Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của nhiều người trên thế giới. Ở cấp độ cá nhân, mọi người ngày càng sử dụng các mô hình AI cho các truy vấn tìm kiếm. Trong khi Google vẫn thống trị thị trường tìm kiếm thì ChatGPT đã đặt ra mối đe dọa đáng kể nhất cho sự thống trị của nó.
Ở cấp độ kinh doanh, không có ngành nào bị bỏ sót, từ nông nghiệp đến chăm sóc sức khỏe, từ tài chính đến giải trí, các tổ chức trên khắp thế giới đang tích hợp AI vào hoạt động hàng ngày của họ.
Nhu cầu và sử dụng AI của thế giới dự kiến sẽ tăng theo cấp số nhân trong những năm tới, vì vậy các công ty công nghệ đang đáp ứng sự phát triển này bằng cách xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ. Nhưng sự tăng trưởng này phải trả giá: tiêu thụ năng lượng, chi phí kinh tế và tác động môi trường. Điện toán truyền thống đơn giản là không thể theo kịp nhu cầu điện toán và năng lượng ngày càng tăng. Để duy trì cuộc cách mạng AI, chúng ta phải suy nghĩ lại về tính chất vật lý của điện toán hiện đại.
vấn đề năng lượng
Ngay cả khi không xem xét đến AI, điện toán điện tử vẫn đang ở thời điểm quan trọng. Định luật Moore không còn hiệu quả, tỷ lệ Dennard bị phá vỡ và kết quả là sự gia tăng của “silicon tối”, các phần của bóng bán dẫn trên chip phải không được cấp nguồn hoặc không hoạt động để tránh quá nóng.
Đào tạo một mô hình AI lớn không phải là nhiệm vụ dễ dàng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ và có hàng nghìn tỷ tham số. Họ dự đoán, đo lường, điều chỉnh và lặp lại quá trình này hàng tỷ lần. Người ta ước tính rằng sức mạnh tính toán cần thiết để đào tạo các mô hình AI sẽ tăng gấp đôi sau mỗi sáu tháng.
Việc xử lý và di chuyển lượng dữ liệu lớn như vậy đòi hỏi khả năng xử lý song song và sức mạnh lớn. Trong điện toán truyền thống, công suất cao hơn đòi hỏi hệ thống có mật độ cao hơn. Mật độ cao hơn có nghĩa là nhiều điện trở hơn và nhiều điện trở hơn có nghĩa là nhiều nhiệt hơn. Điều này buộc các trung tâm dữ liệu phải chuyển nhiều năng lượng từ tính toán sang làm mát, với tới 40% tổng mức tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu được sử dụng để ngăn chặn sự cố máy chủ.
Cơ sở hạ tầng hỗ trợ AI hiện đang gặp khó khăn và rõ ràng là điện toán truyền thống không còn có thể hỗ trợ sự phát triển trong tương lai.
Các vấn đề kinh tế
Các nhà khai thác trung tâm dữ liệu đang phải đối mặt với một câu hỏi hóc búa về tài chính: hoặc giới hạn mật độ tính toán ở mức mà cơ sở làm mát hiện tại có thể xử lý, cản trở khả năng kinh doanh của họ hoặc đẩy giới hạn nhiệt, khiến phần cứng và linh kiện bị lão hóa nhanh chóng, làm tăng chi phí vận hành và lãng phí.
Ngoài ra, chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu mới cũng rất cao - McKinsey dự đoán rằng sẽ cần đầu tư 5,2 nghìn tỷ USD vào năm 2030. Nếu các trung tâm dữ liệu tiếp tục dựa vào điện toán truyền thống thì việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng kém hiệu quả sẽ là một rủi ro tài chính rất lớn. Người tiêu dùng thông thường cũng bị ảnh hưởng bởi điều kiện kinh tế khó khăn; khi AI gây áp lực chưa từng có lên lưới điện và nhu cầu năng lượng của trung tâm dữ liệu tăng lên, giá điện cũng tăng theo. Những chi phí này được chuyển sang các hộ gia đình xung quanh dưới dạng hóa đơn tiền điện tăng nhanh.
