Bạn thân mến!
Mỗi khi lướt ngón tay trên smartphone hay gõ vài dòng lệnh trên laptop để “sai” chatGPT, Gemini hay các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) khác tìm kiếm một thông tin gì đó thì hầu như ngay sau đó chúng ta đã nhận được kết quả. Những câu trả lời chính xác, mau lẹ mang lại cho ta cảm giác rằng, AI là một thực thể vô hình hoạt động trên “cõi hư vô”. Song, sự thật là, đằng sau sự tiện lợi ấy là cả một thực thể vật lý khổng lồ đã tiêu tốn một lượng tài nguyên thiên nhiên lớn đến rất lớn, mà trước mắt và cốt lõi nhất chính là điện và nước.
Trước hết hãy nói về điện
Trên thế giới: Báo cáo từ “Our World in Data” dựa trên số liệu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) cho biết, vào năm 2025, tổng tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu toàn cầu đạt 485 TWh (chiếm khoảng 1.5% lượng điện thế giới). Dự báo đến năm 2030, con số này sẽ tăng gần gấp đôi, chạm mốc từ 945 TWh đến 950 TWh. Để dễ hình dung, lượng điện tiêu thụ này sẽ lớn gấp gần 4 lần tổng sản lượng điện thương phẩm của toàn Việt Nam 2023 (khoảng 253 TWh).
Cũng cần chú ý rằng, điện sử dụng cho các trung tâm dữ liệu là thứ điện chất lượng cao, và phải được cung cấp ổn định 24 giờ trong ngày và 365 ngày trong năm.
Ở Việt Nam: Theo Savills, (tên viết tắt của tập đoàn cung cấp dịch vụ bất động sản toàn cầu, thành lập 1855 có trụ sở tại Anh), tổng công suất thiết kế trung tâm dữ liệu tại Việt Nam năm 2025 đạt khoảng 524,7 MW và được dự báo tăng lên 950 MW vào năm 2030
Nếu lấy mức 524,7 MW làm giả định và các trung tâm dữ liệu vận hành liên tục ở công suất thiết kế, lượng điện tiêu thụ có thể lên tới:
524,7 MW × 8.760 giờ/năm = 4,60 tỷ kWh/năm.
Nếu so sánh, ta cũng sẽ thấy rằng lượng điện trên tương đương 1,81% tổng sản lượng điện của Việt Nam 2023 và cũng sẽ thấy rằng tỷ lệ này còn cao hơn mức bình quân trên thế giới (khoảng 1,5%)
Sau đó nói về nước:
Theo nghiên cứu từ hãng phân tích năng lượng Rystad Energy (là một công ty nghiên cứu và tư vấn về năng lượng độc lập, hàng đầu thế giới có trụ sở chính tại Oslo, Na Uy), lượng nước tiêu thụ trực tiếp để làm mát các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới năm 2025 vào khoảng 222 tỷ lít (tức 222 triệu m3). Theo đó, đến năm 2030, lượng nước cần thiết dự báo sẽ tăng xấp xỉ gấp 3 lần, tức khoảng 644 tỷ lít (tương đương 644 triệu m3). Để dễ so sánh, ta hãy tưởng tượng lượng nước khổng lồ này bằng 64,4 lần nước Hồ Tây (xấp xỉ 10 triệu m3 - Báo Dân Trí) và tương đương với toàn bộ lượng nước sạch mà hệ thống các nhà máy nước trên cả nước sản xuất và cấp cho sinh hoạt, kinh tế của người dân Việt Nam trong gần 50 ngày (dựa trên tổng công suất cấp nước toàn quốc khoảng 13,7 triệu m3/ngày, đêm - Vinmec).
Đáng chú ý, dòng nước “nuôi” AI không phải là nguồn nước thô hay nước máy thông thường. Để bảo vệ các bo mạch, linh kiện điện tử siêu nhạy cảm khỏi rỉ sét, đóng cặn muối, các trung tâm dữ liệu bắt buộc phải sử dụng nước tinh khiết hoặc nước đã qua xử lý lọc trao đổi ion khử khoáng nghiêm ngặt. Loại nước này có độ sạch vượt xa nước sinh hoạt bình thường của hộ gia đình. Đi liền với chất lượng là chi phí vận hành, lọc rửa bằng hệ thống lọc thẩm thấu ngược nhiều tầng rất tốn kém. Do đó, mỗi lít nước làm mát phục vụ AI có giá thành đắt hơn rất nhiều so với nước máy sinh hoạt tiêu chuẩn. AI không chỉ “khát” nước, mà nó còn đang tiêu thụ những dòng nước cao cấp và đắt đỏ.
Tại sao AI lại “ngốn” nhiều tài nguyên hơn so với các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google Search?
Câu trả lời nằm ở độ phức tạp của thuật toán, nó giống như quy trình tìm một gói cà phê tại siêu thị:
Theo tìm kiếm truyền thống: Người bán hàng (Ở đây là Google) chỉ cần dẫn bạn đến các kệ để cà phê ở những vị trí định sẵn và bạn sẽ chọn. Công việc sẽ tốn rất ít năng lượng.
Trong trường hợp tìm kiếm bằng AI: Công việc giống như việc bạn yêu cầu hệ thống phải tìm thứ cà phê theo “gu” của bạn mà đôi khi không có trong siêu thị. Khi đó người bán hàng (tức AI), không được phép từ chối mà phải tự đi rang, xay và pha chế theo đúng khẩu vị riêng biệt của bạn. Trong trường hợp này, AI không đi “tìm”, nó tự “suy nghĩ”, tự “làm việc” theo yêu cầu của bạn.
