Tác động của trí tuệ nhân tạo (A) đến khí hậu phụ thuộc vào lượng carbon phát thải để vận hành công nghệ này có lớn hơn lượng phát thải mà nó giúp cắt giảm hay không.
Trong giai đoạn 2025-2030, tỷ trọng điện năng tiêu thụ toàn cầu của các trung tâm dữ liệu phục vụ AI được dự báo sẽ tăng gấp đôi, lên khoảng 3%. Con số này tương đương mức tăng gấp 30 lần so với đầu thập niên này.
Hiện nay, gần 2/3 lượng điện cung cấp cho AI vẫn đến từ nhiên liệu hóa thạch. Nếu không được kiểm soát, đà phát triển của AI có thể kéo theo một làn sóng đầu tư mới vào các hệ thống năng lượng phát thải carbon, đúng vào thời điểm biến đổi khí hậu và cuộc khủng hoảng nhiên liệu toàn cầu đang đặt ra yêu cầu cấp thiết phải từng bước loại bỏ các nguồn năng lượng này.
AI cũng có thể trở thành công cụ mạnh mẽ giúp giảm lãng phí năng lượng, hiện đại hóa hệ thống năng lượng và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sang năng lượng sạch.
Những ứng dụng này đang xuất hiện ngày càng rộng rãi. Trong các lĩnh vực năng lượng, giao thông, nông nghiệp và xây dựng, AI đang hỗ trợ giảm mức tiêu thụ năng lượng và thúc đẩy việc sử dụng năng lượng tái tạo.
Tại châu Á, các hệ thống tưới tiêu ứng dụng AI đang nâng cao hiệu quả sử dụng nước, đồng thời hỗ trợ dự báo hạn hán và lũ lụt. Trong lĩnh vực công nghiệp, công nghệ này giúp phát hiện những điểm kém hiệu quả trong dây chuyền sản xuất, vận tải biển và logistics, qua đó vừa giảm chi phí vừa giảm nhu cầu năng lượng.
Tuy nhiên, cơ hội mang tính chuyển đổi lớn nhất có thể nằm ở việc hiện đại hóa và nâng cao hiệu quả vận hành các lưới điện trên toàn thế giới.
Trong khuôn khổ chương trình India Grids of the Future Accelerator của Global Energy Alliance, bang Rajasthan của Ấn Độ đã xây dựng một “bản sao số” của lưới điện thành phố Jaipur, với khoảng 4 triệu tài sản thuộc mạng lưới được lập bản đồ và số hóa.
AI hiện có thể cung cấp thông tin phân tích theo thời gian thực chỉ trong vài giây, phát hiện sự cố mất điện, dự báo hỏng hóc, đồng thời mô phỏng các phương án tích hợp năng lượng tái tạo và triển khai hệ thống lưu trữ bằng pin.
Các thử nghiệm ban đầu cho thấy bản sao số có thể giúp giảm khoảng 15 triệu USD chi phí vận hành mỗi năm cho mạng lưới điện Jaipur, trong đó riêng việc nâng cao hiệu quả bảo trì máy biến áp có thể tiết kiệm khoảng 1,2 triệu USD mỗi năm.
Chương trình này cũng có thể góp phần nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện và khả năng cung cấp năng lượng sạch cho tới 18 triệu người.
Tại châu Á, các doanh nghiệp điện lực đang ngày càng nhận thấy tiềm năng của công nghệ này, sử dụng AI để dự báo nhu cầu điện, xác định các nguồn lãng phí và tối ưu hóa hoạt động của lưới điện.
Đây không phải những lợi ích mang tính “có thì tốt”. Tiềm năng cắt giảm phát thải carbon từ AI là rất đáng kể. Các nhà khoa học ước tính việc ứng dụng AI trong các hệ thống năng lượng tái tạo trên toàn cầu có thể giúp giảm khoảng 1,8 tỷ tấn CO₂ mỗi năm vào năm 2035, tương đương 3,1% lượng phát thải toàn cầu.
