ChatGPT tốn bao nhiêu điện, nước? Số OpenAI, Google và Việt Nam
Có nghiên cứu nói cứ 10 tới 50 câu trả lời, AI uống hết một chai nước nửa lít. Google lại nói một câu lệnh Gemini chỉ tốn khoảng 5 giọt. Bài này đặt số của chính OpenAI, Google, Mistral, Microsoft cạnh số của các nhà nghiên cứu độc lập, giải thích vì sao chúng lệch nhau xa như vậy, so với việc đun ấm nước hay xem phim, rồi nhìn sang các trung tâm dữ liệu ở Việt Nam. Cuối bài có bảng nguồn đầy đủ cho mọi con số.
Trung tâm dữ liệu của Google ở The Dalles, bang Oregon (Mỹ), ảnh chụp năm 2020. Google cho biết cụm trung tâm ở đây chỉ cần thêm 6 tới 10% điện phụ trợ vào quý 4/2025. Ảnh: Lambtron, CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons (đã cắt khung)
Theo Sam Altman (06/2025), một câu hỏi ChatGPT trung bình tốn khoảng 0,34 Wh điện và 0,32 mL nước. Theo Google (08/2025), một câu lệnh văn bản Gemini ở mức trung vị tốn 0,24 Wh và 0,26 mL, khoảng 5 giọt, chỉ tính nước tại trung tâm dữ liệu và chưa có bên thứ ba kiểm chứng. Con số 10 tới 50 câu cho một chai 500 mL đến từ nghiên cứu năm 2023 trên GPT-3, giả định 4 Wh mỗi câu và cộng cả nước ở nhà máy điện, nên hai phía đang đo hai thứ khác nhau. Việc nặng như tạo video 5 giây có thể tốn gần 1 kWh, gấp hàng nghìn lần câu hỏi chữ. Chuyện lớn nằm ở tổng: ChatGPT nhận hơn 2,5 tỷ câu lệnh mỗi ngày, trung tâm dữ liệu thế giới dùng khoảng 415 TWh năm 2024, nhiều hơn cả hệ thống điện Việt Nam năm 2025 (322,8 tỷ kWh).
Video 14 phút của TechVision đặt số của OpenAI, Google, Mistral cạnh số của giới nghiên cứu; mọi con số trong video có trong bảng nguồn cuối bài. Nguồn: YouTube TechVision
Hỏi ChatGPT một câu thì tốn bao nhiêu nước? Cả chai nửa lít, một ngụm nhỏ, hay chỉ vài giọt? Có nghiên cứu nói cứ khoảng 10 tới 50 câu trả lời, AI “uống” hết một chai nước 500 mL, tức mỗi câu có thể tới 50 mL. Google thì nói một câu lệnh Gemini chỉ tốn khoảng 5 giọt. Đặt hai con số đó cạnh nhau, chúng lệch nhau gần 200 lần (TechVision tính: 50 chia 0,26).
Cả hai phía đều có người đo, có tài liệu, có tên tuổi đứng sau. Bài này không nhằm hù dọa, cũng không bảo rằng AI hoàn toàn vô hại. Mục tiêu là đọc từng con số, xem nó đo phần nào và bỏ qua phần nào. Mọi phép quy đổi do TechVision tự làm đều ghi rõ “TechVision tính”, để không lẫn với số của hãng. Toàn bộ nguồn nằm ở bảng cuối bài, đọc ngày 14/10/2026.
| OpenAI (Sam Altman, 06/2025) | 0,34 Wh và khoảng 0,32 mL nước cho một câu hỏi ChatGPT trung bình; không nêu mô hình, không kèm phương pháp |
| Google (08/2025) | 0,24 Wh và 0,26 mL nước cho một câu lệnh văn bản Gemini ở mức trung vị; chỉ nước tại trung tâm dữ liệu |
| Mistral (07/2025) | 45 mL nước, 1,14 gCO2e cho một câu trả lời 400 token trên Le Chat; phân tích vòng đời |
| Li và cộng sự (2023) | Khoảng 10 tới 50 mL nước mỗi câu trả lời GPT-3; cộng cả nước nhà máy điện |
| Epoch AI (02/2025) | Khoảng 0,3 Wh cho một câu hỏi GPT-4o thông thường (ước tính độc lập) |
| MIT Technology Review (05/2025) | Video 5 giây bằng CogVideoX khoảng 3,4 triệu J, gần 1 kWh (tự đo trên mô hình mở) |
Số do chính các hãng công bố: OpenAI, Google, Mistral
Ngày 10/06/2025, Sam Altman, giám đốc điều hành OpenAI, đăng bài blog dài “The Gentle Singularity” về tương lai của AI. Giữa bài, ông chèn một câu trong ngoặc đơn mà báo chí khắp thế giới trích lại: một câu hỏi ChatGPT trung bình dùng khoảng 0,34 Wh điện, như một cái lò nướng chạy hơn 1 giây, hoặc một bóng đèn hiệu suất cao sáng vài phút. Về nước, ông viết 0,000085 gallon, “khoảng 1/15 thìa cà phê”. Đổi sang mililit, con số đó vào khoảng 0,32 mL (TechVision tính: 0,000085 nhân 3.785,41 mL).
Điều cần để ý là bài viết không nói con số này đo trên mô hình nào, cũng không kèm tài liệu phương pháp, nên người ngoài không có cách kiểm lại. Đây là nhận xét về sự vắng thông tin, không phải bằng chứng con số sai.
