Khi trung tâm dữ liệu AI phát thải lượng carbon ngang một quốc gia Châu Âu nhỏ

Không công ty nào công bố chỉ số môi trường riêng cho AI, dù nhiều doanh nghiệp thừa nhận AI là động lực chính khiến mức tiêu thụ năng lượng gia tăng. Ảnh: Ted Shaffrey/AP

Đằng sau những con số ấn tượng về năng lực tính toán và tốc độ đổi mới của AI là một thực tế ít được nhắc tới: công nghệ này phụ thuộc ngày càng sâu vào hạ tầng vật lý tiêu thụ năng lượng ở quy mô công nghiệp.

Khi các mô hình AI ngày càng lớn và phức tạp, nhu cầu đối với trung tâm dữ liệu cũng tăng nhanh, kéo theo áp lực lớn lên hệ thống điện, tài nguyên nước và môi trường toàn cầu. Đây chính là bối cảnh làm rõ vì sao tác động môi trường của AI đang trở thành một chủ đề được giới hoạch định chính sách và cộng đồng quốc tế đặc biệt quan tâm.

LÀN SÓNG AI ĐẨY NHANH NHU CẦU TRUNG TÂM DỮ LIỆU

Trong hơn một thập kỷ qua, trung tâm dữ liệu đã trở thành “xương sống” của nền kinh tế số, phục vụ điện toán đám mây, thương mại điện tử, mạng xã hội và các nền tảng số toàn cầu. Tuy nhiên, sự xuất hiện và bùng nổ của AI - đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh - đang đưa nhu cầu đối với trung tâm dữ liệu lên một nấc thang hoàn toàn mới.

Theo nghiên cứu được Euronews dẫn lại, các hệ thống AI trong năm 2025 có thể phát thải từ 32,6 đến 79,7 triệu tấn CO₂, tùy theo kịch bản tăng trưởng và mức độ sử dụng năng lượng. Con số này nằm trong cùng “vùng phát thải” với tổng lượng khí thải của thành phố New York, được ước tính khoảng 52,2 triệu tấn CO₂ trong năm 2023.

Ở kịch bản thấp hơn, mức phát thải của AI tương đương với tổng phát thải quốc gia của Na Uy, khoảng 31,5 triệu tấn CO₂. Đây là một so sánh mang tính cảnh báo, bởi AI thường được nhìn nhận như một công nghệ “phi vật chất”, trong khi trên thực tế lại phụ thuộc rất lớn vào các hạ tầng vật lý tiêu thụ năng lượng ở quy mô công nghiệp.

Các trung tâm dữ liệu hiện đại có thể rộng hàng chục nghìn mét vuông, chứa hàng trăm nghìn máy chủ hoạt động liên tục 24/7. Riêng với AI, quá trình huấn luyện và vận hành mô hình đòi hỏi năng lực tính toán cực lớn, khiến mức tiêu thụ điện tăng nhanh hơn nhiều so với các ứng dụng CNTT truyền thống.

Trong bối cảnh các tập đoàn công nghệ toàn cầu đẩy mạnh đầu tư hàng chục, thậm chí hàng trăm tỷ USD cho hạ tầng AI, số lượng trung tâm dữ liệu mới được xây dựng đang tăng với tốc độ chưa từng có, đặc biệt tại Mỹ, châu Âu và một số khu vực châu Á.

KHÔNG CHỈ CARBON, AI CÒN “KHÁT” NƯỚC

Nếu phát thải carbon là tác động dễ nhận diện nhất, thì dấu chân nước của AI lại là một khía cạnh ít được công chúng chú ý hơn. Theo nghiên cứu, tổng lượng nước phục vụ cho hoạt động của AI trong năm 2025 có thể dao động từ 312,5 đến 764,6 tỷ lít, tương đương với mức tiêu thụ nước đóng chai toàn cầu trong một năm.

Nguyên nhân chính nằm ở hệ thống làm mát. Các máy chủ AI sinh nhiệt rất lớn và buộc phải được làm mát liên tục để tránh quá tải hoặc hỏng hóc. Nhiều trung tâm dữ liệu hiện nay sử dụng hệ thống làm mát bằng nước, vốn hiệu quả hơn so với làm mát bằng không khí nhưng lại tiêu tốn lượng nước khổng lồ.

