AI agent có thể ngốn điện gấp 136 lần một truy vấn chatbot thường

Một nghiên cứu thực nghiệm từ các chuyên gia tại Hugging Face và Đại học Carnegie Mellon đã chỉ ra rằng, việc tạo ra một hình ảnh bằng trí tuệ nhân tạo có thể tiêu thụ lượng điện năng tương đương với một lần sạc đầy điện thoại thông minh. Tuy nhiên, con số này vẫn còn khiêm tốn khi so sánh với sự trỗi dậy của các tác tử AI (AI agents) – những hệ thống có khả năng tự vận hành để thực hiện các chuỗi công việc phức tạp. Khác với một truy vấn chatbot thông thường vốn chỉ đưa ra phản hồi tức thì dựa trên dữ liệu có sẵn, các tác tử AI phải trải qua quá trình suy luận đa bước, truy cập công cụ bên ngoài và liên tục tự điều chỉnh để hoàn thành mục tiêu cuối cùng. Chính quy trình vận hành lặp đi lặp lại này đã đẩy mức tiêu thụ năng lượng lên gấp 136 lần, tạo ra một áp lực khổng lồ lên hệ thống hạ tầng dữ liệu và mục tiêu phát triển bền vững của các doanh nghiệp công nghệ.

Thách thức về chi phí năng lượng khi chuyển đổi sang mô hình tác tử tự vận hành

Sự khác biệt cốt lõi về mức tiêu hao điện năng nằm ở cơ chế hoạt động của hệ thống. Một câu lệnh đơn giản trên các nền tảng như ChatGPT hay Gemini thường kết thúc sau một lượt xử lý dữ liệu (inference). Ngược lại, AI agents hoạt động theo một vòng lặp kín, nơi chúng phải tự đặt ra kế hoạch, thực thi mã nguồn, kiểm tra lỗi và truy vấn lại mô hình ngôn ngữ lớn nhiều lần trước khi trả kết quả cuối cùng. Mỗi bước nhỏ trong quy trình này đều đòi hỏi các GPU hiệu năng cao tại trung tâm dữ liệu hoạt động hết công suất, dẫn đến tổng lượng điện năng tích lũy tăng vọt theo cấp số nhân.

Việc lạm dụng các tác tử AI cho những tác vụ đơn giản không chỉ gây lãng phí tài nguyên mà còn trực tiếp ảnh hưởng đến cường độ carbon của ngành công nghệ. Khi các doanh nghiệp chạy đua tích hợp AI vào quy trình tự động hóa, nhu cầu về năng lượng điện sẽ trở thành rào cản lớn nhất đối với khả năng mở rộng quy mô. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đang hướng tới việc tối ưu hóa kiến trúc mô hình, ưu tiên sử dụng các mô hình nhỏ gọn (Small Language Models) cho những bước trung gian và chỉ sử dụng mô hình lớn cho những quyết định quan trọng nhất nhằm giảm thiểu dấu chân năng lượng.

Sự gia tăng đột biến trong tiêu thụ năng lượng của các tác tử AI yêu cầu một cái nhìn đa chiều về việc cân bằng giữa đổi mới công nghệ và trách nhiệm môi trường. Các tổ chức nên ưu tiên chiến lược sử dụng mô hình đúng kích cỡ (right-sizing) cho từng nhiệm vụ cụ thể và đầu tư vào các giải pháp AI xanh để tối ưu hóa hiệu suất trên mỗi watt điện tiêu thụ. Ngay từ bây giờ, việc đánh giá lại hiệu quả thực tế của các quy trình tự động hóa là cần thiết để đảm bảo rằng lợi ích kinh tế từ AI không bị triệt tiêu bởi chi phí vận hành và hệ lụy tới hệ sinh thái.