Sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại những tiến bộ đáng kinh ngạc trong nhiều lĩnh vực, từ y học đến giao thông vận tải. Tuy nhiên, đi kèm với những lợi ích này là một vấn đề ngày càng trở nên cấp bách: mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ của các mô hình AI. Việc huấn luyện và vận hành các mô hình phức tạp này đòi hỏi một lượng điện năng đáng kể, gây áp lực lên nguồn cung cấp năng lượng và góp phần vào biến đổi khí hậu. Trong bối cảnh đó, một nhóm các nhà nghiên cứu đang tích cực tìm kiếm các giải pháp để giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng của AI. Họ tập trung vào nhiều hướng tiếp cận khác nhau, bao gồm việc phát triển các thuật toán hiệu quả hơn, thiết kế phần cứng chuyên dụng và tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của các mô hình AI hiện đại. Các mô hình này, đặc biệt là các mạng nơ-ron sâu, bao gồm hàng tỷ tham số và đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện. Quá trình huấn luyện có thể kéo dài hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng, tiêu thụ một lượng điện năng tương đương với mức tiêu thụ của hàng trăm hộ gia đình trong cùng khoảng thời gian. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đang khám phá các phương pháp mới để giảm thiểu số lượng phép tính cần thiết để huấn luyện mô hình. Một hướng tiếp cận đầy hứa hẹn là sử dụng các kỹ thuật pruning, loại bỏ các kết nối không quan trọng trong mạng nơ-ron, giúp giảm kích thước mô hình và tăng tốc quá trình tính toán. Một hướng khác là phát triển các thuật toán quantization, giảm độ chính xác của các tham số mô hình, giúp giảm dung lượng bộ nhớ và tăng tốc độ xử lý. Ngoài việc tối ưu hóa thuật toán, các nhà nghiên cứu cũng đang tập trung vào việc thiết kế phần cứng chuyên dụng cho AI. Các bộ xử lý đồ họa (GPU) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc huấn luyện và vận hành các mô hình AI, nhưng chúng không được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ này. Do đó, các nhà nghiên cứu đang phát triển các bộ xử lý AI chuyên dụng, được tối ưu hóa để thực hiện các phép tính cần thiết một cách hiệu quả hơn. Các bộ xử lý này có thể sử dụng các kiến trúc mới, chẳng hạn như bộ nhớ trong tính toán (in-memory computing), giúp giảm thiểu việc di chuyển dữ liệu giữa bộ nhớ và bộ xử lý, một trong những nguyên nhân chính gây tiêu thụ năng lượng. Một yếu tố quan trọng khác là việc tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình. Các nhà nghiên cứu đang khám phá các kỹ thuật mới để giảm thiểu số lượng dữ liệu cần thiết để huấn luyện mô hình, cũng như các phương pháp để tăng tốc quá trình hội tụ. Ví dụ, các kỹ thuật transfer learning cho phép sử dụng kiến thức đã học được từ một mô hình đã được huấn luyện trước đó để huấn luyện một mô hình mới cho một tác vụ tương tự, giúp giảm đáng kể thời gian và năng lượng cần thiết. Việc giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng của AI không chỉ là một vấn đề kỹ thuật mà còn là một vấn đề kinh tế và xã hội. Khi AI ngày càng trở nên phổ biến hơn, mức tiêu thụ năng lượng của nó sẽ tiếp tục tăng lên, gây áp lực lên nguồn cung cấp năng lượng và làm tăng chi phí vận hành. Do đó, việc phát triển các giải pháp tiết kiệm năng lượng là rất quan trọng để đảm bảo rằng AI có thể được sử dụng một cách bền vững và có trách nhiệm. Những nỗ lực của các nhà nghiên cứu trong việc giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng của AI là rất đáng khích lệ. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức phía trước, nhưng những tiến bộ đã đạt được cho thấy rằng chúng ta có thể tạo ra các mô hình AI mạnh mẽ và hiệu quả hơn về năng lượng, giúp khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này mà không gây ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường.
