AI XANH – TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HỌC CÁCH TIẾT KIỆM ĐIỆN

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đã trở thành trụ cột công nghệ của thời đại số, thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ trong hầu hết các lĩnh vực từ công nghiệp, tài chính, giáo dục, y tế đến an ninh mạng và quốc phòng.

1. Đặt vấn đề

Các mô hình học sâu (Deep Learning) và học máy (Machine Learning) ngày càng được cải tiến về độ chính xác, khả năng xử lý và tính ứng dụng thực tiễn. Đặc biệt, các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) như GPT-3, GPT-4, Claude hay Gemini AI đã minh chứng cho bước tiến vượt bậc của công nghệ AI hiện đại.

Tuy nhiên, đi cùng với những thành tựu ấn tượng đó là một thực tế đáng lo ngại: AI hiện đang tiêu thụ một lượng tài nguyên tính toán và năng lượng khổng lồ. Quá trình huấn luyện và vận hành các mô hình AI lớn đòi hỏi hạ tầng phần cứng quy mô cao, cụm máy tính hiệu suất cao (HPC) và trung tâm dữ liệu lớn (datacenter), dẫn đến chi phí điện năng tăng vọt và phát thải lượng lớn khí nhà kính. Một nghiên cứu năm 2019 từ Đại học Massachusetts Amherst chỉ ra rằng việc huấn luyện một mô hình NLP quy mô lớn có thể tạo ra lượng khí thải CO₂ tương đương với năm chiếc ô tô sử dụng suốt vòng đời của chúng – một con số khiến nhiều nhà nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ phải suy nghĩ lại về hướng phát triển của AI.

Vấn đề trở nên cấp bách hơn khi trí tuệ nhân tạo được triển khai rộng rãi trong các thiết bị đầu cuối (edge devices), cảm biến IoT, điện thoại thông minh và hạ tầng đô thị thông minh, nơi tài nguyên tính toán và điện năng bị giới hạn. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, thiếu hụt năng lượng và mục tiêu trung hòa carbon toàn cầu, việc xây dựng các hệ thống AI vừa hiệu quả vừa thân thiện với môi trường không chỉ là lựa chọn mang tính đạo đức, mà còn là một hướng đi chiến lược bắt buộc.

Chính vì vậy, khái niệm “AI xanh” (Green AI) đã ra đời, với mục tiêu phát triển các mô hình và hệ thống AI có hiệu suất năng lượng cao, tiêu tốn ít tài nguyên hơn, nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác và tính ứng dụng thực tế. AI xanh không chỉ hướng tới tối ưu thuật toán mà còn bao gồm toàn bộ vòng đời hệ thống – từ huấn luyện, triển khai, đến duy trì và mở rộng. Đây là một trong những hướng nghiên cứu mới nổi, kết hợp đa lĩnh vực giữa AI, điện toán hiệu năng cao, năng lượng tái tạo và phát triển bền vững.

Bài viết này sẽ tập trung phân tích thực trạng tiêu thụ năng lượng trong AI hiện nay, giới thiệu các kỹ thuật và xu hướng phát triển AI xanh trên thế giới, đồng thời làm rõ cơ hội và thách thức trong việc ứng dụng AI xanh tại Việt Nam – nơi đang trong giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên diện rộng.

Nguồn: https://medium.com/ 

2. Trí tuệ nhân tạo và chi phí năng lượng khổng lồ

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các mô hình học sâu (Deep Learning), đã kéo theo nhu cầu ngày càng lớn về hạ tầng phần cứng và tài nguyên tính toán. Các mô hình AI hiện đại không chỉ đòi hỏi khối lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ mà còn tiêu tốn rất nhiều điện năng để xử lý, lưu trữ, và tối ưu trong quá trình học. Điều này dẫn đến một thực tế đáng lo ngại: chi phí năng lượng cho AI đang ngày càng tăng cao, trở thành một trong những thách thức nghiêm trọng đối với tính bền vững của công nghệ này.

2.1. Năng lượng tiêu thụ trong quá trình huấn luyện mô hình AI

Huấn luyện một mô hình AI hiện đại, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), yêu cầu hàng trăm đến hàng nghìn GPU chạy song song trong nhiều ngày hoặc thậm chí nhiều tuần. Ví dụ, theo công bố của OpenAI, quá trình huấn luyện mô hình GPT-3 (với 175 tỷ tham số) đã tiêu tốn khoảng 1.287 megawatt-giờ (MWh) điện năng – tương đương mức tiêu thụ trung bình của hơn 120 hộ gia đình tại Hoa Kỳ trong một năm. Ước tính lượng khí thải carbon phát sinh trong quá trình huấn luyện này là khoảng 552 tấn CO₂.