Quá trình tính toán liên tục này khiến hàng triệu bộ xử lý hiệu năng cao phải chạy hết công suất và sinh ra lượng nhiệt khổng lồ. Để hệ thống không bị thiêu rụi, người ta buộc phải tiêu tốn hàng triệu lít nước tinh khiết để làm mát cho hệ thống. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, mỗi khi bạn hỏi ChatGPT từ 5 đến 50 câu, hệ thống đã “uống” hết một chai nước 500ml.
Sự phát triển đột biến của AI đang làm đảo lộn nhiều cam kết về môi trường.
Đầu tiên là câu chuyện của Google:
Google là một hình tượng kiêu hãnh của thế giới về bảo vệ môi trường. Với năng lực của mình, họ đã từng tự tin đặt mục tiêu Net Zero vào 2030 tức sớm hơn 20 năm so với đại đa số các quốc gia đã cam kết tại COP26 (2021). Tuy nhiên, gần đây Google đã phải âm thầm xóa bỏ mục tiêu này khỏi các tuyên bố chính thức của hãng. Báo cáo môi trường của hãng thừa nhận rằng, làn sóng AI đã đẩy lượng điện tiêu thụ tăng vọt, khiến tổng lượng phát thải khí nhà kính năm 2024 của của tập đoàn không những không giảm mà trái lại đã tăng 51% so với năm cơ sở 2019 (VnExpress, 08/9/2025).
Thứ hai: AI đã làm lu mờ thành tích của xe điện:
Ai cũng biết rằng, xe điện là một giải pháp cứu cánh để giảm phát thải khí nhà kính trong giao thông vận tải, khi chúng được thay thế cho các phương tiện chạy bằng nhiên liệu hóa thạch. Theo tính toán, cứ mỗi xe điện được thay thế cho xe truyền thống, lượng khí nhà kính được cắt giảm khoảng 35 - 40%. Vì vậy, trong những năm gần đây, số lượng xe điện tăng áp đảo so với xe truyền thống. Vào thời điểm này ở Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh và các đô thị lớn ở Việt Nam, chúng ta đã thấy số xe điện tăng rất nhanh và bạn sẽ khó gọi được một chiếc taxi truyền thống.
Để hình dung quy mô này, ta hãy so sánh điện năng giành cho AI và cho xe điện. Theo cơ quan năng lượng quốc tế (IEA), năm 2024, toàn bộ đội xe điện trên thế giới tiêu thụ khoảng 180 tỷ kWh điện. Như vậy, với 485 TWh cho năm 2025, các trung tâm dữ liệu tiêu thụ điện nhiều gấp khoảng 2,3 lần lượng điện dùng cho xe điện trên toàn cầu.
Phép so sánh này mang lại cho chúng ta nhiều suy nghĩ. Đó là, trong khi nhiều quốc gia đang đầu tư mạnh vào xe điện để giảm phát thải trong giao thông vận tải, thì công nghệ AI lại đang sử dụng một lượng điện khổng lồ có thể làm lu mờ “thành tích” của xe điện về mặt giảm phát thải khí nhà kính.
Và thứ ba: Câu chuyện cấp điện cho các trung tâm dữ liệu tại thành phố Hồ Chí Minh
Sức nóng của cuộc đua AI đã lan đến Việt Nam khi các siêu dự án liên tục được lên kế hoạch tại huyện Củ Chi, TP.HCM, bao gồm Trung tâm dữ liệu của Viettel (140MW) hay dự án Trung tâm dữ liệu AI trị giá 2,1 tỷ USD của liên doanh AIC và Kinh Bắc. Tuy nhiên, hạ tầng năng lượng thực tế đang đối mặt với bài toán nan giải. Việc đột ngột gánh thêm những “hộ tiêu thụ điện khổng lồ” tiêu thụ hàng trăm MWh điện năng đã đặt TP.HCM vào tình thế phải rà soát, cân đối lại toàn bộ nguồn lưới điện để đảm bảo không làm ảnh hưởng đến dòng điện sinh hoạt và sản xuất dân sinh của thành phố đến cuối năm 2026. (Nguồn: Lúng túng áp giá điện cho trung tâm dữ liệu: EVN HCM gửi văn bản hỏi Bộ Công Thương, Vietstock, 22/9/2026)
Bây giờ chúng ta đã tin rằng, đằng sau mỗi câu trả lời thông minh, mỗi bức ảnh AI tuyệt đẹp mà chúng ta nhận được trên thiết bị cá nhân, luôn có một cái giá phải trả bằng điện và bằng nước. AI có thể hoạt động trên đám mây, nhưng chúng ta phải trả bằng tài nguyên của mặt đất.
Bạn thân mến!
Để thực hiện bài viết này, tôi đã sử dụng nhiều dữ liệu từ AI. Cũng theo tính toán của AI, qua quá trình chúng ta trò chuyện, truy vấn và lựa chọn dữ liệu cho bài viết này, tôi đã tiêu tốn khoảng 50 Wh điện từ máy chủ và 0,5 lít nước siêu tinh khiết để làm mát nó.
Song, có ai biết rằng, cũng trong lúc này cũng có hàng trăm triệu người đang làm việc tương tự. Nếu nhân số tài nguyên nhỏ nhoi tôi vừa dùng với hàng trăm triệu lượt truy vấn đang diễn ra cùng lúc trên toàn cầu, chúng ta sẽ giật mình nhận ra cái giá khổng lồ của kỷ nguyên số thông minh - kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
