Sự phát triển của AI đang định hình lại cả ngành năng lượng và khoa học môi trường. Trong lĩnh vực năng lượng, học máy được sử dụng để tối ưu hóa mọi thứ từ dự báo năng lượng tái tạo đến độ tin cậy của lưới điện.

Cùng lúc đó, việc vận hành AI đòi hỏi lượng điện năng lớn. Ví dụ, các trung tâm dữ liệu (chạy các dịch vụ AI) đã tiêu thụ khoảng 415 TWh vào năm 2024 – tương đương khoảng 1,5 % tổng điện năng toàn cầu – và dự kiến sẽ tăng hơn gấp đôi vào năm 2030.

Đáp ứng nhu cầu này sẽ cần nguồn năng lượng đa dạng: IEA nhận thấy khoảng một nửa điện năng mới cho các trung tâm dữ liệu sẽ đến từ năng lượng tái tạo (cùng với khí tự nhiên, hạt nhân và các nguồn khác chiếm phần còn lại). Bản chất kép này – AI cần năng lượng trong khi cũng giúp quản lý năng lượng – có nghĩa là năng lượng và công nghệ đang cùng nhau tiến bước.

Ứng dụng của AI trong Ngành Năng lượng

AI đã và đang thay đổi cách chúng ta sản xuất, phân phối và tiêu thụ điện năng. Các ứng dụng chính bao gồm:

• Dự báo và Tích hợp Năng lượng Tái tạo: Học máy có thể cải thiện đáng kể dự báo ngắn và trung hạn về sản lượng gió và năng lượng mặt trời. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu khí tượng và lưới điện, AI giúp dễ dàng tích hợp các nguồn năng lượng biến đổi mà không lãng phí năng lượng dư thừa.
  Ví dụ, báo cáo của IRENA năm 2019 cho biết dự báo thời tiết và sản lượng dựa trên AI có thể giảm thiểu việc cắt giảm công suất của năng lượng mặt trời và gió. IEA cũng nhấn mạnh rằng dự báo dựa trên AI giúp cân bằng lưới điện với nhiều nguồn phát phân tán hơn, “giảm thiểu cắt giảm và phát thải” của năng lượng tái tạo.
  Dự báo chính xác hơn giúp các nhà vận hành đấu thầu tốt hơn trên thị trường năng lượng và điều phối sản xuất hiệu quả hơn.
• Tối ưu hóa và Tăng cường Độ bền Lưới điện: Lưới điện hiện đại phức tạp và thường bị áp lực bởi nhu cầu đỉnh điểm. AI hỗ trợ bằng cách tự động phát hiện lỗi và quản lý dòng điện.
  Ví dụ, các hệ thống dựa trên AI có thể xác định nhanh các sự cố thiết bị, rút ngắn thời gian mất điện từ 30–50 %. Cảm biến thông minh và thuật toán điều khiển cũng có thể tăng công suất hiệu quả của các đường truyền tải.
  IEA dự báo các công cụ AI có thể mở rộng thêm tới 175 GW công suất truyền tải mà không cần xây dựng đường dây mới. Trong một “lưới điện thông minh” số hóa, AI liên tục học các mẫu tải để giảm đỉnh và cân bằng cung cầu.
• Hiệu quả Công nghiệp và Tòa nhà: AI được sử dụng rộng rãi để tối ưu hóa sử dụng năng lượng trong nhà máy, nhà máy lọc dầu, văn phòng và nhà ở. Trong công nghiệp, AI thúc đẩy thiết kế và tối ưu hóa quy trình.
  IEA báo cáo rằng áp dụng AI hiện có cho sử dụng năng lượng công nghiệp có thể tiết kiệm nhiều năng lượng hơn tổng mức tiêu thụ hàng năm của Mexico. Trong các tòa nhà, AI quản lý hệ thống sưởi/làm mát và chiếu sáng.
  Các hệ thống điều khiển HVAC dựa trên AI hiện có, nếu được mở rộng toàn cầu, có thể giảm nhu cầu điện khoảng 300 TWh mỗi năm (tương đương tổng sản lượng điện hàng năm của Australia và New Zealand cộng lại). Trong giao thông và di chuyển, AI tối ưu hóa luồng giao thông và logistics: một ước tính cho thấy lập kế hoạch tuyến đường dựa trên AI có thể tiết kiệm năng lượng tương đương với lượng tiêu thụ của 120 triệu ô tô trong một năm, mặc dù cần kiểm soát các hiệu ứng hồi lại (như việc lái xe nhiều hơn).
• Lưu trữ Năng lượng và Hoạt động Thị trường: AI đóng vai trò quan trọng trong lưu trữ năng lượng và thiết kế thị trường điện. Trong hệ thống pin, AI học các mẫu giá và nhu cầu để mua/lưu trữ điện khi giá rẻ và bán khi có giá trị.
  Ví dụ, dự án pin Hornsdale của Tesla tại Australia sử dụng một “autobidder” AI tăng gấp năm lần doanh thu so với đấu thầu thủ công. Trong các thị trường thời gian thực, thuật toán AI có thể giao dịch điện trong vài mili giây để giữ cân bằng lưới.
  IRENA lưu ý rằng các mô hình “AI tiên tiến” như vậy rất phù hợp để quản lý thị trường nội ngày và nhu cầu linh hoạt.
• Bảo trì và Dự báo: Ngoài dòng năng lượng, AI hỗ trợ bảo trì dự đoán. Các cảm biến trên tua-bin, máy biến áp và nồi hơi cung cấp dữ liệu cho các mô hình AI dự đoán sự cố trước khi xảy ra.
  Điều này giúp giảm thời gian ngừng hoạt động và kéo dài tuổi thọ thiết bị. Trong ngành dầu khí, AI đã phát hiện rò rỉ và dự đoán tình trạng đường ống. Trong năng lượng tái tạo, AI có thể ước tính khi nào tua-bin gió cần bảo dưỡng, đảm bảo thời gian hoạt động cao hơn và giảm lãng phí năng lượng.