Trong một nghiên cứu được thực hiện tại Đại học Massachusetts Amherst (2019), các tác giả đã so sánh mức phát thải khí nhà kính của việc huấn luyện các mô hình NLP hiện đại và kết luận rằng việc huấn luyện một mô hình Transformer sử dụng tìm kiếm siêu tham số (hyperparameter tuning) có thể phát sinh lượng CO₂ tương đương với gần 5 lần vòng đời sử dụng của một chiếc ô tô truyền thống, tức là hơn 284 tấn CO₂.

2.2. Năng lượng tiêu thụ trong quá trình triển khai (inference)

Không chỉ dừng lại ở giai đoạn huấn luyện, các mô hình AI khi triển khai trong thực tế (inference) cũng tiêu tốn lượng lớn năng lượng, đặc biệt khi được triển khai trong các dịch vụ phục vụ số lượng lớn người dùng. Một mô hình như ChatGPT, khi phục vụ hàng trăm triệu truy vấn mỗi ngày, có thể tiêu tốn hàng triệu kilowatt-giờ (kWh) chỉ để duy trì khả năng phản hồi tức thời.

Các nghiên cứu chỉ ra rằng chi phí năng lượng cho inference chiếm tỷ lệ lớn hơn huấn luyện nếu mô hình được sử dụng lâu dài và ở quy mô lớn. Trong hệ thống AI theo thời gian thực (real-time AI systems) như xe tự hành, hệ thống giám sát giao thông, hay ứng dụng AI trong sản xuất thông minh, năng lượng tiêu thụ cho mỗi lần xử lý dữ liệu đầu vào (ảnh, âm thanh, video) là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả vận hành toàn hệ thống.

2.3. Chi phí năng lượng và trung tâm dữ liệu AI

Hạ tầng phần cứng phục vụ AI – đặc biệt là các trung tâm dữ liệu (datacenter) quy mô lớn – hiện đang đối mặt với áp lực năng lượng rất lớn. Theo báo cáo từ International Energy Agency (IEA), các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu chiếm khoảng 1–1.5% tổng lượng điện tiêu thụ toàn cầu tính đến năm 2022. Riêng với các trung tâm dữ liệu chuyên cho AI, tỷ lệ này được dự đoán sẽ tiếp tục tăng mạnh trong những năm tới, khi các mô hình AI ngày càng phổ biến trong các nền tảng trực tuyến, dịch vụ điện toán đám mây, và hạ tầng thông minh.

Bên cạnh điện năng phục vụ tính toán, các trung tâm dữ liệu còn tiêu tốn rất nhiều năng lượng cho hệ thống làm mát, quản lý nhiệt độ, và duy trì độ ổn định cho các máy chủ hiệu suất cao. Để đảm bảo vận hành ổn định cho các GPU hoặc TPU công suất lớn, các nhà cung cấp hạ tầng AI phải xây dựng hệ thống làm mát chuyên biệt – một yếu tố làm tăng đáng kể tổng chi phí năng lượng.

3. AI xanh (Green AI): Xu hướng tất yếu trong kỷ nguyên bền vững

Trước thực trạng AI tiêu thụ năng lượng ngày càng lớn và để lại dấu ấn sinh thái rõ nét, cộng đồng nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ bắt đầu chuyển hướng từ việc chỉ tập trung vào hiệu suất và độ chính xác của mô hình, sang xem xét toàn diện đến tác động môi trường, chi phí năng lượng và tính bền vững trong suốt vòng đời của hệ thống AI. Từ nhu cầu đó, khái niệm AI xanh (Green AI) được hình thành như một xu hướng tất yếu trong kỷ nguyên công nghệ phát triển bền vững.

3.1. Định nghĩa và triết lý của Green AI

Khái niệm “Green AI” được đề xuất lần đầu bởi nhóm nghiên cứu tại Allen Institute for AI vào năm 2019. Theo định nghĩa ban đầu, Green AI là hướng tiếp cận trong phát triển trí tuệ nhân tạo nhấn mạnh vào việc giảm thiểu chi phí tài nguyên – đặc biệt là năng lượng – trong khi vẫn duy trì hiệu suất thuật toán.