Hơn 2 tháng sau, Google công bố con số của mình, lần này kèm hẳn một bài nghiên cứu đưa lên arXiv ngày 21/08/2025 và một bài blog ngày 22/08/2025. Theo Google, một câu lệnh văn bản ở mức trung vị trên ứng dụng Gemini dùng 0,24 Wh điện, 0,03 gCO2e và 0,26 mL nước, mà Google tự ví là khoảng 5 giọt. Điện của câu lệnh đó bằng xem tivi chưa tới 9 giây. Dữ liệu đo vào tháng 5/2025. Ở chú thích, Google ghi rõ số liệu chưa được bên thứ ba độc lập kiểm chứng. Ai quan tâm tới quy mô người dùng phía sau con số này có thể đọc thêm bài về đà tăng người dùng của Gemini.
Chữ “trung vị” là chỗ nhiều bài báo lướt qua. Trung vị nghĩa là xếp mọi câu lệnh từ nhẹ tới nặng rồi lấy câu đứng chính giữa. “Trung bình” của Altman là cộng hết lại rồi chia đều. Chính bài của Google thừa nhận phân phối bị lệch: một nhóm nhỏ câu lệnh chạy trên máy ít tải hoặc dùng rất nhiều token ngốn điện bất thường, kéo số trung bình lên cao, nên Google chọn trung vị. Vì vậy đặt 0,24 cạnh 0,34 rồi kết luận Gemini tiết kiệm hơn ChatGPT là chưa công bằng.
Hãng thứ ba là Mistral, công ty AI của Pháp, công bố ngày 22/07/2025. Mistral làm cùng công ty tư vấn Carbone 4 và ADEME (cơ quan chuyển đổi sinh thái của Pháp), có Resilio và Hubblo bình duyệt. Theo Mistral, một câu trả lời khoảng 400 token trên trợ lý Le Chat tạo ra 1,14 gCO2e, tiêu tốn 45 mL nước và 0,16 mg Sb eq (chỉ số cạn kiệt tài nguyên), chưa tính thiết bị người dùng. Con số nước này lớn hơn số của Google khoảng 173 lần (TechVision tính: 45 chia 0,26). Lý do là Mistral làm phân tích vòng đời (LCA), tính rộng hơn hẳn chuyện làm mát máy chủ. Ngay trong nhóm số do chính các hãng đưa ra, khoảng cách đã rất xa.
Số của các nhà nghiên cứu độc lập
Tháng 4/2023, bốn nhà nghiên cứu Li, Yang, Islam và Ren (Đại học California Riverside và Đại học Texas Arlington) đăng bài “Making AI Less Thirsty” lên arXiv. Bài đã qua nhiều bản sửa (bản 5 ngày 26/03/2025) và được tạp chí Communications of the ACM nhận đăng. Lấy GPT-3, mô hình đời 2020 của OpenAI, làm ví dụ, nhóm ước tính GPT-3 “uống” một chai 500 mL cho khoảng 10 tới 50 câu trả lời độ dài vừa phải, tùy máy chạy ở đâu và vào lúc nào. Câu “một chai nước cho vài chục câu hỏi” bắt nguồn từ đây; chính bài nghiên cứu của Google cũng trích lại mức 10 tới 50 mL này.
Hai chi tiết thường bị bỏ quên khi trích lại. Một, “câu hỏi vừa” trong bài là tối đa 800 chữ đầu vào và 150 tới 300 chữ đầu ra, với giả định điện máy chủ 4 Wh mỗi câu, lấy từ ước tính chính thức cũ của GPT-3 (0,4 kWh cho 100 trang). Mức 4 Wh này cao hơn số Altman đưa ra năm 2025 gần 12 lần (TechVision tính: 4 chia 0,34). Hai, nhóm tách nước tại chỗ (scope-1, nước làm mát) và nước ngoài trung tâm (scope-2, nước bay hơi ở nhà máy điện), rồi cộng cả hai. Hệ số nước nhà máy điện trung bình ở Mỹ họ dùng là 3,14 L/kWh.
Về điện, con số hay bị trích nhất là khoảng 3 Wh cho một câu hỏi ChatGPT, thường đi kèm câu “gấp 10 lần một lần tìm kiếm Google” (theo cách TechCrunch tóm lại tháng 2/2025). Theo Epoch AI, một nhóm nghiên cứu độc lập, mức 3 Wh bắt nguồn từ ước tính của Alex de Vries năm 2023, dựa trên tính toán của SemiAnalysis tháng 2/2023, với giả định 4.000 token đầu vào, 2.000 token đầu ra và chip A100 đời cũ.
Ngày 07/02/2025, Josh You của Epoch AI tính lại cho GPT-4o với giả định chạy trên chip H100 của Nvidia, câu trả lời dài khoảng 500 token (gần một trang chữ). Kết quả khoảng 0,3 Wh cho một câu hỏi thông thường, khá gần mức 0,34 Wh của Altman. Phần cứng đổi đời nhanh, và nền tảng Vera Rubin mà Nvidia đưa vào sản xuất là thế hệ kế tiếp sau H100, nên các ước tính dựa trên chip cũ càng dễ lạc hậu. Nhưng không phải câu hỏi nào cũng nhẹ: cũng theo Epoch, dán vào một tài liệu khoảng 100.000 token rồi nhận 500 token trả lời tốn khoảng 40 Wh, nặng hơn câu hỏi thông thường khoảng 133 lần (TechVision tính: 40 chia 0,3).
