Read the passage and mark the letter A, B, C or D on your answer sheet to indicate the best answer to each of the following questions from 1 to 8.
For much of the 20th century, AI struggled not from a lack of ambition, but because available hardware wasn't powerful enough. Early systems hit limits on processing speed and memory, contributing to "AI winters" as progress stalled and funding dried up. Today, this problem is largely resolved. AI models are now trained on specialized chips in vast data centers. Compute, which used to be the main bottleneck, can now simply be purchased. Companies like Nvidia mass-produce powerful graphics processing units (GPUs)—originally designed for gaming but perfectly suited to AI calculations. What holds AI back now? The physical limit of electricity.
Modern AI models don't just train once; they operate continuously, powering chatbots, search engines, and autonomous agents. This shift has made AI a constant, large-scale electricity consumer. According to Sampsa Samila of IESE Business School, "the core issue is not a shortage of energy in absolute terms, but rather the availability of reliable, firm capacity at the right place and the right time".
Predictions for AI energy consumption show this strain. The International Energy Agency (IEA) projects data centers will consume more than twice as much electricity by the decade's end. In parts of the U.S., data center power usage already rivals heavy industry.
How AI is used matters as much as how it is trained. Training large models consumes immense power but occurs infrequently. What is growing faster is the everyday work of models responding to users. Samila notes that newer "reasoning" AI systems, which deliberate longer, push energy demands into everyday operations rather than occasional large training runs.
(Adaptedfrom: https://www.livescience.com)
Question 1: Which of the following is NOT mentioned in the passage as a factor that contributed to AI's slow progress in the 20th century?
A. Insufficient processing speed
B. Limited memory capacity
C. Lack of research funding after stalled progress
D. Absence of skilled AI engineers and scientists
Question 2: The word “stalled” in paragraph 1 is OPPOSITE in meaning to ____________?
A. prevented
B. accelerated
C. paused
D. frozen
Question 3: In paragraph 2, the phrase “this shift” refers to ____________.
A. the development of more powerful GPU chips by companies such as Nvidia and AMD for AI use
B. the change from AI training occasionally to AI operating continuously across multiple applications
C. the transition from AI being used for research to being used commercially
D. the move from running AI computations on local machines to large-scale cloud data centers
Question 4: The word “bottleneck” as used in paragraph 1 is CLOSEST in meaning to ____________.
A. advantage
B. resource
C. barrier
D. component
Question 5: Which of the following BEST paraphrases the underlined sentence in paragraph 2?
A. The world currently does not generate sufficient electricity to meet the growing demands of modern AI systems.
B. The challenge is not the global energy supply, but ensuring stable power is available where and when AI systems require it.
C. Energy companies have not made sufficient investments in the infrastructure required to adequately support global AI growth.
D. AI data centers should move to energy-surplus regions to resolve the power shortage crisis.
Question 6: According to the passage, which of the following statements is NOT TRUE?
A. GPUs were originally developed for gaming and visualization before being used in AI.
B. Training large AI models is currently the fastest-growing source of AI energy consumption.
C. The IEA projects data center electricity use will more than double by the end of the decade.
D. Reasoning AI systems increase energy use during everyday operations rather than only during training.
Question 7: In which paragraph does the author explain how GPUs, though originally designed for gaming, became central to AI processing?
A. Paragraph 1
B. Paragraph 2
C. Paragraph 3
D. Paragraph 4
Question 8: Which paragraph mentions the everyday operations of newer "reasoning" systems responding to users?
A. Paragraph 2
B. Paragraph 4
C. Paragraph 1
D. Paragraph 3
For much of the 20th century, AI struggled not from a lack of ambition, but because available hardware wasn't powerful enough. Early systems hit limits on processing speed and memory, contributing to "AI winters" as progress stalled and funding dried up. Today, this problem is largely resolved. AI models are now trained on specialized chips in vast data centers. Compute, which used to be the main bottleneck, can now simply be purchased. Companies like Nvidia mass-produce powerful graphics processing units (GPUs)—originally designed for gaming but perfectly suited to AI calculations. What holds AI back now? The physical limit of electricity.
Modern AI models don't just train once; they operate continuously, powering chatbots, search engines, and autonomous agents. This shift has made AI a constant, large-scale electricity consumer. According to Sampsa Samila of IESE Business School, "the core issue is not a shortage of energy in absolute terms, but rather the availability of reliable, firm capacity at the right place and the right time".
