Công bằng năng lượng trong kỷ nguyên AI: Thách thức và giải pháp cho Việt Nam

Nếu ưu tiên điện cho AI, ai sẽ bị “bỏ rơi”? Vì vậy, công bằng năng lượng cần được đặt vào trung tâm của mọi chiến lược phát triển AI, để công nghệ phục vụ lợi ích chung, chứ không chỉ một số ít.

Bối cảnh quốc tế: Chuyển đổi số và áp lực năng lượng toàn cầu

Trong thập kỷ vừa qua, AI và các trung tâm dữ liệu (data center) đã trở thành động lực chính của nền kinh tế số toàn cầu. Các mô hình học máy lớn (large language models, deep learning) tiêu thụ khối lượng điện năng khổng lồ: Một nghiên cứu đăng trên Joule (Cell Press, 2023) ước tính huấn luyện một mô hình AI lớn có thể tiêu thụ tới 1.500 MWh điện — tương đương mức sử dụng điện hàng năm của khoảng 140 hộ gia đình Mỹ. Data center quy mô lớn hiện chiếm khoảng 1% tổng tiêu thụ điện toàn cầu, và dự báo có thể tăng lên 3–4% vào năm 2030 nếu không có các biện pháp tối ưu hóa năng lượng.

Quá trình chuyển đổi số tạo thêm nhiều áp lực cho việc sử dụng năng lượng trên toàn cầu. Ảnh: TL

Mức tiêu thụ này không đồng đều, tạo ra áp lực đáng kể lên các hệ thống năng lượng quốc gia và khu vực. Trong khi AI và các dịch vụ điện toán đám mây thường được ưu tiên về hạ tầng và nguồn điện, các ngành thiết yếu như y tế, giáo dục hay sinh hoạt hàng ngày đôi khi phải đối mặt với gián đoạn hoặc chi phí năng lượng tăng cao. Ở nhiều quốc gia đang phát triển, như Ấn Độ, Indonesia hay một số nước châu Phi, việc triển khai AI quy mô lớn dẫn đến thiếu điện cục bộ, buộc các nhà hoạch định phải cân nhắc giữa phát triển công nghệ và bảo đảm nhu cầu cơ bản của người dân.

Sự bất cân bằng này dẫn đến khái niệm “Just digital transition”, nhấn mạnh lồng ghép yếu tố công bằng xã hội ngay từ khi thiết kế chính sách chuyển đổi số. Các quốc gia tiên tiến đã bắt đầu áp dụng các biện pháp như ưu tiên năng lượng cho các dịch vụ thiết yếu, phát triển AI xanh (energy-efficient AI), và tạo cơ chế bù trừ carbon năng lượng. Chẳng hạn, Liên minh châu Âu trong chiến lược Green Digital khuyến khích các công ty công nghệ áp dụng thuật toán tiết kiệm năng lượng, sử dụng năng lượng tái tạo cho data center, đồng thời bảo đảm rằng các dịch vụ công và hạ tầng thiết yếu không bị ảnh hưởng.

Điểm chung từ các bài học quốc tế là nếu chuyển đổi số chỉ tập trung vào năng lực công nghệ và vốn mà bỏ qua công bằng trong phân bổ năng lượng, các nhóm yếu thế – hộ nghèo, bệnh viện, trường học, hoặc các SME nhỏ – dễ bị “bỏ rơi”. Hệ quả không chỉ là rủi ro xã hội mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thu hút vốn ESG, chi phí vận hành tăng, và áp lực chính trị-xã hội nếu niềm tin công chúng bị suy giảm.

Nhìn chung, bối cảnh quốc tế cho thấy phát triển AI bền vững không chỉ là câu chuyện kỹ thuật hay tài chính mà còn là vấn đề công bằng năng lượng, đặt ra bài toán cân bằng giữa tăng trưởng công nghệ và nhu cầu cơ bản của xã hội. Việt Nam, với tốc độ phát triển AI nhanh, cần tham khảo những bài học này để tránh lặp lại các bất công tương tự.

