Nhu cầu về điện đang tăng mạnh do Trí tuệ nhân tạo (AI).
Theo báo cáo của Goldman Sachs vào tháng 5 năm 2024, dự đoán rằng các trung tâm dữ liệu sẽ sử dụng 8% nguồn cung cấp điện toàn bộ của Mỹ vào năm 2030, tăng từ 3% vào năm 2022, khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây mở rộng để đáp ứng nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI. Giả sử xu hướng hiện tại vẫn tiếp tục, các công ty điện tại Mỹ sẽ cần đầu tư khoảng 50 tỷ đô la vào khả năng phát điện để hỗ trợ tất cả các trung tâm dữ liệu chạy AI được nâng cấp và mới.
Có thể có những hậu quả tiêu cực nghiêm trọng. Ở Kansas, nơi Meta gần đây khởi công một trung tâm máy chủ mới với quy mô lớn, công ty điện lực Evergy thông báo rằng sẽ trì hoãn việc đóng cửa nhà máy than của mình lên tới năm lên tới năm. Một số chuyên gia cho rằng các trung tâm dữ liệu tiêu tốn nhiều điện năng - cũng như là nguồn tiêu thụ nước lớn - có thể góp phần làm tăng chi phí điện cho người trả giá hàng ngày, ảnh hưởng không cân xứng đối với người có thu nhập thấp.
Vấn đề tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu dường như không thể giải quyết được. Nhưng Jim Gao, Katie Hoffman và Vedavyas Panneershelvam, những người sáng lập Phaidra, tin rằng có thể cải thiện cơ sở hiện có để tiết kiệm năng lượng.
Họ đã xây dựng một doanh nghiệp từ đó, thậm chí có thể nói là công ty Phaidra ra đời vào năm 2019, tạo ra hệ thống điều khiển dựa trên trí tuệ nhân tạo cho trung tâm dữ liệu cũng như cơ sở hạ tầng trong ngành dược phẩm và thương mại. Hệ thống của công ty thu thập dữ liệu từ hàng nghìn cảm biến xung quanh một cơ sở và ra quyết định trong thời gian thực về cách làm mát thiết bị bên trong một cách tiết kiệm năng lượng.
Với nhiều trung tâm dữ liệu, việc làm mát là một trong những yếu tố tiêu tốn năng lượng nhất. Hệ thống làm mát trung bình của một trung tâm dữ liệu tiêu thụ khoảng 40% tổng lực lượng của trung tâm.
"Ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu đang trong cuộc đua để xây dựng khả năng mới bất cứ nơi nào có đất đai và năng lượng có sẵn", Gao nói với TechCrunch trong một cuộc phỏng vấn. "Dịch vụ của Phaidra có thể cung cấp một hệ thống làm mát ổn định hơn chạy ít năng lượng hơn."
Gao trước đây đã dẫn đội DeepMind Energy, đội trong phân ban nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google chịu trách nhiệm tiến hành kỹ thuật thương mại hóa để giải quyết những thách thức liên quan đến biến đổi khí hậu. Trong khi ở DeepMind, Goa - cùng với Panneershelvam, lúc đó là một kỹ sư nghiên cứu tại DeepMind - đã phát triển hệ thống AI để điều khiển và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng của trung tâm dữ liệu của Google. Nó đã được nhiều bài báo đề cập vào thời điểm đó.
DeepMind đã quyết định dần dần dừng DeepMind Energy mà không có thỏa thuận với những công ty lớn như British utility National Grid, theo CNBC. Gao rời khỏi công ty vào tháng 8 năm 2019 và Panneershelvam vào tháng 5 năm 2020 - vài tháng sau khi cựu giám đốc điều hành của DeepMind, Mustafa Suleyman, theo tin đồn là một lực lượng chính đằng sau những nỗ lực về biến đổi khí hậu của DeepMind, bắt đầu có dấu hiệu đi lại.
Sau khi rời đi DeepMind, Gao và Panneershelvam nhận thấy cơ hội áp dụng những bài học từ dự án trung tâm dữ liệu của Google vào các trung tâm dữ liệu khác - và hơn nữa. Họ đã tuyển dụng Hoffman, người đang đứng đầu các dự án đổi mới tại Trane, một công ty sản xuất hệ thống làm mát, để khởi đầu Phaidra.
Phaidra phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo cho từng khách hàng được đào tạo trên dữ liệu cảm biến để tối ưu hóa hệ thống làm mát của một cơ sở (ví dụ: trung tâm dữ liệu) và quản lý năng lượng tổng thể. Gao cho biết, những mô hình này tự cải thiện, liên tục học từ kinh nghiệm quản lý cơ sở hạ tầng.
