ISO/IEC TR 20226:2025 – Các Khía Cạnh Bền Vững Môi Trường Của Hệ Thống AI: Hướng Tiếp Cận AI Xanh Trong Kỷ Nguyên Số

1 ISO/IEC TR 20226:2025 là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành động lực quan trọng thúc đẩy chuyển đổi số trên toàn cầu. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình AI ngày càng lớn và phức tạp, các vấn đề liên quan đến tiêu thụ năng lượng, phát thải khí nhà kính, sử dụng tài nguyên tính toán và tác động môi trường cũng ngày càng được quan tâm.

Các mô hình AI hiện đại có thể cần đến hàng nghìn GPU, trung tâm dữ liệu quy mô lớn và lượng điện năng đáng kể để huấn luyện và vận hành. Điều này đặt ra yêu cầu phải xem xét yếu tố bền vững môi trường trong toàn bộ vòng đời của hệ thống AI.

Để hỗ trợ các tổ chức đánh giá và quản lý các tác động môi trường liên quan đến AI, ISO và IEC đã ban hành ISO/IEC TR 20226:2025 – Artificial Intelligence — Environmental Sustainability Aspects of AI Systems.

Tiêu chuẩn cung cấp hướng dẫn giúp các tổ chức hiểu, đánh giá và cải thiện tính bền vững môi trường của hệ thống AI, đồng thời hỗ trợ các mục tiêu phát triển bền vững và ESG.

2 Vì sao tính bền vững môi trường của AI ngày càng quan trọng?

Trong giai đoạn đầu phát triển AI, các tổ chức chủ yếu tập trung vào:

• Độ chính xác.
• Hiệu suất.
• Tốc độ xử lý.
• Khả năng mở rộng.

Tuy nhiên, sự bùng nổ của AI tạo sinh (Generative AI) đã làm gia tăng đáng kể nhu cầu về:

• Năng lực tính toán.
• Trung tâm dữ liệu.
• Thiết bị phần cứng chuyên dụng.
• Năng lượng vận hành.

Một số nghiên cứu cho thấy quá trình huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn có thể tạo ra lượng phát thải carbon tương đương nhiều năm hoạt động của một cá nhân.

Do đó, các tổ chức không chỉ cần quan tâm đến hiệu quả của AI mà còn phải xem xét tác động môi trường mà AI tạo ra.

3 Mục tiêu của ISO/IEC TR 20226:2025

Tiêu chuẩn hướng đến:

• Xác định các tác động môi trường liên quan đến AI.
• Hỗ trợ đánh giá tính bền vững của hệ thống AI.
• Thúc đẩy phát triển AI xanh (Green AI).
• Hỗ trợ các chương trình ESG.
• Giảm phát thải carbon từ hoạt động AI.
• Tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên công nghệ thông tin.

4 Bền vững môi trường trong AI là gì?

Bền vững môi trường trong AI là khả năng thiết kế, phát triển, triển khai và vận hành các hệ thống AI theo cách giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường trong suốt vòng đời của hệ thống.

Điều này bao gồm:

• Giảm tiêu thụ năng lượng.
• Tối ưu hóa tài nguyên tính toán.
• Hạn chế phát thải khí nhà kính.
• Tăng hiệu quả sử dụng hạ tầng CNTT.
• Hỗ trợ các mục tiêu phát triển bền vững.

5 Các nguồn tác động môi trường của hệ thống AI

5.1. Huấn luyện mô hình AI

Đây thường là giai đoạn tiêu thụ nhiều tài nguyên nhất.

Bao gồm:

• Sử dụng GPU/TPU hiệu năng cao.
• Trung tâm dữ liệu quy mô lớn.
• Điện năng cho xử lý và làm mát.

Đối với các mô hình nền tảng (Foundation Models) hoặc Generative AI, chi phí môi trường của giai đoạn huấn luyện có thể rất đáng kể.

5.2. Vận hành và suy luận (Inference)

Sau khi triển khai, hệ thống AI tiếp tục tiêu thụ tài nguyên thông qua:

• Xử lý yêu cầu người dùng.
• Tính toán thời gian thực.
• Dịch vụ AI trực tuyến.
• Chatbot và trợ lý AI.

Khi số lượng người dùng tăng lên, tác động môi trường cũng tăng theo.

5.3. Hạ tầng trung tâm dữ liệu

Các hệ thống AI phụ thuộc nhiều vào:

• Máy chủ.
• Thiết bị lưu trữ.
• Hệ thống mạng.
• Thiết bị làm mát.

Hiệu quả năng lượng của trung tâm dữ liệu có ảnh hưởng trực tiếp đến tính bền vững của AI.