Tổng hợp lại, các ứng dụng này giúp giảm chi phí, nâng cao độ tin cậy và cắt giảm phát thải. IEA lưu ý rằng việc sử dụng AI trên toàn hệ thống điện có thể trực tiếp giảm phát thải vận hành – ví dụ bằng cách cải thiện hiệu suất nhà máy hoặc tối ưu hóa tỷ lệ nhiên liệu – ngay cả khi nhu cầu năng lượng do AI tạo ra tăng lên.

Ứng dụng của AI trong Bảo tồn Môi trường

Ngoài năng lượng, AI là công cụ mạnh mẽ cho môi trường và khoa học khí hậu. AI xuất sắc trong việc tìm kiếm các mẫu và bất thường trong dữ liệu lớn, giúp giám sát, mô hình hóa và quản lý:

• Mô hình Khí hậu và Thời tiết: Các cơ quan khoa học lớn hiện sử dụng AI để làm cho các mô hình thời tiết và khí hậu chính xác hơn. Ví dụ, NASA và IBM đã phát hành mô hình AI thời tiết-khí hậu mã nguồn mở Prithvi, được huấn luyện trên hàng thập kỷ dữ liệu lịch sử.
  Mô hình này có thể nâng cao độ phân giải không gian của các mô phỏng khí hậu (đến quy mô khu vực) và cải thiện dự báo ngắn hạn. Các mô hình AI như vậy giúp dự đoán tốt hơn các hiện tượng thời tiết cực đoan và xu hướng khí hậu, hỗ trợ trực tiếp cho kế hoạch thích ứng.
• Giám sát Phá rừng và Đất đai: Vệ tinh tạo ra hàng petabyte hình ảnh Trái Đất. AI phân tích các hình ảnh này để giám sát rừng và sử dụng đất.
  Ví dụ, các nền tảng dựa trên AI đã được sử dụng ở hơn 30 quốc gia để lập bản đồ hàng triệu hecta rừng bị phá và ước tính lượng carbon lưu trữ trong rừng. Bằng cách tự động hóa phân tích hình ảnh, AI cung cấp cho các nhà bảo tồn bản đồ gần như thời gian thực về mất môi trường sống và giúp tập trung trồng rừng lại.
  Các kỹ thuật tương tự theo dõi sự mở rộng đô thị, tan băng sông băng và các thay đổi lớp phủ đất khác ảnh hưởng đến carbon và đa dạng sinh học.
• Đại dương và Làm sạch Ô nhiễm: AI cũng giúp lập bản đồ ô nhiễm và hướng dẫn làm sạch. Các tổ chức như The Ocean Cleanup sử dụng thị giác máy để phát hiện và lập bản đồ nhựa nổi trên các vùng biển xa xôi.
  Bằng cách huấn luyện AI trên hình ảnh vệ tinh và drone, họ tạo ra bản đồ ô nhiễm chi tiết để các tàu làm sạch có thể tập trung vào các khu vực có mật độ cao một cách hiệu quả. AI cũng được sử dụng tại các bãi rác và nhà máy tái chế: một hệ thống AI của một startup đã quét hàng tỷ vật liệu thải và xác định hàng chục nghìn tấn vật liệu tái chế bị bỏ đi.
  Trong cả hai trường hợp, AI tăng tốc đáng kể các quy trình trước đây được làm thủ công hoặc không thực hiện được.
• Nước và Nông nghiệp: Trong quản lý nước, AI mô hình dự báo hạn hán và lũ lụt bằng cách tích hợp dữ liệu thời tiết, đất đai và sử dụng. Nông dân sử dụng các công cụ “nông nghiệp chính xác” (thường được hỗ trợ bởi AI) để tối ưu hóa tưới tiêu và phân bón, tăng năng suất đồng thời giảm dòng chảy tràn.
  Các chuyên gia toàn cầu nhận định AI có thể thúc đẩy nhanh việc áp dụng nông nghiệp bền vững, giảm lãng phí và bảo tồn tài nguyên. (Ví dụ, các hệ thống tưới tiêu dựa trên AI đã chứng minh tiết kiệm tới 40 % nước và năng lượng.)
• Ứng phó Thiên tai và Đa dạng Sinh học: Các dịch vụ khẩn cấp sử dụng AI để dự đoán sự lan rộng cháy rừng, tối ưu hóa lộ trình sơ tán và phối hợp logistics cứu trợ.
  Các mô hình AI được huấn luyện để đọc hình ảnh vệ tinh phát hiện dấu hiệu hạn hán hoặc dịch hại (cảnh báo sớm cho nông dân). Bảo tồn động vật hoang dã dùng AI để nhận diện động vật trong video camera chuyển động hoặc ghi âm, giúp bảo vệ các loài nguy cấp.
  Một hệ thống AI ở châu Phi, ví dụ, đã học cách dự đoán các mẫu thời tiết khu vực để cảnh báo các làng ở Burundi, Chad và Sudan về lũ lụt hoặc hạn hán sắp tới.