"Một trong những cách tiếp cận độc đáo mà Phaidra thực hiện với AI là chúng tôi kết hợp kiến thức vật lý về cách cơ sở hạ tầng hoạt động với các mô hình học được về động lực của nhà máy, dựa trên dữ liệu từ cảm biến," Gao nói. "Các mô hình cơ bản bắt đầu với các biểu diễn cơ bản của các thành phần chuẩn, nhưng ý nghĩa và cấp bậc của dữ liệu đều được cấu hình một cách duy nhất từ hệ thống thực tế."
Phaidra không phải là một trong số ít các startup cố gắng giải quyết thách thức về việc sử dụng năng lượng của trung tâm dữ liệu với AI. Một nhà cung cấp khác trong lĩnh vực đó là Carbon Relay của Boston, ít nhất cho đến khi quyết định tái thương hiệu và chuyển sang DevOps và IT.
Ở nơi khác, Meta và Microsoft cũng đã thử nghiệm với việc tối ưu hóa trung tâm dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo. Nhưng Gao nhìn nhận rằng đối thủ chính của Phaidra là "cách làm truyền thống".
"Thường là các cơ sở phải thuê một công ty kỹ thuật bên ngoài hoặc một công ty tư vấn để phân tích hiệu suất của cơ sở và cập nhật lại lập trình điều khiển phía sau một cách thủ công", Gao nói. "Vấn đề của cách tiếp cận này là lập trình điều khiển cố định truyền thống khiến cho cơ sở phải hoạt động theo cách đó mãi mãi cho đến khi có ai đó đi vào cập nhật lập trình phía sau - điều xảy ra mỗi 5-10 năm trong ngành công nghiệp."
Một trong những khách hàng đầu tiên của Phaidra không phải là một nhà điều hành trung tâm dữ liệu, mà thay vào đó là công ty dược lớn Merck, đã triển khai công nghệ của Phaidra để điều khiển một nhà máy sản xuất vaccine trên diện tích 500 mẫu. Tuy nhiên, ngày nay, danh sách khách hàng của Phaidra chuyên về phần lớn trong ngành trung tâm dữ liệu - một xu hướng được thúc đẩy bởi cơn sốt AI, Gao cho biết.
Có một liên quan, Phaidra đã được đề cử là một trong những người xuất sắc tại Chương trình tăng tốc Bền vững của Amazon năm nay, mở cửa cho cơ hội thuyết trình để có cơ hội thử nghiệm công nghệ của mình trong hoạt động châu Âu của Amazon với cơ hội đầu tư lên tới 2 triệu euro (~2,15 triệu đô la). Liệu Phaidra có nhắm đến việc liên kết với Amazon? Gao không nói - nhưng nó chắc chắn sẽ phù hợp với các mục tiêu tăng trưởng dài hạn của startup này.
"Chúng tôi đã triển khai các hoạt động đầu tiên tại quốc tế và kỳ vọng rằng các khu vực có chi phí năng lượng cao trong thế giới sẽ tạo động lực cho nhiều mục tiêu tăng trưởng của chúng tôi vào năm 2025," Gao nói. "Doanh nghiệp đang tìm kiếm cách thức để làm nhiều việc hơn với những gì họ có... Chúng tôi đã sẵn sàng thực hiện kế hoạch tăng trưởng của mình trong vòng hai năm tới."
Phaidra kiếm nhiều tiền nhất thông qua việc thuê một khoản phí hàng năm giống như SaaS cho trí tuệ nhân tạo của mình. Gao giải thích: "Chi phí này phụ thuộc vào độ phức tạp của cơ sở mà AI quản lý và giá năng lượng ở khu vực địa phương."
Đặt trụ sở tại Seattle, Phaidra, mà có khoảng 100 nhân viên, gần đây đã kêu gọi 12 triệu đô la trong một vòng gọi vốn do Index Ventures dẫn đầu. Gao cho biết tiền mới sẽ được đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, triển khai, thành công của khách hàng và mở rộng nỗ lực tiếp thị, Gao nói:
Anh mong đợi Phaidra sẽ kết thúc năm với đội ngũ 110 người.
"Đây là một vòng gọi vốn cơ hội mà cho phép Phaidra đưa Index Ventures lên ban giám đốc và bảng thông số kỹ thuật. Mặc dù Phaidra không phải là nơi tìm kiếm vốn phụ, chúng tôi đặc biệt hào hứng với chuyên môn mở rộng của Index Ventures khi Phaidra mở rộng nhanh chóng với khách hàng công nghiệp, đặc biệt trong ngành trung tâm dữ liệu," Gao nói.
