Google và OpenAI đã dành cả năm qua để trấn an công chúng rằng một truy vấn AI hầu như không tiêu tốn nhiều điện hơn một đoạn clip truyền hình ngắn. Một cuộc kiểm tra thực tế mới của nhà khoa học khí hậu Zeke Hausfather cho thấy sự thật về các tác nhân AI tự trị còn nghiêm túc hơn nhiều: chúng có thể tiêu thụ năng lượng nhiều hơn 600 lần cho mỗi lời nhắc so với một cuộc trao đổi trò chuyện tiêu chuẩn. Các phát hiện này được công bố vào ngày 8 tháng 8 năm 2026 trong một bài phân tích về Bờ vực khí hậu, làm tăng thêm tính cấp thiết mới cho các câu hỏi về dấu chân môi trường của AI khi ngành này hướng tới các tác nhân tự động luôn hoạt động. Để biết báo cáo liên tục về cuộc tranh luận về tính bền vững đang định hình ngành, hãy theo dõi thông tin về ngành AI của chúng tôi.

Kiểm tra thực tế về các tuyên bố về năng lượng của Big Tech

Năm ngoái, Google đã báo cáo rằng lời nhắc văn bản trung bình của Song Tử chỉ sử dụng 0,24 watt-giờ (Wh) điện - ít hơn chín giây so với tivi. Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đưa ra con số tương tự, ước tính truy vấn ChatGPT trung bình vào khoảng 0,34 Wh, ngang bằng với tìm kiếm trên Google từ năm 2009.

Cả hai con số đều mô tả một kịch bản hẹp, trường hợp tốt nhất: một cuộc trao đổi văn bản duy nhất không có lý luận mở rộng, không tìm kiếm trên web, không xử lý đa phương thức và không có hành vi lặp lại của tác nhân. Như Hausfather đã chỉ ra, họ không tính đến các mô hình lý luận tạo ra nhiều mã thông báo hơn cho mỗi truy vấn, hệ thống nhiều tác nhân chạy tự động hoặc bối cảnh xếp tầng mà các tác nhân đọc lại ở mỗi bước.

Tám tuần, 3,2 tỷ token

Hausfather, một nhà khoa học về khí hậu, đã theo dõi việc sử dụng tác nhân mã hóa Claude Code của Anthropic một cách chi tiết một cách tỉ mỉ trong suốt 8 tuần. Bởi vì Claude Code lưu trữ nhật ký cục bộ hoàn chỉnh của mỗi phiên, bao gồm số lượng mã thông báo chính xác được API báo cáo cho mỗi lệnh gọi mô hình, nên anh ta có thể xây dựng lại một bức tranh chính xác về những gì nhân viên thực sự yêu cầu.

Những con số thật ấn tượng. 1.138 lời nhắc được nhập của anh ấy đã kích hoạt hơn 14.000 cuộc gọi mô hình — trung bình khoảng 12 cuộc gọi trên mỗi lời nhắc. Mỗi lời nhắc xử lý trung bình 2,9 triệu mã thông báo, so với khoảng một nghìn mã thông báo cho một cuộc trao đổi trò chuyện thông thường. Tổng cộng, người đại diện của anh ấy đã xử lý 3,2 tỷ token trong khoảng thời gian này.

Một chi tiết nổi bật: khoảng 96% số mã thông báo đó được đọc vào bộ nhớ đệm. Ở mỗi bước trong số 14.000 bước, tác nhân sẽ đọc lại toàn bộ bối cảnh đã tích lũy trước khi quyết định hành động tiếp theo. Văn bản mà Hausfather thực sự nhìn thấy trên màn hình — đầu ra của mô hình — chỉ chiếm 0,4 phần trăm tổng số mã thông báo được xử lý. Chi phí tính toán ẩn diễn ra gần như hoàn toàn ở hậu trường.

Chuyển đổi token thành điện năng

Vì không bên ngoài nào biết chính xác chi phí năng lượng trên mỗi mã thông báo cho mô hình biên giới nên Hausfather đã chuyển đổi số lượng mã thông báo của mình thành giá trị điện năng bằng cách sử dụng ba phương pháp ước tính độc lập với các giả định khác nhau. Ước tính tốt nhất của ông cho thấy tổng mức tiêu thụ điện của trung tâm dữ liệu vào khoảng 170 kilowatt-giờ (kWh) trong 8 tuần, với phạm vi không chắc chắn là 70 đến 330 kWh.

Mỗi lời nhắc, công suất đạt khoảng 150 Wh — gấp khoảng 600 lần năng lượng của một lời nhắc trò chuyện trung bình. Phiên Claude Code trung bình của anh ấy tiêu thụ khoảng 0,6 kWh, gấp khoảng 50 lần lượng điện cần thiết để sạc điện thoại thông minh. Trung bình một ngày, mức sử dụng đại lý của anh đạt 3,0 kWh (dao động từ 1,2 đến 5,9 kWh), nhiều hơn mức tiêu thụ hàng ngày của hai chiếc tủ lạnh gia đình.

