Name: AI sử dụng nước uống của chúng ta như thế nào - BBC World Service (How AI uses our drinking water - BBC World Service)
Uploaded: 2026-03-30T11:17:23.000Z
Duration: 6 min 37 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

Một phần mười lăm thìa cà phê.

That's how much water the average single interaction with ChatGPT uses, according to Sam Altman, the boss of OpenAI.

Đó là lượng nước mà một lượt tương tác trung bình với ChatGPT sử dụng, theo Sam Altman, người đứng đầu OpenAI.

So if you type, "Can you help me solve this maths problem?" that's a drop.

Vì vậy, nếu bạn gõ, "Bạn có thể giúp tôi giải bài toán này không?" đó chỉ là một giọt nước.

Or, "Can I put lime instead of lemon in this recipe?" that's a drop.

Hoặc, "Tôi có thể dùng chanh ta thay chanh tây trong công thức này không?" đó cũng chỉ là một giọt.

Hoặc, "Tại sao bầu trời lại màu xanh?

Giúp tôi cải thiện mã code website của mình." Ông

Altman claims there are one billion messages sent to ChatGPT every day.

Altman tuyên bố có một tỷ tin nhắn được gửi đến ChatGPT mỗi ngày.

Chuck in Gemini, DeepSeek, Claude, and others.

Cộng thêm Gemini, DeepSeek, Claude và những bot khác nữa.

It's clear that the AI revolution is a thirsty one.

Rõ ràng là cuộc cách mạng AI này rất tốn kém.

Striking, though, it is, some experts are more than a little sceptical of Sam Altman's estimate on water usage.

Điều đáng chú ý là một số chuyên gia tỏ ra hoài nghi về ước tính của Sam Altman về lượng nước sử dụng.

At this point, there was just not enough information for me to agree with or trust the number.

Tại thời điểm này, không có đủ thông tin để tôi đồng ý hoặc tin tưởng vào con số đó.

Their number was perhaps referring to some tiny models.

Con số của họ có lẽ đang đề cập đến một số mô hình nhỏ.

We're considering a medium-sized, larger language model.

Chúng tôi đang xem xét một mô hình ngôn ngữ lớn cỡ trung bình.

Basically, if you write an email or ask some questions, if you have 10 to 50 queries, you're going to be consuming roughly 500 millilitres of water.

Về cơ bản, nếu bạn viết email hoặc đặt câu hỏi, với 10 đến 50 truy vấn, bạn sẽ tiêu thụ khoảng 500 ml nước.

This calculation includes water used in cooling and electricity generation.

Tính toán này bao gồm cả nước dùng để làm mát và sản xuất điện.

The BBC asked OpenAI for more details about Sam Altman's estimate, but the company declined.

BBC đã yêu cầu OpenAI cung cấp thêm chi tiết về ước tính của Sam Altman, nhưng công ty đã từ chối.

Either way, it's clear AI uses a lot of water.

Dù sao đi nữa, rõ ràng là AI tiêu thụ rất nhiều nước.

Every time you send a prompt to an AI, it has to run complex calculations to understand and respond.

Mỗi lần bạn gửi một câu lệnh cho AI, nó phải thực hiện các phép tính phức tạp để hiểu và phản hồi.

This work is done by the most powerful and specialised computer chips in the world, housed inside enormous data centres.

Công việc này được thực hiện bởi các con chip máy tính mạnh mẽ và chuyên dụng nhất trên thế giới, đặt trong các trung tâm dữ liệu khổng lồ.

Even before users can send prompts, the training process for the models uses the chips to carry out intense work.

Ngay cả trước khi người dùng có thể gửi câu lệnh, quá trình huấn luyện cho các mô hình đã sử dụng các con chip để thực hiện công việc cường độ cao.

And all that extra power means the hardware can overheat and become damaged if not cooled properly.

Và tất cả năng lượng bổ sung đó có nghĩa là phần cứng có thể bị quá nhiệt và hư hỏng nếu không được làm mát đúng cách.

Most data centres use air-cooling systems, which was fine until AI came along.

Hầu hết các trung tâm dữ liệu sử dụng hệ thống làm mát bằng không khí, điều này vẫn ổn cho đến khi AI xuất hiện.

