Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang kéo theo nhu cầu ngày càng lớn về điện, nước và đất cho các trung tâm dữ liệu. Cảnh báo của Liên hợp quốc cho thấy phát triển AI không chỉ là bài toán về công nghệ mà còn đặt ra yêu cầu tính toán sớm về hạ tầng và môi trường, trong đó có những vấn đề Việt Nam phải đối mặt khi mở rộng hệ sinh thái AI.
AI đang được ứng dụng ngày càng rộng rãi, từ các công cụ hỗ trợ công việc đến những hệ thống có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Nhưng phía sau tốc độ phát triển đó là một hệ thống hạ tầng vật chất ngày càng lớn, gồm trung tâm dữ liệu, máy chủ, chip xử lý và các hệ thống làm mát.
Một báo cáo mới của Viện Nước, Môi trường và Sức khỏe thuộc Đại học Liên hợp quốc (UNU-INWEH) cho thấy tác động này có thể lớn hơn nhiều so với những gì thường được tính toán nếu chỉ nhìn vào lượng khí thải carbon.
AI không chỉ cần điện
Theo báo cáo được tạp chí TIME dẫn nguồn, các trung tâm dữ liệu vận hành AI trên toàn cầu có thể tiêu thụ khoảng 945 terawatt-giờ điện mỗi năm vào năm 2030. Quy mô này gần gấp ba lần tổng lượng điện tiêu thụ hằng năm của Pakistan, Bangladesh và Nigeria cộng lại.
Nhưng điện chỉ là một phần của bài toán.
Các trung tâm dữ liệu cần hệ thống làm mát để duy trì hoạt động của hàng nghìn máy chủ và chip hiệu suất cao. Tùy công nghệ và điều kiện vận hành, quá trình này có thể sử dụng lượng nước đáng kể.
UNU-INWEH ước tính đến năm 2030, “dấu chân nước” của các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu có thể tương đương nhu cầu nước sinh hoạt cơ bản trong một năm của khoảng 1,3 tỷ người ở khu vực châu Phi cận Sahara.
Khái niệm “dấu chân nước” trong nghiên cứu không chỉ tính lượng nước được sử dụng trực tiếp để làm mát trung tâm dữ liệu, mà còn bao gồm lượng nước liên quan đến quá trình sản xuất điện phục vụ hoạt động của các cơ sở này. Vì vậy, con số trên phản ánh tổng áp lực tài nguyên nước gắn với hạ tầng AI, chứ không có nghĩa các trung tâm dữ liệu trực tiếp sử dụng lượng nước tương đương cho 1,3 tỷ người.
Hạ tầng AI cũng cần diện tích đất lớn để xây dựng trung tâm dữ liệu, hệ thống năng lượng và các công trình phụ trợ. Báo cáo ước tính diện tích đất liên quan đến hạ tầng AI có thể vượt 14.480 km² vào năm 2030.
Những con số này cho thấy chi phí môi trường của AI cần được nhìn rộng hơn lượng khí thải carbon.
Giảm carbon chưa chắc giảm mọi tác động
Một trong những điểm đáng chú ý của nghiên cứu là các giải pháp giảm phát thải carbon không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với việc giảm tất cả các tác động môi trường.
Theo nhóm nghiên cứu, chuyển từ điện than sang năng lượng sinh học có thể giúp giảm khoảng 70% dấu chân carbon của ngành điện. Tuy nhiên, phương án này đồng thời có thể làm tăng dấu chân nước hơn 30 lần và dấu chân đất đai tới 100 lần.
“Điều khiến chúng tôi ngạc nhiên nhất là rất nhiều lựa chọn có vẻ thân thiện với môi trường nhất từ góc độ carbon lại gây tác động tồi tệ hơn đối với nước hoặc đất đai”, bà Miriam Aczel, nhà nghiên cứu của UNU-INWEH và là tác giả chính của báo cáo, cho biết.
Theo bà, nếu chỉ dùng lượng phát thải carbon để đánh giá mức độ bền vững của hạ tầng AI, các nhà hoạch định chính sách có thể bỏ qua những áp lực tài nguyên khác.
Đây là vấn đề ngày càng đáng chú ý khi các trung tâm dữ liệu được xây dựng ở quy mô lớn và tập trung tại những khu vực có điều kiện thuận lợi về điện, đất đai và kết nối.
Ngay trong năm 2025, các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu đã tiêu thụ khoảng 448 terawatt-giờ điện, theo ước tính được nêu trong báo cáo. Khi nhu cầu AI tiếp tục tăng, áp lực lên hệ thống điện và các nguồn tài nguyên liên quan cũng có thể tăng theo.
Tại một số nơi, tác động đã trở thành vấn đề đối với quy hoạch hạ tầng. Ireland từng phải áp dụng biện pháp hạn chế phê duyệt các trung tâm dữ liệu mới quanh Dublin do lo ngại áp lực lên hệ thống điện.
Những trường hợp như vậy cho thấy trung tâm dữ liệu không còn đơn thuần là một dự án công nghệ. Việc xây dựng một cơ sở quy mô lớn còn liên quan đến quy hoạch điện, nước, đất đai, mạng lưới truyền tải và môi trường của khu vực.
Hạ tầng AI và bài toán của Việt Nam
Đối với Việt Nam, những vấn đề này ngày càng có ý nghĩa khi AI được xác định là một trong những công nghệ quan trọng trong quá trình phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số.
Nghị quyết 57 đặt trọng tâm vào phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, trong đó hạ tầng số là một trong những điều kiện để thúc đẩy quá trình này. Khi AI được ứng dụng rộng hơn trong doanh nghiệp, cơ quan nhà nước, giáo dục, nghiên cứu và các dịch vụ số, nhu cầu về năng lực tính toán và trung tâm dữ liệu cũng sẽ tăng lên.
Điều đó khiến câu chuyện phát triển AI gắn với một bài toán rộng hơn: xây dựng hạ tầng ở đâu, sử dụng nguồn điện nào, tiêu thụ bao nhiêu nước và làm thế nào để các dự án công nghệ lớn không tạo thêm áp lực cho những khu vực vốn đã chịu sức ép về tài nguyên.
Việt Nam cũng có những điều kiện khác biệt so với các trung tâm AI lớn trên thế giới. Vì vậy, vấn đề không nhất thiết là chạy đua xây dựng những trung tâm dữ liệu có quy mô lớn nhất, mà là tính toán sự phù hợp giữa nhu cầu AI với năng lực hạ tầng, nguồn điện, nước, đất đai và yêu cầu bảo vệ môi trường.
Đây cũng là điểm cần được tính đến khi phát triển các dự án hạ tầng phục vụ AI. Nếu năng lực tính toán là nền tảng cho các ứng dụng AI, thì năng lượng và các tài nguyên đi kèm lại là điều kiện vật chất để nền tảng đó vận hành.
Báo cáo của UNU-INWEH vì thế đặt ra một vấn đề không chỉ dành cho các tập đoàn công nghệ. Khi AI trở thành một phần ngày càng quan trọng của nền kinh tế số, quyết định đầu tư hạ tầng AI cũng đồng thời là quyết định về sử dụng tài nguyên và quy hoạch phát triển.
Phát triển AI theo hướng bền vững vì vậy không chỉ nằm ở việc tạo ra những mô hình thông minh hơn, mà còn ở cách xây dựng hạ tầng đủ năng lực để phục vụ công nghệ mới mà vẫn tính đến điện, nước, đất đai và môi trường. Đây là một phần của bài toán lớn hơn khi Việt Nam triển khai các mục tiêu về khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo theo Nghị quyết 57.
