AI hỗ trợ đắc lực cho cuộc chiến khí hậu
Khi Hội nghị lần thứ 31 các bên tham gia Công ước khung của Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu (COP31) khai mạc tại Antalya, Thổ Nhĩ Kỳ, ngày 9/11, thế giới tiếp tục đối diện sức ép phải đẩy nhanh các nỗ lực ứng phó tình trạng nóng lên toàn cầu.
Những đợt nắng nóng cực đoan, cháy rừng, hạn hán và lũ lụt diễn biến phức tạp tại nhiều khu vực cho thấy khoảng cách giữa các cam kết khí hậu và kết quả thực tế vẫn là vấn đề lớn. Trong bối cảnh đó, AI được kỳ vọng trở thành công cụ hỗ trợ quan trọng cho các mục tiêu khí hậu.
Khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn giúp AI mở rộng đáng kể công cụ ứng phó với những biến động của khí hậu. Thay vì chỉ dựa vào các phương pháp thống kê truyền thống, những hệ thống dự báo ứng dụng AI có thể phân tích đồng thời dữ liệu vệ tinh, nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, gió và đặc điểm địa hình để nhận diện nguy cơ thiên tai. Điều này có ý nghĩa đặc biệt đối với những khu vực thường xuyên chịu ảnh hưởng của bão, lũ quét và hạn hán, nơi việc phát hiện sớm rủi ro có thể giúp chính quyền và người dân có thêm thời gian chuẩn bị.
Trong lĩnh vực năng lượng, AI cũng có thể hỗ trợ giải quyết một trong những trở ngại của quá trình chuyển đổi xanh. Điện gió và điện mặt trời phụ thuộc nhiều vào điều kiện thời tiết, khiến sản lượng biến động theo thời gian. Các thuật toán dự báo có thể giúp đơn vị vận hành lưới điện ước tính sản lượng từ những nguồn này, cân đối cung cầu và điều chỉnh hoạt động của hệ thống. Việc dự báo chính xác hơn nhu cầu tiêu thụ cũng góp phần hạn chế lãng phí, cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng.
Những ứng dụng tương tự đang mở rộng sang nông nghiệp và quản lý tài nguyên. Phân tích dữ liệu về độ ẩm đất, nhiệt độ và lượng mưa giúp nông dân điều chỉnh lịch tưới tiêu, lựa chọn thời điểm gieo trồng và sử dụng phân bón hợp lý hơn. Trong giám sát môi trường, AI hỗ trợ xử lý ảnh vệ tinh để phát hiện tình trạng phá rừng, theo dõi cháy rừng và những thay đổi của hệ sinh thái. Đây là những lĩnh vực mà công nghệ có thể giúp các quốc gia, nhất là những nước có nguồn lực giám sát còn hạn chế, nâng cao năng lực ứng phó với biến đổi khí hậu.
Bài toán điện năng, nước và chi phí môi trường
Tuy nhiên, triển vọng đó không đồng nghĩa AI mặc nhiên mang lại lợi ích cho môi trường. Công nghệ này cần một hạ tầng vật chất quy mô lớn, từ trung tâm dữ liệu, máy chủ, chip bán dẫn đến hệ thống làm mát và mạng lưới cung cấp điện. Khi nhu cầu sử dụng AI tăng nhanh, chính hạ tầng phục vụ công nghệ này lại đặt ra những sức ép mới đối với tài nguyên và môi trường.
“Khác với những kỳ COP trước, lần này chúng ta phải đối mặt với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và những sức ép mà công nghệ này đặt lên các lưới điện”, ông Chris Bowen, Bộ trưởng Khí hậu và Năng lượng Australia - Chủ tịch Đàm phán COP31.
Đây là vấn đề ngày càng được các tổ chức quốc tế quan tâm. Báo cáo Key Questions on Energy and AI do Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) công bố tháng 4/2026 cho thấy điện năng tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu tăng 17% trong năm 2025. Riêng các trung tâm dữ liệu chuyên phục vụ AI ghi nhận mức tăng tới 50%. IEA dự báo tổng điện năng tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu có thể tăng gần gấp đôi, từ 485 terawatt giờ (TWh) năm 2025 lên khoảng 950 TWh vào năm 2030.
Sức ép do AI tạo ra không chỉ thể hiện qua hóa đơn điện. Các trung tâm dữ liệu cần lượng nước đáng kể để làm mát máy chủ, trong khi quá trình sản xuất điện và chế tạo chip cũng tiêu tốn tài nguyên nước. Đối với những địa phương thường xuyên đối mặt với hạn hán hoặc thiếu nước, việc phát triển các cơ sở tính toán quy mô lớn có thể làm gia tăng cạnh tranh giữa nhu cầu công nghiệp và sinh hoạt.