But now, because these data centres and the infrastructure that's going in is so much more energy-intensive, there are liquid-cooling approaches that are now being implemented.

Nhưng bây giờ, vì các trung tâm dữ liệu này và cơ sở hạ tầng đang được xây dựng có mức tiêu thụ năng lượng cao hơn nhiều, nên các phương pháp làm mát bằng chất lỏng hiện đang được triển khai.

For liquid cooling, the water must be clean to prevent bacteria growing or clogs and corrosion in the system, which means using mostly drinking water.

Đối với làm mát bằng chất lỏng, nước phải sạch để ngăn vi khuẩn phát triển hoặc gây tắc nghẽn và ăn mòn trong hệ thống, có nghĩa là chủ yếu sử dụng nước uống.

Here's how the most common liquid-cooling process works.

Đây là cách quy trình làm mát bằng chất lỏng phổ biến nhất hoạt động.

It begins by piping coolant over the processing chips within the servers.

Nó bắt đầu bằng cách dẫn chất lỏng làm mát qua các con chip xử lý bên trong máy chủ.

This cooling liquid absorbs the heat and takes it away from the electrics to a heat exchange unit.

Chất lỏng làm mát này hấp thụ nhiệt và mang nó ra khỏi các bộ phận điện đến một bộ trao đổi nhiệt.

Water is used to reduce the temperature of the coolant.

Nước được sử dụng để giảm nhiệt độ của chất lỏng làm mát.

The coolant then recirculates back to cool the servers.

Sau đó, chất lỏng làm mát được tuần hoàn trở lại để làm mát các máy chủ.

Meanwhile, the now hot water is piped to cooling towers, where a combination of fans and water vapour dissipate the heat, cooling the water.

Trong khi đó, nước nóng được dẫn đến các tháp giải nhiệt, nơi quạt và hơi nước kết hợp nhau làm tiêu tán nhiệt, làm mát nước.

Some of the water evaporates in that process, while the rest is recirculated through the cooling process several times before being discharged back into the nearby water source.

Một phần nước bốc hơi trong quá trình này, phần còn lại được tuần hoàn qua quy trình làm mát nhiều lần trước khi được xả trở lại nguồn nước gần đó.

Overall, up to 80 percent of the water evaporates.

Nhìn chung, tới 80% lượng nước bốc hơi.

What it means is that this type of water is gone and that we are extracting water from a water circuit that is necessary for irrigation, for human consumption, and

Điều đó có nghĩa là loại nước này sẽ mất đi và chúng ta đang lấy nước từ một mạch nước cần thiết cho tưới tiêu, cho tiêu dùng của con người và

Communities around the world concerned about data centres putting stress on water sources and electricity grids are pushing back.

Các cộng đồng trên khắp thế giới lo ngại về việc các trung tâm dữ liệu gây áp lực lên nguồn nước và lưới điện đang phản kháng.

Protests have been held in Spain, India, Chile, Uruguay, and parts of the US.

Các cuộc biểu tình đã diễn ra ở Tây Ban Nha, Ấn Độ, Chile, Uruguay và một số khu vực của Hoa Kỳ.

And it's not just the operations within the data centre that need water.

Và không chỉ các hoạt động bên trong trung tâm dữ liệu mới cần nước.

Generating the electricity to run them requires a lot of water, too, because power plants like coal, gas, and

Việc tạo ra điện để vận hành chúng cũng đòi hỏi rất nhiều nước, bởi vì các nhà máy điện như than, khí đốt và

nuclear heat water to create steam, which drives a turbine.

hạt nhân làm nóng nước để tạo ra hơi nước, hơi nước này sẽ dẫn động một tuabin.

The International Energy Agency has said electricity demand for AI-optimised data centres is expected to increase by 400 percent by 2030, to 300 terawatt-hours.

Cơ quan Năng lượng Quốc tế đã cho biết nhu cầu điện cho các trung tâm dữ liệu được tối ưu hóa AI dự kiến sẽ tăng 400% vào năm 2030, lên 300 terawatt-giờ.

That's roughly the electricity consumption of the whole of the UK for a year.

Đó là khoảng mức tiêu thụ điện của toàn bộ Vương quốc Anh trong một năm.

And aside from electricity, water is also needed when manufacturing the semiconductor chips used to run AI.

