Trung tâm dữ liệu AI gây áp lực lên lưới điện Mỹ — nhưng chưa phải khủng hoảng năng lượng toàn cầu

Theo CleanTechnica, cuộc bùng nổ trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi hoàn toàn bức tranh tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu (data center) trên toàn thế giới. Tuy nhiên, chuyên gia chiến lược năng lượng Michael Barnard cho rằng đây chủ yếu là vấn đề mang tính khu vực tại Mỹ, chứ chưa phải một cuộc khủng hoảng năng lượng toàn cầu như nhiều người lo ngại.

Nhu cầu điện từ trung tâm dữ liệu AI: Những con số thực tế

Năm 2024, toàn bộ trung tâm dữ liệu trên thế giới tiêu thụ khoảng 415 TWh điện, tương đương chỉ 1,5% tổng sản lượng điện toàn cầu. Con số này, theo Barnard, vẫn chỉ là "sai số làm tròn" nếu nhìn trên bình diện thế giới.

Tuy nhiên, bức tranh tại Mỹ lại khác hoàn toàn. Các trung tâm dữ liệu tại Mỹ chiếm tới 45% tổng mức tiêu thụ điện của data center toàn cầu. Phòng thí nghiệm Quốc gia Berkeley ước tính rằng đến năm 2030, trung tâm dữ liệu có thể ngốn tới 11,8% tổng sản lượng điện quốc gia của Mỹ — một con số đáng báo động.

Để so sánh, năm 2006, các data center tại Mỹ chỉ tiêu thụ khoảng 60 tỷ kWh (1,5% điện quốc gia). Đến năm 2014, con số này tăng nhẹ lên 70 tỷ kWh (1,8%). Nhưng sự xuất hiện của AI đã phá vỡ xu hướng tăng chậm kéo dài hàng thập kỷ này.

Vấn đề nằm ở sự tập trung khu vực

Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) dự báo nhu cầu điện từ trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng gấp đôi từ 415 TWh lên 945 TWh vào năm 2030, chiếm gần 3% sản lượng điện thế giới. Dù tăng mạnh, tỷ lệ này vẫn ở mức kiểm soát được trên quy mô toàn cầu.

Điểm mấu chốt mà Barnard nhấn mạnh là sự khác biệt giữa hai luận điểm thường bị đánh đồng: thứ nhất, AI đang tạo ra tải điện lớn tập trung tại một số khu vực cụ thể của Mỹ — điều này hoàn toàn có cơ sở; thứ hai, mức tiêu thụ hiện tại có thể được ngoại suy đáng tin cậy đến năm 2030 — điều này còn rất bất định.

Các cụm trung tâm dữ liệu quy mô siêu lớn (hyperscale) đang được xây dựng với tốc độ chóng mặt, khiến các công ty điện lực tại nhiều vùng của Mỹ phải đối mặt với áp lực lớn lên hạ tầng phát điện, trạm biến áp và máy biến áp.

Yếu tố giúp giảm áp lực

Lịch sử cho thấy mỗi khi nhu cầu tính toán tăng vọt, ngành công nghệ lại tìm ra cách tối ưu hiệu suất. Trong giai đoạn đại dịch COVID, lượng hoạt động số tăng đột biến, nhưng các nhà vận hành đã ứng phó bằng tối ưu hóa công suất, quản lý tải và nâng cấp hạ tầng hiệu quả hơn.

Barnard cũng chỉ ra nhiều yếu tố có thể làm giảm đáng kể mức tiêu thụ thực tế so với dự báo đến năm 2030:

• Nhiều thế hệ phần cứng AI mới sẽ ra đời, tiết kiệm năng lượng hơn đáng kể
• Kiến trúc mô hình AI thay đổi liên tục theo hướng hiệu quả hơn
• Đổi mới trong hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu
• Cải thiện hiệu suất sử dụng thiết bị
• Tốc độ xây dựng thực tế có thể chậm hơn kế hoạch

Kết luận của Barnard: các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp điện lực nên coi các dự báo nhu cầu điện cho AI là "kịch bản quy hoạch chứ không phải quan sát từ tương lai", đồng thời cần triển khai hạ tầng một cách thận trọng nhưng chủ động.

Ý nghĩa với thị trường Việt Nam

Việt Nam đang nổi lên như một điểm đến hấp dẫn cho các trung tâm dữ liệu trong khu vực Đông Nam Á. Nhiều tập đoàn công nghệ lớn đã và đang đầu tư xây dựng data center tại Việt Nam, đặt ra câu hỏi tương tự về áp lực lên lưới điện quốc gia.

Trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi năng lượng xanh và phát triển xe điện — với VinFast mở rộng mạng lưới trạm sạc trên toàn quốc — nhu cầu điện cho cả data center lẫn giao thông điện sẽ tạo áp lực kép lên hạ tầng điện. Bài học từ Mỹ cho thấy việc quy hoạch điện cần tính đến cả hai nguồn tải mới này để tránh tình trạng quá tải cục bộ, đặc biệt tại các khu công nghiệp và đô thị lớn nơi tập trung cả data center lẫn trạm sạc xe điện.

Tổng kết

Sự bùng nổ AI đang tạo ra nhu cầu điện năng chưa từng có cho các trung tâm dữ liệu, nhưng vấn đề này chủ yếu mang tính khu vực tại Mỹ chứ chưa phải khủng hoảng toàn cầu. Với lịch sử cải thiện hiệu suất liên tục của ngành công nghệ và nhiều yếu tố bất định trong dự báo dài hạn, cách tiếp cận đúng đắn là quy hoạch chủ động nhưng linh hoạt — thay vì hoảng sợ trước những con số dự báo cao nhất.

Nguồn: CleanTechnica