Tháng 5/2025, hai phóng viên O’Donnell và Crownhart của MIT Technology Review tự đo trên mô hình mã nguồn mở. Theo các bản tóm tắt bài mà TechVision đọc qua kết quả tìm kiếm, họ phải đo mô hình mở vì OpenAI, Microsoft và Google không chia sẻ số liệu chi tiết. Kết quả:
- Llama 3.1 bản 405 tỷ tham số: khoảng 6.706 J mỗi câu trả lời, tức khoảng 1,86 Wh (TechVision đổi: chia 3.600).
- Một tấm ảnh chất lượng tiêu chuẩn bằng Stable Diffusion 3 Medium: khoảng 2.282 J, khoảng 0,63 Wh.
- Một đoạn video 5 giây bằng CogVideoX: khoảng 3,4 triệu J, khoảng 944 Wh, theo tạp chí là bằng chạy lò vi sóng hơn một tiếng.
Bài báo cũng viết rằng 80 tới 90% sức tính của AI hiện dành cho suy luận, tức trả lời người dùng, chứ không phải huấn luyện. Từ câu chữ sang video, mức điện nhảy lên hàng nghìn lần.
Vì sao các con số chênh nhau: thời điểm, ranh giới, loại nước
Lý do đầu tiên là thời điểm đo. Theo báo cáo môi trường 2026 của Google, một câu lệnh Gemini trung vị tốn 7,92 Wh vào tháng 5/2024 và chỉ còn 0,24 Wh vào tháng 5/2025, giảm 33 lần về điện và 44 lần về khí thải trong một năm. Số đo năm 2023 trên GPT-3 và số đo năm 2025 trên Gemini gần như thuộc hai thế giới khác nhau.
Lý do thứ hai là ranh giới đo, tức đếm những bộ phận nào. Google cho biết nếu chỉ tính chip TPU, GPU đang chạy thì một câu lệnh chỉ tốn 0,10 Wh, nhưng chính Google gọi đó là “kịch bản lạc quan nhất”, đánh giá thấp chi phí thật. Cách tính đầy đủ của Google cộng thêm điện hệ thống thực tế, máy dự phòng chạy không tải, CPU và RAM, phần phụ trội của trung tâm dữ liệu (PUE) và nước làm mát, mới ra 0,24. Tức phần “ngoài con chip” chiếm hơn một nửa. Ngay cả 0,24 vẫn chưa tính mạng internet bên ngoài, điện thoại hay máy tính của người dùng, huấn luyện mô hình và lưu trữ.
Lý do thứ ba, cũng là lý do lớn nhất cho chuyện nước, là nước ở đâu. Có hai loại nước rất khác nhau mà nhiều bài báo gộp làm một: nước làm mát ngay tại trung tâm dữ liệu, bay hơi qua các tháp giải nhiệt; và nước bay hơi ở nhà máy điện sản xuất ra phần điện mà máy chủ dùng.
Trong bài nghiên cứu, Google tính nước cho mỗi câu lệnh bằng điện của thiết bị IT nhân với hệ số sử dụng nước (WUE) Category 2 của Google, là 1,15 L/kWh trong cả năm 2023 và 2024. Công thức đó không có hệ số nước của nhà máy điện, nên TechVision đọc là con số 0,26 mL chỉ gồm nước tại chỗ. Nhóm “Making AI Less Thirsty” thì cộng thêm nước nhà máy điện, trung bình ở Mỹ 3,14 L/kWh. Nhân thử 0,34 Wh của Altman với hệ số đó, ra khoảng 1,07 mL nước ở nhà máy điện, gấp khoảng 3,3 lần lượng nước tại chỗ ông nêu (TechVision tính, dùng hệ số trung bình của Mỹ chỉ để minh họa).
Ví dụ rõ nhất là huấn luyện GPT-3 ở trung tâm dữ liệu của Microsoft tại Mỹ. Theo ước tính trong bài của Li và cộng sự (dẫn lại Patterson và cộng sự, vì OpenAI chưa công bố), lần huấn luyện đó tốn khoảng 1.287 MWh điện. Nước tiêu thụ tại chỗ khoảng 700.000 lít; tính cả nước ở nhà máy điện và các phần khác, tổng lên khoảng 5,4 triệu lít. Cùng một lần huấn luyện, chọn ranh giới khác là con số chênh gần 8 lần (TechVision tính: 5,4 chia 0,7).
Lý do thứ tư là loại yêu cầu: chữ ngắn khác hẳn tài liệu dài hay video, như phần trên đã cho thấy. Lý do thứ năm là nơi đặt máy và thời tiết lúc chạy: trung tâm ở nơi mát cần ít nước làm mát hơn, ngày nắng nóng cần nhiều hơn, đó cũng là lý do nhóm của Li đưa ra một khoảng 10 tới 50 mL thay vì một con số. Lý do cuối cùng là ai đo và có công bố cách đo không. Số của Google có tài liệu nhưng chưa có bên thứ ba kiểm chứng. Số của Altman không có tài liệu phương pháp. Số của giới nghiên cứu phải dựa trên giả định vì họ không được vào trong trung tâm dữ liệu của hãng.
