảm 33 lần và 44 lần trong một khoảng thời gian 12 tháng gần đây ^[2]. Số liệu theo prompt và tổng cấp lưới trả lời hai câu hỏi khác nhau, nên đừng nhân một số với số kia để ra tổng.

AI dùng bao nhiêu nước?

Nước có hai nguồn, và nguồn gián tiếp lớn hơn. Nước trực tiếp được dùng ngay tại chỗ, chủ yếu để làm mát. Một báo cáo của Phòng thí nghiệm Lawrence Berkeley, qua IEEE Spectrum, ước tính trung tâm dữ liệu ở Mỹ đã tiêu thụ trực tiếp khoảng 17,5 tỷ gallon năm 2023 ^[3]. Nước gián tiếp là lượng nước mà các nhà máy điện dùng để sản xuất điện. IEEE Spectrum cho biết phần gián tiếp này thường chiếm 80% trở lên trong tổng lượng nước sử dụng ^[3].

Phương pháp tính cũng ảnh hưởng đến kết quả. Google lập luận rằng nhiều phép tính năng lượng hiện nay chỉ đếm mức tiêu thụ của máy đang hoạt động ^[2]. Con số 0,26 mL được suy ra từ ước tính năng lượng, dùng hệ số hiệu quả sử dụng nước trung bình toàn đội máy của Google năm 2024, nên đây là số liệu mô hình hóa chứ không phải số đo trực tiếp ^[2].

Trong thực tế, thiết kế làm mát chỉ là một phần của bài toán nước. Lưới điện mà một cơ sở sử dụng cũng mang một phần chi phí nước của các nhà máy cung cấp điện cho nó ^[3]. Áp lực về nước khác nhau theo vùng, nên cùng một khối lượng công việc có thể mang chi phí nước khác nhau ở hai nơi ^[3]. Các nguồn trong bài này không định lượng mức chênh lệch đó.

Điều này có làm thay đổi giá token không?

Không nguồn nào trong bài này cho thấy chi phí điện hay nước quyết định giá token. Giá token có lẽ phản ánh phần cứng, mức sử dụng, cạnh tranh và biên lợi nhuận, trong đó điện là một đầu vào. Không nguồn nào ở đây đo được điện đóng góp bao nhiêu vào giá.

Dữ liệu giá đi theo hai chiều. BenchLM, một chỉ số của bên thứ ba, ghi nhận giá token LLM ở nhóm hàng đầu (frontier) thấp hơn 85% so với mức tháng 3 năm 2023, tính đến tháng 11 năm 2026 ^[6]. Tuy vậy, trong 12 tháng đến tháng 11 năm 2026, chính chỉ số này cho thấy giá nhóm hàng đầu tăng 114,3% so với cùng kỳ năm trước, còn giá nhóm tầm trung giảm 40,8% ^[6]. Không có gì trong dữ liệu này gắn mức tăng ở nhóm hàng đầu với chi phí điện hay nước. BenchLM chỉ là một chỉ số thứ cấp, nên hãy kiểm tra phương pháp của nó trước khi dựa vào.

Nếu bạn mua token với khối lượng lớn, mức phơi nhiễm phụ thuộc vào tầng bạn dùng. Biến động giá ở nhóm hàng đầu và nhóm tầm trung có thể đi ngược chiều nhau trong cùng một năm. Nếu bạn tự chạy suy luận trên phần cứng của mình, giá điện tác động trực tiếp đến chi phí mỗi token. API được lưu trữ sẵn có thể chuyển chi phí đó vào giá niêm yết mà bạn không tự đặt, và không nguồn nào ở đây cho biết bao nhiêu phần chi phí sẽ đến được giá niêm yết.

Cuộc bầu cử đã thay đổi điều gì?

Đảng Dân chủ giành cả hai viện Quốc hội trong cuộc bầu cử giữa kỳ tháng 11 năm 2026 ^[5]. OPB, dẫn phân tích của NPR dựa trên các kết quả do Associated Press công bố, đưa tin chiến thắng này "đưa Đảng Dân chủ trở lại quyền kiểm soát đầy đủ Quốc hội lần đầu tiên kể từ năm 2023" ^[5].

Đề xuất này có từ trước đó. Vào tháng 3 năm 2026, Thượng nghị sĩ Bernie Sanders và Dân biểu Alexandria Ocasio-Cortez công bố một dự thảo luật, trong đó đề xuất "một lệnh tạm dừng đối với các trung tâm dữ liệu mới và được nâng cấp" dùng cho AI quy mô lớn, vượt một số ngưỡng tải điện nhất định, và chỉ được dỡ bỏ khi các luật liên bang được ban hành ^[4]. Roll Call đánh giá rằng đề xuất này khó tiến triển khi Quốc hội do Đảng Cộng hòa kiểm soát ^[4].

Cuộc bầu cử thay đổi quyền kiểm soát Quốc hội, chứ không thay đổi Nhà Trắng. OPB mô tả một "kỷ nguyên chính phủ chia rẽ" mới, với sự căng thẳng kéo dài giữa Tổng thống Donald Trump và đảng Dân chủ trong Quốc hội ^[5]. Một dự luật gần như chắc chắn cần chữ ký của tổng thống ^[5], nên riêng đa số Dân chủ khó có thể ban hành lệnh tạm dừng. Nếu một dự luật được thông qua, tác động đầu tiên có lẽ sẽ nằm ở thời gian chọn và cấp phép địa điểm mới, chứ không phải giá API hôm nay. Không nguồn nào ở đây mô hình hóa tác động đó.

Điều gì phải xảy ra để giá token tăng?

Để kịch bản này làm giá token tăng, một số bước phải cùng xảy ra:

• Dự luật được thông qua ở cả hai viện và được ký, hoặc vượt qua quyền phủ quyết.
• Dự luật cắt hoặc trì hoãn đủ công suất mới để làm nguồn cung thắt chặt.
• Nguồn cung thắt chặt làm chi phí mỗi token tăng nhanh hơn mức hiệu quả làm giảm chi phí. Google cho biết năng lượng của prompt trung vị giảm 33 lần trong một năm, một con số mà Google nói chưa được bên thứ ba độc lập nào xác minh ^[2].
• Nhà cung cấp chuyển chi phí cao hơn vào giá niêm yết thay vì tự chịu.

Mỗi bước đều chưa chắc chắn, và các nguồn trong bài này không đo lường bước nào trong số đó.

Người làm nghề nên theo dõi điều gì?

• Kết quả chính thức cuối cùng, và nội dung dự luật nếu có dự luật nào được thông qua, đặc biệt là ngưỡng tải điện của nó.
• Các nhà cung cấp có công bố mức năng lượng và nước theo từng truy vấn hay không, và các con số đó có bao gồm toàn bộ quá trình phục vụ như của Google hay không.
• Giá token ở nhóm hàng đầu và nhóm tầm trung, theo dõi thành hai chuỗi riêng, để một biến động ở một tầng không bị hiểu nhầm là thay đổi của cả thị trường.

Nhiều con số trong bài là ước tính mô hình hóa. Hãy kiểm tra phương pháp đằng sau từng con số trước khi đưa nó vào buổi đánh giá thiết kế hoặc ngân sách.