Sự trỗi dậy của AI có thể làm bùng nổ nhu cầu đồng?

Nhật báo Le Monde dẫn nhận định của các nhà sản xuất đồng trên thế giới cho rằng, sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ khiến nhu cầu đối với kim loại đỏ này có thể tăng đến 3,4 triệu tấn mỗi năm. Đó là chưa kể, đồng cũng là nguyên liệu thô thiết yếu cho quá trình chuyển đổi năng lượng.

Từ sản xuất bộ vi xử lý đến việc tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu và hạ tầng sản xuất, cũng như quá trình chuyển tải điện đến các trung tâm dữ liệu này, mọi thứ đều cho thấy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo sẽ đi kèm với nhu cầu rất lớn về kim loại, trong đó trọng tâm đang đổ dồn vào đồng, một kim loại rất cần thiết trong ngành điện.

Theo Giám đốc Tài chính Vandita Pant của BHP, tập đoàn khai khoáng lớn nhất thế giới có trụ sở tại Australia, AI có thể khiến nhu cầu kim loại đỏ tăng đến 3,4 triệu tấn mỗi năm vào năm 2050. Theo ước tính của bà, các trung tâm dữ liệu chiếm 1% nhu cầu về đồng, con số này có thể tăng lên 6% hoặc 7% đến năm 2050.

Tại hội nghị thượng đỉnh về nguyên liệu thô do tờ Financial Times của Anh tổ chức vào mùa Xuân năm ngoái, chuyên gia kinh tế trưởng Saad Rahim của tập đoàn Trafigura, chuyên kinh doanh kim loại cơ bản và năng lượng, cũng dự báo AI sẽ tạo ra nhu cầu bổ sung đối với đồng tương đương khoảng 1 triệu tấn mỗi năm vào năm 2030.

Xu hướng nhu cầu này được cho là sẽ đáng lo ngại hơn khi quá trình chuyển đổi năng lượng nhằm hạn chế sự nóng lên toàn cầu đòi hỏi nhiều tài nguyên kim loại hơn, đặc biệt là đồng.

Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), việc tiêu thụ kim loại đỏ trong hệ thống năng lượng ít phát thải carbon sẽ tăng từ 7,9 triệu tấn/năm vào năm 2025 lên 17,3 triệu tấn/năm vào năm 2050.

Đó là chưa kể nhu cầu truyền thống phục vụ phát triển hạ tầng, đặc biệt là bất động sản. Nhìn vào sản lượng hiện tại và sản lượng đang được phát triển thì IEA cho rằng nguồn cung đồng sẽ chỉ đáp ứng được 70% nhu cầu đến năm 2030.

Nguồn cung về đồng có nguy cơ không theo kịp nhu cầu tăng chóng mặt trong những năm tới. Không chỉ vì chất lượng của các mỏ hiện tại có xu hướng giảm và hiếm khi phát hiện được các mỏ mới, mà còn vì mức đầu tư vào hoạt động khai thác kim loại này còn quá thấp và các dự án đang được phát triển sẽ không đủ đáp ứng nhu cầu của quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu.

Một số chuyên gia về thị trường đồng lo ngại rằng việc triển khai trí tuệ nhân tạo sẽ gây bất lợi cho quá trình chuyển đổi năng lượng, thậm chí có thể làm trầm trọng cuộc khủng hoảng khí hậu. Thời gian qua, các khoản đầu tư của tập đoàn Microsoft vào AI đã khiến lượng khí thải CO2 của công ty này tăng 30%.

Tuy nhiên, lo lắng này không phải lúc nào cũng đúng. “Việc xác định nhu cầu về đồng có liên quan đến trí tuệ nhân tạo là một việc làm quan trọng.

Cần phải xác định xem liệu đây là nhu cầu bổ sung, hay đã được tích hợp một phần vào các nhu cầu liên quan đến quá trình khử carbon, chẳng hạn như phát triển mạng lưới điện", nhà phân tích kim loại tại Bank of America Michael Widmer giải thích.

Ông cho rằng, các trung tâm dữ liệu đều cần điện để hoạt động và lượng điện này thường được chuyển tải bằng cáp đồng. Tuy nhiên, do quá trình khử carbon (giao thông, sản xuất năng lượng, v.v.), mạng lưới điện dù sao cũng cần xây dựng và phát triển.

Do đó, nhà phân tích Michael Widmer nhấn mạnh: "Tiêu thụ kim loại đỏ liên quan đến AI sẽ không mạnh như một số người lo ngại, thậm chí AI có thể được sử dụng để giảm nhu cầu về điện và đồng".

Tuy nhiên, cũng cần thận trọng về tác động đối với môi trường của AI. Trong toàn bộ vòng đời, công cụ mới này gây ra dấu ấn môi trường không hề nhỏ.

“Việc đào tạo [AI] tiêu tốn nhiều năng lượng tới mức tất cả "người chơi" đều tìm cách cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng của mình để giảm chi phí”, đó là lưu ý được nhắc đến trong Báo cáo về AI được đệ trình lên Tổng thống Pháp vào tháng 3/2023, do các chuyên gia kinh tế Philippe Aghion và Anne Bouverot thực hiện.

Trong báo cáo này, các tác giả cũng cho rằng “cần xem xét đồng thời tác động môi trường của AI và lợi ích tiềm năng”, đặc biệt nhờ khả năng tối ưu hóa các quy trình phức tạp trong năng lượng, nông nghiệp và công nghiệp. Họ kết luận: “Tất cả phụ thuộc vào cách chúng ta sử dụng AI”.