Ba con số: 0,26 ml nước, 0,24 Wh điện và 0,03 gram CO₂. Theo nghiên cứu do Google công bố, đó là tài nguyên và phát thải gắn với một prompt văn bản trung vị trên Gemini. Các con số nghe rất nhỏ. Nhưng đặt vào quy mô hàng triệu lượt hỏi, và đặt cạnh những dữ liệu bị bỏ ngoài phép tính, bức tranh trở nên phức tạp hơn.
Nội dung chính
1. Một prompt nhỏ, một triệu prompt lại khác
Theo The Verge, Google nói một prompt văn bản trung vị trên Gemini dùng 0,26 ml nước và 0,24 Wh điện, đồng thời tạo khoảng 0,03 gram CO₂. Con số này có nghĩa là một lần hỏi ngắn gần như không đáng kể ở cấp độ cá nhân.
Tuy nhiên, nếu dùng phép nhân minh họa từ số liệu của Google, một triệu prompt tương ứng khoảng 260 lít nước, 240 kWh điện và 30 kg CO₂. Một tỷ prompt sẽ là 260.000 lít nước, 240.000 kWh điện và 30 tấn CO₂.
Đây không phải dự báo tổng tác động của Gemini, bởi một prompt thực tế có thể dài hoặc ngắn, chạy mô hình khác nhau và được xử lý ở trung tâm dữ liệu khác nhau. Phép tính chỉ cho thấy vì sao quy mô sử dụng quan trọng.
2. “Trung vị” không phải “trung bình”
Trung vị là giá trị nằm giữa một tập dữ liệu. Một nửa prompt tiêu thụ ít hơn, một nửa tiêu thụ nhiều hơn. Cách tính này tránh việc vài tác vụ rất nặng kéo con số lên quá cao.
Nhưng trung vị không cho biết tổng mức tiêu thụ. Một doanh nghiệp dùng AI để đọc tài liệu dài, gọi mô hình tự động nhiều lần hoặc xử lý dữ liệu hàng loạt có thể tiêu tốn nhiều hơn một người hỏi câu ngắn.
Shaolei Ren, phó giáo sư tại Đại học California, Riverside, nói Google chưa chia sẻ số từ hoặc số token dùng để xác định prompt trung vị. Token là những mảnh văn bản nhỏ mà AI xử lý. Thiếu dữ liệu này, người ngoài khó kiểm tra liệu phép so sánh có phù hợp với nhu cầu của họ hay không.
3. Phần nước gián tiếp chưa được tính đủ
Google tính nước dùng trực tiếp trong hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu. Nhưng điện cung cấp cho máy chủ cũng có thể tiêu thụ nước trong quá trình phát điện và làm mát nhà máy điện.
Alex de Vries-Gao, nhà nghiên cứu tại Vrije Universiteit Amsterdam, nói con số công bố mới cho thấy “phần nổi của tảng băng”. Đây là lý do không thể so trực tiếp mức 0,26 ml của Google với ước tính trước đó lên tới 50 ml cho một truy vấn AI. Nghiên cứu trước tính cả nước trực tiếp và gián tiếp, còn Google dùng phạm vi hẹp hơn.
Google cũng công bố phát thải theo phương pháp dựa trên thị trường, có tính đến cam kết hỗ trợ năng lượng tái tạo. Các chuyên gia muốn thấy thêm số liệu theo vị trí, phản ánh cơ cấu điện thực tế ở nơi trung tâm dữ liệu vận hành.
4. Hiệu quả tăng nhưng tổng phát thải chưa chắc giảm
Google nói lượng điện trên một prompt Gemini giảm 33 lần từ tháng 5/2024 đến tháng 5/2025. Dấu chân carbon trên mỗi prompt giảm 44 lần trong cùng giai đoạn.
Đây là tiến bộ đáng kể. Nhưng hiệu quả trên từng đơn vị có thể bị lấn át nếu tổng số lượt dùng tăng nhanh hơn. Theo báo cáo được The Verge dẫn lại, lượng phát thải carbon theo mục tiêu của Google tăng 11% trong năm gần nhất và tăng 51% so với năm 2019 khi công ty mở rộng AI.
Tại sao 51% lại quan trọng? Nó nhắc rằng không thể chỉ nhìn chi phí của một prompt để kết luận toàn hệ thống đã xanh hơn.
Điều này ảnh hưởng gì đến bạn?
Nếu bạn dùng AI cá nhân:
Bạn không cần cảm thấy có lỗi vì một câu hỏi Gemini. Hãy dùng AI khi nó tạo giá trị, nhưng tránh gửi lại cùng yêu cầu nhiều lần chỉ vì prompt ban đầu thiếu rõ ràng. Viết yêu cầu cụ thể giúp giảm số vòng thử và thường cho kết quả tốt hơn.
Nếu bạn quản lý doanh nghiệp:
Đừng lấy 0,26 ml làm hệ số chung cho mọi tác vụ. Hãy hỏi nhà cung cấp về điện trên mỗi loại công việc, nước trực tiếp và gián tiếp, phát thải theo vị trí, cũng như dữ liệu cho các tác vụ dài hoặc chạy tự động.
Nếu bạn phụ trách trung tâm dữ liệu hoặc chính sách:
Đặt trong bối cảnh Việt Nam, dự án trung tâm dữ liệu cần được đánh giá đồng thời về nguồn điện và nguồn nước. Cùng một lượng điện tiêu thụ có thể tạo tác động khác nhau tùy cơ cấu điện, khí hậu và công nghệ làm mát tại địa phương.
Ví dụ thực tế
Một nhóm marketing dùng Gemini để viết 100 mô tả sản phẩm. Nếu mỗi mô tả phải sửa bằng năm lượt prompt, tổng yêu cầu là 500. Nếu chuẩn hóa dữ liệu đầu vào và mẫu yêu cầu để mỗi mô tả chỉ cần hai lượt, tổng còn 200.
Đây là ví dụ giả định, không phải số liệu đo từ Google. Bài học thực tế là quản trị cách dùng AI có thể giảm chi phí, thời gian và tài nguyên cùng lúc.
Số liệu & thống kê
| Con số | Ý nghĩa |
|---|---|
| 0,26 ml | Nước trực tiếp cho một prompt Gemini trung vị, theo Google |
| 0,24 Wh | Điện cho một prompt trung vị |
| 0,03 gram CO₂ | Phát thải theo phương pháp Google sử dụng |
| 33 lần | Mức cải thiện hiệu quả điện từ 05/2024 đến 05/2025 |
| 44 lần | Mức giảm dấu chân carbon trên mỗi prompt trong cùng kỳ |
| 11% | Mức tăng phát thải carbon theo mục tiêu trong năm gần nhất |
| 51% | Mức tăng so với năm 2019 |
Sources
| # | Title | URL | Ghi chú |
|---|---|---|---|
| 1 | Google says a typical AI text prompt only uses 5 drops of water, experts say that’s misleading | https://www.theverge.com/report/763080/google-ai-gemini-water-energy-emissions-study | Phân tích số liệu Google và phản biện chuyên gia, truy cập 03/08/2026 |