Đáng chú ý, nghiên cứu chỉ ra rằng lượng nước gián tiếp sử dụng cho AI - thông qua quá trình sản xuất điện - có thể cao gấp bốn lần lượng nước dùng trực tiếp tại trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, đây lại là chỉ số gần như không được các công ty công nghệ công bố trong các báo cáo môi trường.

Thực tế này đặt ra rủi ro lớn đối với các khu vực vốn đã chịu áp lực về tài nguyên nước, đặc biệt là những vùng khô hạn hoặc thường xuyên đối mặt với hạn hán. Việc tập trung quá nhiều trung tâm dữ liệu tại một số địa điểm có thể làm trầm trọng thêm căng thẳng về nước, dẫn tới xung đột lợi ích giữa phát triển kinh tế số và nhu cầu sinh hoạt - sản xuất của cộng đồng địa phương.

CHÂU ÂU “SẠCH” HƠN, NHƯNG MINH BẠCH VẪN LÀ ĐIỂM NGHẼN

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, châu Âu hiện chiếm khoảng 15% số trung tâm dữ liệu toàn cầu, đứng thứ hai sau Hoa Kỳ với khoảng 45%. Tuy nhiên, tác động môi trường của các trung tâm dữ liệu tại châu Âu được đánh giá là thấp hơn đáng kể trên mỗi đơn vị điện năng tiêu thụ.

Nguyên nhân nằm ở cơ cấu sản xuất điện ít carbon hơn. Cường độ phát thải của lưới điện châu Âu vào khoảng 174 gram CO₂/kWh, thấp hơn nhiều so với mức trung bình toàn cầu (445 gCO₂/kWh) và thấp hơn rõ rệt so với Hoa Kỳ (321 gCO₂/kWh). Nhờ đó, cùng một khối lượng tính toán AI, trung tâm dữ liệu đặt tại châu Âu có thể tạo ra lượng phát thải thấp hơn so với nhiều khu vực khác.

Tuy vậy, lợi thế về lưới điện “sạch” không đủ để che lấp một vấn đề lớn hơn: sự thiếu minh bạch trong công bố dữ liệu môi trường của các tập đoàn công nghệ. Nghiên cứu đã phân tích báo cáo môi trường của 9 doanh nghiệp công nghệ lớn, bao gồm Amazon, Apple, Google, Meta, Microsoft, Baidu, Oracle, Tesla và Tencent.

Kết quả cho thấy không doanh nghiệp nào công bố chỉ số môi trường riêng cho AI, dù nhiều công ty thừa nhận AI là nguyên nhân chính khiến mức tiêu thụ điện tăng mạnh trong giai đoạn 2023-2024.

Do thiếu dữ liệu chi tiết, nhóm nghiên cứu buộc phải sử dụng phương pháp ước tính “từ trên xuống”, kết hợp các báo cáo bền vững công khai với giả định về tỷ trọng AI trong tổng nhu cầu điện. Theo các chuyên gia, cách tiếp cận này tiềm ẩn sai số lớn, nhưng hiện là lựa chọn duy nhất trong bối cảnh thông tin bị “làm mờ” giữa AI và các hoạt động CNTT khác.

Từ góc độ chính sách, nghiên cứu kêu gọi các chính phủ và cơ quan quản lý sớm ban hành quy định bắt buộc công bố thông tin môi trường chi tiết hơn đối với trung tâm dữ liệu và hệ thống AI. Các chỉ số được đề xuất bao gồm vị trí vận hành cụ thể, quy mô từng cơ sở, mức tiêu thụ điện, lượng nước sử dụng và chỉ số hiệu quả sử dụng nước (WUE).

Trong bối cảnh nhiều quốc gia cam kết đạt mục tiêu trung hòa carbon vào giữa thế kỷ, AI đang nổi lên như một “ẩn số” lớn. Nếu được quản lý tốt, AI có thể hỗ trợ tối ưu hóa năng lượng, giảm phát thải và nâng cao hiệu quả kinh tế. Nhưng nếu thiếu minh bạch và kiểm soát, chính AI lại có nguy cơ trở thành nguồn phát thải và tiêu thụ tài nguyên mới, làm gia tăng áp lực lên môi trường toàn cầu.

Trọng Hoàng