Predictions for AI energy consumption show this strain. The International Energy Agency (IEA) projects data centers will consume more than twice as much electricity by the decade's end. In parts of the U.S., data center power usage already rivals heavy industry.
How AI is used matters as much as how it is trained. Training large models consumes immense power but occurs infrequently. What is growing faster is the everyday work of models responding to users. Samila notes that newer "reasoning" AI systems, which deliberate longer, push energy demands into everyday operations rather than occasional large training runs.
(Adaptedfrom: https://www.livescience.com)
Trong suốt phần lớn thế kỷ 20, AI gặp khó khăn không phải vì thiếu tham vọng, mà bởi phần cứng lúc bấy giờ chưa đủ mạnh. Các hệ thống ban đầu vấp phải giới hạn về tốc độ xử lý và bộ nhớ, góp phần dẫn đến những "mùa đông AI" khi tiến trình bị đình trệ và nguồn tài trợ cạn kiệt. Ngày nay, vấn đề này phần lớn đã được giải quyết. Các mô hình AI được huấn luyện trên những con chip chuyên dụng trong các trung tâm dữ liệu khổng lồ. Năng lực tính toán – vốn từng là nút thắt chính – giờ đây có thể đơn giản được mua sắm. Các công ty như Nvidia sản xuất hàng loạt bộ vi xử lý đồ họa (GPU) mạnh mẽ – vốn được thiết kế ban đầu cho chơi game, nhưng lại cực kỳ phù hợp với các phép tính AI. Vậy điều gì đang kìm hãm AI lúc này? Đó là giới hạn vật lý của điện năng.
Các mô hình AI hiện đại không chỉ huấn luyện một lần; chúng vận hành liên tục, cung cấp năng lượng cho chatbot, công cụ tìm kiếm và các tác tử tự động. Sự chuyển dịch này đã biến AI thành một đối tượng tiêu thụ điện liên tục với quy mô lớn. Theo Sampsa Samila của Trường Kinh doanh IESE, "vấn đề cốt lõi không phải là thiếu hụt năng lượng về mặt tuyệt đối, mà là khả năng sẵn có của nguồn điện ổn định, đáng tin cậy, đúng nơi và đúng lúc".
Các dự báo về mức tiêu thụ năng lượng của AI cho thấy rõ áp lực này. Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) dự báo các trung tâm dữ liệu sẽ tiêu thụ lượng điện gấp hơn hai lần vào cuối thập kỷ này. Ở một số vùng của nước Mỹ, mức sử dụng điện của trung tâm dữ liệu đã sánh ngang với ngành công nghiệp nặng.
Cách AI được sử dụng cũng quan trọng không kém cách nó được huấn luyện. Huấn luyện các mô hình lớn tiêu tốn rất nhiều điện nhưng diễn ra không thường xuyên. Điều đang gia tăng nhanh hơn chính là công việc hàng ngày của các mô hình khi đáp trả người dùng. Samila lưu ý rằng các hệ thống AI "suy luận" mới hơn, vốn cân nhắc lâu hơn, đã chuyển nhu cầu năng lượng sang các hoạt động hàng ngày thay vì các đợt huấn luyện lớn định kỳ.
Question 1: Which of the following is NOT mentioned in the passage as a factor that contributed to AI's slow progress in the 20th century?
A. Insufficient processing speed
B. Limited memory capacity
C. Lack of research funding after stalled progress
D. Absence of skilled AI engineers and scientists
(Điều nào sau đây KHÔNG được đề cập trong đoạn văn là một yếu tố góp phần khiến AI tiến triển chậm trong thế kỷ 20?
A. Tốc độ xử lý không đủ
B. Dung lượng bộ nhớ hạn chế
C. Thiếu kinh phí nghiên cứu sau khi tiến trình bị đình trệ
D. Thiếu các kỹ sư và nhà khoa học AI lành nghề)
Giải thích:
- A. SAI: Tốc độ xử lý không đủ được nhắc đến ở câu: "hit limits on processing speed".
- B. SAI: Dung lượng bộ nhớ hạn chế được nhắc đến ở câu: "hit limits on... memory".
- C. SAI: Thiếu kinh phí được nhắc đến ở câu: "funding dried up".