5.4. Thiết bị phần cứng

AI yêu cầu nhiều thiết bị chuyên dụng như:

• GPU.
• TPU.
• Bộ tăng tốc AI.

Việc sản xuất, vận chuyển và xử lý vòng đời thiết bị đều tạo ra tác động môi trường cần được xem xét.

5.5. Dữ liệu

Việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu khối lượng lớn cũng làm tăng:

• Nhu cầu lưu trữ.
• Tiêu thụ năng lượng.
• Chi phí hạ tầng.

Do đó chất lượng dữ liệu và chiến lược quản lý dữ liệu có ảnh hưởng đến hiệu quả môi trường của AI.

6 Các khía cạnh bền vững môi trường được đề cập trong ISO/IEC TR 20226

6.1 Hiệu quả năng lượng

Đánh giá mức năng lượng tiêu thụ của hệ thống AI trong các giai đoạn:

• Huấn luyện.
• Kiểm thử.
• Triển khai.
• Vận hành.

6.2 Phát thải carbon

Đánh giá lượng khí nhà kính phát sinh từ:

• Hạ tầng điện toán.
• Trung tâm dữ liệu.
• Dịch vụ đám mây.
• Quá trình huấn luyện mô hình.

6.4 Hiệu quả tài nguyên

Xem xét mức độ sử dụng:

• Bộ nhớ.
• Năng lực xử lý.
• Dung lượng lưu trữ.
• Băng thông mạng.

6.5 Vòng đời hệ thống AI

Tiêu chuẩn khuyến khích đánh giá tác động môi trường trong toàn bộ vòng đời:

• Thiết kế.
• Phát triển.
• Triển khai.
• Bảo trì.
• Ngừng sử dụng.

6.6 Kinh tế tuần hoàn

Khuyến khích:

• Tái sử dụng hạ tầng.
• Kéo dài tuổi thọ thiết bị.
• Giảm rác thải điện tử.

7 Green AI và Sustainable AI

ISO/IEC TR 20226 góp phần thúc đẩy hai xu hướng quan trọng:

Green AI

Tập trung giảm tài nguyên cần thiết để phát triển và vận hành AI.

Ví dụ:

• Mô hình nhẹ hơn.
• Thuật toán hiệu quả hơn.
• Tối ưu tài nguyên tính toán.

Sustainable AI

Tập trung sử dụng AI để hỗ trợ các mục tiêu phát triển bền vững.

Ví dụ:

• Quản lý năng lượng.
• Giảm phát thải.
• Giám sát môi trường.
• Nông nghiệp thông minh.
• Thành phố thông minh.

8 Mối liên hệ với ESG và phát triển bền vững

ISO/IEC TR 20226 có mối liên hệ trực tiếp với:

Environmental (E)

Giảm phát thải và sử dụng tài nguyên hiệu quả.

Social (S)

Hỗ trợ các ứng dụng AI tạo ra lợi ích xã hội.

Governance (G)

Tăng cường quản trị và minh bạch trong sử dụng AI.

Tiêu chuẩn giúp các tổ chức tích hợp AI vào chiến lược ESG một cách hiệu quả hơn.

9 Lợi ích khi áp dụng ISO/IEC TR 20226:2025

Giảm chi phí vận hành AI

Tối ưu năng lượng và tài nguyên tính toán.

Hỗ trợ mục tiêu ESG

Tăng cường khả năng báo cáo và chứng minh hiệu quả môi trường.

Giảm phát thải carbon

Hỗ trợ các cam kết Net Zero và phát triển bền vững.

Tăng hiệu quả sử dụng hạ tầng CNTT

Tận dụng tốt hơn các nguồn lực công nghệ.

Nâng cao hình ảnh doanh nghiệp

Thể hiện cam kết đối với AI có trách nhiệm và phát triển bền vững.

10 Doanh nghiệp nào nên quan tâm đến ISO/IEC TR 20226?

Tiêu chuẩn đặc biệt phù hợp với:

• Doanh nghiệp phát triển AI.
• Nhà cung cấp nền tảng AI.
• Trung tâm dữ liệu.
• Doanh nghiệp công nghệ.
• Tổ chức triển khai Generative AI.
• Doanh nghiệp thực hiện ESG.
• Tổ chức triển khai ISO/IEC 42001.
• Cơ quan quản lý và nghiên cứu về AI.

Đặc biệt, các tổ chức vận hành hệ thống AI quy mô lớn sẽ nhận được nhiều lợi ích từ việc áp dụng các nguyên tắc của ISO/IEC TR 20226.