Công bằng năng lượng phải là trung tâm chiến lược chuyển đổi số

Tại Việt Nam, AI và các dịch vụ dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, đặc biệt là trong các trung tâm dữ liệu phục vụ các doanh nghiệp công nghệ, ngân hàng, và các tổ chức nghiên cứu. Song song với sự bùng nổ năng lượng tái tạo, phân bổ điện vẫn chưa đồng đều. Nhiều dự án AI và data center lớn được ưu tiên nguồn điện ổn định và hạ tầng hiện đại, trong khi các khu vực dân cư, cơ sở y tế, trường học, và các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) lại đôi khi phải chịu rủi ro gián đoạn hoặc chi phí điện tăng cao.

Các nhóm dễ bị tổn thương càng trở nên rủi ro hơn. Hộ dân nghèo ở các vùng nông thôn hoặc khu đô thị ngoại thành có mức thu nhập thấp, không đủ khả năng chi trả cho chi phí điện tăng vọt khi trung tâm dữ liệu mở rộng; các bệnh viện nhỏ hoặc trạm y tế xã gặp khó khăn trong duy trì hoạt động liên tục; các SME thiếu khả năng cạnh tranh về năng lượng hoặc hạ tầng cũng yếu đi. Thêm vào đó, một số cộng đồng gần các dự án AI hoặc data center lớn đối mặt với nguy cơ gián đoạn cung cấp điện trong giờ cao điểm, ảnh hưởng trực tiếp đến sinh kế và đời sống hàng ngày.

Công bằng năng lượng đang bị bỏ ngỏ tại Việt Nam. Ảnh: TL

Chính sách hiện hành ở Việt Nam chủ yếu tập trung vào các yếu tố kỹ thuật và tài chính, như phát triển nguồn điện, khuyến khích năng lượng tái tạo, và giảm chi phí đầu tư hạ tầng. Tuy nhiên, cơ chế đảm bảo công bằng trong phân bổ năng lượng còn thiếu. Hiện chưa có quy định cụ thể để cân bằng nhu cầu điện giữa các dự án công nghệ cao và các dịch vụ thiết yếu, cũng như chưa có chương trình hỗ trợ các nhóm yếu thế trong quá trình triển khai AI.

Số liệu minh họa mức độ bất cân bằng này khá rõ: một data center quy mô vừa có nhu cầu điện trung bình khoảng 2-3 MW, tương đương với mức tiêu thụ của 2.000–3.000 hộ dân. Khi nhiều trung tâm dữ liệu cùng hoạt động, áp lực lên lưới điện tăng cao và những hộ dân hay cơ sở dịch vụ không được ưu tiên thường phải đối mặt với nguy cơ thiếu điện hoặc tăng chi phí. Điều này tạo ra khoảng cách năng lượng giữa các nhóm người, đồng thời làm nổi bật sự thiếu đồng bộ giữa chiến lược phát triển AI và nhu cầu xã hội.

Nếu không có cơ chế phân bổ hợp lý và chính sách hỗ trợ các nhóm dễ bị tổn thương, tăng trưởng AI có thể dẫn đến bất công xã hội, làm giảm niềm tin công chúng và tiềm ẩn rủi ro cho các nhà đầu tư. Đây là bài học quan trọng từ kinh nghiệm quốc tế, nhấn mạnh rằng công bằng năng lượng cần được đặt vào trung tâm của chiến lược chuyển đổi số, song song với các mục tiêu kỹ thuật và tài chính.

Giải pháp và lộ trình cho Việt Nam

Để đảm bảo rằng AI phát triển bền vững không đi kèm bất công năng lượng, Việt Nam cần đặt công bằng vào trung tâm của chiến lược phát triển AI. Trước tiên, việc ưu tiên phân bổ năng lượng là cần thiết. Các trung tâm dữ liệu và dự án AI lớn phải “chia sẻ” nguồn điện với các hộ dân, bệnh viện và các SME – đặc biệt là những đơn vị không có khả năng cạnh tranh về chi phí năng lượng. Việc này không chỉ giảm rủi ro gián đoạn dịch vụ thiết yếu mà còn đảm bảo sự đồng thuận xã hội.

