Suy Nghĩ + RAG: Hướng Tới Tương Lai Bền Vững cho LLM

Quan điểm từ Injeniero

Tại Injeniero, việc xây dựng một web bền vững là về việc giảm thiểu chi phí môi trường, tài nguyên và hiệu suất của công nghệ số—bao gồm cơ sở hạ tầng tinh gọn, phân phối nội dung hiệu quả, thiết kế tiếp cận và giảm thiểu lãng phí trong tính toán. Chúng tôi tin rằng khi AI trở thành phần trung tâm của web, tính bền vững của nó phải là mối quan tâm hàng đầu.

Thực tế về năng lượng của Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) có lượng năng lượng tiêu thụ đáng kể, thay đổi tùy thuộc vào cách sử dụng. Giai đoạn tiêu tốn năng lượng nhất là giai đoạn huấn luyện, nơi một lần huấn luyện đầy đủ của một mô hình lớn như GPT-3 (175B tham số) tiêu tốn khoảng 1,287 MWh, tương đương với mức tiêu thụ năng lượng hàng năm của hàng trăm ngôi nhà ở Mỹ. Ngược lại, năng lượng sử dụng cho mỗi truy vấn cá nhân, hay suy diễn, thấp hơn nhiều. Một truy vấn ngắn điển hình đến một mô hình như GPT-4o hoặc ChatGPT sử dụng khoảng 0.3 Wh. Tuy nhiên, đối với các đầu vào dài hơn hoặc phức tạp hơn, mức tiêu thụ năng lượng này có thể tăng lên, vì những đầu vào này yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán hơn.

Trong khi giai đoạn huấn luyện tiêu tốn một lượng năng lượng khổng lồ trong một sự kiện duy nhất (có thể tương đương với tuổi thọ của nhiều ngôi nhà), giai đoạn suy diễn, mặc dù ít tiêu tốn năng lượng hơn cho mỗi truy vấn, thường chiếm ưu thế về tổng năng lượng tiêu thụ trong suốt thời gian sử dụng khi xem xét số lượng lớn truy vấn. Huấn luyện chỉ diễn ra thỉnh thoảng, nhưng suy diễn là liên tục và toàn cầu, dẫn đến một lượng năng lượng tích lũy lớn hơn đáng kể.

Huấn luyện một mô hình như GPT-3 cũng dẫn đến việc phát thải khoảng 550 tấn CO₂ tương đương.

Tại Sao Suy Nghĩ + RAG Cung Cấp Con Đường Bền Vững Hơn

Dựa trên những điều trên, đây là lý do tại sao chúng tôi tin rằng thế hệ LLM tiếp theo sẽ chuyển sang kiến trúc có khả năng suy nghĩ + RAG, thay vì chỉ đơn giản là mở rộng dữ liệu và tham số:

• Giảm tải huấn luyện lại: Các mô hình dựa nhiều vào các tập dữ liệu tĩnh lớn và cần huấn luyện lại thường xuyên tiêu tốn rất nhiều năng lượng. Với RAG, việc cập nhật cơ sở kiến thức có thể là tăng cường (cập nhật chỉ mục), thay vì phải làm lại các lần huấn luyện đầy đủ.

• Giảm chi phí suy diễn cho mỗi câu trả lời hữu ích: Nếu một mô hình có thể truy xuất các sự thật liên quan và suy nghĩ dựa trên chúng, thì ít chu kỳ tính toán bị lãng phí vào việc nhớ lại hoặc tái tạo nội dung không liên quan hoặc kém chính xác. Các kiến trúc suy nghĩ hiệu quả có thể tận dụng RAG để cắt giảm số lượng phép toán dấu phẩy động (FLOPs) cho mỗi truy vấn.

• Cải thiện xác minh, giảm ảo giác, nhiều bộ nhớ đệm hơn: Các đầu ra có cơ sở nghĩa là ít lỗi hơn và ít cần truy vấn lại hoặc điều chỉnh. Hơn nữa, việc truy xuất từ các kho kiến thức được duy trì tốt cho phép lưu trữ các truy vấn hoặc đoạn văn phổ biến, từ đó giảm tính toán dư thừa.