- D. ĐÚNG: "Thiếu kỹ sư và nhà khoa học lành nghề" không hề được đề cập trong bài đọc.
Question 2: The word “stalled” in paragraph 1 is OPPOSITE in meaning to ____________?
A. prevented B. accelerated
C. paused
D. frozen
(Từ "stalled" trong đoạn 1 trái nghĩa với từ nào sau đây?
A. ngăn cản
B. đẩy nhanh, tăng tốc
C. tạm dừng
D. đóng băng)
Giải thích:
- A. SAI: "prevented" (ngăn cản) là từ gần nghĩa với "stalled" (đình trệ).
- B. ĐÚNG: "stalled" nghĩa là bị đình trệ, tạm dừng. Trái nghĩa là "accelerated" (đẩy nhanh/tăng tốc).
- C. SAI: "paused" (tạm dừng) là từ đồng nghĩa.
- D. SAI: "frozen" (đóng băng) là từ đồng nghĩa trong ngữ cảnh "AI winter"
Question 3: In paragraph 2, the phrase “this shift” refers to ____________.
A. the development of more powerful GPU chips by companies such as Nvidia and AMD for AI use
B. the change from AI training occasionally to AI operating continuously across multiple applications
C. the transition from AI being used for research to being used commercially
D. the move from running AI computations on local machines to large-scale cloud data centers
(Trong đoạn 2, cụm từ "this shift" đề cập đến điều gì?
A. Sự phát triển của các chip GPU mạnh hơn do các công ty như Nvidia và AMD sản xuất cho mục đích AI
B. Sự thay đổi từ việc huấn luyện AI theo từng đợt sang việc AI vận hành liên tục trên nhiều ứng dụng
C. Sự chuyển đổi từ AI được sử dụng cho nghiên cứu sang sử dụng cho thương mại
D. Sự dịch chuyển từ chạy tính toán AI trên máy cục bộ sang trung tâm dữ liệu đám mây quy mô lớn)
Giải thích:
- A. SAI: Việc Nvidia sản xuất chip chỉ là điều kiện cần, không phải nội dung của "sự dịch chuyển" này.
- B. ĐÚNG: "This shift" (sự dịch chuyển này) thay thế cho ý: "AI models don't just train once; they operate continuously..." (AI không chỉ huấn luyện một lần mà vận hành liên tục).
- C. SAI: Bài đọc không tập trung vào sự chuyển đổi từ nghiên cứu sang thương mại.
- D. SAI: Bài đọc không đề cập đến việc dịch chuyển từ máy cục bộ sang đám mây.
Question 4: The word “bottleneck” as used in paragraph 1 is CLOSEST in meaning to ____________.
A. advantage
B. resource C. barrier
D. component
(Từ "bottleneck" được sử dụng trong đoạn 1 có nghĩa GẦN NHẤT với từ nào sau đây?
A. lợi thế
B. nguồn lực
C. rào cản, nút thắt
D. thành phần)
Giải thích:
- A. SAI: "advantage" (lợi thế) trái ngược ý nghĩa.
- B. SAI: "resource" (nguồn lực) không phù hợp ngữ cảnh.
- C. ĐÚNG: "bottleneck" nghĩa là nút thắt/điểm nghẽn gây cản trở. Từ gần nghĩa nhất là "barrier" (rào cản).
- D. SAI: "component" (thành phần) mang nghĩa trung tính, không chỉ sự cản trở.
Question 5: Which of the following BEST paraphrases the underlined sentence in paragraph 2?
A. The world currently does not generate sufficient electricity to meet the growing demands of modern AI systems.
B. The challenge is not the global energy supply, but ensuring stable power is available where and when AI systems require it.
C. Energy companies have not made sufficient investments in the infrastructure required to adequately support global AI growth.
D. AI data centers should move to energy-surplus regions to resolve the power shortage crisis.
(Cách diễn đạt nào sau đây diễn giải ĐÚNG NHẤT câu được gạch chân trong đoạn 2?
A. Hiện tại thế giới không sản xuất đủ điện để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các hệ thống AI hiện đại.
B. Thách thức không nằm ở nguồn cung năng lượng toàn cầu, mà là đảm bảo có nguồn điện ổn định sẵn sàng đúng nơi và đúng lúc mà các hệ thống AI yêu cầu.
