Mỗi rack Nvidia tiêu thụ 142kW, lưới điện AI chịu áp lực

Cuộc đua trung tâm dữ liệu AI đang chuyển trọng tâm từ hiệu năng chip đồ họa (GPU) sang khả năng cấp điện, làm mát và kết nối lưới điện. Theo tài liệu chính thức, rack GB300 NVL72 của Nvidia (NVIDIA, mã NVDA) tiêu thụ điện tối đa 142kW.

Nvidia cho biết trong kiến trúc tham chiếu doanh nghiệp rằng GB300 NVL72 là rack làm mát bằng chất lỏng, tích hợp 72 GPU Blackwell Ultra và 36 CPU Grace. Cùng tài liệu này nêu rõ mỗi rack chứa 8 giá nguồn công suất 33kW, tổng công suất tối đa của cả rack đạt 142kW.

Một số bài báo trước đó nhắc đến con số 180kW, khác với thông số kỹ thuật chính thức mà Nvidia công bố. Nếu không phân biệt rõ công suất rack, tải công nghệ thông tin (IT) và tổng công suất toàn bộ cơ sở, nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu AI có thể bị đánh giá quá cao hoặc quá thấp.

Điểm mấu chốt không nằm ở mức tiêu thụ điện của từng chip riêng lẻ, mà ở việc rack, nguồn điện, hệ thống làm mát, phân phối điện và trạm biến áp phải vận hành như một khối thống nhất. Khi số lượng máy chủ AI hiệu năng cao tăng lên, các nhà vận hành trung tâm dữ liệu buộc phải đảm bảo kết nối lưới điện, thiết bị làm mát và hạ tầng biến áp song song với việc mua sắm GPU.

Trong báo cáo 'Energy and AI' công bố năm 2025, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) dự báo mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu toàn cầu có thể tăng hơn gấp đôi, từ 415TWh năm 2024 lên khoảng 945TWh vào năm 2030. IEA cũng nhận định khoảng 20% dự án trung tâm dữ liệu đã lên kế hoạch có nguy cơ chậm tiến độ, do thời gian chờ kết nối lưới điện, thời gian cung ứng máy biến áp và cáp điện, cùng những hạn chế trong nguồn cung tua-bin khí.

Theo Cơ quan Thông tin Năng lượng Mỹ (EIA), nhu cầu điện tại Mỹ tăng trung bình 1,7% mỗi năm trong giai đoạn 2020-2025. EIA cho rằng trung tâm dữ liệu là động lực chính của mức tăng này, và nếu nhu cầu tăng nhanh hơn nguồn cung, giá điện bán buôn cùng áp lực lên độ tin cậy của lưới điện tại các khu vực như ERCOT và PJM có thể gia tăng.

Trong báo cáo tháng 5/2026, Goldman Sachs dự báo nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu Mỹ có thể tăng từ 31GW năm 2025 lên 41GW năm 2026 và 66GW năm 2027. Goldman Sachs ước tính tỷ trọng của trung tâm dữ liệu trong nhu cầu điện đỉnh mùa hè của Mỹ năm 2027 ở mức 8,5%.

Tuy nhiên, Goldman Sachs cũng cho rằng tỷ lệ công suất dự kiến đi vào vận hành đúng hạn trong 1-2 năm tới có thể chỉ đạt 50-60%. Điều này có nghĩa dù dự báo nhu cầu không đổi, thời điểm vận hành thực tế vẫn có thể lệch nếu việc kết nối lưới điện và cung ứng thiết bị bị trì hoãn.

Nvidia hiện nhấn mạnh chỉ số hiệu quả hơn là con số tiêu thụ điện tuyệt đối. Trong bài đăng blog tháng 4/2026, Nvidia cho rằng tiêu chuẩn đánh giá hạ tầng AI nên dựa trên 'chi phí trên mỗi token' và 'số token trên mỗi watt', thay vì chi phí trên mỗi GPU hay hiệu năng lý thuyết.

Cũng trong tài liệu này, Nvidia cho biết GB300 NVL72 xử lý số token trên mỗi watt cao gấp 50 lần so với nền tảng Hopper, đồng thời giảm chi phí cho mỗi 1 triệu token tới 35 lần. Nói cách khác, dù lượng điện tiêu thụ tăng lên, hiệu quả xử lý tính theo đơn vị vẫn được cải thiện.

Ngành tiền mã hóa cũng chịu tác động gián tiếp từ xu hướng này. Ngành khai thác Bitcoin (BTC) từ lâu đã coi việc đảm bảo nguồn điện và kết nối lưới điện là yếu tố cốt lõi trong kinh doanh, và nền tảng đó hiện đang gắn kết với nhu cầu từ các trung tâm dữ liệu AI.

Hut 8 công bố mô hình 'ưu tiên điện năng' cùng công suất IT theo hợp đồng đạt 949MW trong báo cáo kết quả kinh doanh quý 2/2026. Cũng trong quý này, Core Scientific (CORZ) cho biết đang mở rộng mảng đồng vị trí (co-location) mật độ cao, nâng tổng công suất điện cho thuê khách hàng lên khoảng 1,1GW.

Riot Platforms công bố hợp tác phát triển trung tâm dữ liệu quy mô lớn dựa trên điện hạt nhân. Đây cũng là bối cảnh khiến các doanh nghiệp sở hữu nguồn điện, đất đai và hạ tầng biến áp được nhắc đến như nguồn cung thay thế cho nhu cầu AI.

Xu hướng này gắn liền với vấn đề các đơn xin kết nối trung tâm dữ liệu dồn vào lưới điện Mỹ tại Texas và nhiều bang khác mà TokenPost từng đưa tin. Khi nút thắt hạ tầng điện của các trung tâm dữ liệu AI tại Mỹ ngày càng lớn, chỉ riêng việc đảm bảo nguồn cung GPU không còn đủ để lý giải tốc độ mở rộng trung tâm dữ liệu.

Dù vậy, chưa có đủ căn cứ để khẳng định tài sản điện năng sẽ trực tiếp kéo theo biến động giá token hay cổ phiếu các công ty khai thác. Kết quả kinh doanh thực tế có thể khác nhau tùy vào công suất theo hợp đồng, khả năng đảm bảo nguồn điện, tốc độ kết nối lưới điện và mức độ hoàn thiện hệ thống làm mát.

Nguồn tham khảo: tài liệu chính thức của Nvidia, báo cáo Energy and AI của IEA, EIA, Goldman Sachs, blog của Nvidia.