Báo cáo do Viện Nước, Môi trường và Sức khỏe thuộc Đại học Liên hợp quốc (UNU-INWEH) công bố tháng 6/2026, đã chỉ ra lượng nước liên quan đến hoạt động của các trung tâm dữ liệu có thể đạt 9.300 tỷ lít vào năm 2030. Báo cáo cũng dự báo lượng rác thải điện tử liên quan đến AI có thể lên tới 2,5 triệu tấn mỗi năm vào thời điểm này.
Những dữ liệu trên cho thấy đánh giá tác động môi trường của AI không thể chỉ dựa vào lượng khí thải carbon phát sinh trực tiếp trong quá trình vận hành máy chủ. Phía sau mỗi trung tâm dữ liệu là một chuỗi hoạt động tiêu thụ tài nguyên, từ sản xuất thiết bị, xây dựng hạ tầng, cung cấp điện cho đến làm mát và xử lý máy móc hết vòng đời sử dụng. Việc mở rộng các cơ sở này cũng đòi hỏi đất đai, hệ thống truyền tải điện và nguồn cung các vật liệu cần thiết cho ngành bán dẫn.
COP 31 và mục tiêu phát triển AI có trách nhiệm
Những thách thức trên đang khiến mối quan hệ giữa AI và biến đổi khí hậu trở thành một chủ đề lớn tại COP31. Bên cạnh các cuộc thảo luận về giảm phát thải, chuyển đổi năng lượng và tài chính khí hậu, chương trình hành động của hội nghị năm nay dành sự chú ý đáng kể cho quá trình chuyển đổi số xanh. Một trong những sáng kiến được công bố là Antalya Artificial Intelligence Pledge, do Chủ tịch COP31 phối hợp với Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU) xây dựng.
Sáng kiến hướng tới việc thúc đẩy cách tiếp cận có trách nhiệm trong toàn bộ quá trình phát triển và sử dụng AI, từ thiết kế, lựa chọn công nghệ, cung cấp năng lượng đến triển khai, đo lường và quản lý tác động. Theo kế hoạch của ITU, cuộc đối thoại cấp cao về hành động số xanh và AI sẽ diễn ra ngày 16/11 tại Antalya, tạo diễn đàn để chính phủ, doanh nghiệp và các tổ chức quốc tế thảo luận về những cam kết này.
Đây là bước đi quan trọng trong bối cảnh những nỗ lực đưa công nghệ số vào chương trình nghị sự khí hậu đã được thúc đẩy từ các hội nghị trước. Tại COP29 năm 2024, Tuyên bố về hành động số xanh được đưa ra nhằm khuyến khích sử dụng công nghệ số phục vụ mục tiêu khí hậu, đồng thời giảm tác động môi trường của chính ngành công nghệ. Đến COP31, vấn đề được đặt ra cụ thể hơn với AI, lĩnh vực đang phát triển nhanh và có nhu cầu hạ tầng ngày càng lớn.
Tuy nhiên, những sáng kiến tự nguyện sẽ chỉ có ý nghĩa khi đi kèm các biện pháp thực hiện và đánh giá rõ ràng. Một trong những trở ngại hiện nay là thiếu dữ liệu minh bạch, thống nhất về lượng điện, nước và phát thải liên quan đến hoạt động AI. Nếu các doanh nghiệp không công bố đầy đủ mức tiêu thụ tài nguyên, việc xác định tác động thực tế cũng như so sánh hiệu quả giữa các công nghệ sẽ gặp nhiều khó khăn. Do đó, yêu cầu đo lường và công khai dấu chân môi trường cần được xem là một nội dung quan trọng trong quá trình phát triển AI.
Một khía cạnh khác không thể bỏ qua là khả năng tiếp cận công nghệ giữa các quốc gia. Những nước phát triển có lợi thế về vốn, hạ tầng số và năng lực nghiên cứu, trong khi nhiều quốc gia đang phát triển phải đối diện tác động khí hậu nghiêm trọng nhưng còn thiếu công cụ dự báo, dữ liệu và nguồn lực để ứng dụng AI. Vì vậy, hợp tác quốc tế về chuyển giao công nghệ, đào tạo nhân lực và hỗ trợ tài chính có ý nghĩa quan trọng, giúp những lợi ích của AI không chỉ tập trung ở các nền kinh tế có tiềm lực lớn.