C. Các công ty năng lượng chưa đầu tư đủ vào cơ sở hạ tầng cần thiết để hỗ trợ xứng đáng cho sự phát triển AI toàn cầu.
D. Các trung tâm dữ liệu AI nên di chuyển đến các khu vực thừa năng lượng để giải quyết khủng hoảng thiếu điện.)
Giải thích:
- A. SAI: Bài đọc nói thế giới "không thiếu năng lượng về mặt tuyệt đối", tức là tổng lượng điện vẫn đủ.
- B. ĐÚNG: Câu gốc nhấn mạnh vấn đề là "sự sẵn có của nguồn điện ổn định, đúng nơi và đúng lúc". Đáp án B diễn giải chính xác ý này.
- C. SAI: Bài đọc không bàn về việc các công ty năng lượng thiếu đầu tư hạ tầng.
- D. SAI: Đây là một đề xuất giải pháp bên ngoài, không có trong nội dung câu gạch chân.
Question 6: According to the passage, which of the following statements is NOT TRUE?
A. GPUs were originally developed for gaming and visualization before being used in AI.
B. Training large AI models is currently the fastest-growing source of AI energy consumption.
C. The IEA projects data center electricity use will more than double by the end of the decade.
D. Reasoning AI systems increase energy use during everyday operations rather than only during training.
(Theo đoạn văn, phát biểu nào sau đây là KHÔNG ĐÚNG?
A. GPU ban đầu được phát triển cho chơi game và xử lý đồ họa trước khi được sử dụng trong AI.
B. Huấn luyện các mô hình AI lớn hiện là nguồn tiêu thụ năng lượng AI tăng trưởng nhanh nhất.
C. IEA dự báo mức tiêu thụ điện của trung tâm dữ liệu sẽ tăng hơn gấp đôi vào cuối thập kỷ này.
D. Các hệ thống AI suy luận làm tăng mức sử dụng năng lượng trong các hoạt động hàng ngày thay vì chỉ trong quá trình huấn luyện.)
Giải thích:
- A. SAI: Đây là thông tin đúng theo bài: "originally designed for gaming but perfectly suited to AI".
- B. ĐÚNG: Bài đọc nêu rõ: "What is growing faster is the everyday work of models" (Việc vận hành hàng ngày tăng trưởng nhanh hơn việc huấn luyện). Do đó, nói huấn luyện là nguồn tăng trưởng nhanh nhất là SAI.
- C. SAI: Đây là thông tin đúng: "IEA projects data centers will consume more than twice...".
- D. SAI: Đây là thông tin đúng về hệ thống AI suy luận (reasoning systems).
Question 7: In which paragraph does the author explain how GPUs, though originally designed for gaming, became central to AI processing?
A. Paragraph 1
B. Paragraph 2
C. Paragraph 3
D. Paragraph 4
(Tác giả giải thích cách GPU, dù ban đầu được thiết kế cho chơi game, đã trở thành trung tâm của xử lý AI trong đoạn nào?
A. Đoạn 1
B. Đoạn 2
C. Đoạn 3
D. Đoạn 4)
Giải thích:
- A. SAI: Đoạn 1 nói về lịch sử AI và phần cứng nói chung.
- B. ĐÚNG: Đoạn 2 trực tiếp đề cập đến Nvidia và việc GPU phù hợp với các phép tính AI như thế nào: "perfectly suited to AI calculations".
- C. SAI: Đoạn 3 tập trung vào vấn đề năng lượng của AI.
- D. SAI: Đoạn 4 tập trung vào cách sử dụng AI và hệ thống suy luận.
Question 8: Which paragraph mentions the everyday operations of newer "reasoning" systems responding to users?
A. Paragraph 2 B. Paragraph 4
C. Paragraph 1
D. Paragraph 3
(Đoạn nào đề cập đến các hoạt động hàng ngày của các hệ thống "suy luận" mới hơn khi đáp trả người dùng?
A. Đoạn 2
B. Đoạn 4
C. Đoạn 1
D. Đoạn 3)
Giải thích:
- A. SAI: Đoạn 2 nói về GPU và tiêu thụ điện tổng quát.
- B. ĐÚNG: Đoạn 4 (Paragraph 4) đề cập đến "everyday work of models responding to users" và "reasoning AI systems".
- C. SAI: Đoạn 1 nói về thế kỷ 20.
- D. SAI: Đoạn 3 nói về dự báo của IEA.