So với việc thường ngày: ấm nước, xem phim, chai nước
Tháng 1/2009, Google từng phải lên tiếng vì một tin rất giống chuyện hôm nay. Khi đó có ước tính rằng mỗi lần tìm kiếm Google thải ra khoảng 7 g CO2, bằng nửa lần đun sôi một ấm nước. Ngày 11/01/2009, Google đáp lại trên blog rằng mỗi lần tìm kiếm chỉ tốn khoảng 0,0003 kWh (0,3 Wh), tương đương khoảng 0,2 g CO2. Hơn 15 năm sau, cái ấm nước lại quay về trong cuộc tranh cãi, lần này với AI.
Vậy thử đo bằng chính cái ấm trong bếp. Đun sôi 1 lít nước từ 25 độ C cần tối thiểu khoảng 87 Wh theo công thức nhiệt lượng (1 kg nhân 4.186 J/kg·°C nhân 75 °C, khoảng 313.950 J), chưa tính phần nhiệt thất thoát. Theo số của Altman, một ấm nước 1 lít bằng khoảng 256 câu hỏi ChatGPT; theo số trung vị của Google, bằng khoảng 363 câu lệnh Gemini (TechVision tính).
Thứ hai là xem phim trực tuyến. Theo phân tích của Carbon Brief dựa trên số liệu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), xem Netflix năm 2019 tốn khoảng 0,077 kWh mỗi giờ; đây là số cũ, nhưng là mốc công khai dễ kiểm. Quy ra, một câu hỏi ChatGPT theo số Altman bằng khoảng 16 giây xem phim (TechVision tính). Google thì tự so với tivi: một câu lệnh Gemini chưa tới 9 giây bật tivi khoảng 100 W.
Về nước, 5 giọt của Google nhỏ thật. Theo cách đo của Google, một chai 500 mL đủ cho khoảng 1.900 câu lệnh Gemini (TechVision tính: 500 chia 0,26). Theo nhóm “Making AI Less Thirsty”, với mô hình cũ và cộng cả nước nhà máy điện, chai đó chỉ đủ 10 tới 50 câu. Đó là lý do người đọc nghe được cả hai câu chuyện, và cả hai đều có nguồn.
Phần nặng là tạo ảnh và video. Theo MIT Technology Review, một tấm ảnh tốn chưa tới 1 Wh, cỡ vài câu hỏi chữ. Một đoạn video 5 giây tốn gần 1 kWh, tức khoảng 11 lần đun sôi ấm nước 1 lít, hoặc khoảng 2.800 câu hỏi chữ theo số Altman (TechVision tính; hai phép đo trên các mô hình khác nhau, chỉ để hình dung). Nếu quan tâm tới môi trường, tạo video mới là chỗ đáng để ý, chứ không phải câu hỏi chữ.
Tháng 2/2026, theo TechCrunch, khi sang Ấn Độ dự một hội nghị về AI, Altman gọi lo ngại về nước của AI là “totally fake” (hoàn toàn giả) tại một sự kiện của báo The Indian Express. Ông nói đó từng là vấn đề thật khi các trung tâm dữ liệu còn làm mát bằng bay hơi (“we used to do evaporative cooling”). Nhưng cũng trong buổi đó, ông nói lo ngại về tổng điện năng là “fair” (công bằng), và nhấn mạnh “not per query, but in total”: không phải điện của từng câu hỏi, mà là tổng.
Mỗi câu nhỏ, cộng lại thì lớn: sổ sách của Google, Microsoft và IEA
Tháng 7/2025, theo BGR dẫn Axios, ChatGPT nhận hơn 2,5 tỷ câu lệnh mỗi ngày, khoảng 330 triệu trong đó từ Mỹ; người phát ngôn OpenAI xác nhận con số với The Verge. Nhân thô 2,5 tỷ câu với 0,34 Wh, ra khoảng 850 MWh mỗi ngày, khoảng 310 GWh mỗi năm (TechVision tính). Phép nhân này chỉ để hình dung: nó chỉ tính câu chữ, chưa tính ảnh, video, mô hình suy luận hay huấn luyện, và dùng một con số trung bình không kèm phương pháp.
Đặt cạnh đó, mức 1.287 MWh ước tính cho lần huấn luyện GPT-3 chỉ bằng chừng một ngày rưỡi trả lời câu hỏi theo phép nhân trên (TechVision tính: 1.287 chia 850). Hai con số thuộc hai đời mô hình khác nhau, đặt cạnh nhau chỉ để thấy vì sao giới nghiên cứu nói phần lớn điện năng nằm ở lúc hàng tỷ người hỏi AI mỗi ngày, chứ không chỉ ở lúc dạy AI.
Sổ sách của chính các hãng cho thấy cùng chiều đó. Theo báo cáo môi trường Google 2026 (xuất bản tháng 6/2026), năm 2025 Google tiêu thụ 10.869 triệu gallon nước, khoảng 41 tỷ lít, gồm trung tâm dữ liệu và văn phòng (riêng trung tâm dữ liệu 10.523 triệu gallon), tăng 34% so với 8.135 triệu gallon năm 2024. Google tự so sánh lượng nước đó bằng tưới khoảng 73 sân golf trong một năm ở vùng Tây Nam nước Mỹ. Tổng điện năng Google dùng tăng 37% năm 2025, sau khi đã tăng 27% năm 2024; tổng năng lượng năm 2025 là 44.046.500 MWh.
