Trung tâm dữ liệu AI 'ngốn' 1% điện toàn cầu: Giải pháp nào để tối ưu?

[miro1510]

Trung tâm dữ liệu AI tiêu tốn 1% điện toàn cầu, con số này sẽ còn tăng và đâu là giải pháp tối ưu hóa năng lượng, giảm chi phí nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất?

Bùng nổ AI và bài toán tiêu thụ điện

Sự phát triển nhanh chóng của AI đang kéo theo nhu cầu tiêu thụ điện chưa từng có tại các trung tâm dữ liệu. Những mô hình AI tiên tiến như ChatGPT hay Midjourney yêu cầu xử lý bằng GPU và phần cứng chuyên dụng, đòi hỏi hạ tầng tính toán mạnh mẽ từ các trung tâm dữ liệu đám mây, thay vì thiết bị cá nhân thông thường.

James Walker, Giám đốc điều hành Nano Nuclear Energy Inc, cho biết: "Chúng tôi đã trao đổi với một số nhà đầu tư vào trung tâm dữ liệu, có những dự án dự kiến cần tới 2 GW điện – tương đương mức tiêu thụ của hơn 2 triệu hộ gia đình".

Bên cạnh đó, Jack Gold, nhà phân tích công nghệ cũng cho biết, trung tâm dữ liệu XAI của Elon Musk tại Tennessee có thể tiêu thụ điện tương đương hàng chục nghìn ngôi nhà.

Trung tâm dữ liệu AI chiếm khoảng 1% tổng lượng điện toàn cầu (Ảnh minh họa)

Theo Alex de Vries, nhà sáng lập DigiEconomist, trung tâm dữ liệu hiện chiếm khoảng 1% tổng lượng tiêu thụ điện toàn cầu. Tuy nhiên, với đà phát triển của AI, con số này có thể tăng lên 3-4% trong thời gian tới, thậm chí vượt qua mức tiêu thụ điện của cả nước Pháp.

Bước đột phá trong quản lý năng lượng AI

Trước bài toán tiêu thụ điện ngày càng lớn, Schneider Electric và ETAP đã hợp tác phát triển bản sao số hóa tiên tiến cho Nhà máy AI, chính thức ra mắt vào ngày 28/3/2025.

Được phát triển trên nền tảng Omniverse Blueprint của NVIDIA, bản sao số hóa này không chỉ mô phỏng chính xác nhu cầu năng lượng mà còn tối ưu hóa vận hành trung tâm dữ liệu. Giải pháp tích hợp nhiều yếu tố như hệ thống điện, cơ khí, nhiệt và mạng kết nối, cung cấp góc nhìn toàn diện về hoạt động của nhà máy.

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể dự báo nhu cầu tiêu thụ điện với độ chính xác cao, phân tích linh hoạt các kịch bản "Nếu-thì" (What-If), theo dõi hiệu suất hạ tầng điện theo thời gian thực, tối ưu hóa năng lượng, triển khai bảo trì dự đoán và giảm chi phí vận hành.

Bản sao số hóa tiên tiến Nhà máy AI giúp tối ưu hóa năng lượng, giảm chi phí vận hành. (Nguồn: Etap)

Dion Harris, Giám đốc cấp cao về giải pháp Nhà máy AI tại NVIDIA, nhận định:

"Quản lý năng lượng chính xác là yếu tố cốt lõi để đảm bảo hiệu quả và tính bền vững của AI. Hợp tác với Schneider Electric và ETAP giúp chúng tôi mang đến khả năng hiển thị và kiểm soát chưa từng có đối với hạ tầng trung tâm dữ liệu."

Bên cạnh đó, công nghệ này giúp hiện thực hóa cách tiếp cận “Grid to Chip”, cho phép mô hình hóa tải động ở cấp độ vi mạch, từ đó cải thiện thiết kế hệ thống điện và nâng cao hiệu suất của lưới điện.