GPT-5 Tiêu Thụ Điện Gấp 8,6 Lần GPT-4, Chuyện Gì Đang Xảy Ra?

Trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã bùng nổ với tốc độ chưa từng có. Từ GPT-3.5 đến GPT-4, rồi mới đây là GPT-5, khả năng hiểu ngôn ngữ, tạo văn bản, xử lý thông tin và thậm chí sáng tạo nội dung đã đạt đến những cấp độ khiến cả giới công nghệ và người dùng phổ thông phải kinh ngạc. Nhưng song song với sự ấn tượng ấy, một câu hỏi bắt đầu được đặt ra nhiều hơn: cái giá thật sự của AI là gì?

Theo The Guardian, một nghiên cứu mới từ phòng thí nghiệm AI tại Đại học Rhode Island (Mỹ) đã đưa ra một con số khiến cộng đồng sửng sốt: GPT-5 tiêu hao điện năng cao hơn 8,6 lần so với GPT-4. Và nếu nhìn sâu hơn vào các phép tính, lượng điện mà GPT-5 tiêu thụ hàng ngày có thể tương đương công suất của hai đến ba lò phản ứng hạt nhân. Những con số ấy không chỉ gây sốc về mặt kỹ thuật mà còn mở ra một cuộc tranh luận rộng hơn về tác động môi trường, áp lực lên hạ tầng năng lượng và chiến lược phát triển AI trong tương lai.

1. Số liệu tiêu thụ điện của GPT-5

Theo ước tính từ nhóm nghiên cứu tại Đại học Rhode Island, GPT-5 tiêu thụ trung bình 18,35 Wh cho mỗi truy vấn. Con số này, nếu chỉ nhìn ở mức đơn lẻ, có thể khiến nhiều người nghĩ rằng không quá lớn tương đương với việc sạc một chiếc điện thoại thông minh khoảng 30–40%. Tuy nhiên, khi nhân với 2,5 tỷ yêu cầu mà ChatGPT nhận được mỗi ngày, tổng lượng điện tiêu thụ chạm ngưỡng 45 GWh/ngày.

Để dễ hình dung, 45 GWh tương đương với lượng điện năng mà một quốc gia nhỏ như Liechtenstein hoặc quần đảo Seychelles tiêu thụ trong nhiều ngày. Cũng có thể so sánh với công suất của 2–3 lò phản ứng hạt nhân hoạt động liên tục, mỗi lò có công suất khoảng 1–1,6 GW điện mỗi giờ. Đây là một mức tiêu thụ trước đây ngay cả các siêu máy tính chuyên phục vụ mô phỏng khí hậu hay nghiên cứu hạt nhân cũng hiếm khi đạt tới.

So sánh với thế hệ trước, mức chênh lệch là vô cùng lớn: GPT-4 chỉ tiêu tốn khoảng 2,12 Wh cho mỗi truy vấn, nghĩa là GPT-5 đã “ăn điện” gấp hơn 8,6 lần. Trong các thử nghiệm, một phản hồi dài khoảng 1.000 token từ GPT-5 có thể “ngốn” tới 40 Wh tương đương việc chạy một bóng đèn sợi đốt 40W trong một giờ chỉ để tạo ra một câu trả lời.

Điều này đưa GPT-5 vào nhóm các mô hình AI tiêu tốn năng lượng nhất từng được thử nghiệm, chỉ bị vượt qua bởi một số mô hình siêu cao cấp và ít phổ biến hơn như o3 của OpenAI hoặc R1 của Deepseek. Về quy mô tác động, GPT-5 không chỉ là một bước nhảy về khả năng xử lý ngôn ngữ mà còn là một bước nhảy khổng lồ trong lượng điện năng cần để duy trì hoạt động.

2. Lý do GPT-5 tiêu thụ nhiều điện hơn GPT-4

Mức tiêu thụ điện năng khổng lồ của GPT-5 không phải là kết quả của một yếu tố duy nhất mà là sự kết hợp của nhiều nguyên nhân về kỹ thuật, kiến trúc mô hình và hạ tầng vận hành.

Thứ nhất: Quy mô mô hình vượt trội
GPT-5 được cho là sở hữu số lượng tham số (parameters) cao hơn nhiều lần so với GPT-4. Mỗi tham số này cần được xử lý, lưu trữ và truy xuất khi mô hình hoạt động. Khi số lượng tham số tăng hàng chục hoặc hàng trăm tỷ, số phép tính nhân ma trận và các thao tác tensor cũng tăng tương ứng. Điều này khiến lượng điện tiêu thụ cho mỗi truy vấn tăng theo cấp số nhân.