Con số này còn lớn hơn lượng khí thải carbon hằng năm của Nhật Bản, và cao hơn mức phát thải của bất kỳ quốc gia nào ngoài Trung Quốc, Mỹ, Ấn Độ và Nga.
Lợi ích của AI còn vượt xa việc cắt giảm phát thải carbon. Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), dù đạt được những bước tiến nhanh chóng, hàng chục triệu người tại châu Á vẫn đang sống trong tình trạng thiếu thốn năng lượng.
Việc ứng dụng AI để nâng cao hiệu quả và làm sạch hệ thống năng lượng có thể mở rộng khả năng tiếp cận điện mà không phải trả giá quá lớn về phát thải carbon. Điều này càng có ý nghĩa đối với châu Phi, nơi tập trung phần lớn số người thiếu thốn năng lượng trên thế giới, với gần 600 triệu người.
Tuy nhiên, ở châu Á, nơi sinh sống của khoảng 60% dân số thế giới, đang bước vào giai đoạn bùng nổ xây dựng trung tâm dữ liệu. Theo Moody’s, tỷ trọng công suất trung tâm dữ liệu của châu Á trong tổng công suất toàn cầu được dự báo sẽ tăng gấp đôi, lên 40% vào năm 2030.
Nếu tốc độ tăng trưởng này không đi kèm những khoản đầu tư lớn vào năng lượng sạch, AI có nguy cơ tạo ra một chu kỳ tăng trưởng mới dựa nhiều vào carbon, đồng thời làm gia tăng mức độ dễ tổn thương về năng lượng của các nền kinh tế mới nổi ở châu Á.
IEA ước tính, để thực hiện quá trình chuyển đổi này, đầu tư hằng năm vào lưới điện và hệ thống lưu trữ năng lượng tại Đông Nam Á cần tăng từ mức 13 tỷ USD hiện nay lên 50 tỷ USD vào năm 2050.
Là một trong những quốc gia đi đầu, Singapore đã xây dựng bản sao số cho 27.000 km lưới điện và các tài sản khác thuộc hệ thống mạng lưới. Quốc đảo này hiện đang tích hợp AI vào hoạt động thực địa hằng ngày và dự kiến bước tiếp theo sẽ sử dụng AI để điều khiển lưới điện theo thời gian thực.
Theo nhiều chuyên gia, để AI phục vụ tốt hơn cho phát triển bền vững, các nước châu Á, đặc biệt là khu vực Đông Nam Á, khu vực đang chứng kiến tốc độ phát triển mạnh mẽ của AI và hạ tầng trung tâm dữ liệu, cần tiếp tục hoàn thiện khung chính sách, pháp lý và quản trị AI.
ASEAN đã xây dựng các hướng dẫn về quản trị và đạo đức AI, cũng như Lộ trình AI có trách nhiệm ASEAN giai đoạn 2025-2030, nhằm thúc đẩy việc ứng dụng AI theo hướng an toàn, có trách nhiệm và phù hợp với điều kiện của từng quốc gia.
Đối với Đông Nam Á, đây là vấn đề có ý nghĩa ngày càng lớn khi nhu cầu trung tâm dữ liệu và điện năng phục vụ AI tiếp tục tăng. Việc xây dựng khung chính sách ổn định, minh bạch và có khả năng dự báo, đồng thời đầu tư đồng bộ vào năng lượng sạch, lưới điện và hệ thống lưu trữ, sẽ là điều kiện quan trọng để khu vực tận dụng cơ hội từ AI mà không làm gia tăng áp lực lên hệ thống năng lượng và mục tiêu giảm phát thải.
Về dài hạn, lợi ích của AI đối với khí hậu sẽ phụ thuộc vào cách các quốc gia cân bằng giữa nhu cầu năng lượng ngày càng lớn của AI và khả năng sử dụng AI để nâng cao hiệu quả của chính hệ thống năng lượng.
Đối với các nước Đông Nam Á, gắn phát triển AI với năng lượng sạch, hiện đại hóa lưới điện và quản trị hiệu quả sẽ không chỉ giúp giảm áp lực về năng lượng mà còn tạo nền tảng cho một mô hình tăng trưởng số có tính bền vững hơn.
