ChatGPT ước tính đang tiêu tốn nửa triệu kilowatt giờ điện (kWh) mỗi ngày, gấp khoảng 17.000 lần mức tiêu thụ điện trung bình của một hộ gia đình Mỹ.
ChatGPT đang phải thực hiện khoảng 200 triệu câu lệnh mỗi ngày khiến nó ngốn tới nửa triệu kilowatt giờ điện. Ảnh minh hoạ
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT của OpenAI đang cách mạng hóa sự tương tác giữa người và máy tính nhưng đằng sau những khả năng ấn tượng đó tiềm ẩn mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ.
Theo tính toán của nhà khoa học dữ liệu thuộc Ngân hàng Quốc gia Hà Lan Alex de Vries, ChatGPT đang phải đáp ứng khoảng 200 triệu câu lệnh mỗi ngày từ người dùng khắp toàn cầu, qua đó tiêu tốn nửa triệu kWh, gấp 17.000 lần lượng điện trung bình mà một hộ gia đình Mỹ sử dụng hàng ngày vào khoảng 29 kWh.
Chuyên gia Vries nhấn mạnh nếu Google tích hợp công nghệ AI tạo sinh vào mọi tìm kiếm sẽ dẫn đến việc tiêu thụ khoảng 29 tỷ kWh điện mỗi năm – nhiều hơn lượng điện tiêu thụ của các hộ gia đình tại các quốc gia như Kenya, Guatemala và Croatia.
Dựa trên thông số do nhà sản xuất chip hàng đầu thế giới Nvidia công bố, chuyên gia Vries ước tính toàn ngành AI sẽ tiêu thụ từ 85 -134 tỷ kWh mỗi năm.
Điện năng tiêu thụ của ngành AI được đánh giá rất lớn khi so với các công ty sử dụng điện nhiều nhất trên thế giới hiện nay như Samsung cần gần 23 tỷ kWh, Google hơn 12 tỷ kWh, Microsoft tiêu thụ 10 tỷ kWh để vận hành trung tâm dữ liệu, mạng và thiết bị người dùng.
“AI tiêu thụ rất nhiều điện năng. Mỗi máy chủ AI đều có thể tiêu thụ nhiều hơn mức điện năng của chục hộ gia đình ở Anh cộng lại”, The New Yorker dẫn tuyên bố của chuyên gia Vries.
Nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của AI đòi hỏi phải có cách tiếp cận đa hướng. Nghiên cứu các mô hình AI tiết kiệm năng lượng hơn và tăng cường tính minh bạch từ các công ty công nghệ về việc sử dụng năng lượng của họ là những bước quan trọng đầu tiên.
Các nhà nghiên cứu đang khám phá những cách thức nhằm giảm lượng tiêu thụ điện năng cho ngành AI như:
Cải tiến phần cứng: Phát triển phần cứng tiết kiệm năng lượng hơn được thiết kế dành riêng cho các ứng dụng AI.
Cải tiến thuật toán: Tối ưu hóa kiến trúc LLM để giảm yêu cầu về năng lượng tính toán mà không làm giảm hiệu suất.
Nguồn năng lượng tái tạo: Cung cấp năng lượng cho cơ sở hạ tầng AI bằng các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời và năng lượng gió.
Ngoài ra, việc khám phá các nguồn năng lượng tái tạo để cung cấp năng lượng cho cơ sở hạ tầng AI có thể làm giảm đáng kể tác động môi trường của công nghệ mạnh mẽ này.
Link gốc
Theo: GD&TĐ