Cơn khát điện của trung tâm dữ liệu AI đẩy nước Mỹ vào thế khó: chờ nâng cấp lưới hay tự phát điện đầy rủi ro

Các nhà phát triển trung tâm dữ liệu tại Mỹ đang đối mặt với một bài toán gần như không có lời giải dễ dàng: nhu cầu điện tăng vọt từ các cơ sở AI quy mô cực lớn trong khi lưới điện quốc gia đã cũ kỹ và cần nâng cấp sâu rộng. Theo phân tích của Wood Mackenzie, nhiều trung tâm dữ liệu AI mới hiện được thiết kế ở quy mô gigawatt, tức mức tiêu thụ điện tương đương một nhà máy điện lớn hoặc cả một khu đô thị. Vấn đề nằm ở chỗ các hệ thống AI hiện đại, đặc biệt là các cụm máy chủ huấn luyện mô hình, đòi hỏi nguồn điện ổn định liên tục để đáp ứng cam kết uptime trong SLA, tức thỏa thuận mức dịch vụ giữa nhà cung cấp và khách hàng, nơi chỉ vài phút gián đoạn cũng có thể gây thiệt hại lớn.

Wood Mackenzie cho rằng các nhà vận hành trung tâm dữ liệu hiện chỉ có hai con đường chính. Một là chờ từ 5 đến 10 năm để các đơn vị vận hành lưới điện nâng cấp thêm đường truyền tải và công suất phát điện. Hai là chấp nhận các hợp đồng cấp điện có điều kiện cắt giảm tải vào giờ cao điểm, còn gọi là curtailment, rồi tự xây nguồn điện tại chỗ để bù phần thiếu hụt. Cách thứ hai đang được nhiều doanh nghiệp chọn vì tốc độ triển khai nhanh hơn, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro kỹ thuật và tài chính rất lớn. Báo cáo cho biết hơn 90 GW công suất phát điện đặt cùng địa điểm với trung tâm dữ liệu, còn gọi là collocated generation, đã xuất hiện trong các quy trình xin kết nối tại Mỹ. Đây là mô hình đặt nguồn phát điện ngay cạnh hoặc trong cùng khuôn viên với trung tâm dữ liệu nhằm giảm phụ thuộc vào lưới điện công cộng.

Theo các chuyên gia, nhiều nhà phát triển mới chỉ nhìn vào số megawatt có thể tạo ra mà chưa đánh giá hết độ phức tạp của việc vận hành nguồn điện tại chỗ. Một số quy định mới từ các đơn vị điều phối lưới có thể cho phép công ty điện lực ưu tiên sử dụng nguồn phát điện đồng vị trí trong thời điểm thiếu điện. Điều này dẫn đến nghịch lý: trung tâm dữ liệu có thể bị buộc phải giảm tải đúng lúc cần điện nhất, thậm chí còn phải đẩy điện ngược trở lại lưới. Với các dự án đầu tư nguồn điện nền baseload, tức nguồn điện chạy ổn định liên tục để phục vụ tải cơ bản, đây là rủi ro rất khó chấp nhận vì tài sản đắt đỏ có thể không được dùng khi cần nhất.

Điểm khó nhất nằm ở đặc tính tiêu thụ điện của AI. Khác với nhiều tải công nghiệp truyền thống, các cụm AI hyperscale, tức hạ tầng siêu lớn do các tập đoàn công nghệ vận hành, có thể tạo ra những biến động công suất gần như tức thời. Các dao động này có nguy cơ làm hỏng động cơ piston phát điện, còn gọi là reciprocating engines, hoặc tua-bin khí. Pin lưu trữ cũng không phải lời giải hoàn hảo vì có thể không phản ứng đủ nhanh với mọi đỉnh tải và sẽ suy giảm hiệu suất theo thời gian. Nghiêm trọng hơn, báo cáo cảnh báo tải AI biến thiên mạnh còn có thể gây ra hiện tượng sub-synchronous oscillations, tức dao động điện cơ xảy ra ở tần số thấp hơn tần số vận hành chuẩn của lưới. Đây là một rủi ro ổn định nền tảng, có thể ảnh hưởng không chỉ máy phát gần đó mà cả các máy phát ở xa trên toàn hệ thống truyền tải.

Về dài hạn, Wood Mackenzie cho rằng cách tiếp cận hợp lý nhất vẫn là mở rộng và hiện đại hóa lưới điện. Tuy nhiên, đây là quá trình tốn hàng tỷ USD và chi phí cuối cùng nhiều khả năng sẽ được phân bổ vào hóa đơn điện của toàn bộ người dùng. Nói cách khác, việc nâng cấp mạng lưới để phục vụ các phụ tải lớn tại địa phương, hay large-load connections, sẽ không chỉ do các công ty AI gánh chịu. Khi chi phí hạ tầng được dàn trải cho mọi ratepayer, tức mọi khách hàng trả tiền điện, nguy cơ bùng phát phản ứng chính trị là rất rõ ràng. Giá điện tại Mỹ vốn đã tăng ở nhiều khu vực, và làn sóng xây dựng trung tâm dữ liệu mới có thể khiến xu hướng này mạnh hơn nữa.

Báo cáo không đưa ra một lời giải dứt điểm cho hiện trạng hiện nay. Trong lúc các công ty điện lực và đơn vị vận hành lưới cải tổ quy trình load interconnection, tức thủ tục kết nối phụ tải mới vào hệ thống điện, một phần công suất có thể sẽ được giải phóng thêm cho thị trường. Nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng giành được suất kết nối đó. Những bên bị bỏ lại sẽ vẫn phải chọn giữa chờ lưới điện theo kịp hoặc chấp nhận mô hình tự phát điện kết hợp hợp đồng cấp điện có điều kiện. Kết quả có thể là thị trường AI tách nhanh thành hai nhóm thắng và thua: các tập đoàn lớn, nhiều tiền, đủ kinh nghiệm sẽ hấp thụ được chi phí và rủi ro để mở rộng nhanh hơn; trong khi các doanh nghiệp nhỏ có nguy cơ bị chèn ép, tụt lại hoặc bị thâu tóm.

Thông điệp lớn nhất từ nghiên cứu này là cuộc cạnh tranh AI không còn chỉ xoay quanh chip, mô hình hay dữ liệu, mà ngày càng phụ thuộc vào khả năng tiếp cận điện năng đáng tin cậy. Khi suất đầu tư vào hạ tầng số tiếp tục phình to, câu hỏi quan trọng không chỉ là doanh nghiệp có muốn xây trung tâm dữ liệu hay không, mà là họ có thể tìm đâu ra nguồn điện phù hợp để vận hành nó. Nếu làn sóng nâng cấp truyền tải hoàn tất đúng tiến độ, ngành có thể bước vào giai đoạn tăng tốc mạnh. Nhưng điều đó vẫn phụ thuộc vào một biến số then chốt: nhà đầu tư có còn tin rằng lợi nhuận từ AI đủ lớn để biện minh cho lượng vốn khổng lồ đang đổ vào các trung tâm dữ liệu ngốn điện hay không.