• Sự phù hợp với hạ tầng web bền vững: Các mẫu thiết kế yêu cầu bởi RAG (biểu đồ kiến thức, dữ liệu có cấu trúc, nội dung dựa trên API, sơ đồ, bộ nhớ đệm edge, v.v.) phù hợp với các thực hành web hiệu suất + tiêu thụ năng lượng thấp mà Injeniero ủng hộ.

Thừa Nhận Các Chi Phí và Thách Thức Của RAG

Trong khi RAG cung cấp một con đường rõ ràng đến tính bền vững, nó không thiếu những chi phí tính toán và kỹ thuật riêng của nó. Một cái nhìn cân bằng thừa nhận những đánh đổi này:

• Chi phí hạ tầng: Việc xây dựng và duy trì các cơ sở kiến thức bên ngoài cần thiết cho RAG, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu vector và biểu đồ kiến thức, vẫn yêu cầu năng lượng đáng kể. Việc chỉ mục dữ liệu mới và thực hiện tìm kiếm tương tự trên các tập dữ liệu khổng lồ tiêu tốn năng lượng. Đây là một sự đánh đổi: bạn đang chuyển tải trọng tính toán từ LLM sang hệ thống truy xuất.

• Chất lượng dữ liệu là vua: Hiệu quả của RAG hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng của cơ sở kiến thức của nó. "Rác vào, rác ra" áp dụng ở đây. Nếu dữ liệu được cấu trúc kém, không chính xác hoặc lỗi thời, hệ thống có thể truy xuất thông tin không liên quan, dẫn đến đầu ra kém và lãng phí tính toán.

• Độ phức tạp trong tích hợp: Các hệ thống RAG có thể phức tạp trong việc kỹ thuật và duy trì. Chúng liên quan đến một pipeline tinh vi bao gồm phân đoạn dữ liệu, nhúng, tìm kiếm vector và xếp hạng lại. Điều này yêu cầu chuyên môn đặc biệt và thêm một lớp chi phí vận hành không có trong kiến trúc LLM đơn khối.

Ví Dụ: LATAM và GSO Dẫn Đầu

Tại khu vực LATAM, các công ty đang thực hiện Tối ưu hóa Tìm kiếm Tạo (GSO) đã chứng minh điều này có thể hoạt động như thế nào trong thực tế. Một trong những đại lý GSO LATAM như SemanticPunch👊. Những đặc điểm chính trong cách tiếp cận của họ bao gồm:

• Tối ưu hóa cấu trúc nội dung (dữ liệu có cấu trúc, đánh dấu ngữ nghĩa) để các mô hình tạo có thể truy xuất các sự thật chính xác, đáng tin cậy thay vì đoán mò.

• Thiết kế kiến trúc sao cho các nguồn kiến thức (cục bộ hoặc khu vực nếu có thể) được chỉ mục tốt và có thể truy cập (tìm kiếm vector / chỉ số từ khóa) để giảm độ trễ và chi phí suy diễn.

• Nhấn mạnh chất lượng nội dung, giảm tiếng ồn, trùng lặp và mơ hồ—điều này chuyển thành việc giảm lãng phí trong cả việc viết của con người và suy diễn của AI.

Đây chính là những thực hành giúp giảm lãng phí, cải thiện hiệu suất và giúp AI + web phát triển mà không tiêu tốn năng lượng quá mức.

Những Gì Chúng Tôi Khuyến Nghị Ngay Bây Giờ

Từ quan điểm của Injeniero, để hướng tới một tương lai bền vững trong khi vẫn duy trì tính hữu ích của AI, đây là các thực hành được khuyến nghị:

1. Xây dựng các stack RAG-first: Sử dụng các mô hình nhỏ hơn hoặc đã được chưng cất với khả năng suy nghĩ mạnh mẽ; duy trì và chăm sóc các cơ sở kiến thức bên ngoài được cập nhật; tích hợp các lớp truy xuất hiệu quả và cục bộ (hoặc edge).

2. Hiệu quả mô hình và đổi mới kiến trúc: Khám phá các mô hình được kích hoạt rải rác (Mixture-of-Experts, v.v.), chưng cất, cắt tỉa và lượng hóa—tất cả các phương pháp này cho phép bạn đạt được hiệu suất tương tự với mức năng lượng thấp hơn nhiều.