Microsoft báo cáo năm tài chính 2025 tiêu thụ 8.170 megalit nước (khoảng 8,2 tỷ lít), rút 13.266 megalit, và dùng 37.026.353 MWh điện. So với 6.693 megalit năm tài chính 2024 (số đã được Microsoft điều chỉnh lại trong bản dữ liệu 2026), lượng nước tiêu thụ tăng khoảng 22% (TechVision tính). Lưu ý: bản dữ liệu năm 2025 cũ ghi năm tài chính 2024 là 5.807 megalit; nếu lấy số cũ đó sẽ ra mức tăng khoảng 41%, không đúng với số đã điều chỉnh.
Mỗi câu hỏi rẻ đi hàng chục lần, nhưng tổng điện và tổng nước vẫn tăng. Năm 2023, trong bài trên tạp chí Joule, Alex de Vries đã nhắc tới nghịch lý Jevons: máy móc hiệu quả hơn thì người ta lại dùng nhiều hơn. Ở quy mô thế giới, báo cáo “Energy and AI” của IEA (10/04/2025), theo Scientific American và S&P Global dẫn lại, cho biết trung tâm dữ liệu dùng khoảng 415 TWh điện năm 2024, khoảng 1,5% điện toàn cầu, và dự báo khoảng 945 TWh năm 2030, xấp xỉ lượng điện Nhật Bản đang dùng. Bản cập nhật tháng 4/2026 của IEA, theo Power Technology, cho biết điện trung tâm dữ liệu tăng 17% năm 2025 trong khi nhu cầu điện toàn cầu chỉ tăng 3%.
Các hãng cũng đang đổi cách làm mát. Theo blog Microsoft ngày 24/06/2026, lượng nước cho mỗi kWh (WUE) trung bình đã giảm từ 2,3 L/kWh ở thế hệ trung tâm dữ liệu đầu những năm 2000 xuống 0,27 L/kWh năm 2025. Năm 2024, Microsoft ra thiết kế trung tâm dữ liệu cho AI không dùng nước để làm mát; với kiểu làm mát bằng gió có hỗ trợ bay hơi, hãng chỉ dùng nước khi trời trên 85 °F (29,4 °C). Mốc 29,4 °C đó là nhiệt độ mùa hè rất quen ở Việt Nam.
Ở Việt Nam: Viettel, VNPT, FPT và hệ thống điện EVN
Ngày 10/04/2024, Viettel khai trương trung tâm dữ liệu Hòa Lạc ở Hà Nội với 2.400 tủ máy chủ (rack), 21.000 m² sàn và công suất 30 MW. Ngày 23/04/2025, Viettel khởi công trung tâm dữ liệu Tân Phú Trung ở Củ Chi, TP.HCM: công suất thiết kế 140 MW, khoảng 10.000 rack, trên diện tích khoảng 4 ha, chuẩn Tier III, PUE mục tiêu dưới 1,4. Theo kế hoạch công bố lúc khởi công, giai đoạn 1 dự kiến vận hành từ quý I/2026 và toàn bộ hoàn thành trước năm 2030; khi đó Viettel có 15 trung tâm dữ liệu đang hoạt động. Tới ngày 14/10/2026, TechVision chưa tìm thấy thông báo xác nhận giai đoạn 1 đã chạy, nên các con số của Tân Phú Trung nên đọc là kế hoạch.
PUE là tổng điện của cả trung tâm chia cho điện của riêng thiết bị IT. PUE 1,4 nghĩa là cứ 100 phần điện cho máy chủ, có thể tốn thêm tới 40 phần cho làm mát và phụ trợ. Để so sánh, Google cho biết cụm trung tâm ở The Dalles (Oregon), nơi chụp ảnh đầu bài, chỉ cần thêm 6 tới 10% điện phụ trợ vào quý 4/2025, trong khi mức trung bình ngành là khoảng 54%.
Bên VNPT, ngày 25/10/2023, tập đoàn khai trương trung tâm dữ liệu (IDC) thứ 8 ở Khu Công nghệ cao Hòa Lạc, với 23.000 m² sàn, tối đa 2.000 rack, đạt Tier III cả thiết kế lẫn xây dựng; bài công bố không nêu công suất điện. Bên FPT, ngày 23/04/2024 tại Hà Nội, FPT ký ghi nhớ với NVIDIA về một nhà máy AI 200 triệu USD dùng GPU H100 (chi tiết dự án ở bài về FPT AI Factory). Ngày 20/08/2025, FPT khánh thành trung tâm dữ liệu Fornix HCM02 ở Khu Công nghệ cao TP.HCM, sức chứa tối đa 3.600 rack; bài báo cũng không nêu số MW.
Theo hãng nghiên cứu thị trường Mordor Intelligence mà Tuổi Trẻ dẫn lại, thị trường trung tâm dữ liệu Việt Nam đạt khoảng 524,7 MW năm 2025 và dự kiến khoảng 950,4 MW năm 2030, tăng hơn 12,6% mỗi năm. Theo EVN, năm 2025 cả hệ thống điện Việt Nam sản xuất và nhập khẩu khoảng 322,8 tỷ kWh (tăng 4,6%), công suất đỉnh 54.370 MW. Trong khi đó toàn bộ trung tâm dữ liệu thế giới năm 2024 dùng khoảng 415 tỷ kWh theo IEA, tức nhiều hơn cả hệ thống điện Việt Nam khoảng 1,3 lần (TechVision tính: 415 chia 322,8; hai năm khác nhau).
