Khoa học

Sam Altman phản bác AI ngốn năng lượng

"Một trong những vấn đề tôi luôn thấy không công bằng khi so sánh, là mọi người thường bàn luận về lượng năng lượng cần thiết để huấn luyện một mô hình AI so với năng lượng con người bỏ ra để thực hiện suy luận", Altman nói với The Indian Express tại một sự kiện AI ở Ấn Độ. "Việc huấn luyện một con người cũng tốn rất nhiều năng lượng".

Theo CEO OpenAI, nhiều người lên án các mô hình AI tiêu tốn nhiều điện năng, nhưng xem nhẹ những năm tháng dành để nuôi dưỡng và giáo dục để một con người có khả năng tự mình tìm tòi nghiên cứu. "Phải mất khoảng 20 năm cuộc đời, cùng tất cả thức ăn đã ăn trong thời gian đó, bạn mới trở nên thông minh", Altman nói, khiến đám đông bật cười.

Để bổ sung cho quan điểm của mình, Altman nói rằng "chiếc đồng hồ" này đã bắt đầu hoạt động từ hàng nghìn năm trước. Theo ông, phải mất quá trình tiến hóa rộng khắp của khoảng 100 tỷ người từng sống trên thế giới mới học được cách không bị thú săn mồi ăn thịt, học cách tìm hiểu về khoa học hay những thứ tương tự.

CEO OpenAI Sam Altman. Ảnh: The Indian Express

CEO OpenAI Sam Altman. Ảnh: The Indian Express

Tại sự kiện, Altman cũng nhận câu hỏi rằng mỗi truy vấn ChatGPT hiện sử dụng lượng năng lượng tương đương với 1,5 lần sạc iPhone. "Không thể nào nhiều đến mức đó được", CEO OpenAI lập tức phản đối.

Theo Altman, trước đây, điều đó có thể đúng bởi các trung tâm dữ liệu từng sử dụng phương pháp làm mát bằng bay hơi. Nhưng giờ đây, có những công nghệ mới tiết kiệm hơn. "Tất nhiên, bạn vẫn thấy một số thông tin trên Internet kiểu như 'đừng dùng ChatGPT nữa, nó ngốn đến 17 gallon (0,065 m3) nước cho mỗi truy vấn' hay đại loại thế", ông tiếp tục. "Điều này hoàn toàn sai sự thật, hoàn toàn điên rồ, không liên quan gì đến thực tế".

CEO OpenAI nói thêm, việc lo ngại về mức tiêu thụ năng lượng ở đây không phải cho mỗi truy vấn mà là tổng thể là điều "hợp lý", bởi thế giới đang sử dụng rất nhiều trí tuệ nhân tạo. Theo ông, thay vì chỉ trích, loài người nên nhanh chóng chuyển sang năng lượng tái tạo như điện hạt nhân, gió và năng lượng mặt trời.

Thực tế, mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu đang trở thành chủ đề quan trọng những năm gần đây khi làn sóng AI tạo sinh bùng nổ. Tại Mỹ, Tổng thống Donald Trump tháng trước cho biết đang làm việc với các công ty công nghệ với mục tiêu "cam kết với người dân Mỹ" nhằm đảm bảo người dân không phải trả hóa đơn tiền điện cao hơn do có trung tâm dữ liệu gần đó. Năm ngoái, công ty tư vấn McKinsey & Company ước tính các trung tâm dữ liệu có thể chiếm 14% tổng nhu cầu điện năng tại Mỹ đến năm 2050.

(theo Business Insider, TechCrunch)

Các tin khác

TP.HCM sắp có tòa nhà 99 tầng ở Thủ Thiêm

Khu vực xây dựng Trung tâm Tài chính quốc tế tại TP.HCM ở Khu đô thị mới Thủ Thiêm (phường An Khánh) dự kiến có tòa tháp 99 tầng, với chiều cao 500 m.

VN-Index lên cao nhất một tháng

Cổ phiếu dầu khí góp công lớn giúp VN-Index tăng 5 phiên liên tiếp, lên gần 1.868 điểm - mức cao nhất một tháng qua.

Sacombank muốn đổi tên thành Ngân hàng Sài Gòn Tài Lộc Việt Nam?

Theo dữ liệu từ Cục Sở hữu trí tuệ, Sacombank đã nộp đơn đăng ký nhãn hiệu “Ngân hàng Sài Gòn Tài Lộc Việt Nam” vào ngày 29/12/2025. Động thái này thu hút sự chú ý trong bối cảnh ngân hàng đang có nhiều điều chỉnh về nhận diện thương hiệu.

Lo ngại "bẫy nợ" từ ưu đãi lãi suất vay mua nhà

Lãi suất cho vay mua nhà đang tăng mạnh nhưng vẫn có ngân hàng quảng bá cho vay từ 3,99 - 5%/năm. Thực tế, đây chỉ là lãi suất ưu đãi trong 3-6 tháng đầu, sau đó thả nổi lên đến hơn 10%/năm. Chuyên gia khuyến cáo người mua nhà thận trọng khi sử dụng đòn bẩy tài chính trong bối cảnh lãi suất tăng cao để tránh rơi vào “bẫy nợ”.

Gỡ “nút thắt” về tiêu chí nhà ở, tăng cơ hội an cư cho người thu nhập thấp

Nghị định số 54/2026/NĐ-CP sửa đổi, bổ sung một số điều của Nghị định số 100/2024/NĐ-CP của Chính phủ về phát triển và quản lý nhà ở xã hội (NƠXH), có hiệu lực thi hành từ ngày 9-2-2026, được đánh giá là bước điều chỉnh kịp thời, sát thực tiễn, góp phần tháo gỡ nhiều “nút thắt”. Đặc biệt, quy định mới mở ra cơ hội tiếp cận nhà ở cho người thu nhập thấp, công nhân, viên chức trẻ và các nhóm yếu thế tại đô thị.