Chip AI có thể tạo ra hơn 1 tỷ tấn khí thải carbon
Hạnh Đặng
03/07/2024
Chia sẻ
Viện Nghiên cứu Năng lượng Hoa Kỳ dự đoán, từ năm 2025 đến 2029, chip AI có thể tạo ra 1,1 tỷ tấn carbon dioxide và lượng khí thải carbon này cần khoảng 50 tỷ cây trưởng thành để hấp thụ mỗi năm…
Theo IT House, công ty nghiên cứu thị trường TechInsights đã đưa ra dự báo mới nhất cho biết chip và máy gia tốc AI của trung tâm dữ liệu sẽ tiếp tục thống trị thị trường bán dẫn toàn cầu, với lượng hàng xuất khẩu từ năm 2023 đến năm 2029 kỳ vọng đạt mức tăng trưởng kép hàng năm là 33%, tốc độ tăng trưởng đạt 33 triệu USD/năm.
Cơ quan này chỉ ra rằng, các trường hợp sử dụng AI tổng quát là yếu tố quan trọng nhất của chip và GPU đạt hiệu quả về công suất cũng như tốc độ xử lý. Nhưng xét về mặt năng lượng, một số tính toán đơn giản cho thấy năng lượng mà AI tiêu thụ sẽ chiếm một phần đáng kể trong mức tiêu thụ điện toàn cầu.
Ví dụ đối với chip AI Nvidia H100, mức tiêu thụ điện năng cao nhất của dòng chip này là 700W/h, gần bằng mức tiêu thụ điện năng của 1 lò vi sóng hoạt động liên tục. Khi các siêu chip được nghiên cứu sản xuất thì mức tiêu thụ điện năng dự đoán cũng sẽ cao hơn các thế hệ trước đó.
Ví dụ như siêu chip Nvidia GB200 Grace Blackwell được trang bị GPU B200 (mỗi chip đơn B200 có dung lượng bộ nhớ HBM3e 192 GB) và CPU Grace, công suất tối đa lên tới 2.700W.
Giả sử rằng, tất cả các trung tâm dữ liệu được bán ra từ năm 2025 đến năm 2029 đều được sử dụng trong vòng đời 5 năm, thì với mức tiêu thụ điện năng khoảng 700W/h, tổng mức tiêu thụ điện năng của các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ là 2318 terawatt giờ (1 terawatt = 1 tỷ kilowatt).
Cơ quan này cũng chỉ ra rằng, tỷ lệ tiêu thụ điện năng cao này hoàn toàn có thể xảy ra do nhu cầu sử dụng các thiết bị điện tử có dung lượng GPU công suất lớn đang tăng lên từng ngày.
Cơ quan Thông tin Năng lượng Hoa Kỳ dự đoán trong khoảng thời gian từ năm 2025 đến năm 2029, mức tiêu thụ điện toàn cầu sẽ đạt 153.000 terawatt giờ. Điều này có nghĩa là chip AI sẽ chiếm 1,5% lượng điện tiêu thụ trong 5 năm tới và chiếm một phần lớn trong việc tiêu thụ năng lượng toàn cầu. Việc sử dụng năng lượng này cũng sẽ phát thải ra môi trường lượng khí carbon tương đối lớn.
Theo Viện Nghiên cứu Năng lượng Hoa Kỳ, mức độ phát thải khí carbon trung bình của lưới điện vào năm 2023 sẽ là 481gr carbon dioxide mỗi kilowatt giờ. Điều này có nghĩa là từ năm 2025 đến 2029, chip AI sẽ tạo ra 1,1 tỷ tấn carbon dioxide và lượng khí thải carbon này cần khoảng 50 tỷ cây trưởng thành để hấp thụ mỗi năm.
KHÔNG DỄ ĐỂ AI "HOÀ HỢP" VỚI NĂNG LƯỢNG SẠCH
Giải pháp làm cho GPU tiết kiệm năng lượng hơn, như cách mà Nvidia đã làm với thế hệ máy chủ AI mới nhất, lại có một nhược điểm là chúng kích thích việc sử dụng nhiều hơn.