Về tiền điện, có thể quy thử theo giá điện sinh hoạt áp dụng từ Quyết định 1279/QĐ-BCT ngày 09/05/2025: bậc 1 là 1.984 đồng/kWh, bậc 4 là 2.998 đồng/kWh, chưa gồm VAT. Theo số Altman, 1.000 câu hỏi ChatGPT tốn khoảng 0,34 kWh, quy ra khoảng 675 đồng ở giá bậc 1 và khoảng 1.019 đồng ở giá bậc 4 (TechVision tính). Trung tâm dữ liệu không trả giá điện sinh hoạt, đây chỉ là cách quy đổi cho dễ hình dung.
Tóm lại: dùng AI có đáng lo về điện, nước?
Theo chính các hãng, một câu hỏi chữ ngắn tốn khoảng 0,24 tới 0,34 Wh điện, và lượng nước tại trung tâm dữ liệu chưa tới nửa mililit, ít hơn rất nhiều so với mức 50 mL hay được trích. Nó tốn ít điện hơn xem phim 20 giây, và một ấm nước 1 lít bằng vài trăm câu hỏi như vậy. Nhưng đó là số trung bình hoặc trung vị do chính hãng tự đo, chưa có bên thứ ba độc lập kiểm chứng.
Việc nặng như tạo video, dán tài liệu rất dài hay dùng mô hình suy luận có thể tốn gấp hàng trăm lần trở lên. Dùng AI cho việc học, việc làm hằng ngày không phải chỗ cần áy náy; với việc nặng như tạo video cho vui thì nên cân nhắc, và chọn mô hình nhỏ khi nó đã đủ dùng. Khi gặp một con số giật gân, dù là “một chai nước” hay “năm giọt nước”, hãy hỏi: con số đó đo phần nào, bỏ qua phần nào, và đo vào năm nào.
Chuyện lớn thật sự không nằm ở từng câu hỏi, mà ở tổng điện và tổng nước vẫn tăng hằng năm ở Google, Microsoft và các trung tâm dữ liệu toàn cầu. Với các trung tâm dữ liệu đang mọc lên ở Việt Nam, số điện, số nước là điều người dùng có quyền hỏi, và hiện vẫn còn nhiều ô trống.
Bảng nguồn đầy đủ
Bảng dưới liệt kê mọi con số trong bài và trong video đi kèm. Tất cả trang nguồn được mở và đọc ngày 14/10/2026. Dòng ghi “TechVision tính” là phép tính của TechVision từ các số đã có nguồn, không phải số của hãng.
| Con số | Nguồn gốc | Ngày đọc | Ghi chú |
| 0,34 Wh/câu hỏi ChatGPT trung bình; lò nướng hơn 1 giây, bóng đèn hiệu suất cao vài phút | Sam Altman, "The Gentle Singularity": blog.samaltman.com; ngày đăng 10/06/2025 xác nhận qua simonwillison.net | 14/10/2026 | Blog CEO. Trang blog không hiện ngày |
| 0,000085 gallon nước, khoảng 1/15 thìa cà phê, khoảng 0,32 mL | Như trên | 14/10/2026 | Quy đổi mL: TechVision tính (nhân 3.785,41) |
| Bài Altman không nêu mô hình, không kèm phương pháp | Đọc trực tiếp bài trên | 14/10/2026 | Nhận xét về sự vắng thông tin |
| Gemini: 0,24 Wh, 0,03 gCO2e, 0,26 mL (khoảng 5 giọt) mỗi câu lệnh văn bản trung vị; xem tivi chưa tới 9 giây | Google, arXiv 21/08/2025: arxiv.org/abs/2508.15734; blog 22/08/2025: cloud.google.com | 14/10/2026 | Số của hãng, đo tháng 5/2025, trung vị |
| Số liệu Gemini chưa được bên thứ ba độc lập kiểm chứng | Chú thích 2, blog Google ở trên | 14/10/2026 | Hãng tự ghi |
| 0,10 Wh nếu chỉ tính chip TPU/GPU, "kịch bản lạc quan nhất"; những phần tính và không tính | Blog Google ở trên | 14/10/2026 | Không gồm mạng ngoài, thiết bị người dùng, huấn luyện, lưu trữ |
| WUE 1,15 L/kWh (2023 và 2024); dùng trung vị vì phân phối lệch | Google, arXiv 2508.15734, mục 3.3 và 3.4 | 14/10/2026 | "Chỉ nước tại chỗ" là TechVision suy từ công thức |
| Gemini trung vị 7,92 Wh (05/2024) xuống 0,24 Wh (05/2025); giảm 33 lần điện, 44 lần khí thải | Google 2026 Environmental Report, Hình 4; blog Google ở trên | 14/10/2026 | Hai tài liệu của hãng |
| Mistral: 1,14 gCO2e, 45 mL nước, 0,16 mg Sb eq cho câu trả lời 400 token trên Le Chat | Mistral AI, 22/07/2025: mistral.ai | 14/10/2026 | Phân tích vòng đời, cùng Carbone 4 và ADEME, Resilio + Hubblo bình duyệt; không tính thiết bị người dùng |
| 45 mL gấp khoảng 173 lần 0,26 mL; 50 mL gấp gần 200 lần 0,26 mL | Từ hai dòng trên và nghiên cứu Li | 14/10/2026 | TechVision tính; khác phương pháp |
