Sự Trỗi Dậy Của AI Công Nghiệp: Từ Ngôn Ngữ Đến Năng Lượng
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một "con dao hai lưỡi" trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu. Một mặt, AI công nghiệp được kỳ vọng sẽ tối ưu hóa lưới điện, tinh giản quy trình sản xuất, theo dõi nạn phá rừng và đẩy nhanh quá trình loại bỏ carbon. Mặt khác, chính AI lại là một nguồn tiêu thụ năng lượng và nước khổng lồ, đặc biệt là tại các trung tâm dữ liệu. Liệu chúng ta có thể khai thác tiềm năng to lớn của AI trong công nghiệp mà không làm trầm trọng thêm gánh nặng môi trường?
Tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu, phần lớn do hoạt động của AI, có thể tăng gấp đôi vào năm 2030, tương đương mức tiêu thụ của một quốc gia tầm trung. Báo cáo năm 2025 của chính phủ Anh "AI's Thirst for Water" dự báo lượng nước tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng vọt từ 1,1 tỷ lên 6,6 tỷ mét khối vào năm 2027, đe dọa các lưu vực vốn đã khan hiếm. Ngay cả những "ông lớn" như Amazon Web Services cũng đang phải chuyển sang sử dụng nước tái chế và nước đã qua xử lý để giảm áp lực từ việc làm mát các hệ thống AI.
Tuy nhiên, "ánh sáng cuối đường hầm" vẫn còn. Nghiên cứu cho thấy rằng thiết kế mô hình thông minh hơn có thể giảm tiêu thụ năng lượng của AI tới 90%. Thay vì tập trung vào các ứng dụng tiêu dùng như chatbot hay tạo ảnh, sự phát triển nhanh chóng và có tầm ảnh hưởng lớn nhất của AI lại nằm trong các phòng điều khiển công nghiệp. Tại đây, AI đang cắt giảm khí thải, tiết kiệm năng lượng và biến phát triển bền vững thành lợi thế cạnh tranh.
AI công nghiệp, kết hợp trí tuệ nhân tạo, Internet of Things (IoT) và bản sao kỹ thuật số (digital twins), đang mang lại những hiệu quả đo lường được trong các ngành công nghiệp, từ nhà máy đến lưới điện, trung tâm vận tải và hệ thống cấp nước. "Dữ liệu thường bị phân mảnh và cô lập. Bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu ngữ nghĩa, chúng tôi cấu trúc dữ liệu theo một cơ sở quan hệ; điều này cung cấp ý nghĩa và bối cảnh cho mỗi điểm dữ liệu. Điều này đến lượt nó cung cấp cơ hội để cung cấp phân tích nhân quả và cho phép sử dụng máy học để cung cấp phân tích và truyền động chuyên sâu và chính xác," Nick Tune, Giám đốc điều hành của Optimise AI (Anh), chia sẻ.
Một ví dụ điển hình là việc một khách hàng của Optimise AI đã sử dụng bản sao kỹ thuật số để tự động hóa hệ thống chiếu sáng trên các sân ga dựa trên mức độ sử dụng và độ sáng. Kết quả là tiết kiệm tới 40% năng lượng, đạt được trong thời gian và chi phí thấp hơn nhiều so với các kiểm toán truyền thống. "Có thể mất 10 phút để hiểu rõ về hiệu suất của các tòa nhà thông qua Predict so với vài tuần theo phương pháp tương tự với chi phí thấp hơn nhiều," Tune giải thích.
Theo Caspar Hertzberg, Giám đốc điều hành của Aveva, các mô hình ngôn ngữ lớn đang bắt đầu diễn giải dữ liệu công nghiệp và chuỗi thời gian, biến phân tích thành hỗ trợ quyết định thay vì thay thế hoàn toàn. Nói cách khác, "biên giới" tiếp theo cho AI tạo sinh không phải là tạo ra nhiều văn bản hơn, mà là tiết kiệm năng lượng và tránh thời gian ngừng hoạt động.
Báo cáo "Smart & Secure" của Arthur D. Little cho thấy bảo trì dự đoán hiện đạt độ chính xác lên tới 90%, giải phóng nhân viên khỏi các cuộc kiểm tra định kỳ. Phân tích thời gian thực có thể giảm độ trễ quyết định tới 60%, giúp người vận hành có cái nhìn sâu sắc ngay lập tức về các điều kiện thay đổi. Các nhóm đa chức năng kết hợp kỹ năng IT, OT và bền vững đang trở thành mô hình mặc định cho chuyển đổi dựa trên AI.
Điều quan trọng là tăng cường lực lượng lao động, không phải thay thế họ. "Vấn đề hiện tại là hầu hết các nhà quản lý cơ sở đều đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm mà họ đã tích lũy được trong nhiều năm, chứ không nhất thiết dựa trên dữ liệu," Tune nói. "Những người mới tham gia không có kinh nghiệm đó nhưng có thể sử dụng các công cụ như Optimise để tạo ra một hệ thống 'con người trong vòng lặp', con người và máy móc làm việc cùng nhau. Vai trò của con người chuyển sang giám sát, từ đó làm tăng năng suất."
Trong một thế giới đầy biến động khí hậu, khủng hoảng năng lượng và các quy định ngày càng thắt chặt, AI công nghiệp cũng đang được triển khai để tăng cường khả năng phục hồi, dự đoán rủi ro quá nhiệt trong các tòa nhà, cân bằng lại tải điện trong các lưới điện căng thẳng và điều chỉnh hệ thống nhanh chóng trong thời tiết khắc nghiệt.
"Việc sử dụng các bản sao kỹ thuật số với ML/AI để dự đoán xem tài sản bị ảnh hưởng như thế nào bởi biến đổi khí hậu và sau đó điều chỉnh bán tự động là rất quan trọng. Lần đầu tiên, chúng ta có công nghệ - ngữ nghĩa để hiểu dữ liệu và ML/AI để học hỏi - có thể cung cấp điều này," Tune nhận định.
Không chỉ dừng lại ở việc báo cáo, AI đang hướng tới việc đảm bảo trách nhiệm giải trình. "Hiện tại, phạm vi 1 và 2 (và phạm vi 3 từ góc độ chuỗi cung ứng) được hỗ trợ bởi các công cụ AI," Tune cho biết. "Chúng tôi đang mở rộng sang các lĩnh vực ESG khác như nước, chất thải và carbon tích hợp. Cơ hội là cung cấp kết quả ESG bán tự động, chứ không chỉ báo cáo về chúng."
Tóm lại, AI công nghiệp không chỉ là một công cụ để cắt giảm chi phí mà còn là một yếu tố then chốt để xây dựng một tương lai bền vững hơn. Bằng cách tối ưu hóa hoạt động, tăng cường khả năng phục hồi và đảm bảo trách nhiệm giải trình, AI có thể giúp các ngành công nghiệp giảm lượng khí thải, sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn và đạt được các mục tiêu ESG. Tuy nhiên, để đạt được điều này, chúng ta cần tập trung vào việc xây dựng các hệ thống AI thông minh hơn, sử dụng năng lượng hiệu quả hơn và đảm bảo an ninh mạng. Tương lai của AI không nên là về việc tăng quy mô tiêu thụ năng lượng mà là tăng quy mô trí thông minh để phục vụ khả năng phục hồi.