Green AI phản ánh một sự chuyển dịch quan trọng trong tư duy nghiên cứu AI:

Tiêu chí	AI truyền thống	Green AI
Mục tiêu chính	Độ chính xác tối đa	Hiệu quả năng lượng + chính xác
Quan tâm đến chi phí	Không hoặc ít	Có (đặc biệt là chi phí điện năng, thời gian, tài nguyên phần cứng)
Tính bền vững	Chưa được chú trọng	Là yếu tố trọng tâm

Triết lý của Green AI không phải là “hy sinh” độ chính xác, mà là tìm kiếm điểm cân bằng giữa hiệu năng, tài nguyên và lợi ích môi trường.

3.2. Các chiến lược và kỹ thuật phát triển AI xanh

Để hiện thực hóa Green AI, nhiều hướng tiếp cận và giải pháp kỹ thuật đang được nghiên cứu và áp dụng trong thực tiễn, bao gồm:

1. Tối ưu hóa mô hình (Model Optimization)

• Pruning (cắt tỉa mạng nơ-ron): Loại bỏ các kết nối, nơ-ron hoặc lớp không đóng góp nhiều vào kết quả dự đoán.
• Quantization: Giảm độ chính xác số học từ 32-bit xuống 16-bit hoặc 8-bit mà vẫn giữ được chất lượng mô hình.
• Knowledge Distillation: Chuyển tri thức từ mô hình lớn sang mô hình nhỏ hơn với chi phí suy diễn (inference) thấp hơn.

Ví dụ: Mô hình BERT gốc (110 triệu tham số) sau khi áp dụng Distillation tạo ra TinyBERT (~4 triệu tham số), giảm 90% chi phí tính toán nhưng vẫn duy trì hiệu quả cao trên các tác vụ NLP.

1. Huấn luyện tiết kiệm năng lượng (Efficient Training)

• Sử dụng dữ liệu chọn lọc (dataset pruning): Giảm kích thước tập huấn luyện thông qua chọn mẫu thông minh.
• Học tăng cường theo dữ liệu (Curriculum Learning): Huấn luyện theo mức độ phức tạp tăng dần, giúp mô hình hội tụ nhanh hơn.
• Early Stopping: Dừng huấn luyện sớm khi mô hình đạt hiệu quả cần thiết, tránh lãng phí năng lượng vào các vòng huấn luyện dư thừa.

1. Triển khai thông minh (Efficient Inference)

• Triển khai mô hình tại Edge Devices (thiết bị đầu cuối), giúp giảm tải cho Cloud và tiết kiệm năng lượng truyền tải.
• Bộ tăng tốc phần cứng AI tiết kiệm điện như Google TPU, NVIDIA Jetson, Intel Movidius, hoặc các SoC AI tích hợp trong IoT.

1. Tận dụng năng lượng tái tạo và cơ sở hạ tầng xanh

• Các trung tâm dữ liệu của Google, Microsoft, Amazon hiện đang chuyển dần sang năng lượng tái tạo 100%.
• Sử dụng kỹ thuật làm mát bằng nước, AI kiểm soát nhiệt, và các biện pháp tiết kiệm điện trong datacenter.

3.3. Green AI và chỉ số đánh giá

Việc đánh giá một hệ thống AI có “xanh” hay không đang là vấn đề được cộng đồng nghiên cứu quan tâm. Một số chỉ số quan trọng được đề xuất bao gồm:

• Energy Usage (kWh): Tổng lượng điện năng tiêu thụ.
• Carbon Footprint (kg CO₂): Ước lượng phát thải khí nhà kính.
• Inference Efficiency: Chi phí điện/tài nguyên cho mỗi lần dự đoán.
• Accuracy vs. Efficiency Tradeoff: Mức độ cân bằng giữa hiệu quả và chính xác.

Đã có nhiều công cụ hỗ trợ theo dõi các chỉ số này như CodeCarbon, ML Emissions Tracker, hay Green Algorithms.

3.4. Green AI – Hướng đi chiến lược toàn cầu

Green AI không chỉ là một giải pháp kỹ thuật mà còn là một chiến lược công nghệ – môi trường – kinh tế mang tính toàn cầu. Nhiều quốc gia và tổ chức quốc tế đã xác định rõ việc giảm tác động môi trường của AI là ưu tiên nghiên cứu và chính sách:

• Liên minh châu Âu (EU): đưa ra khung chính sách AI bền vững trong chương trình Horizon Europe.
• OECD: ban hành nguyên tắc phát triển AI có trách nhiệm, bao gồm cả tính bền vững.
• Google, Meta, NVIDIA, Amazon: đầu tư mạnh vào phát triển mô hình AI nhẹ, năng lượng thấp, và chip AI “carbon-aware”.

