AI và “cơn khát nước” của nền kinh tế số

Sự bùng nổ AI và "cơn khát nước" tiềm ẩn

Trong chưa đầy một thập kỷ, trí tuệ nhân tạo (AI) đã chuyển từ công nghệ thử nghiệm trong phòng thí nghiệm sang hạ tầng cốt lõi của nền kinh tế số. Các mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống phân tích dữ liệu thời gian thực, xe tự hành, tài chính số và thương mại điện tử… đều dựa trên năng lực tính toán quy mô siêu lớn.

Cuộc đua phát triển AI hiện nay không còn là sân chơi của các phòng thí nghiệm, mà là chiến lược trọng tâm của những tập đoàn công nghệ lớn nhất thế giới như Microsoft, Google, Amazon, Meta hay NVIDIA tại Hoa Kỳ; cùng với Baidu, Alibaba, Tencent tại Trung Quốc. Chỉ riêng Microsoft đã công bố kế hoạch đầu tư hàng chục tỷ USD để mở rộng hạ tầng AI thông qua hệ sinh thái Azure và hợp tác với OpenAI. Google và Amazon liên tục mở rộng các trung tâm dữ liệu hyperscale nhằm đáp ứng nhu cầu huấn luyện và vận hành mô hình AI quy mô lớn.

Điểm chung của các chiến lược này là sự gia tăng nhanh chóng mật độ GPU và năng lực tính toán, kéo theo nhu cầu điện năng và nước làm mát tăng tương ứng. Khi điện tăng, lượng nước sử dụng trong sản xuất điện và vận hành hệ thống làm mát cũng tăng theo. Chính cấu trúc tiêu thụ hai tầng này biến cuộc đua công nghệ thành một bài toán tài nguyên đầy thách thức cho quản trị tài nguyên trong kỷ nguyên số. Bên cạnh các giá trị to lớn mà Ai tạo ra, chúng ta cũng đang chứng kiến "dấu chân nước" ngày càng gia tăng do hoạt động của các trung tâm dữ liệu AI.

Theo các nghiên cứu quốc tế, các trung tâm dữ liệu hiện sử dụng hàng tỷ mét khối nước mỗi năm để làm mát thiết bị, giảm nhiệt lượng cực lớn phát sinh từ chip xử lý chuyên sâu. Nghiên cứu "Cơn khát nước của trí tuệ nhân tạo" của tác giả Phạm Thu Trang - Nguyên Quản lý Tài chính và Vận hành cao cấp tại Tổ chức Winrock International cho biết: Theo số liệu từ các nghiên cứu quốc tế, một trung tâm dữ liệu ở Mỹ có thể sử dụng tới 5 triệu gallon nước mỗi ngày (tương đương khoảng 18,9 triệu lít) cho các hệ thống làm mát. Trong khi đó, một tác vụ tưởng chừng nhỏ như tạo ra một đoạn văn ngắn khoảng 100 từ bằng ChatGPT cũng tiêu tốn khoảng 519ml nước, tính cả khâu điện năng gián tiếp và làm mát hạ tầng.

Một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí IEEE Spectrum (Mỹ) vào tháng 9/2025, trích dẫn báo cáo của Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley cho biết, lượng nước tiêu thụ trực tiếp năm 2023 của các trung tâm dữ liệu tại Mỹ - nơi có khoảng 40% trung tâm dữ liệu trên thế giới ước tính khoảng 17,5 tỷ gallon. Báo cáo tương tự dự báo rằng lượng nước tiêu thụ trực tiếp của các trung tâm dữ liệu tại Mỹ có thể tăng gấp đôi hoặc thậm chí gấp bốn lần so với năm 2023 vào năm 2028.

AI và bài toán hiệu suất sử dụng nước

Nước cho AI không chỉ là lượng đặt vào tháp giải nhiệt. Phần lớn "dấu chân nước" đến từ nước làm mát trực tiếp tại trung tâm dữ liệu; nước dùng để sản xuất điện (đa số điện tạo ra từ nhiệt điện, thủy điện… đều tiêu thụ nước ở các bước sản xuất năng lượng); nước trong sản xuất chip, linh kiện, thiết bị điện tử. Một nghiên cứu phân tích mô hình hóa cho thấy trong cơ cấu tiêu thụ nước của AI, lượng gián tiếp thường chiếm hơn 70%, còn lại khoảng 30% là dùng trực tiếp tại trung tâm dữ liệu.

Một số tập đoàn công nghệ như Microsoft hay Google đã công bố cam kết "water positive" - hoàn trả lượng nước nhiều hơn lượng tiêu thụ vào năm 2030. Tuy nhiên, giới phân tích cho rằng cam kết bù đắp nước không đồng nghĩa với giảm áp lực nước tại địa phương. Nguồn nước hoàn trả có thể không nằm cùng lưu vực chịu tác động và sự mở rộng nhanh chóng của AI có thể làm tổng tiêu thụ nước tăng mạnh dù hiệu suất cải thiện.

Theo ước tính từ các tổ chức nghiên cứu quốc tế, đến năm 2027, nhu cầu nước phục vụ AI có thể tương đương tổng lượng tiêu thụ của một quốc gia cỡ trung bình.

Tuy vậy, một trong những rào cản lớn nhất hiện tại khi nói về "cơn khát nước của AI" là thiếu số liệu toàn diện và chuẩn hóa báo cáo, gây khó khăn cho nhà quản lý, nhà đầu tư và cộng đồng trong việc đánh giá rủi ro tài nguyên nước một cách chính xác.