Những ứng dụng này cho thấy giá trị rộng lớn của AI: xử lý dữ liệu môi trường phức tạp trong thời gian thực, cung cấp những hiểu biết (ví dụ về phát thải, sử dụng tài nguyên hoặc thay đổi hệ sinh thái) mà con người không thể xử lý một mình.
Như sáng kiến AI vì Hành tinh của UNESCO nhấn mạnh, kết hợp AI với dữ liệu toàn cầu có thể giúp đưa ra quyết định tốt hơn – ví dụ tạo hệ thống cảnh báo sớm cho thời tiết cực đoan và mực nước biển dâng để bảo vệ hơn ba tỷ người dễ bị tổn thương.

Thách thức và Các Vấn đề Đạo đức

Dù đầy hứa hẹn, AI cũng đặt ra những thách thức quan trọng cho việc sử dụng năng lượng và môi trường:

• Dấu chân Năng lượng và Carbon: Việc huấn luyện và vận hành các mô hình AI – đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) – tiêu thụ rất nhiều điện năng. IEA cảnh báo các trung tâm dữ liệu là một trong những nhóm tiêu thụ điện năng tăng nhanh nhất.
  AI tạo sinh đã tiêu thụ điện năng tương đương một quốc gia nhỏ. Theo UNESCO, mỗi lần yêu cầu AI có thể dùng khoảng 0,34 Wh (tương đương hơn 300 GWh mỗi năm trên toàn cầu, bằng mức tiêu thụ hàng năm của khoảng 3 triệu người).
  Nếu không kiểm soát, tỷ lệ phát thải toàn cầu do AI có thể tăng từ khoảng 0,5 % hiện nay lên 1–1,5 % vào năm 2035. (So sánh, các ứng dụng AI cuối cùng có thể giảm phát thải CO₂ ngành năng lượng tới 5 % vào năm 2035 – lợi ích lớn hơn nhiều so với dấu chân AI – nhưng để đạt được điều đó cần vượt qua nhiều rào cản.)
• Tiêu thụ Tài nguyên: Xây dựng và làm mát các trung tâm dữ liệu cần nguyên liệu thô và nước. Sản xuất một máy tính dùng cho AI có thể đòi hỏi hàng trăm kg khoáng sản và kim loại, và các chip chuyên dụng sử dụng các nguyên tố hiếm như gallium (hơn 99 % tinh luyện gallium nằm ở Trung Quốc).
  Điều này làm tăng lượng rác thải điện tử và tác động khai thác mỏ. Các trung tâm dữ liệu cũng tiêu thụ lượng nước rất lớn để làm mát – một ước tính cho thấy làm mát liên quan đến AI có thể dùng hơn sáu lần lượng nước quốc gia của Đan Mạch.
  Những tác động này đòi hỏi chúng ta phải quản lý sự phát triển của AI một cách cẩn trọng.
• Hiệu ứng Hồi lại và Công bằng: Lợi ích hiệu quả từ AI có thể bị bù đắp nếu người dùng tăng mức tiêu thụ (ví dụ đi lại hoặc sử dụng năng lượng rẻ hơn). IEA cảnh báo rằng nếu không có chính sách phù hợp, lợi ích khí hậu ròng của AI có thể bị suy giảm bởi hiệu ứng hồi lại.
  Hơn nữa, việc áp dụng AI không đồng đều: chỉ một số quốc gia và công ty hiện có hạ tầng và dữ liệu để tận dụng AI đầy đủ. IEA nhận thấy ngành năng lượng thiếu chuyên môn AI so với ngành công nghệ, và nhiều khu vực (đặc biệt ở các nước đang phát triển) có ít trung tâm dữ liệu.
  Điều này có thể làm gia tăng khoảng cách số nếu không được giải quyết.
• Các Vấn đề Đạo đức và Quản trị: Ngoài carbon, AI còn mang theo các rủi ro xã hội. Việc ra quyết định tự động trong năng lượng và môi trường phải công bằng và minh bạch.
  Quyền riêng tư (ví dụ trong đồng hồ thông minh), thiên vị trong thuật toán và an ninh mạng trong hạ tầng quan trọng là những mối quan tâm nghiêm trọng. Các chuyên gia nhấn mạnh cần có tiêu chuẩn và chính sách: UNESCO và các sáng kiến của Liên Hợp Quốc khuyến khích các quốc gia áp dụng hướng dẫn đạo đức và bền vững cho AI.
  Ví dụ, khuyến nghị đạo đức AI của UNESCO (2021) có một chương về tác động môi trường. Các khuôn khổ hợp tác và quy định sẽ rất cần thiết để đảm bảo các công cụ AI thực sự phục vụ mục tiêu bền vững mà không gây hại ngoài ý muốn.

