Khủng hoảng nước do trung tâm dữ liệu AI: 13 tỷ người cần nước sinh hoạt

Trên toàn cầu, các trung tâm dữ liệu (DC) sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành những người tiêu thụ điện năng lớn tương đương với một quốc gia, và giờ đây, cuộc khủng hoảng nước mới đang đe dọa cơ sở hạ tầng AI toàn cầu. Một báo cáo chính thức của Liên Hợp Quốc đã cảnh báo rằng chi phí môi trường do AI gây ra không chỉ dừng lại ở carbon mà còn lan rộng đến nước và đất.
 
Theo báo cáo 'Chi phí môi trường của việc sử dụng năng lượng AI: Dấu chân carbon, nước và đất' của Viện Nghiên cứu Môi trường và Sức khỏe Nước của Liên Hợp Quốc (UNU-INWEH) công bố vào ngày 27 tháng 6, lượng nước tiêu thụ hàng năm của các trung tâm dữ liệu AI dự kiến sẽ đạt 9.300 tỷ lít vào năm 2030.
 
Lượng nước này đủ để cung cấp cho nhu cầu nước sinh hoạt cơ bản của 1,3 tỷ người dân ở khu vực Sahara châu Phi trong một năm. Diện tích vật lý mà các trung tâm dữ liệu này chiếm dụng cũng ước tính vượt quá 14.500 km², tương đương khoảng gấp đôi diện tích vùng đô thị Jakarta. Điều này là do hệ thống làm mát của các trung tâm dữ liệu tiêu tốn một lượng lớn nước để duy trì nhiệt độ của các máy chủ thông qua phương pháp làm mát bay hơi.
 
Giám đốc UNU-INWEH, ông Kaveh Madani, đã chỉ ra rằng "cách nhìn nhận AI chỉ như một phần mềm đã trở nên lỗi thời" và nhấn mạnh rằng "AI là một cơ sở hạ tầng vật lý cần có trung tâm dữ liệu, thiết bị phát điện, hệ thống làm mát, lưới điện, bán dẫn, đất và nước".
 
Báo cáo cũng chỉ ra rằng việc chuyển đổi sang năng lượng tái tạo để giảm carbon có thể làm trầm trọng thêm các vấn đề về nước và đất. Tiến sĩ Miriam Akçel, tác giả chính của báo cáo, cho biết: "Điều khiến chúng tôi ngạc nhiên nhất là lựa chọn thân thiện với môi trường nhất từ góc độ carbon lại có thể dẫn đến kết quả tồi tệ hơn về mặt nước hoặc đất".
 
Đặc biệt, sự tập trung địa lý là một vấn đề. Tính đến năm 2025, chỉ có 32 quốc gia (16%) trong tổng số 196 quốc gia trên thế giới sở hữu các trung tâm dữ liệu chuyên biệt về AI, và 90% công suất của chúng tập trung ở Mỹ và Trung Quốc. Cả hai quốc gia này đều vận hành các cụm trung tâm dữ liệu lớn ở nội địa, dẫn đến áp lực về nguồn nước tập trung ở một số khu vực nhất định. Tại Querétaro, Mexico, việc xây dựng trung tâm dữ liệu đã diễn ra trong bối cảnh hạn hán kéo dài, gây ra tranh cãi về việc cạn kiệt nguồn nước địa phương. Ở Ireland, mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu đã tăng lên 21% tổng lượng điện đo đếm, dẫn đến việc ngừng cấp phép mới gần Dublin cho đến năm 2028.
 
Tình hình này mở ra cơ hội mới cho các điểm đến chính ở châu Á như Hàn Quốc, Singapore và Đài Loan. Ngành công nghiệp phân tích rằng những khu vực này có địa hình dạng đảo và bán đảo, với khả năng tiếp cận làm mát bằng nước biển cao và cơ sở hạ tầng cáp ngầm tập trung, đang nổi lên như một giải pháp thay thế cho cơ sở hạ tầng AI tập trung ở Mỹ và Trung Quốc.
 
Hàn Quốc đang thúc đẩy việc hình thành cụm trung tâm dữ liệu AI tại khu vực Yongin và Anseong, đồng thời sở hữu nhiều điểm kết cáp ngầm quan trọng ở Đông Á. Singapore đã trở thành một trung tâm dữ liệu ở châu Á nhưng đang gặp phải những hạn chế về điện và đất. Đài Loan, với vai trò là trung tâm sản xuất bán dẫn AI như TSMC, đang chứng kiến nhu cầu về trung tâm dữ liệu liên kết với chuỗi cung ứng gia tăng.
 
Tuy nhiên, lợi thế về nguồn nước không phải là tuyệt đối. Hàn Quốc cũng đang phải đối mặt với vấn đề quá tải lưới điện do sự tập trung ở vùng đô thị và những hạn chế cấu trúc về tỷ lệ năng lượng tái tạo.
 
Trong khi đó, vấn đề điện vẫn là rào cản đối với sự mở rộng của các trung tâm dữ liệu AI. Theo số liệu năm ngoái, mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu toàn cầu đạt 448 terawatt-giờ (TWh) mỗi năm, tương đương với vị trí thứ 11 thế giới, vượt qua cả Ả Rập Saudi và chỉ đứng sau Pháp. Dự báo đến năm 2030, con số này sẽ tăng lên 945 TWh, với tỷ lệ khối lượng công việc AI chiếm tới 40% tổng mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu.
 
Ông Kaveh Madani nhấn mạnh: "Thời gian để đảm bảo rằng cuộc cách mạng công nghệ AI phát triển trong giới hạn toàn cầu đang ngày càng ít lại".



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #thiếu nước
• #năng lượng tái tạo
• #trung tâm dữ liệu AI