Làn sóng AI có thể để lại núi rác thải điện tử vòng quanh Trái Đất 6 lần

Cuộc đua xây dựng hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra với tốc độ chóng mặt, nhưng kéo theo đó là một vấn đề môi trường ít được nhắc tới: núi rác thải điện tử khổng lồ. Theo một báo cáo mới, đến năm 2050, lượng rác thải điện tử từ hạ tầng AI có thể đủ để lấp đầy một hàng container kéo dài vòng quanh Trái Đất tới 6 lần.

Báo cáo cho rằng các ước tính hiện có đã đánh giá thấp vấn đề một cách nghiêm trọng, bởi chúng chủ yếu chỉ tập trung vào máy chủ và các bộ tăng tốc như GPU — vốn chỉ chiếm 13% khối lượng thiết bị trong một trung tâm dữ liệu.

Con số đáng báo động

Báo cáo mang tên "How Big Is the AI Waste Wave?" đến từ Basel Action Network (BAN), một tổ chức phi lợi nhuận hoạt động nhằm ngăn chặn việc vận chuyển chất thải nguy hại từ các nước phát triển sang các nước đang phát triển.

Theo mô hình của BAN, hạ tầng AI sẽ tạo ra từ 395 triệu đến 617 triệu tấn rác thải điện tử trong giai đoạn 2025–2050. Con số này tương đương với việc lấp đầy từ 15 đến 23 triệu container vận tải. Nếu xếp 20 triệu container nối tiếp nhau, ta sẽ có một hàng dài khoảng 244.000 km — xấp xỉ 6 lần chu vi Trái Đất.

Đáng chú ý, khi tính đến cả thiết bị điện, mạng, làm mát và các hạ tầng khác, tổng khối lượng rác thải có thể cao gấp 40 đến 60 lần so với các dự báo học thuật được trích dẫn phổ biến nhất.

Vì sao các ước tính cũ sai lệch?

Vấn đề nằm ở chỗ các nghiên cứu trước đây hầu như chỉ đếm GPU và máy chủ. Trong khi đó, một trung tâm dữ liệu AI thực tế bao gồm năm nhóm thiết bị chính:

• Thiết bị mạng (networking)
• Hệ thống phân phối điện (power distribution)
• Hệ thống điện dự phòng (backup power)
• Máy chủ và bộ tăng tốc
• Hệ thống làm mát (cooling)

Chỉ tính riêng một cơ sở AI công suất 100 MW, tổng khối lượng thiết bị đã lên tới khoảng 7.000 tấn. Phần lớn trong số đó sẽ phải thay thế khi cơ sở được nâng cấp.

"Cho đến nay, các cuộc tranh luận về môi trường xoay quanh AI chủ yếu tập trung vào điện năng, khí thải carbon và nước, trong khi phần lớn bỏ qua số phận của chính phần cứng", ông Jim Puckett, nhà sáng lập kiêm giám đốc chiến lược của BAN, nhận định. "Nếu các công ty và chính phủ không bắt đầu lên kế hoạch cho làn sóng rác thải mới này, quá trình xây dựng AI ngày nay có thể trở thành một cuộc khủng hoảng chất thải độc hại thảm khốc hơn cả những gì chúng ta đang trải qua."

Vòng đời thiết bị ngày càng ngắn

Báo cáo đưa ra một số giả định quan trọng về tốc độ thay thế thiết bị:

• GPU và bộ tăng tốc AI: thay mới mỗi 2–3 năm, so với 5–7 năm của máy chủ đa dụng truyền thống.
• Thiết bị mạng: chu kỳ thay thế 3–4 năm.
• Hệ thống phân phối điện: khoảng 8 năm.
• Điện dự phòng và hệ thống làm mát: khoảng 5 năm.

Một ví dụ đáng chú ý: khi một cơ sở thay thế các tủ rack tiêu thụ 5–15 kW bằng loại rack 50–140 kW phục vụ tác vụ AI, phần lớn hạ tầng điện phải được tháo bỏ và thay mới. Riêng một cơ sở 100 MW đã chứa khoảng 2.700 tấn đồng trong dây cáp và thanh dẫn điện (busbar).

Theo BAN, các nhà cung cấp cho những ông lớn hyperscaler thường giao cả hệ thống cấu hình sẵn, khiến việc thay toàn bộ máy chủ khi nâng cấp lên thế hệ GPU mới nhất là điều hoàn toàn có thể xảy ra.

Chưa có kế hoạch xử lý nào ở tầm vĩ mô

Báo cáo dài 46 trang này là phần đầu tiên trong một loạt tài liệu. Phần thứ hai sẽ xem xét cách tái sử dụng, tân trang và chuyển đổi mục đích để giảm khối lượng rác thải điện tử. Phần thứ ba sẽ phân tích độc tính tiềm ẩn, bao gồm ô nhiễm bởi các chất PFAS (perfluoroalkyl và polyfluoroalkyl). Phần thứ tư sẽ đề cập các biện pháp giảm thiểu rủi ro.

Đáng lo ngại hơn, theo báo cáo, chưa có bất kỳ hyperscaler, chính phủ hay tổ chức quốc tế nào công bố kế hoạch xử lý rác thải điện tử do AI ở quy mô được dự báo. Hạ tầng hiện tại thậm chí còn không đủ để xử lý an toàn ngay cả khối lượng rác thải ở thời điểm hiện tại.

Ý nghĩa với Việt Nam

Vấn đề này đặc biệt đáng lưu tâm với Việt Nam — một trong những điểm đến của làn sóng dịch chuyển chuỗi cung ứng công nghệ và cũng là nơi từng phải đối mặt với rác thải điện tử nhập khẩu. Khi các ông lớn công nghệ toàn cầu mở rộng trung tâm dữ liệu AI tại khu vực, áp lực xử lý rác thải phần cứng sẽ gia tăng, đòi hỏi chính sách quản lý chất thải điện tử chặt chẽ và hạ tầng tái chế hiện đại hơn.

Câu chuyện về làn sóng rác thải AI cho thấy một thực tế: cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo không chỉ tiêu tốn điện và nước, mà còn để lại dấu chân vật chất khổng lồ — một khía cạnh mà cả ngành công nghệ lẫn các nhà hoạch định chính sách đều chưa sẵn sàng đối mặt.