4. Việt Nam và tiềm năng phát triển AI xanh

Việt Nam, với sự phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực công nghệ thông tin và chuyển đổi số, đang đứng trước cơ hội lớn để phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào nhiều lĩnh vực quan trọng như nông nghiệp, y tế, giáo dục, và giao thông. Tuy nhiên, trong bối cảnh các vấn đề về bảo vệ môi trường và phát triển bền vững đang ngày càng trở nên cấp thiết, việc ứng dụng AI xanh (Green AI) – phát triển các hệ thống AI hiệu quả về năng lượng và thân thiện với môi trường – có thể giúp Việt Nam không chỉ thúc đẩy tiến bộ công nghệ mà còn đóng góp tích cực vào chiến lược bảo vệ môi trường và giảm thiểu tác động của công nghiệp hóa.

4.1. Thực trạng phát triển AI và thách thức về năng lượng tại Việt Nam

Việt Nam hiện đang trong quá trình chuyển mình mạnh mẽ trong việc ứng dụng AI, với những bước tiến đáng kể trong các lĩnh vực như nông nghiệp thông minh, thành phố thông minh, giao thông thông minh và các dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng AI. Tuy nhiên, cũng giống như nhiều quốc gia khác, Việt Nam đang đối mặt với một thách thức lớn trong việc quản lý tài nguyên và năng lượng khi ứng dụng AI. Các trung tâm dữ liệu, hệ thống máy chủ hiệu suất cao (HPC), và thiết bị IoT ngày càng gia tăng ở các thành phố lớn như Hà Nội, TP.HCM, Đà Nẵng, tạo ra một nhu cầu lớn về năng lượng.

Một nghiên cứu từ Cục Năng lượng tái tạo Việt Nam (2022) chỉ ra rằng mức tiêu thụ điện năng của các trung tâm dữ liệu và các hệ thống điện toán đám mây đang tăng trưởng nhanh chóng, khiến cho Việt Nam phải đối mặt với bài toán cân bằng giữa chuyển đổi số và bảo vệ môi trường.

4.2. Cơ hội phát triển AI xanh tại Việt Nam

Mặc dù thách thức về năng lượng là không nhỏ, nhưng cũng có rất nhiều cơ hội để Việt Nam phát triển AI xanh, từ việc tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các mô hình AI, cho đến việc áp dụng công nghệ này vào các lĩnh vực trọng yếu, đặc biệt là nông nghiệp, giao thông, và chăm sóc sức khỏe. Dưới đây là một số cơ hội lớn:

Nguồn: Tạp chí Tài chính

1. Nông nghiệp thông minh và AI xanh

Nông nghiệp là một trong những ngành kinh tế quan trọng của Việt Nam, nhưng cũng đối mặt với các vấn đề như ô nhiễm môi trường, lãng phí tài nguyên và biến đổi khí hậu. AI xanh có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu tác động môi trường trong nông nghiệp thông qua các công nghệ như:

• Quản lý tài nguyên tối ưu: Sử dụng AI để tối ưu hóa việc tưới tiêu, phân bón và sử dụng hóa chất, từ đó giảm thiểu lãng phí năng lượng và tài nguyên.
• Giám sát và dự báo: AI có thể giúp nông dân giám sát tình trạng cây trồng, dự báo dịch bệnh và điều chỉnh các yếu tố môi trường trong suốt quá trình trồng trọt.

Ví dụ, công ty VinAI của Tập đoàn Vingroup đang triển khai các giải pháp AI trong nông nghiệp, bao gồm việc sử dụng cảm biến và AI để tối ưu hóa việc sử dụng nước và phân bón, đồng thời giảm thiểu chi phí và tăng trưởng sản lượng.