Thứ hai: Hiệu năng xử lý và độ trễ thấp
GPT-5 được tối ưu để tạo ra phản hồi nhanh hơn và mượt hơn, giảm thời gian chờ của người dùng. Để làm được điều này, mô hình phải chạy song song trên nhiều GPU cùng lúc, duy trì xung nhịp cao và liên tục truyền tải dữ liệu với băng thông cực lớn. Quá trình này khiến hệ thống GPU luôn ở trạng thái full load trong suốt thời gian xử lý, làm tăng điện năng tiêu thụ.

Thứ ba: Hạ tầng hỗ trợ khổng lồ
Hoạt động của GPT-5 không chỉ phụ thuộc vào GPU. Các CPU đa nhân, RAM tốc độ cao, ổ SSD NVMe, hệ thống mạng 40–400 Gbps và hàng loạt thiết bị chuyển mạch, router, tường lửa… đều yêu cầu điện để vận hành. Ngoài ra, các trung tâm dữ liệu chứa GPT-5 phải trang bị hệ thống làm mát công nghiệp, bao gồm quạt công suất lớn, bơm nước giải nhiệt hoặc hệ thống tản nhiệt chất lỏng, vốn là những “người tiêu dùng điện” không hề nhỏ.

Thứ tư: Hiệu quả sử dụng điện năng (PUE)
Ngay cả trong các trung tâm dữ liệu hiện đại, PUE (Power Usage Effectiveness) thường nằm trong khoảng 1,1–1,3, nghĩa là cứ mỗi 1 kWh điện cấp cho máy chủ, sẽ có 0,1–0,3 kWh được dùng cho làm mát và vận hành phụ trợ. Với quy mô của GPT-5, ngay cả mức PUE tối ưu này vẫn cộng dồn thành con số khổng lồ, đặc biệt khi hệ thống vận hành hàng triệu GPU cùng lúc.

Tất cả những yếu tố này kết hợp lại khiến GPT-5 trở thành một “cỗ máy ngốn điện” khổng lồ, phản ánh chi phí năng lượng thực sự đằng sau mỗi lần chúng ta gõ câu hỏi vào ChatGPT.

3. Độ chính xác của các ước tính

Mặc dù con số từ nghiên cứu của Đại học Rhode Island gây chú ý, cần nhấn mạnh rằng đây mới chỉ là ước tính, không phải số liệu chính thức từ OpenAI.

Phương pháp thử nghiệm dựa trên việc đo thời gian phản hồi của GPT-5 và ước tính điện năng tiêu thụ của phần cứng giả định. Nhóm nghiên cứu giả định rằng GPT-5 đang chạy trên các hệ thống Nvidia DGX H100 hoặc DGX H200 trên nền tảng Microsoft Azure. Tuy nhiên, nếu OpenAI đã bắt đầu triển khai phần cứng thế hệ mới hơn như Nvidia Blackwell, kết quả đo có thể chênh lệch đáng kể, thậm chí mức tiêu thụ có thể thấp hơn nhờ hiệu suất năng lượng cao hơn hoặc cao hơn nếu cấu hình được tăng tối đa cho tốc độ phản hồi.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu đã cộng thêm các thành phần ngoài GPU như CPU, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ và cả hệ thống làm mát. Họ cũng áp dụng hệ số PUE và Hệ số cường độ carbon (CIF) để dự đoán lượng phát thải CO₂. Tuy nhiên, vì thiếu dữ liệu nội bộ từ OpenAI và Azure, nhiều giả định vẫn chỉ dựa trên mô hình tính toán, không thể xác nhận tuyệt đối.

Điều này có nghĩa là, dù ai cũng đồng ý rằng GPT-5 tiêu tốn điện năng khủng khiếp, con số chính xác vẫn là một ẩn số. Nó có thể thấp hơn một chút nếu hạ tầng phần cứng đã được tối ưu hoặc cao hơn nhiều nếu số lượng truy vấn thực tế và cấu hình phần cứng vượt xa giả định ban đầu. Cho đến khi OpenAI công bố số liệu thực, câu hỏi về mức tiêu thụ điện thực sự của GPT-5 vẫn sẽ là một trong những bí ẩn lớn nhất của ngành AI hiện nay.