Một tín hiệu đáng mừng, đó là nhận thức trong bảo vệ tài nguyên nước tại công ty công nghệ lớn đang dần thay đổi theo hướng bền vững hơn. Họ đang thử nghiệm công nghệ làm mát bằng hệ thống tuần hoàn khép kín hoặc làm mát bằng không khí, làm lạnh bằng chất lỏng ít tiêu thụ nước, hoặc lựa chọn đặt trung tâm dữ liệu tại nơi gần nguồn năng lượng tái tạo để giảm nước gián tiếp.

Tuy nhiên, thách thức lớn hơn là làm sao để ngành công nghệ AI cân bằng giữa hiệu suất hoạt động, giá thành đầu tư và tác động đến tài nguyên nước khu vực, đặc biệt ở những vùng vốn đang khan hiếm nước.

Góc nhìn tài nguyên nước trong chiến lược phát triển hạ tầng số tại Việt Nam

Trong hơn hai thập kỷ qua, Việt Nam đã chuyển mình mạnh mẽ từ một quốc gia đang phát triển với hạ tầng kỹ thuật hạn chế, trở thành một trong những nước dẫn đầu khu vực Đông Nam Á về phát triển hạ tầng số.

Tại Quyết định số 1132/QĐ-TTg ngày 9/10/2024 Chính phủ Việt Nam đã phê duyệt Chiến lược hạ tầng số đến năm 2025 và định hướng đến năm 2030, coi đây là nền tảng cốt lõi cho chuyển đổi số quốc gia, kinh tế số và xã hội số.

Tính đến cuối năm 2025 (thống kê giai đoạn cuối năm), tốc độ băng rộng cố định tại Việt Nam đã tăng trưởng vượt bậc, đạt trung bình hơn 250 Mbps (cụ thể khoảng 256,86 Mbps - 284,99 Mbps theo các số liệu tháng 11/2025 - 01/2026) đưa Việt Nam lọt vào nhóm dẫn đầu thế giới (Top 10) về tốc độ Internet.

Bên cạnh đó, hạ tầng trung tâm dữ liệu là một yếu tố quan trọng khác trong chiến lược phát triển hạ tầng số. Theo báo cáo "Thị trường trung tâm dữ liệu Việt Nam - Phân tích đầu tư và cơ hội tăng trưởng 2025-2030" của Research and Markets, tính đến cuối năm 2025, cả nước đã có 41 trung tâm dữ liệu, bao gồm cả những trung tâm đã hoạt động và đang trong quá trình khởi công xây dựng, tập trung chủ yếu ở các đô thị lớn. TP. Hồ Chí Minh có 18 trung tâm dữ liệu, Hà Nội có 16 trung tâm, Đà Nẵng có 5 trung tâm, Hải Phòng và Đồng Nai mỗi địa phương sở hữu 1 trung tâm. Các trung tâm này không chỉ phục vụ lưu trữ và xử lý dữ liệu mà còn hỗ trợ vận hành các ứng dụng công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT) và dữ liệu lớn (Big Data).

Các Bộ, ngành và địa phương đều có hạ tầng lưu trữ dữ liệu riêng để lưu trữ, phục vụ phát triển các nền tảng, dữ liệu, trong đó một số nơi đã triển khai ứng dụng công nghệ điện toán đám mây để nâng cao năng lực.

Việc phát triển mạnh các trung tâm dữ liệu phục vụ chuyển đổi số quốc gia chính là cơ hội nhưng cũng là áp lực đối với vấn đề quản lý tài nguyên, năng lượng. Đặc biệt Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng rất lớn của biến đổi khí hậu, gây ra các rủi ro liên quan đến nguồn nước như hạn hán, xâm nhập mặn, ô nhiễm nguồn nước…

Chuyên gia Phạm Thu Trang cho rằng, với Việt Nam, khi hạ tầng dữ liệu đang mở rộng nhanh, đây là thời điểm thích hợp để đưa yếu tố nước vào chiến lược AI và chuyển đổi số quốc gia. "Xanh" không thể chỉ dừng ở điện năng tái tạo hay giảm khí thải; mà còn phải đo bằng chỉ số WUE (Water Usage Effectiveness), tương tự như PUE với năng lượng. Các trung tâm dữ liệu nên được khuyến khích đầu tư vào công nghệ làm mát không dùng nước hoặc tái sử dụng nước thải đô thị, vừa giảm áp lực cho nguồn nước, vừa tạo hình ảnh bền vững trong mắt nhà đầu tư quốc tế.

Để đạt được mục tiêu đó, Việt Nam cần một khung chính sách rõ ràng cho việc đo lường và báo cáo hiệu quả sử dụng nước trong hạ tầng số. Việc thiết lập tiêu chuẩn WUE sẽ giúp các trung tâm dữ liệu minh bạch hơn về mức tiêu thụ tài nguyên. Khi những tiêu chuẩn này được đưa vào thực tiễn, khái niệm "AI xanh" mới thực sự mang nghĩa toàn vẹn, không chỉ dừng lại ở năng lượng mà còn chạm tới từng giọt nước đang dần cạn kiệt.

Rõ ràng AI không đơn thuần chỉ "ngốn điện", mà còn đang đặt ra những thách thức ngày càng lớn với nguồn nước, đặc biệt trong thời kỳ mà biến đổi khí hậu và đô thị hóa đang làm nguồn tài nguyên này tổn thương nghiêm trọng. Việc quản trị bền vững, giám sát minh bạch, ứng dụng công nghệ giảm sử dụng nước sẽ là chìa khóa để AI phát triển một cách hài hòa, bền vững.

Vy Anh