Các Sáng kiến Toàn cầu và Triển vọng Tương lai

Các chính phủ và tổ chức quốc tế đang nhận thức vai trò của AI. Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, ví dụ, đã khởi động các chương trình hiện đại hóa lưới điện bằng AI.

Báo cáo của DOE (2024) nhấn mạnh AI trong quy hoạch, cấp phép và tăng cường độ bền lưới, thậm chí dự kiến các mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ đánh giá liên bang. Tương tự, IEA đã công bố phân tích toàn cầu riêng (“Năng lượng và AI”, 2025) để hướng dẫn các nhà hoạch định chính sách.

Về phía Liên Hợp Quốc, Liên minh AI vì Hành tinh của UNESCO (cùng UNDP, các đối tác công nghệ và tổ chức phi chính phủ) nhằm ưu tiên và mở rộng các giải pháp AI cho biến đổi khí hậu. Mục tiêu bao gồm xác định các trường hợp sử dụng AI hàng đầu (ví dụ theo dõi phát thải) và kết nối đổi mới với nguồn tài trợ và các bên liên quan.

Nhìn về tương lai, ảnh hưởng của AI sẽ ngày càng lớn. Các tiến bộ như mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn có thể giảm đáng kể dấu chân AI. 

Cùng lúc đó, các giải pháp năng lượng dựa trên AI (như lưới năng lượng tái tạo thông minh và dự báo khí hậu thích ứng) cung cấp công cụ để đối phó với khủng hoảng khí hậu. Để hiện thực hóa lợi ích cần tiếp tục nghiên cứu & phát triển, chia sẻ dữ liệu mở và chính sách có trách nhiệm.

Như Diễn đàn Kinh tế Thế giới nhận định, AI không phải là viên đạn thần kỳ – nhưng với nỗ lực hợp tác, nó có thể là động lực mạnh mẽ thúc đẩy năng lượng bền vững và bảo vệ môi trường.

>>> Tìm hiểu thêm:

Trí tuệ nhân tạo trong Y học và Chăm sóc Sức khỏe

Trí tuệ nhân tạo trong Nông nghiệp Thông minh

AI đang cách mạng hóa hệ thống năng lượng và khoa học môi trường, mang lại hiệu quả cải thiện và những hiểu biết mới iea.org science.nasa.gov. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của nó cũng tiêu thụ năng lượng và tài nguyên, gây ra những lo ngại về bền vững unesco.org unep.org.

Tác động ròng sẽ phụ thuộc vào việc quản lý cả nhu cầu và tiềm năng của AI: triển khai AI để giảm phát thải và bảo vệ hệ sinh thái, đồng thời giảm thiểu dấu chân môi trường của chính AI.

Các sáng kiến quốc tế (IEA, UNESCO, DOE, v.v.) nhấn mạnh rằng chính sách, đổi mới và hợp tác toàn cầu là yếu tố thiết yếu để đảm bảo AI trở thành đồng minh – không phải đối thủ – trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu và chuyển đổi sang năng lượng sạch iea.org unesco.org.