3. Làm việc trên hiệu quả suy diễn: Vì suy diễn là liên tục và tích lũy, ngay cả những chiến thắng nhỏ cho mỗi truy vấn (giảm Wh cho mỗi yêu cầu) cộng lại thành tiết kiệm lớn trên toàn cầu.

4. Đo lường, giám sát và báo cáo các chỉ số năng lượng: Theo dõi watt-giờ cho mỗi truy vấn (hoặc mỗi người dùng), PUE (Hiệu quả sử dụng năng lượng), và tổng năng lượng suy diễn; đặt mục tiêu cho năng lượng mỗi kết quả, không chỉ độ trễ hoặc độ chính xác.

Dự Đoán Đặc Điểm Của Các LLM Thế Hệ Tiếp Theo

Khi kết hợp các xu hướng, đây là cách chúng tôi dự đoán thế hệ LLM tiếp theo sẽ phát triển, dưới áp lực từ tính bền vững:

• Các mô hình sẽ trở nên hỗn hợp: lõi lý luận chắc chắn, tổng quát + các hệ thống truy xuất mô-đun. Mô hình lõi sẽ nhỏ hơn nhưng thông minh hơn.

• Nhấn mạnh nhiều hơn vào các mô hình cụ thể theo miền hoặc “chuyên gia”, thay vì các mô hình tổng quát đơn khối phải bao quát mọi thứ. Điều này cho phép sử dụng hiệu quả theo miền, giảm thiểu chi phí không cần thiết.

• Hạ tầng sẽ chuyển sang truy xuất + bộ nhớ đệm phân tán/edge, giảm độ trễ và chi phí năng lượng của suy diễn.

• Các tiêu chuẩn và chỉ số cho tính bền vững sẽ trở nên trung tâm hơn (ví dụ: chi phí năng lượng cho mỗi truy vấn, chi phí carbon cho mỗi tính năng), có thể được quy định hoặc kiểm toán.

Kết Luận

Quan điểm của Injeniero là con đường phía trước không phải là “lớn hơn và khao khát hơn,” mà là “thông minh hơn và có cơ sở hơn.” Khi chi phí năng lượng và môi trường trở nên rõ ràng hơn, động lực để xây dựng các mô hình dựa vào suy nghĩ + RAG sẽ chỉ tăng lên. Các công ty như SemanticPunch👊 đã chỉ ra con đường: nội dung được cấu trúc tốt, truy xuất hiệu quả và sự rõ ràng ngữ nghĩa. Đó là cách chúng ta xây dựng cả web bền vững và AI bền vững.

Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)

1. RAG là gì?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là phương pháp kết hợp giữa việc truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu bên ngoài và tạo ra văn bản dựa trên thông tin đó.

2. Tại sao RAG lại quan trọng cho AI bền vững?
RAG giúp giảm chi phí năng lượng bằng cách cho phép cập nhật kiến thức mà không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình, từ đó tiết kiệm năng lượng và tài nguyên.

3. Các mô hình thế hệ tiếp theo sẽ như thế nào?
Chúng sẽ trở nên nhỏ gọn hơn nhưng thông minh hơn, kết hợp nhiều chuyên gia cho từng miền cụ thể, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu tiêu tốn năng lượng.

Tài Nguyên Tham Khảo

1. Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. arXiv preprint arXiv:1906.02243.
2. Patterson, D., et al. (2021). Carbon Emissions and Large Scale AI Models. arXiv preprint arXiv:2104.10350.
3. Luccioni, A. S., et al. (2022). The Carbon Footprint of AI: A Review of the Current Landscape. ScienceDirect.
4. Epoch AI. (2024). AI Benchmarking Hub. Retrieved from https://epoch.ai/
5. Marmelab. (2025). AI's Environmental Impact: Making an Informed Choice. Marmelab Blog. Retrieved from https://marmelab.com/blog/2025/03/19/ai-carbon-footprint.html
6. Sánchez-Mompó, A., et al. (2025). Green MLOps to Green GenOps: An Empirical Study of Energy Consumption in Discriminative and Generative AI Operations. arXiv preprint arXiv:2503.23934.
7. De Vries, A. (2023). The Growing Energy Consumption of Artificial Intelligence. Joule, 7(10), 2191-2194.