1. Giao thông thông minh và tiết kiệm năng lượng

Với sự gia tăng mạnh mẽ về phương tiện giao thông tại các thành phố lớn, tình trạng tắc nghẽn giao thông và ô nhiễm môi trường đang là vấn đề cấp bách tại Việt Nam. AI xanh có thể hỗ trợ giải quyết vấn đề này thông qua:

• Quản lý giao thông thông minh: AI giúp tối ưu hóa các lộ trình giao thông, dự báo tắc nghẽn và phân bổ lại lưu lượng xe, giảm thiểu thời gian di chuyển và khí thải.
• Phát triển xe tự lái và xe điện: AI có thể được sử dụng để phát triển các phương tiện giao thông thông minh, sử dụng năng lượng hiệu quả và giảm thiểu lượng khí CO₂.

Thực tế, tại TP.HCM và Hà Nội, các dự án thử nghiệm giao thông thông minh đã được triển khai với sự hỗ trợ của AI, bao gồm các hệ thống giám sát giao thông và dự báo lưu lượng xe thông qua cảm biến và dữ liệu lớn (Big Data).

1. Chăm sóc sức khỏe thông minh và tiết kiệm năng lượng

Với hệ thống y tế ngày càng phụ thuộc vào các công nghệ AI để chẩn đoán và điều trị, việc sử dụng AI xanh trong y tế không chỉ giúp giảm chi phí mà còn cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Ví dụ:

• Chẩn đoán từ xa: Sử dụng AI để phát hiện các vấn đề sức khỏe qua hình ảnh y tế, giúp giảm thiểu sự cần thiết của các chuyến thăm khám trực tiếp, tiết kiệm năng lượng di chuyển.
• Hệ thống phân tích dữ liệu y tế thông minh: AI giúp tối ưu hóa quá trình điều trị, giảm lãng phí tài nguyên và nâng cao hiệu quả điều trị.

Chính phủ Việt Nam cũng đang nỗ lực đẩy mạnh ứng dụng telemedicine (y tế từ xa) và các công nghệ AI trong các bệnh viện và trung tâm y tế, một phần trong chiến lược phát triển y tế thông minh và tiết kiệm năng lượng.

4.3. Thách thức và giải pháp cho Việt Nam trong phát triển AI xanh

Mặc dù tiềm năng là rất lớn, nhưng Việt Nam cũng đối mặt với một số thách thức khi triển khai AI xanh, bao gồm:

• Hạ tầng chưa đồng bộ: Các trung tâm dữ liệu và hệ thống tính toán hiệu suất cao tại Việt Nam vẫn chủ yếu dựa vào nguồn điện truyền thống, dẫn đến việc phát thải khí nhà kính.
• Chi phí đầu tư ban đầu: Việc chuyển đổi sang sử dụng AI xanh đòi hỏi đầu tư ban đầu khá lớn vào hạ tầng công nghệ, đào tạo nhân lực và phát triển các giải pháp AI tiết kiệm năng lượng.
• Thiếu chính sách hỗ trợ: Việt Nam vẫn chưa có các chính sách hỗ trợ cụ thể và khuyến khích các doanh nghiệp công nghệ phát triển AI xanh.

Để vượt qua các thách thức này, Việt Nam có thể triển khai các giải pháp sau:

• Đầu tư vào hạ tầng AI xanh: Chính phủ và doanh nghiệp cần thúc đẩy việc xây dựng các trung tâm dữ liệu sử dụng năng lượng tái tạo, đồng thời khuyến khích các giải pháp tiết kiệm năng lượng trong các ứng dụng AI.
• Đào tạo nhân lực và nghiên cứu: Việt Nam cần tăng cường đào tạo nhân lực chuyên môn trong lĩnh vực AI và AI xanh, đồng thời thúc đẩy nghiên cứu và phát triển các mô hình AI tối ưu hóa năng lượng.

5. Kết luận

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và khủng hoảng năng lượng toàn cầu, AI xanh đang nổi lên như một hướng đi tất yếu giúp cân bằng giữa tiến bộ công nghệ và phát triển bền vững. Không chỉ tập trung vào hiệu quả mô hình, AI xanh còn đặt trọng tâm vào việc giảm thiểu tiêu thụ năng lượng, hạn chế khí thải và tối ưu hóa tài nguyên trong toàn bộ vòng đời của hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Việc phát triển AI một cách có trách nhiệm, tiết kiệm năng lượng và thân thiện với môi trường không chỉ là xu hướng, mà còn là cam kết đạo đức của ngành công nghệ đối với xã hội và hành tinh. Trong tương lai, AI xanh không chỉ là lựa chọn thông minh, mà còn là điều kiện tiên quyết để đảm bảo công nghệ phát triển hài hòa với thiên nhiên và con người.

ThS. Nguyễn Thị Phong Dung