“Cơn khát nước” của AI: Mảnh ghép còn thiếu trong chiến lược công nghệ xanh

Các chỉ tiêu năng lượng tái tạo, hiệu suất xử lý của GPU hay cường độ carbon của các tác vụ tính toán đều được theo dõi chặt chẽ. Tuy nhiên, có một nguồn tài nguyên khác cũng đang bị tiêu thụ với quy mô lớn, nhưng lại ít được nhắc đến, đó là nước.

Trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo (AI). Ảnh minh họa: A.N/Bnews/vnanet.vn

*Góc khuất của AI xanh

Hoạt động của các trung tâm dữ liệu – hạ tầng cốt lõi của AI – tạo ra lượng nhiệt lớn, đặc biệt với các tác vụ huấn luyện và suy luận AI vốn “nóng” hơn nhiều so với điện toán truyền thống. Để làm mát, phần lớn trung tâm dữ liệu vẫn sử dụng hệ thống tháp giải nhiệt bay hơi, tức là làm mát bằng cách cho nước bốc hơi vào không khí.

Cơ chế này đồng nghĩa với việc tiêu thụ nước ở quy mô đáng kể. Một vài số liệu cho thấy mức độ tiêu thụ nước trong ngành công nghệ đang gia tăng nhanh chóng: Microsoft ghi nhận lượng nước tiêu thụ toàn cầu tăng 34% chỉ trong giai đoạn 2021–2022, trùng với thời kỳ mở rộng mạnh hạ tầng AI; Google cho biết đã sử dụng khoảng 2 tỷ lít nước trong năm 2023.

Thậm chí, các nghiên cứu ước tính một cuộc hội thoại với ChatGPT có thể tiêu tốn tới 500 ml nước, tùy thuộc vị trí máy chủ và phương thức làm mát.

Dù vậy, những con số này hiếm khi xuất hiện trong các khung đánh giá “AI xanh” mà doanh nghiệp, nhà đầu tư hay cơ quan quản lý đang sử dụng.

Ngành công nghệ đã có một chuẩn đo lường điện năng hiệu quả rất phổ biến là PUE. Chỉ số này không chỉ được báo cáo rộng rãi mà còn gắn với các yêu cầu pháp lý và tiêu chuẩn mua sắm.

Trong khi đó, chỉ số tương đương cho nước (WUE) lại mang tính tự nguyện và thiếu nhất quán trong công bố. Trên thực tế, khi các bộ phận phát triển bền vững báo cáo với lãnh đạo hoặc khách hàng, PUE luôn được ưu tiên, còn WUE nếu có thì thường chỉ xuất hiện ở phần phụ lục.

Sự khác biệt này đang ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định đầu tư hạ tầng và định hình chính sách, tạo ra những rủi ro dài hạn.

*Bài toán nước trong chiến lược trung tâm dữ liệu

Lộ trình Trung tâm dữ liệu xanh của Singapore do Cơ quan Phát triển Truyền thông Infocomm (IMDA) công bố năm 2024 là một ví dụ điển hình. Văn bản này đặt ra mục tiêu rõ ràng: tất cả trung tâm dữ liệu phải đạt PUE 1,3 hoặc thấp hơn trong vòng 10 năm.

Ngược lại, mục tiêu về nước khiêm tốn hơn đáng kể. Mức WUE trung vị năm 2021 là 2,2 m³/MWh và mục tiêu sau 10 năm chỉ giảm xuống 2,0 m³/MWh – tức cải thiện rất hạn chế. Quan trọng hơn, không có các cơ chế thúc đẩy mạnh như tiêu chuẩn bắt buộc, hỗ trợ tài chính hay yêu cầu công bố dữ liệu.

Điều này phản ánh thực tế chung của thế giới, nơi câu chuyện “AI xanh” vẫn thiên về điện. Tuy nhiên, với Singapore – quốc gia phải sản xuất tới 95% nước thông qua tái chế và khử mặn (quy trình tiêu tốn nhiều năng lượng) – khoảng trống này ngày càng khó bỏ qua.

Ở quy mô khu vực, áp lực còn rõ nét hơn. Các quốc gia Đông Nam Á như Malaysia, Indonesia hay Thái Lan – những điểm đến cạnh tranh thu hút đầu tư trung tâm dữ liệu – đều đối mặt với nguy cơ thiếu nước trong dài hạn, trong khi vòng đời của một trung tâm dữ liệu có thể kéo dài 15–20 năm.

Điểm đáng chú ý là các giải pháp công nghệ không còn ở giai đoạn thử nghiệm. Hệ thống làm mát vòng kín có thể tái tuần hoàn nước thay vì làm bay hơi, giúp giảm đáng kể lượng nước  tiêu thụ. Công nghệ làm mát bằng chất lỏng trực tiếp thậm chí loại bỏ hoàn toàn nhu cầu làm mát bay hơi bằng cách tản nhiệt ngay tại chip.

IMDA đã khuyến nghị áp dụng làm mát bằng chất lỏng cho các rack AI mật độ cao. Tuy nhiên, lợi ích về nước của giải pháp này ít khi được nhấn mạnh, dù không kém phần quan trọng so với hiệu quả về điện năng.

Việc đưa tiêu chí sử dụng nước hiệu quả vào hướng dẫn kỹ thuật và quy trình cấp phép ngay từ giai đoạn thiết kế có thể giúp thay đổi cách các nhà vận hành lựa chọn hạ tầng – khi chi phí điều chỉnh vẫn còn thấp, thay vì phải cải tạo sau này.

Hoạt động của các trung tâm dữ liệu – hạ tầng cốt lõi của AI – tạo ra lượng nhiệt lớn. Ảnh minh họa: TTXVN

*Minh bạch về nước- không còn là lựa chọn

Một thách thức khác là thiếu dữ liệu. Các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới đã bắt đầu tự nguyện công bố WUE, nhưng nhiều nhà vận hành khu vực – đặc biệt là các trung tâm dữ liệu thuê ngoài – vẫn chưa làm điều này.

Trong bối cảnh các tiêu chuẩn báo cáo phát thải phạm vi 3 (Scope 3) – vốn bao trùm toàn bộ chuỗi hoạt động của doanh nghiệp – ngày càng được mở rộng, không chỉ khí thải carbon mà cả mức tiêu thụ nước cũng đang dần trở thành chỉ tiêu phải minh bạch. Những doanh nghiệp chuẩn bị sẵn dữ liệu và lộ trình cải thiện sẽ có lợi thế rõ rệt so với các bên phản ứng chậm.

Kinh nghiệm của Singapore cho thấy hạn chế tài nguyên có thể trở thành động lực cho đổi mới chính sách và công nghệ. Điều này đã đúng với an ninh nguồn nước và hiệu quả năng lượng của trung tâm dữ liệu – và giờ là lúc áp dụng cách tiếp cận tương tự cho yếu tố nước trong hạ tầng AI.

Trong bối cảnh AI tiếp tục mở rộng nhanh chóng, năng lượng và nước không phải là hai ưu tiên cạnh tranh lẫn nhau, mà là hai trụ cột bổ sung. Một chiến lược “AI xanh” thực sự chỉ hoàn chỉnh khi cả hai được đặt ngang hàng – từ đo lường, chính sách đến đầu tư. Nếu không, “cơn khát nước” âm thầm của AI có thể trở thành điểm nghẽn mới trong hành trình phát triển bền vững của nền kinh tế số.