Trung tâm dữ liệu AI có thể “uống” lượng nước tương đương New York trong những ngày nóng đỉnh điểm

Một nghiên cứu từ Đại học California, Riverside cho thấy nhu cầu làm mát của các trung tâm dữ liệu AI tại Mỹ có thể tạo ra áp lực rất lớn lên hệ thống cấp nước công cộng vào những ngày nóng nhất trong năm. Theo nhóm nghiên cứu, đến năm 2030, các datacenter — tức trung tâm dữ liệu, nơi đặt máy chủ và hạ tầng tính toán cho dịch vụ số và AI — có thể cần thêm từ 697 triệu đến 1,45 tỷ gallon nước mỗi ngày ở thời điểm cao điểm. Con số này xấp xỉ, thậm chí vượt, lượng nước New York City sử dụng trung bình mỗi ngày.

Điểm đáng lo ngại nhất không phải là tổng lượng nước tiêu thụ trong cả năm, mà là nhu cầu tăng vọt theo thời tiết. Báo cáo nhấn mạnh rằng ngay cả khi mức tiêu thụ trung bình năm của datacenter không quá lớn, nhu cầu nước trong các đợt nắng nóng vẫn có thể vượt khả năng cung ứng của nhiều cộng đồng địa phương. Đây là bài toán “peak demand” — nhu cầu đỉnh điểm — vốn đặc biệt nguy hiểm với hạ tầng công ích vì hệ thống phải đủ sức đáp ứng ngay cả trong điều kiện cực đoan như nắng nóng kéo dài hoặc hạn hán.

Quá trình làm mát trung tâm dữ liệu thường diễn ra qua hai tầng. Tầng đầu là làm mát ở cấp máy chủ, tức đưa nhiệt từ thiết bị CNTT sang bộ trao đổi nhiệt của tòa nhà bằng không khí hoặc chất lỏng tuần hoàn kín. “Closed-loop liquid cooling”, hay làm mát chất lỏng vòng kín, là phương pháp cho chất làm mát lưu thông trong hệ thống khép kín nên thường không tiêu thụ nước trực tiếp. Tầng thứ hai là làm mát ở cấp cơ sở, nơi nhiệt được thải ra môi trường bên ngoài. Chính ở bước này, nước có thể bị tiêu thụ đáng kể nếu cơ sở dùng tháp giải nhiệt bay hơi.

Nghiên cứu đặc biệt nhắc đến công nghệ “evaporative cooling” — làm mát bay hơi — trong đó nước bốc hơi để mang nhiệt ra ngoài. Đây là cách làm mát hiệu quả về năng lượng, nhưng đổi lại tiêu tốn nước rất lớn vào ngày nóng. Một số hệ thống làm mát bằng không khí còn được bổ sung “adiabatic cooling”, tức làm mát đoạn nhiệt, phương pháp hạ nhiệt không khí nhờ sự bay hơi của nước mà không cần tăng thêm nhiều điện năng. Với các trang trại máy chủ quy mô lớn, riêng những giai đoạn cao nhiệt đã có thể ngốn hàng triệu gallon nước mỗi ngày.

Áp lực này càng tăng khi Mỹ thúc đẩy xây dựng các cơ sở AI quy mô hyperscale. “Hyperscale” là thuật ngữ chỉ những trung tâm dữ liệu cực lớn, được thiết kế để mở rộng nhanh với hàng chục nghìn máy chủ phục vụ điện toán đám mây và mô hình AI. Theo ước tính của nhóm UC Riverside, một tải CNTT 100 MW có thể cần khoảng 0,5 đến 2,5 triệu gallon nước mỗi ngày, tùy khí hậu địa phương và thiết kế hệ thống làm mát. Mức 100 MW vốn đã rất lớn, nhưng vẫn còn khiêm tốn so với các khu AI quy mô gigawatt đang được lên kế hoạch.

Báo cáo cho biết Mỹ có khoảng 50.000 hệ thống cấp nước cộng đồng, nhưng phần lớn là hệ thống nhỏ. Khoảng 40.000 hệ thống chỉ phục vụ tối đa 3.300 người; khoảng 9.000 hệ thống ở mức trung bình; và chỉ 708 hệ thống lớn phục vụ trên 100.000 người. Trong khi đó, gần như toàn bộ các cơ sở hyperscale và colocation — trung tâm dữ liệu cho nhiều doanh nghiệp cùng thuê chỗ đặt máy chủ — đều lấy nước từ hệ thống cấp nước cộng đồng, chủ yếu là nguồn nước sạch có thể uống được. Điều này đồng nghĩa các dự án AI mới sẽ cạnh tranh trực tiếp với nhu cầu dân sinh nếu không nâng cấp hạ tầng.

Các nhà nghiên cứu cho rằng sau khi tính thêm biên an toàn vận hành và phần dự phòng độ tin cậy, nhiều hệ thống cấp nước công cộng hiện nay sẽ khó đáp ứng nổi một trung tâm dữ liệu 100 MW dùng làm mát bay hơi, chưa nói đến các siêu dự án AI. Thậm chí trong thực tế, nhiều dự án datacenter đã phải kéo theo các nâng cấp đáng kể cho hạ tầng nước địa phương dù nhu cầu đỉnh chỉ khoảng 0,1 MGD. MGD là viết tắt của “million gallons per day”, tức triệu gallon mỗi ngày, đơn vị thường dùng để đo công suất cấp nước.

Tổng thể, nghiên cứu dự báo các trang trại máy chủ tại Mỹ sẽ cần thêm từ 697 đến 1.451 MGD công suất nước mới vào năm 2030. Để đáp ứng mức này, chi phí đầu tư hạ tầng có thể lên tới 58 tỷ USD. Ngay cả trong kịch bản lạc quan nhất, khi hiệu quả sử dụng nước được cải thiện mạnh, công suất bổ sung cần thiết trong phần lớn thời gian của năm vẫn tương đương khoảng một nửa nguồn cung hằng ngày của New York City.

Báo cáo cũng lưu ý rằng không phải toàn bộ lượng nước datacenter lấy vào đều bị “tiêu thụ” hoàn toàn. Một phần có thể được xả ra hoặc hoàn trả lại hệ thống. Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ bất kỳ lượng nước nào đã được rút vào phục vụ trung tâm dữ liệu trong thời điểm cao điểm đều tạm thời không còn sẵn sàng cho các nhu cầu khác. Với các cộng đồng nhỏ, sự cạnh tranh này có thể trở nên đặc biệt nhạy cảm trong mùa hè, khi người dân, nông nghiệp và hạ tầng điện đều cùng chịu áp lực.

Nhóm tác giả đề xuất các nhà vận hành datacenter nên báo cáo mức sử dụng nước đỉnh thay vì chỉ công bố số liệu trung bình năm, vì chỉ số trung bình dễ che khuất rủi ro thực sự đối với hệ thống cấp nước. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể cùng cộng đồng địa phương tài trợ nâng cấp hạ tầng nước, đồng thời phối hợp chặt hơn với các đơn vị tiện ích công. Một hướng đi được nêu ra là chuyển đổi linh hoạt giữa các phương thức làm mát: dùng làm mát bằng nước khi lưới điện căng thẳng, nhưng chuyển sang “dry cooling” — làm mát khô, chủ yếu dựa vào không khí thay vì nước — khi hệ thống cấp nước chịu áp lực. Dù vậy, câu hỏi khó vẫn còn đó: điều gì sẽ xảy ra trong những ngày nắng nóng cực đoan khi cả điện lẫn nước đều cùng ở trạng thái quá tải?