| GPT-3: 1 chai 500 mL cho khoảng 10-50 câu trả lời vừa | Li, Yang, Islam, Ren, "Making AI Less Thirsty", arXiv 06/04/2023, bản 5 ngày 26/03/2025: arxiv.org/abs/2304.03271 | 14/10/2026 | Học thuật, được Communications of the ACM nhận đăng |
| Câu hỏi vừa: tối đa 800 chữ vào, 150-300 chữ ra; giả định 4 Wh/câu; 4 Wh gần 12 lần 0,34 Wh | Như trên, mục 3.3.2 | 14/10/2026 | Phép chia: TechVision tính |
| Nước tại chỗ (scope-1) và nước nhà máy điện (scope-2); hệ số trung bình Mỹ 3,14 L/kWh | Như trên, mục 2 và 3.3.1 | 14/10/2026 | Nguồn gốc |
| Huấn luyện GPT-3: tổng 5,4 triệu lít nước, 700.000 lít tại chỗ; 1.287 MWh điện | Như trên, phần mở đầu và mục 3.3.1 (dẫn Patterson và cộng sự) | 14/10/2026 | Ước tính, OpenAI chưa công bố. 5,4 chia 0,7 khoảng 7,7: TechVision tính |
| GPT-4o khoảng 0,3 Wh/câu, 500 token ra, chip H100; 100.000 token vào khoảng 40 Wh | Epoch AI (Josh You), 07/02/2025: epoch.ai | 14/10/2026 | Ước tính độc lập. 40 chia 0,3 khoảng 133: TechVision tính |
| Mức 3 Wh bắt nguồn từ Alex de Vries (2023), dựa trên SemiAnalysis 02/2023: 4.000 token vào, 2.000 token ra, chip A100 | Epoch AI, như trên | 14/10/2026 | Nguồn độc lập |
| "3 Wh, gấp 10 lần một lần tìm Google" | TechCrunch 11/02/2025: techcrunch.com | 14/10/2026 | Thấy qua kết quả tìm kiếm; bài chỉ ghi là cách nói hay được trích |
| Llama 3.1 405B khoảng 6.706 J/câu; ảnh SD3 Medium khoảng 2.282 J; video 5 giây CogVideoX khoảng 3,4 triệu J, lò vi sóng hơn 1 tiếng; 80-90% sức tính cho suy luận | MIT Technology Review (O'Donnell, Crownhart), 20/05/2025: technologyreview.com | 14/10/2026 | Tự đo trên mô hình mở. Đổi J sang Wh (chia 3.600): TechVision tính |
| MIT TR đo mô hình mở vì OpenAI, Microsoft, Google không chia sẻ số chi tiết | Như trên | 14/10/2026 | Thấy qua kết quả tìm kiếm tóm tắt bài |
| Google 2009: 0,0003 kWh (0,3 Wh), khoảng 0,2 g CO2 mỗi lần tìm; đáp lại ước tính 7 g CO2 | Google Blog 11/01/2009: googleblog.blogspot.com; nội dung đọc ở bản đăng lại 13/01/2009 | 14/10/2026 | Trang gốc chỉ tải được tiêu đề và ngày |
| Đun sôi 1 lít từ 25 °C cần tối thiểu khoảng 87 Wh; bằng khoảng 256 câu (0,34 Wh) hoặc 363 câu (0,24 Wh) | Công thức nhiệt lượng Q = m·c·Δt | 14/10/2026 | TechVision tính, chưa tính thất thoát |
| Netflix 2019 khoảng 0,077 kWh/giờ; 0,34 Wh khoảng 16 giây xem phim | Carbon Brief (đăng 25/02/2020, cập nhật 25/11/2020): carbonbrief.org | 14/10/2026 | Số năm 2019, dựa trên IEA. Quy giây: TechVision tính |
| 500 mL chia 0,26 mL khoảng 1.900 câu lệnh | Từ số Google ở trên | 14/10/2026 | TechVision tính |
| Video 5 giây khoảng 11 ấm nước 1 lít, khoảng 2.800 câu chữ | Từ MIT TR, công thức nhiệt lượng, số Altman | 14/10/2026 | TechVision tính, khác mô hình |
| Altman 02/2026: lo ngại nước "totally fake"; tổng điện năng "fair", "not per query, but in total" | TechCrunch 21/02/2026 (Anthony Ha): techcrunch.com | 14/10/2026 | Phát biểu gốc tại sự kiện của The Indian Express |
| Hơn 2,5 tỷ câu lệnh/ngày (07/2025), khoảng 330 triệu từ Mỹ | BGR 22/07/2025, dẫn Axios và The Verge: bgr.com | 14/10/2026 | Người phát ngôn OpenAI xác nhận với The Verge |
| 850 MWh/ngày, khoảng 310 GWh/năm; 1.287 MWh khoảng 1,5 ngày | Từ 2,5 tỷ câu, 0,34 Wh và 1.287 MWh ở trên | 14/10/2026 | TechVision tính, phép nhân thô, khác đời mô hình |
| Google 2025: 10.869 triệu gallon nước (khoảng 41 tỷ lít), riêng trung tâm dữ liệu 10.523 triệu gallon, tăng 34% so với 8.135; 73 sân golf | Google 2026 Environmental Report, tr. 35 và bảng nước | 14/10/2026 | Số của hãng |
| Google: điện tăng 37% năm 2025, 27% năm 2024; tổng năng lượng 2025 là 44.046.500 MWh | Như trên, mục Energy và bảng năng lượng | 14/10/2026 | Số của hãng |
