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
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.
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.
(Adapted from: https://www.livescience.com)
Trả lời cho các câu 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 dưới đây:
Which of the following is NOT mentioned in the passage as a factor that contributed to AI’s slow progress in the 20th century?
Đáp án đúng là: D
Dạng bài tìm thông tin không được nhắc tới (not mentioned). Cần sử dụng kỹ năng scanning (đọc quét) các rào cản của AI trong thế kỷ 20 ở đoạn 1.
Thông tin: Early systems hit limits on processing speed and memory, contributing to 'AI winters' as progress stalled and funding dried up.
(Các hệ thống sơ khai đã vấp phải những giới hạn về tốc độ xử lý và bộ nhớ, góp phần tạo nên những 'mùa đông AI' khi tiến trình bị đình trệ và nguồn vốn cạn kiệt.)
Đáp án cần chọn là: D
The word stalled in paragraph 1 is OPPOSITE in meaning to ______?
Đáp án đúng là: C
Dạng bài tìm từ trái nghĩa (Opposite). Cần xác định nghĩa của từ "stalled" trong ngữ cảnh để chọn từ có nghĩa ngược lại hoàn toàn.
Thông tin: ...contributing to 'AI winters' as progress stalled and funding dried up
(...góp phần tạo nên những 'mùa đông AI' khi tiến trình bị đình trệ và nguồn vốn cạn kiệt)
Đáp án cần chọn là: C
In paragraph 2, the phrase this shift refers to ______.
Đáp án đúng là: A
Dạng bài tìm từ thay thế (Reference). Cần đọc câu chứa "this shift" và các câu ngay phía trước để xác định sự chuyển dịch/thay đổi cụ thể.
Thông tin: 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.
(Các mô hình AI hiện đại không chỉ huấn luyện một lần; chúng vận hành liên tục, cung cấp sức mạnh cho các chatbot, công cụ tìm kiếm và các tác nhân tự hành. Sự chuyển dịch này đã khiến AI trở thành một thực thể tiêu thụ điện năng quy mô lớn và liên tục.)
Đáp án cần chọn là: A
The word bottleneck as used in paragraph 1 is CLOSEST in meaning to ______.
Đáp án đúng là: B
Dạng bài tìm từ đồng nghĩa (Closest meaning). Xác định ý nghĩa của "bottleneck" trong ngữ cảnh bị hạn chế về tài nguyên.
Thông tin: Compute, which used to be the main bottleneck, can now simply be purchased.
(Điện toán, thứ từng là nút thắt/trở ngại chính, giờ đây có thể chỉ đơn giản là mua được.)
Đáp án cần chọn là: B
Which of the following BEST paraphrases the underlined sentence in paragraph 2?
Đáp án đúng là: B
Dạng bài diễn đạt lại câu (Paraphrasing). Chú ý mối quan hệ "not A, but rather B" (không phải A, mà đúng hơn là B).
Thông tin: 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
(vấn đề cốt lõi không phải là sự thiếu hụt năng lượng xét về giá trị tuyệt đối, mà là sự sẵn có của công suất ổn định, đáng tin cậy tại đúng nơi và đúng thời điểm)
Đáp án cần chọn là: B
According to the passage, which of the following statements is NOT TRUE?
Đáp án đúng là: D
Dạng bài tìm khẳng định sai (not true). Cần đối chiếu từng phương án với thông tin chi tiết trong bài đọc.
Đáp án cần chọn là: D
In which paragraph does the author explain how GPUs, though originally designed for gaming, became central to AI processing?
Đáp án đúng là: C
Scanning từ khóa "GPU", "gaming" và "AI processing" để xác định đoạn văn chứa nội dung giải thích quá trình chuyển đổi này.
Đáp án cần chọn là: C
Which paragraph mentions the everyday operations of “reasoning” systems responding to users?
Đáp án đúng là: C
Scanning cụm từ khóa "reasoning systems" và "everyday operations".
Tạm dịch bài đọc:
Trong phần lớn thế kỷ 20, AI đã phải vật lộn không phải vì thiếu tham vọng, mà vì phần cứng sẵn có không đủ mạnh. Các hệ thống sơ khai đã vấp phải những giới hạn về tốc độ xử lý và bộ nhớ, góp phần tạo nên những "mùa đông AI" khi tiến trình bị đình trệ và nguồn vốn cạn kiệt. Ngày nay, vấn đề này phần lớn đã được giải quyết. Các mô hình AI hiện được huấn luyện trên các con chip chuyên dụng trong các trung tâm dữ liệu khổng lồ. Điện toán, thứ từng là nút thắt chính, giờ đây có thể đơn giản là mua được. Các công ty như NVIDIA sản xuất hàng loạt các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) mạnh mẽ — vốn ban đầu được thiết kế cho trò chơi điện tử nhưng lại hoàn hảo một cách kỳ lạ cho các tính toán AI. Điều gì đang kìm hãm AI bây giờ? 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 sức mạnh cho các chatbot, công cụ tìm kiếm và các tác nhân tự hành. Sự chuyển dịch này đã biến AI thành một thực thể tiêu thụ điện năng quy mô lớn và liên tục. Theo Sampsa Samila từ Trường Kinh doanh IESE, "vấn đề cốt lõi không phải là sự thiếu hụt năng lượng xét về giá trị tuyệt đối, mà là sự sẵn có của công suất ổn định, đáng tin cậy tại đúng nơi và đúng thời điểm."
Các dự báo về mức tiêu thụ năng lượng của AI cho thấy sự căng thẳng này. Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) dự báo các trung tâm dữ liệu sẽ tiêu thụ lượng điện gấp đôi vào cuối thập kỷ này. Ở một số vùng của Hoa Kỳ, mức sử dụng điện của trung tâm dữ liệu đã ngang ngửa với các ngành công nghiệp nặng.
Cách AI được sử dụng cũng quan trọng như cách nó được huấn luyện. Việc huấn luyện các mô hình lớn tiêu tốn nguồn năng lượng khổng lồ nhưng diễn ra không thường xuyên. Thứ đang tăng trưởng nhanh hơn chính là công việc hàng ngày của các mô hình khi phản hồi người dùng. Samila lưu ý rằng các hệ thống AI "lập luận" mới hơn, vốn suy nghĩ lâu hơn, đang đẩy nhu cầu năng lượng vào các hoạt động hàng ngày thay vì chỉ là các đợt huấn luyện lớn thỉnh thoảng mới có.
Đáp án cần chọn là: C
Quảng cáo
Group 2K8 ôn Thi ