Theo Live Science, các chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) đang sử dụng lượng năng lượng khổng lồ. Năm 2023, những trung tâm dữ liệu dùng để huấn luyện và xử lý AI, chiếm 4,4% lượng tiêu thụ điện tại Mỹ và khoảng 1,5% năng lượng tiêu thụ trên toàn cầu. Con số này dự kiến sẽ tăng vọt ít nhất là gấp đôi vào năm 2030 khi nhu cầu về AI tăng lên. Theo Mosharaf Chowdhury, nhà khoa học máy tính tại Đại học Michigan, Mỹ, nguyên nhân chatbot AI tiêu tốn nhiều năng lượng nằm ở quy mô khổng lồ của chúng, đặc biệt là quá trình huấn luyện và suy luận.
Để đào tạo chatbot AI, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được cung cấp tập dữ liệu đồ sộ để AI có thể học, nhận diện mô hình lặp lại và đưa ra dự đoán. Theo Alex de Vries-Gao, nhà nghiên cứu về tính bền vững của công nghệ mới tại Đại học Vrije Amsterdam kiêm nhà sáng lập nền tảng Digiconomist về xu hướng số hóa, trong huấn luyện AI, mô hình lớn tiếp nhận nhiều dữ liệu hơn được cho là sẽ đưa ra dự đoán tốt hơn.
Nghiên cứu năm 2023 của de Vries-Gao ước tính một máy chủ Nvidia DGX A100 cần tới 6,5 kilowatt điện. Quá trình huấn luyện LLM thường đòi hỏi nhiều máy chủ, mỗi máy chủ có trung bình 8 GPU, hoạt động trong nhiều tuần hoặc nhiều tháng, do đó tiêu tốn năng lượng khổng lồ. Ước tính việc huấn luyện GPT-4 của OpenAI sử dụng 50 gigawatt-giờ năng lượng, tương đương lượng điện cung cấp cho thành phố San Francisco, bang California trong 3 ngày.
Quá trình suy luận, trong đó chatbox AI rút ra kết luận từ những gì đã học và cung cấp kết quả cho một yêu cầu, cũng tiêu tốn nhiều năng lượng. Dù cần ít nguồn lực máy tính hơn để chạy LLM sau khi huấn luyện, việc suy luận vẫn có mức tiêu thụ năng lượng cao do số lượng câu hỏi gửi đến chatbot AI.
Tính đến tháng 7/2025, OpenAI cho biết người dùng ChatGPT gửi hơn 2,5 tỷ câu hỏi mỗi ngày, buộc họ phải sử dụng nhiều máy chủ để đưa ra phản hồi tức thì cho những câu hỏi đó. Ngoài ChatGPT, nhiều chatbot khác cũng được sử dụng rộng rãi, bao gồm Gemini của Google.
Các nhà nghiên cứu như Chowdhury và de Vries-Gao đang tìm cách định lượng tốt hơn nhu cầu năng lượng trên, qua đó hiểu rõ cách tiết kiệm điện. Ví dụ, Chowdhury duy trì trang ML Energy Leaderboard theo dõi mức tiêu thụ năng lượng từ quá trình suy luận của các mô hình mã nguồn mở.
Tuy nhiên, nhu cầu năng lượng cụ thể của những nền tảng AI tạo sinh khác hầu như chưa rõ do hàng loạt công ty lớn như Google, Microsoft và Meta giữ kín thông tin hoặc cung cấp thống kê khó xác định tác động môi trường thực sự của ứng dụng. Vì vậy, xác định mức năng lượng AI thực sự sử dụng, thay đổi về nhu cầu năng lượng trong những năm tới và liệu thế giới có thể đáp ứng kịp hay không trở nên khó khăn. Người sử dụng chatbot AI có thể thúc đẩy tính minh bạch bằng cách đưa ra lựa chọn có trách nhiệm hơn khi sử dụng AI.
An Khang (Theo Live Science)