| The Dalles: thêm 6-10% điện phụ trợ quý 4/2025; trung bình ngành 54% | Như trên, tr. 35 | 14/10/2026 | Số của hãng |
| Microsoft FY25: tiêu thụ 8.170 ML nước, rút 13.266 ML, điện 37.026.353 MWh; FY24 6.693 ML; tăng khoảng 22% | 2026 Microsoft Environmental Data Fact Sheet, bảng 14 và bảng 5; The Register 10/07/2026 xác nhận 8.170 và 13.266 | 14/10/2026 | FY24 dùng số đã điều chỉnh (bản 2025 cũ ghi 5.807 ML). % tăng: TechVision tính |
| WUE Microsoft 2,3 L/kWh (đầu những năm 2000) xuống 0,27 L/kWh (2025); thiết kế không dùng nước làm mát (2024); chỉ dùng nước khi trên 85 °F (29,4 °C) | Microsoft blog 24/06/2026 (Judy Priest, Steve Solomon): blogs.microsoft.com | 14/10/2026 | Số của hãng |
| Alex de Vries nhắc nghịch lý Jevons (Joule, 10/10/2023) | Thông cáo của tạp chí: eurekalert.org | 14/10/2026 | Thông cáo báo chí |
| IEA: trung tâm dữ liệu khoảng 415 TWh năm 2024 (khoảng 1,5% điện toàn cầu), khoảng 945 TWh năm 2030 | IEA "Energy and AI" (10/04/2025) qua Scientific American và S&P Global | 14/10/2026 | Trang gốc iea.org chặn máy đọc (403), chưa mở được |
| IEA 04/2026: điện trung tâm dữ liệu tăng 17% năm 2025, nhu cầu điện toàn cầu tăng 3% | Power Technology (21/04/2026) | 14/10/2026 | Một báo mở được; trang IEA 403 |
| Viettel Hòa Lạc (10/04/2024): 2.400 rack, 21.000 m², 30 MW | Mekong ASEAN | 14/10/2026 | SGGP, Tạp chí Công Thương cùng đưa (qua tìm kiếm) |
| Viettel Tân Phú Trung (khởi công 23/04/2025): 140 MW, khoảng 10.000 rack, khoảng 4 ha, Tier III, PUE mục tiêu dưới 1,4; giai đoạn 1 dự kiến quý I/2026; 15 trung tâm đang hoạt động | Nhân Dân; Doanh nghiệp Hội nhập (PUE) | 14/10/2026 | Kế hoạch; chưa thấy tin xác nhận giai đoạn 1 đã vận hành |
| VNPT IDC thứ 8, Hòa Lạc (25/10/2023): 23.000 m² sàn, tối đa 2.000 rack, Tier III | Nhân Dân | 14/10/2026 | Bài không nêu công suất điện |
| FPT ký ghi nhớ với NVIDIA (23/04/2024), nhà máy AI 200 triệu USD, GPU H100 | Việt Nam News | 14/10/2026 | itnews.asia cùng đưa |
| FPT Fornix HCM02 (20/08/2025): tối đa 3.600 rack | Tuổi Trẻ | 14/10/2026 | Bài không nêu MW |
| Thị trường trung tâm dữ liệu Việt Nam 524,7 MW (2025), 950,4 MW (2030), tăng hơn 12,6%/năm | Mordor Intelligence, qua Tuổi Trẻ (bài trên) | 14/10/2026 | Số hãng nghiên cứu thị trường |
| EVN 2025: khoảng 322,8 tỷ kWh (tăng 4,6%), Pmax 54.370 MW; 415 chia 322,8 khoảng 1,3 lần | Nhân Dân (29/12/2025) | 14/10/2026 | Số ước cả năm của EVN. Phép chia: TechVision tính |
| Giá điện bậc 1 là 1.984 đ/kWh, bậc 4 là 2.998 đ/kWh, chưa VAT (QĐ 1279/QĐ-BCT ngày 09/05/2025) | VTC News (05/06/2026) | 14/10/2026 | Giá vẫn áp dụng ở bài tháng 6/2026 |
| 1.000 câu khoảng 0,34 kWh, khoảng 675 đ (bậc 1), khoảng 1.019 đ (bậc 4) | Từ số Altman và giá điện ở trên | 14/10/2026 | TechVision tính, chỉ để hình dung |
| 0,34 Wh nhân 3,14 L/kWh khoảng 1,07 mL nước ở nhà máy điện | Từ số Altman và hệ số của Li ở trên | 14/10/2026 | TechVision tính, hệ số trung bình Mỹ |
| Chưa thấy doanh nghiệp Việt công bố điện/nước mỗi câu hỏi AI; chưa thấy OpenAI/Google công bố đặt máy chủ ChatGPT/Gemini tại Việt Nam | Tìm kiếm của TechVision | 14/10/2026 | Kết luận "chưa tìm thấy" |
Ảnh trong bài lấy từ Wikimedia Commons theo giấy phép ghi ở từng chú thích: trung tâm dữ liệu Google ở The Dalles (Lambtron, CC BY-SA 4.0), Sam Altman tại TechCrunch Disrupt 2019 (TechCrunch, CC BY 2.0), nóc trung tâm dữ liệu (Rsparks3, CC0), ấm đun nước (Schekinov Alexey Victorovich, CC BY-SA 3.0) và trung tâm dữ liệu Microsoft Azure ở Wenatchee (Tedder, CC BY 4.0). Nếu phát hiện số nào lệch so với nguồn gốc, hãy báo cho TechVision để sửa và ghi lại ngày cập nhật.
