Theo báo cáo mới nhất từ tổ chức nghiên cứu BloombergNEF công bố vào tháng 7 năm 2026, các trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ tiêu thụ tới một phần năm (20%) tổng lượng điện năng phát ra tại Mỹ vào năm 2035. Con số này cao gấp bốn lần so với mức tiêu thụ hiện tại, phản ánh tốc độ phát triển chóng mặt của hạ tầng số. Sự gia tăng đột biến này được thúc đẩy mạnh mẽ bởi làn sóng đầu tư vào năng lực tính toán phục vụ trí tuệ nhân tạo (AI).
Bối cảnh & Nguyên nhân
Sự bùng nổ của các mô hình AI thế hệ mới đòi hỏi một lượng tài nguyên phần cứng khổng lồ để huấn luyện và vận hành. BloombergNEF dự báo công suất của các trung tâm dữ liệu sẽ chạm mốc gần 200 gigawatt trong vòng một thập kỷ tới. Điều đáng chú ý là gần một nửa công suất này sẽ được dành riêng cho các tác vụ huấn luyện (training) và suy luận (inference) của AI. Dự kiến đến năm 2033, riêng nước Mỹ sẽ là nơi vận hành khoảng 64% tổng số chip AI xét theo nhu cầu tiêu thụ năng lượng toàn cầu.
Các chuyên gia năng lượng thừa nhận rằng những dự báo trước đây đã quá thận trọng trước làn sóng công nghệ này. Ước tính mới nhất của BloombergNEF cho nhu cầu điện năng năm 2035 đã tăng tới 83% so với những gì chính tổ chức này đưa ra vào tháng 12 năm ngoái. Không chỉ BloombergNEF, các tổ chức nghiên cứu lớn khác như Viện Nghiên cứu Điện lực Mỹ (EPRI) hay S&P Global cũng liên tục phải điều chỉnh tăng dự báo nhu cầu năng lượng của họ từ đầu năm đến nay.
Phân tích kỹ thuật & Công nghệ
Xét về mặt kỹ thuật, việc tích hợp một lượng lớn tải tiêu thụ liên tục từ các trung tâm dữ liệu AI đang tạo ra những thách thức chưa từng có đối với hệ thống lưới điện truyền thống. Các cụm máy chủ trang bị GPU và chip tăng tốc AI chuyên dụng đòi hỏi nguồn cung cấp năng lượng cực kỳ ổn định và công suất lớn. Điều này gây áp lực trực tiếp lên các mạng lưới truyền tải vốn đã vận hành gần sát giới hạn an toàn.
Tại khu vực PJM Interconnection – mạng lưới điện trải dài từ Virginia đến Illinois và là nơi tập trung mật độ trung tâm dữ liệu lớn nhất nước Mỹ – dự kiến sẽ phải phân phối tới 34% tổng lượng điện cho các cơ sở này. Trong khi đó, tại bang Texas, hệ thống ERCOT cũng sẽ phải dành khoảng 22% công suất phát điện tương tự. Việc tăng đột biến phụ tải này đòi hỏi các đơn vị vận hành lưới điện phải nâng cấp hạ tầng truyền tải và tìm kiếm các nguồn phát điện bổ sung một cách khẩn cấp để tránh nguy cơ rã lưới.
Ý kiến chuyên gia & Nhận định
Tình trạng quá tải hệ thống đã dẫn đến những phản ứng gay gắt từ các bên liên quan. Theo báo cáo từ TechCrunch, mạng lưới PJM đã phải tạm dừng tiếp nhận hồ sơ đấu nối mới trong vòng bốn năm để giải quyết lượng yêu cầu tồn đọng quá lớn. Sự mất cân bằng cung cầu nghiêm trọng này đã đẩy giá điện bán buôn trên hệ thống PJM tăng vọt tới 76% chỉ trong vòng một năm qua. Thậm chí, tập đoàn điện lực American Electric Power đã đe dọa rút khỏi hệ thống liên kết này do những lo ngại về an ninh năng lượng và sự bất ổn của lưới điện khu vực.
Tác động & Tương lai
Mặc dù Mỹ hiện là quốc gia dẫn đầu về nhu cầu năng lượng cho AI, xu hướng xây dựng và mở rộng trung tâm dữ liệu cũng đang diễn ra mạnh mẽ trên phạm vi toàn cầu. BloombergNEF dự báo đến năm 2033, nếu kịch bản ứng dụng AI tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ, các trung tâm dữ liệu sẽ tạo ra thêm 1.935 terawatt-giờ nhu cầu điện mới trên toàn thế giới. Lượng điện năng tiêu thụ bổ sung khổng lồ này gần tương đương với tổng sản lượng điện tiêu thụ hàng năm của toàn bộ đất nước Ấn Độ.
Đối với các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, bài học từ cuộc khủng hoảng năng lượng do AI tại Mỹ là lời cảnh báo sớm về việc cân đối giữa phát triển hạ tầng số và quy hoạch năng lượng bền vững. Việc chuyển dịch sang các nguồn năng lượng xanh và tối ưu hóa hiệu suất năng lượng của phần cứng sẽ là chìa khóa để giải quyết bài toán tiêu thụ điện năng khổng lồ này trong tương lai gần.