Siêu máy tính tương lai sẽ "ngốn điện" ngang với 1 thành phố

[Hail the Judge]

Theo báo cáo của Epoch AI (viện nghiên cứu tại San Francisco, công bố cuối tháng 4/2025), đến năm 2030, các siêu máy tính hàng đầu dùng để huấn luyện và vận hành mô hình AI có thể tiêu thụ 9 gigawatt (GW) điện năng, tương đương:

• Nguồn điện của 9 nhà máy hạt nhân cỡ trung (mỗi nhà máy ~1GW), theo MIT Technology Review.
• Nhu cầu điện của 7-9 triệu hộ gia đình tại Mỹ (mỗi hộ tiêu thụ ~10.800 kWh/năm, theo EIA).

Hiện tại (2025), siêu máy tính mạnh nhất (như Frontier của Oak Ridge hoặc Aurora của Argonne) tiêu thụ khoảng 300 megawatt (MW), tương đương điện cho 250.000 hộ gia đình, theo bài viết. Dự báo của Epoch AI cho thấy nhu cầu điện năng sẽ tăng gấp 30 lần trong 5 năm, với tốc độ tăng gấp đôi mỗi năm kể từ 2019

Nhu cầu điện năng tăng vọt xuất phát từ cuộc đua phát triển AI mạnh hơn tại Silicon Valley và trên toàn cầu. Các mô hình như GPT-4, Llama, hay Grok 3 đòi hỏi hàng triệu tỷ phép tính (petaflops) để huấn luyện, tiêu tốn hàng trăm nghìn kWh. Ví dụ, huấn luyện GPT-3 (2020) tiêu thụ 1.287 MWh tương đương điện của 100 hộ gia đình trong 1 năm. Các mô hình năm 2030 dự kiến lớn gấp 100-1.000 lần.

Silicon Valley (các công ty như NVIDIA, Google, Meta) đang đầu tư mạnh vào siêu máy tính để dẫn đầu AI. Ví dụ, xAI xây cụm siêu máy tính Colossus (100.000 GPU NVIDIA H100) để huấn luyện Grok, tiêu thụ hàng chục MW. Đến 2030, các cụm này có thể cần hàng GW để chạy các mô hình đa nhiệm (multimodal AI). Lượng dữ liệu toàn cầu dự kiến đạt 181 zettabyte năm 2030 (tăng 10 lần từ 2025), đòi hỏi trung tâm dữ liệu và siêu máy tính mạnh hơn nữa.

Nhu cầu điện năng 9GW đặt ra nhiều thách thức nghiêm trọng:

• Áp lực lên lưới điện: Lưới điện Mỹ hiện cung cấp 4.200 terawatt-hour (TWh) mỗi năm, nhưng chỉ 4% từ năng lượng tái tạo đủ ổn định cho siêu máy tính, theo EIA. Một cụm siêu máy tính 9GW sẽ tiêu thụ 0,2% tổng điện Mỹ, tương đương điện của bang nhỏ như Wyoming, theo DataCenterDynamics.
• Tác động môi trường: Nếu dùng điện than hoặc khí đốt, một siêu máy tính 9GW có thể thải 6-8 triệu tấn CO2/năm, tương đương 1,5 triệu xe hơi, theo Greenpeace. Điều này mâu thuẫn với mục tiêu không phát thải ròng của Mỹ vào 2050.
• Chi phí vận hành: Điện năng cho siêu máy tính có thể tốn $1-2 tỷ/năm (giả định giá điện công nghiệp 10 cent/kWh), chưa kể chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu ($10-20 tỷ cho cụm 9GW), theo IEEE Spectrum. Điều này có thể làm tăng giá dịch vụ AI, ảnh hưởng người dùng và doanh nghiệp nhỏ.
• Bất bình đẳng năng lượng: Các khu vực nghèo khó (như nông thôn Mỹ) có thể bị hạn chế tiếp cận điện khi nguồn lực ưu tiên cho trung tâm dữ liệu AI.

Để đáp ứng nhu cầu 9GW mà không làm sụp lưới điện hay tăng khí thải, các giải pháp sau được đề xuất:

• Tối ưu hóa thuật toán AI: Các kỹ thuật như pruning (cắt tỉa mô hình) và quantization (giảm độ chính xác số) có thể giảm 50-70% năng lượng cần thiết để huấn luyện AI, theo Google Research. Ví dụ, mô hình EfficientNet của Google dùng ít năng lượng hơn 10 lần so với các mô hình tương đương.
• Phần cứng tiết kiệm năng lượng: NVIDIA và AMD đang phát triển chip AI hiệu quả hơn (như H200 Tensor Core, giảm 30% năng lượng so với H100), theo NVIDIA Blog. Công nghệ photonics (dùng ánh sáng thay điện) có thể cắt giảm 90% năng lượng trong trung tâm dữ liệu vào 2030.
• Năng lượng tái tạo: Các công ty như Microsoft, Google cam kết dùng 100% năng lượng tái tạo cho trung tâm dữ liệu vào 2030, với các trang trại gió và mặt trời cung cấp 10GW tại Mỹ, theo Bloomberg. Một số công ty thử nghiệm lò phản ứng hạt nhân mô-đun nhỏ (SMR), mỗi lò cung cấp 300-500 MW.