Trí tuệ nhân tạo (AI) càng tiết kiệm năng lượng thì càng tiêu thụ nhiều kilowatt.

Theo S&P Global, cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo tiếp tục tiêu thụ điện năng ở mức độ chưa từng có, và các giải pháp và công nghệ tổ chức mới được xem là giải pháp. Tuy nhiên, xét về mặt tuyệt đối, nhu cầu điện năng của trung tâm dữ liệu đang tăng lên hàng năm.

Việc triển khai các phương pháp học máy hiệu quả hơn, cùng với các kỹ thuật tối ưu hóa AI tiên tiến, đã giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng của mỗi đầu ra mô hình. Ví dụ, Google tuyên bố rằng vào tháng 5 năm 2025, các mô hình Gemini đã tiêu thụ năng lượng ít hơn 33 lần cho mỗi truy vấn văn bản so với năm trước đó.



Các mô hình trí tuệ nhân tạo đã trở nên hiệu quả hơn về mặt chi phí. Các nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra rằng tài nguyên tính toán cần thiết để đạt được một mức hiệu suất nhất định trong giai đoạn huấn luyện đã giảm một nửa sau mỗi tám tháng kể từ năm 2012.

Các chuyên gia khác cũng lưu ý rằng hiệu quả của cơ sở hạ tầng AI đang tăng lên theo cấp số nhân. Ví dụ, nhà sản xuất chất bán dẫn Applied Materials, được S&P trích dẫn, đã điều chỉnh mục tiêu hiệu suất trên mỗi watt dài hạn của mình lên nhiều bậc độ lớn—từ 1000 lên 10.000 lần vào năm 2040—nhờ những tiến bộ trong khoa học vật liệu.

Theo truyền thống, các thế hệ GPU được phát hành theo chu kỳ hai năm, nhưng bắt đầu từ năm 2024, NVIDIA và AMD, dưới áp lực từ nhu cầu chưa từng có đối với cơ sở hạ tầng AI, đã chuyển sang chu kỳ làm mới một năm cho các kiến ​​trúc hàng đầu của họ.
NVIDIA tuyên bố nền tảng "Vera Rubin" mới của họ, bắt đầu thử nghiệm với khách hàng vào tháng 2 năm 2026, sẽ mang lại hiệu năng trên mỗi watt tốt hơn gấp 10 lần so với nền tảng thế hệ hiện tại.

Tuy nhiên, bất chấp tất cả những tiến bộ này, mức tiêu thụ điện năng tổng thể vẫn tiếp tục tăng lên với mỗi thế hệ GPU mới. Khi hiệu năng trên mỗi watt tăng lên, thì mức tiêu thụ điện năng tuyệt đối cần thiết để đáp ứng nhu cầu cực lớn của các mô hình AI quy mô lớn cũng tăng theo.