Sức mạnh đột phá của Máy tính Tiết kiệm Năng lượng đối với các ngành công nghiệp

1. Công nghiệp và Sản xuất

Mặc dù một số ngành công nghiệp đã được nghiên cứu và tối ưu hóa hàng trăm năm, nhưng với trí tuệ nhân tạo, các doanh nghiệp vẫn có thể sử dụng máy tính tiết kiệm năng lượng để xử lý dữ liệu nhanh hơn và đề xuất các hệ thống tối ưu hơn. Các cảm biến thông minh và robot điều khiển bằng AI có thể tối ưu hóa việc sử dụng điện năng và điều chỉnh máy móc phù hợp với từng công đoạn sản xuất.

Một nghiên cứu công bố năm 2021 đã so sánh DeepAR và Prophet với mô hình truyền thống dùng phương pháp phân tích suy giảm đường cong (decline curve analysis - DCA) để dự báo sản lượng dầu trong ngắn hạn. Kết quả cho thấy "một dự báo vượt trội hơn so với phương pháp DCA tiêu chuẩn" (Tadjer, 2021). Lưu ý rằng DCA đã được sử dụng rộng rãi từ năm 1940 và được coi là phương pháp hoàn thiện.

Với sự chuyển đổi sang các nhà máy thông minh, máy tính tiết kiệm năng lượng có thể giúp cải thiện hiệu suất và hiệu quả sản xuất. Nhờ vào cảm biến thông minh, các công ty có thể điều chỉnh sản xuất dựa trên hiệu suất của máy móc, chất lượng nguyên liệu đầu vào và các yếu tố bên ngoài như thời tiết.

2. Trí tuệ Nhân tạo & Máy tính Hiệu năng Cao (HPC)

Như đã đề cập, sự xuất hiện của DeepSeek đã làm thay đổi cách đầu tư và tùy chỉnh AI thế hệ mới (Gen-AI). Trước đây, nhiều người tin rằng để tạo ra một mô hình AI phức tạp cần nguồn lực lớn, bao gồm vốn đầu tư, nhân sự và hạ tầng đắt đỏ. Tuy nhiên, một nghiên cứu chỉ ra rằng chi phí đào tạo AI có thể lên đến hàng tỷ USD vào năm 2023 (MARTENS, 2024), trong khi năng suất do AI cải thiện chỉ đạt 0,5% mỗi năm. Điều này làm tăng rủi ro trong đầu tư AI, vì cần đạt mức tăng năng suất 3% mỗi năm mới có thể mang lại lợi nhuận.

DeepSeek đã làm thay đổi nhiều giả thuyết kinh tế về tính hiệu quả của AI, mở ra một kỷ nguyên mới về đào tạo AI tiết kiệm năng lượng và chi phí hơn.

3. Điện toán Đám mây & Trung tâm Dữ liệu

Điện toán đám mây vốn được cho là tiêu thụ năng lượng lớn. Một trung tâm dữ liệu đám mây có thể cần đến hàng nghìn máy chủ, trong đó 40% năng lượng thường được dùng để làm mát hệ thống, gây tốn kém và tạo ra lượng khí thải carbon đáng kể.

Nhờ vào các thuật toán AI, mức tiêu thụ điện có thể được điều chỉnh theo khối lượng công việc để giảm lãng phí năng lượng. AI có thể dự đoán nhu cầu sử dụng dựa trên thói quen của người dùng, từ đó phân bổ công việc cho các máy chủ ở những khu vực địa lý khác nhau để tối ưu hóa hiệu suất.

Bên cạnh đó, các chip dựa trên kiến trúc ARM tiêu thụ ít năng lượng hơn so với bộ xử lý x86 truyền thống, giúp các ứng dụng dữ liệu lớn tiết kiệm năng lượng hơn.

4. Ngành Ô tô

Doanh số xe điện của Trung Quốc vào năm 2024 cao hơn tổng doanh số của phần còn lại của thế giới cộng lại (IEA, 2024). Nhờ vào máy tính tiết kiệm năng lượng, các nhà sản xuất xe điện của Trung Quốc được hưởng lợi lớn, vì xe tự hành phụ thuộc nhiều vào AI để xử lý dữ liệu cảm biến theo thời gian thực.

Các hãng xe đã phát triển chip chuyên dụng cho từng mẫu xe, giúp xử lý dữ liệu ngay trên xe thay vì gửi đến máy chủ đám mây. Điều này không chỉ giúp phản hồi nhanh hơn mà còn tiết kiệm năng lượng, giảm mức tiêu thụ pin và tăng phạm vi di chuyển của xe điện.

Với công nghệ Vehicle-to-Everything (V2X), xe điện có thể giao tiếp với cơ sở hạ tầng giao thông và các phương tiện khác để tăng cường an toàn và tối ưu hóa tuyến đường. Do đó, xe điện đang dần vượt trội hơn so với xe chạy xăng và dầu diesel. Cùng với việc các chính phủ đặt mục tiêu trung hòa carbon, sự phát triển của xe điện sẽ tiếp tục gia tăng.

Trong tương lai gần, với sự thay thế bằng chip ARM, quản lý năng lượng sẽ còn hiệu quả hơn nữa. Hệ thống Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) sử dụng camera và cảm biến để đưa ra quyết định theo thời gian thực mà không cần đến GPU mạnh hay máy chủ đám mây, giúp xe điện có lợi thế lớn hơn so với xe truyền thống.