Ông Aaron Denman, chuyên gia của công ty tư vấn Bain & Company, gợi ý một lựa chọn khác dành cho các tập đoàn giàu có, đó là duy trì các nhà máy điện nhỏ ở chế độ chờ và vận hành chúng vào những thời điểm căng thẳng nhất của năm như mùa hè.
Tuy nhiên, có khả năng nguồn năng lượng này phải sử dụng nhiên liệu hóa thạch – thứ có thể làm suy yếu các cam kết về khí hậu của các nhà cung cấp đám mây.
Nếu trong tương lai, tình trạng thiếu năng lượng tái tạo không được giải quyết, một loạt ngành công nghiệp có thể bị kìm hãm. Trong khi chi phí mua GPU tăng vọt, một cú sốc giá năng lượng có thể khiến các công ty gặp khó khăn trong việc tìm kiếm lợi nhuận.
Từ khóa:
Một trong những điểm nghẽn trong đào tạo nhân lực ngành bán dẫn là các trường đại học cùng phát triển nhiều lĩnh vực đào tạo, từ chương trình học đến hạ tầng, phòng thí nghiệm và đội ngũ giảng viên…
Khi công nghệ có thể đảm nhiệm ngày càng nhiều công đoạn với tốc độ nhanh và chi phí thấp hơn, người làm thiết kế đứng trước yêu cầu mới: không chỉ sử dụng thành thạo công cụ mà còn phải có kiến thức nền tảng, tư duy phản biện và khả năng làm chủ quá trình sáng tạo…
Internet, mạng xã hội và AI mở ra nhiều cơ hội cho trẻ em, nhưng cũng kéo theo những rủi ro như lừa đảo, bắt nạt trực tuyến, xâm phạm dữ liệu cá nhân và ảnh hưởng đến sức khỏe tinh thần…
Nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành bán dẫn Việt Nam vẫn đang còn hạn chế, đặc biệt là các kiến trúc sư trưởng, các kỹ sư tham gia vào phần thiết kế kiến trúc (front-end architect)...
Sự kết hợp giữa công nghệ sinh học với trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và điện toán đám mây đang rút ngắn thời gian nghiên cứu, giảm chi phí và mở rộng cơ hội thương mại hóa các sáng chế sinh học…
Để vượt khoảng trống “thung lũng chết” giữa kết quả nghiên cứu biotech và thị trường, nhà khoa học phải bước qua chiếc "cầu vàng" đòi hỏi nhiều nguồn lực, từ vốn, mô hình khởi nghiệp, trang thiết bị, mặt bằng sản xuất đến năng lực tư vấn chuyên sâu và đăng kí sở hữu trí tuệ…
Từ thực tiễn gây dựng doanh nghiệp tại Thung lũng Silicon, nhà sáng lập Got It, Inc., Trần Việt Hùng khẳng định đại học chính là bệ phóng chiến lược giúp Việt Nam bứt phá bằng trí tuệ và đào tạo nên thế hệ kỹ sư đủ sức giải quyết các bài toán tầm vóc toàn cầu.
Cuộc cạnh tranh trí tuệ nhân tạo (AI) giữa Mỹ và Trung Quốc đang mở rộng từ chip bán dẫn, mô hình ngôn ngữ và năng lực tính toán sang một mặt trận ít được chú ý hơn: khả năng huy động, tổ chức và phân bổ nguồn vốn.
Nhiều doanh nghiệp Hà Lan đang hoạt động tại Việt Nam, cũng như những doanh nghiệp có thể đầu tư vào Việt Nam trong tương lai, đều có nhu cầu tìm kiếm nhà cung cấp trong nước…
Việt Nam định hướng phát triển công nghiệp bán dẫn gắn với nhu cầu của các lĩnh vực như viễn thông, tự động hóa, năng lượng và giao thông, đồng thời tăng cường liên kết giữa thiết kế chip, nghiên cứu, sản xuất điện tử và phát triển chuỗi cung ứng...