4. Tác động môi trường

Khi nói đến tác động môi trường của AI, tiêu thụ điện chỉ là một nửa câu chuyện. Nửa còn lại là lượng khí thải nhà kính phát sinh từ việc sản xuất điện.

Nếu lượng điện tiêu thụ của GPT-5 đạt mức 45 GWh/ngày và nếu phần lớn điện này đến từ nguồn nhiên liệu hóa thạch (than, khí đốt), lượng CO₂ thải ra sẽ rất lớn. Ở nhiều quốc gia, việc sản xuất 1 kWh điện từ than đá có thể tạo ra hơn 0,9 kg CO₂. Nhân lên với hàng chục triệu kWh, chúng ta đang nói đến hàng chục nghìn tấn CO₂ mỗi ngày.

Ngoài ra, nhu cầu điện khổng lồ này còn gây áp lực lên hạ tầng năng lượng quốc gia. Ở Mỹ, nơi đặt phần lớn các trung tâm dữ liệu AI, nhiều bang đã bắt đầu cảnh báo nguy cơ thiếu điện, đặc biệt vào mùa hè khi nhu cầu tiêu thụ tăng cao do điều hòa.

Sự gia tăng nhanh chóng của các trung tâm dữ liệu AI cũng đặt ra câu hỏi về tính bền vững. Liệu chúng ta có thể tiếp tục mở rộng AI mà không tạo ra một cuộc khủng hoảng năng lượng và môi trường?

5. Góc nhìn từ ngành công nghệ

Từ góc độ kỹ thuật, GPT-5 là một thành tựu vượt bậc. Khả năng xử lý ngôn ngữ, tư duy logic, sáng tạo nội dung và thậm chí lập luận đa bước của GPT-5 vượt xa GPT-4. Điều này khiến nhiều chuyên gia xem GPT-5 như một bước đệm hướng tới AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát).

Tuy nhiên, “cái giá” để đạt được trí tuệ ấy là mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ. Điều này đặt ra bài toán khó cho các công ty AI: làm sao vừa duy trì hiệu năng cao, vừa giảm chi phí vận hành và tác động môi trường.

Một số hướng đi đang được cân nhắc bao gồm:

• Sử dụng phần cứng tiết kiệm năng lượng hơn (ví dụ chip AI tùy chỉnh).

• Tối ưu thuật toán để giảm số phép tính cần thiết cho mỗi truy vấn.

• Tận dụng năng lượng tái tạo cho trung tâm dữ liệu.

• Phân bổ xử lý về phía thiết bị người dùng (on-device AI) để giảm tải cho server.

6. Tương lai GPT-6 sẽ “ăn” ít điện hơn hay nhiều hơn?

Nếu lịch sử lặp lại, mỗi thế hệ AI mới thường mạnh hơn và… “ăn” nhiều điện hơn. Tuy nhiên, không ai muốn thấy GPT-6 tiêu thụ gấp đôi GPT-5.

Khả năng tiết kiệm điện sẽ phụ thuộc vào ba yếu tố chính: tiến bộ phần cứng (GPU hiệu suất cao hơn nhưng tiêu thụ ít điện hơn), cải tiến mô hình (ít phép tính hơn nhưng thông minh hơn) và chiến lược vận hành (sử dụng nhiều năng lượng tái tạo).

Một số chuyên gia lạc quan tin rằng, với sự xuất hiện của Nvidia Blackwell và chip AI tùy chỉnh từ các hãng lớn, mức tiêu thụ năng lượng trên mỗi truy vấn có thể giảm đáng kể, ngay cả khi mô hình tiếp tục mở rộng.

7. Kết luận

GPT-5 là minh chứng rõ ràng nhất cho thấy sức mạnh AI không đến miễn phí. Mỗi câu trả lời bạn nhận được từ GPT-5 không chỉ tiêu tốn băng thông dữ liệu mà còn là một phần nhỏ của hàng chục GWh điện mỗi ngày.

Vấn đề ở đây không phải là “có nên phát triển AI hay không” mà là “làm sao để phát triển AI một cách bền vững”. Nếu ngành công nghệ không tìm ra cách giảm tác động môi trường, những lợi ích mà AI mang lại có thể bị che mờ bởi chi phí năng lượng và khí thải mà nó tạo ra.

Cuộc đua AI giờ đây không chỉ là cuộc đua về trí tuệ nhân tạo mà còn là cuộc đua về hiệu suất năng lượng nhân tạo. Ai tìm ra lời giải cho bài toán này sẽ nắm lợi thế thật sự trong kỷ nguyên AI.