Và ngoài điện, nước cũng cần thiết khi sản xuất các chip bán dẫn dùng để chạy AI.

So water is both used directly and indirectly in the whole supply and creation chain of AI technologies.

Vì vậy, nước được sử dụng cả trực tiếp và gián tiếp trong toàn bộ chuỗi cung ứng và tạo ra các công nghệ AI.

It is used for the refination of the critical raw materials that are needed to create the hardware of AI.

Nó được sử dụng để tinh chế các nguyên liệu thô quan trọng cần thiết để tạo ra phần cứng của AI.

Getting accurate figures on how much water it takes to build AI systems and run them is difficult.

Việc có được số liệu chính xác về lượng nước cần thiết để xây dựng và vận hành các hệ thống AI là rất khó.

Microsoft release annual figures showing that their data centres use billions of litres of water every year from local sources.

Microsoft công bố số liệu hàng năm cho thấy các trung tâm dữ liệu của họ sử dụng hàng tỷ lít nước mỗi năm từ các nguồn địa phương.

But none of them indicate how much of it is due to AI.

Nhưng không có số liệu nào cho biết bao nhiêu trong số đó là do AI.

Most tech giants recognise the impact it's having.

Hầu hết các ông lớn công nghệ đều nhận ra tác động mà nó đang gây ra.

Many, including Google, Microsoft, and Meta, have pledged to be water-neutral by 2030.

Nhiều công ty, bao gồm Google, Microsoft và Meta, đã cam kết đạt mức trung hòa về nước vào năm 2030.

We hope that can happen, that there is a long way to go to get to those kind of numbers.

Chúng tôi hy vọng điều đó có thể xảy ra, còn một chặng đường dài để đạt được những con số đó.

Part of what we hope to see is, across the industry, a range of innovations that allow us to maybe minimise the use of water.

Một phần chúng tôi hy vọng thấy là, trên toàn ngành, một loạt các cải tiến cho phép chúng ta có thể giảm thiểu việc sử dụng nước.

Companies are trialling, for example, ways to cool data centres without evaporating any water at all,

Ví dụ, các công ty đang thử nghiệm các cách làm mát trung tâm dữ liệu mà không làm bay hơi nước,

and to use the heat that's generated to warm homes.

và sử dụng nhiệt được tạo ra để sưởi ấm nhà cửa.

There are also experiments to move data centres away from communities entirely, under the sea, to the Arctic, or even off the planet.

Ngoài ra còn có các thử nghiệm di chuyển trung tâm dữ liệu ra khỏi cộng đồng hoàn toàn, xuống biển, đến Bắc Cực, hoặc thậm chí ra ngoài hành tinh.

Can we actually put capacity out in space?

Chúng ta có thể thực sự đưa năng lực ra ngoài không gian không?

Đây vẫn là giai đoạn rất, rất sơ khai.

So what we at Entity are looking at is, can we launch satellites that can at least do some more backup-oriented or other-oriented tasks?

Vì vậy, chúng tôi tại Entity đang xem xét, liệu chúng ta có thể phóng các vệ tinh để thực hiện ít nhất một số nhiệm vụ hỗ trợ sao lưu hoặc các nhiệm vụ khác không?

Those sceptics point to the many hurdles that need to be overcome.

Những người hoài nghi chỉ ra vô số rào cản cần vượt qua.

There is optimism, too, about a more sustainable future.

Cũng có sự lạc quan về một tương lai bền vững hơn.

Let's remember that GenAI capability is still very, very young.

Hãy nhớ rằng khả năng GenAI vẫn còn rất, rất non trẻ.

It's moved exponentially fast, but as an industry and as a use, it is still young.

Nó đã phát triển theo cấp số nhân, nhưng với tư cách là một ngành và một ứng dụng, nó vẫn còn non trẻ.

Ideally, we can learn together as a society and as a world society how do we minimise against the use of water and energy.

Lý tưởng nhất là chúng ta có thể cùng nhau học hỏi với tư cách là một xã hội và một xã hội toàn cầu về cách chúng ta giảm thiểu việc sử dụng nước và năng lượng.

Because this is all a world resource when we talk about water.

Bởi vì đây đều là tài nguyên thế giới khi chúng ta nói về nước.