Tiếp theo, cần thiết lập cơ chế khuyến khích AI xanh. Các công ty công nghệ và các dự án AI nên được hướng dẫn và hỗ trợ trong việc tối ưu hóa thuật toán, giảm khối lượng năng lượng tiêu thụ trong quá trình huấn luyện mô hình. Một hướng đi mới là đo lường và giảm “data footprint” – tức lượng năng lượng và tài nguyên sử dụng cho dữ liệu và các thuật toán AI. Các giải pháp này không chỉ tiết kiệm điện mà còn giúp doanh nghiệp và tổ chức dễ dàng đạt các tiêu chuẩn ESG, nâng cao uy tín quốc tế và thu hút đầu tư xanh.

Song song với AI xanh, hỗ trợ chính sách cho SME và cộng đồng là điều quan trọng. Những doanh nghiệp vừa và nhỏ thiếu khả năng cạnh tranh về điện năng nên được tiếp cận các chương trình ưu đãi, vốn mồi hoặc tín dụng xanh, để có thể duy trì hoạt động liên tục trong bối cảnh tăng trưởng AI. Các cộng đồng dân cư gần các dự án AI cũng cần được hỗ trợ hạ tầng thiết yếu – như lưới điện ổn định, hệ thống dự phòng – nhằm giảm thiểu nguy cơ gián đoạn sinh hoạt và sản xuất.

Một bước đi chiến lược hơn là thành lập Quỹ chuyển đổi công bằng số (Just Digital Transition Fund). Quỹ này có thể huy động từ nhiều nguồn: vốn ODA, hỗ trợ từ các dự án quốc tế như JETP, đóng góp tư nhân và các công ty công nghệ. Nguồn lực từ quỹ sẽ được sử dụng để đầu tư vào cơ sở hạ tầng năng lượng cho các khu vực dễ bị bỏ rơi, hỗ trợ đào tạo nhân lực AI xanh, và triển khai các dự án nâng cao hiệu quả năng lượng cho SME. Quỹ cũng có thể tạo ra các cơ chế bù trừ cho các trung tâm dữ liệu, giúp cân bằng tác động năng lượng giữa AI và các nhu cầu thiết yếu khác.

Cuối cùng, việc thực hiện các giải pháp này đòi hỏi tích hợp giữa chính sách công, chiến lược doanh nghiệp và tham gia của cộng đồng. Nhà nước cần ban hành các tiêu chuẩn và khung pháp lý về công bằng năng lượng trong chuyển đổi số; doanh nghiệp cần cam kết áp dụng AI xanh và chia sẻ nguồn lực; cộng đồng cần được tham vấn và tham gia giám sát để đảm bảo các giải pháp không chỉ tồn tại trên giấy mà thực sự tạo ra tác động tích cực.

Tóm lại, Việt Nam có cơ hội trở thành một hình mẫu về Just Digital Transition nếu phát triển AI đi kèm công bằng năng lượng. Chiến lược đồng bộ giữa phân bổ nguồn điện, AI xanh, hỗ trợ SME và cộng đồng, cùng quỹ chuyển đổi công bằng số, sẽ giúp nền kinh tế số phát triển bền vững, giảm rủi ro xã hội, tăng niềm tin công chúng, và đảm bảo rằng lợi ích của AI được chia sẻ rộng rãi, chứ không tập trung vào một số ít.

(1) Joule (2023) – Large AI models can consume up to 1,500 MWh in training The growing energy footprint of artificial intelligence: Joule
(2) EUNews (2025) - Energy-efficient cloud computing Green cloud and green data centres | Shaping Europe’s digital future
(3) EUNews (2023) – First step of EU Commission takes first step towards establishing an EU-wide scheme for rating sustainability of data centres - European Commission
(4) Cornell University (2024) - Towards Environmentally Equitable AI via Geographical Load Balancing [2307.05494] Towards Environmentally Equitable AI via Geographical Load Balancing

(*) Chuyên gia Tài chính & Vận hành, Phát triển và ESG; Nguyên Quản lý Tài chính và Vận hành cao cấp tại Tổ chức Winrock International

Phạm Thu Trang (*)