Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), các thỏa thuận mua điện có điều kiện từ những dự án lò phản ứng hạt nhân mô-đun nhỏ (SMR) đã đạt tổng công suất 45 GW vào tháng 4/2026. Tuy nhiên, các dự án SMR đầu tiên tại Mỹ dự kiến chỉ vận hành từ khoảng năm 2030, trong khi nhu cầu điện cho trung tâm dữ liệu AI đang tăng nhanh.

Theo Stanford HAI, Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm thuộc Đại học Stanford, chi phí truy vấn mô hình AI đạt mức hiệu năng tương đương GPT-3.5 đã giảm khoảng 280 lần trong chưa đầy hai năm. Tuy nhiên, tổng chi cho AI vẫn có thể tăng khi lượng token sử dụng ngày càng lớn và các tác vụ AI ngày càng phức tạp.

TrendForce (công ty nghiên cứu thị trường dự báo máy chủ dùng chip AI chuyên dụng (ASIC) sẽ chiếm 27,8% số máy chủ AI xuất xưởng năm 2026, trong khi máy chủ dùng GPU chiếm 69,7%. Chip chuyên dụng đang tăng nhanh nhờ khả năng tối ưu chi phí và điện năng, nhưng việc lựa chọn giữa ASIC và GPU còn phụ thuộc vào loại tác vụ, quy mô tải, năng lực sản xuất và cách doanh nghiệp tiếp cận hạ tầng AI.

Giao thức ngữ cảnh mô hình (Model Context Protocol - MCP) giúp tác nhân AI kết nối với nhiều công cụ và hệ thống bên ngoài, nhưng cũng tạo ra một bề mặt tấn công mới. Trong phép thử MCPTox, tác nhân AI làm theo chỉ dẫn độc hại được chèn vào mô tả công cụ trong 36,5% trường hợp.

Rack máy chủ AI thế hệ Blackwell có thể tiêu thụ khoảng 120 kW, cao hơn nhiều so với mật độ phổ biến gần 9 kW tại các trung tâm dữ liệu. Khi công suất tăng từ dưới 20 kW lên khoảng 40 kW mỗi rack, làm mát bằng không khí dần gặp giới hạn và chất lỏng trở thành phương án cần thiết cho các hệ thống AI mật độ cao.

Hơn 2.000 quyết định của tòa án trên thế giới đã được ghi nhận có liên quan đến trích dẫn sai lệch do AI tạo ra. Lỗi có thể xuất hiện từ chính công cụ AI, khâu soạn hồ sơ thiếu kiểm chứng hoặc khó được phát hiện khi AI trích sai nội dung từ những án lệ có thật.