Việc ph&#225;t triển v&#224; vận h&#224;nh AI đ&#242;i hỏi một lượng năng lượng khổng lồ, thường được v&#237; như những &quot;cỗ m&#225;y ngốn điện&quot;. Mức ti&#234;u thụ n&#224;y được chia l&#224;m hai giai đoạn ch&#237;nh: 
1. Giai đoạn Đ&#224;o tạo (Training)
Đ&#226;y l&#224; giai đoạn ti&#234;u tốn năng lượng tập trung nhất. C&#225;c m&#244; h&#236;nh ng&#244;n ngữ lớn (LLM) như GPT-3 cần xử l&#253; h&#224;ng tỷ tham số tr&#234;n c&#225;c hệ thống phần cứng chuy&#234;n dụng (GPU/TPU) chạy li&#234;n tục trong nhiều tuần hoặc th&#225;ng. 
V&#237; dụ: Việc huấn luyện một m&#244; h&#236;nh h&#224;ng đầu c&#243; thể ti&#234;u thụ h&#224;ng ngh&#236;n kilowatt-giờ (kWh).
Hạ tầng: C&#225;c m&#225;y chủ AI hiệu năng cao như NVIDIA DGX H100 c&#243; c&#244;ng suất l&#234;n tới 10,2 kW mỗi m&#225;y. 
2. Giai đoạn Suy luận (Inference)
Đ&#226;y l&#224; khi người d&#249;ng đặt c&#226;u hỏi v&#224; AI trả lời. D&#249; mỗi c&#226;u hỏi ti&#234;u tốn &#237;t điện hơn việc đ&#224;o tạo, nhưng với h&#224;ng tỷ lượt truy vấn mỗi ng&#224;y, tổng năng lượng l&#224; rất lớn. 
Mỗi c&#226;u hỏi: Ước t&#237;nh một c&#226;u trả lời từ ChatGPT ti&#234;u tốn khoảng 0,3 đến 0,34 watt-giờ (Wh). Con số n&#224;y cao gấp khoảng 10 lần so với một lần t&#236;m kiếm truyền thống tr&#234;n Google Search.
Tổng quy m&#244;: Theo B&#225;o c&#225;o của IEA, c&#225;c trung t&#226;m dữ liệu to&#224;n cầu ti&#234;u thụ khoảng 415 TWh (chiếm 1,5% lượng điện to&#224;n cầu) v&#224;o năm 2024 v&#224; dự kiến sẽ tăng mạnh do AI. 
3. T&#225;c động v&#224; Xu hướng
&#193;p lực lưới điện: Sự b&#249;ng nổ AI c&#243; thể khiến nhu cầu điện tại Mỹ tăng th&#234;m một lượng tương đương to&#224;n bộ điện năng của bang California v&#224;o năm 2027.
Nỗ lực tối ưu: C&#225;c h&#227;ng c&#244;ng nghệ đang chạy đua cải thiện hiệu năng phần cứng (tăng 40% mỗi năm) v&#224; ph&#225;t triển c&#225;c m&#244; h&#236;nh nhỏ gọn hơn để giảm chi ph&#237; năng lượng.
Giải ph&#225;p bền vững: Nhiều tập đo&#224;n như Microsoft v&#224; Google đang đầu tư mạnh v&#224;o năng lượng t&#225;i tạo v&#224; thậm ch&#237; l&#224; điện hạt nh&#226;n để cung cấp nguồn điện sạch cho c&#225;c trung t&#226;m dữ liệu AI. 

Việc phát triển và vận hành AI đòi hỏi một lượng năng lượng khổng lồ, thường được ví như những "cỗ máy ngốn điện". Mức tiêu thụ này được chia làm hai giai đoạn chính: 
1. Giai đoạn Đào tạo (Training)
Đây là giai đoạn tiêu tốn năng lượng tập trung nhất. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-3 cần xử lý hàng tỷ tham số trên các hệ thống phần cứng chuyên dụng (GPU/TPU) chạy liên tục trong nhiều tuần hoặc tháng. 
Ví dụ: Việc huấn luyện một mô hình hàng đầu có thể tiêu thụ hàng nghìn kilowatt-giờ (kWh).
Hạ tầng: Các máy chủ AI hiệu năng cao như NVIDIA DGX H100 có công suất lên tới 10,2 kW mỗi máy. 
2. Giai đoạn Suy luận (Inference)
Đây là khi người dùng đặt câu hỏi và AI trả lời. Dù mỗi câu hỏi tiêu tốn ít điện hơn việc đào tạo, nhưng với hàng tỷ lượt truy vấn mỗi ngày, tổng năng lượng là rất lớn. 
Mỗi câu hỏi: Ước tính một câu trả lời từ ChatGPT tiêu tốn khoảng 0,3 đến 0,34 watt-giờ (Wh). Con số này cao gấp khoảng 10 lần so với một lần tìm kiếm truyền thống trên Google Search.
Tổng quy mô: Theo Báo cáo của IEA, các trung tâm dữ liệu toàn cầu tiêu thụ khoảng 415 TWh (chiếm 1,5% lượng điện toàn cầu) vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng mạnh do AI. 
3. Tác động và Xu hướng
Áp lực lưới điện: Sự bùng nổ AI có thể khiến nhu cầu điện tại Mỹ tăng thêm một lượng tương đương toàn bộ điện năng của bang California vào năm 2027.
Nỗ lực tối ưu: Các hãng công nghệ đang chạy đua cải thiện hiệu năng phần cứng (tăng 40% mỗi năm) và phát triển các mô hình nhỏ gọn hơn để giảm chi phí năng lượng.
Giải pháp bền vững: Nhiều tập đoàn như Microsoft và Google đang đầu tư mạnh vào năng lượng tái tạo và thậm chí là điện hạt nhân để cung cấp nguồn điện sạch cho các trung tâm dữ liệu AI. 

tuhung246

Đứa c&#224; rốt n&#224;o m&#224; n&#243;i ph&#225;t triển AI ko tốn điện năng
Xem thử TQ v&#224; Mỹ đi rồi thấy

Đứa cà rốt nào mà nói phát triển AI ko tốn điện năng
Xem thử TQ và Mỹ đi rồi thấy