Ngày căng thẳng nhất của anh ấy — khi một số đặc vụ song song tiến hành phân tích dữ liệu địa lý mở rộng — đã tiêu thụ ước tính 11 kWh, hơn 1/3 lượng điện sử dụng hàng ngày của một hộ gia đình trung bình ở Hoa Kỳ.

Ý nghĩa của một năm sử dụng đại lý

Nếu tính theo quy mô cả năm, quy trình làm việc dựa trên đại lý của Hausfather sẽ tiêu thụ khoảng 1,1 megawatt giờ (MWh) điện của trung tâm dữ liệu, trong khoảng từ 0,4 đến 2,2 MWh — khoảng 1/10 lượng điện mà một hộ gia đình trung bình ở Hoa Kỳ sử dụng hàng năm. Dựa trên tổ hợp điện trung bình của Hoa Kỳ, điều đó tương đương với khoảng 370 kg lượng khí thải tương đương CO2 mỗi năm.

Đối với bối cảnh, con số này nhiều hơn việc chạy một máy sấy quần áo bằng điện trong một năm (khoảng 262 kg) và gần bằng một nửa lượng khí thải trực tiếp của chuyến bay khứ hồi hạng phổ thông từ San Francisco đến New York (khoảng 700 kg). Hausfather lưu ý rằng con số này chiếm khoảng 8% lượng khí thải hàng năm của một chiếc ô tô chạy bằng xăng thông thường ở Hoa Kỳ và khoảng 2% lượng khí thải carbon trung bình hàng năm của người Mỹ.

Ông viết: “Đây đồng thời là một nguồn phát thải lớn và là một phần tương đối khiêm tốn trong tổng lượng khí thải carbon của tôi”.

Đòn bẩy thực sự: Năng lượng sạch và định tuyến thông minh hơn

Hausfather cẩn thận không đóng khung vấn đề xung quanh cảm giác tội lỗi cá nhân. Ông lập luận rằng sự hạn chế của một nhóm nhỏ người sử dụng nhiều "sẽ không làm cong bất kỳ đường cong nào". Thay vào đó, ông nhấn mạnh hai đòn bẩy mang tính cấu trúc.

Đầu tiên, việc định tuyến các tác vụ đơn giản hơn tới các mô hình nhỏ hơn sẽ tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa. Các mô hình nhỏ hơn sử dụng năng lượng trên mỗi mã thông báo ít hơn khoảng năm đến bảy lần so với các mô hình biên giới. Thứ hai - và quan trọng nhất - bản thân cường độ carbon của điện là yếu tố chi phối. Nếu khối lượng công việc tương tự chạy chủ yếu bằng năng lượng sạch thì lượng khí thải carbon sẽ giảm khoảng 90 phần trăm.

Vấn đề là nhiên liệu đằng sau sự bùng nổ. Theo Hausfather, gần ba phần tư công suất phát điện tại chỗ theo kế hoạch cho các trung tâm dữ liệu của Hoa Kỳ chạy bằng khí đốt tự nhiên, có nghĩa là sự mở rộng nhanh chóng của điện toán AI đang được hỗ trợ phần lớn bởi nhiên liệu hóa thạch.

Cảnh báo về quy mô đại lý

Ước tính của Hausfather, mặc dù hợp lý, vẫn là ước tính - và chúng phản ánh mô hình sử dụng hiện tại. Các phòng thí nghiệm AI đang chạy đua để triển khai các hệ thống dựa trên tác nhân chạy tự động trong nhiều ngày, nhiều tuần hoặc thậm chí nhiều tháng. Nếu tầm nhìn đó thành hiện thực, mức tiêu thụ năng lượng trên mỗi “người dùng” có thể còn tăng cao hơn nhiều.

Thông điệp trọng tâm của ông là các số liệu cho mỗi truy vấn mà Google và OpenAI đã công bố đã bóp méo thực tế về cách công nghệ đang phát triển. Hausfather viết: “Cuối cùng, một ‘lời nhắc’ không phải là một đơn vị sử dụng của AI cũng giống như ‘chuyến đi’ là thước đo việc lái xe; quan trọng là bạn đi được bao xa”.

Đi trước AI

Khi các tác nhân tự trị chuyển từ cơ sở hạ tầng mới sang cơ sở hạ tầng mặc định, hóa đơn năng lượng tiềm ẩn của họ sẽ trở nên khó bị bỏ qua hơn. Để có báo cáo liên tục, được kiểm chứng thực tế về nghiên cứu AI, tính bền vững và các công ty định hình lĩnh vực này, hãy đánh dấu trang chủ của chúng tôi và đọc thêm tin tức về AI → tại https://aibuzzwire.news.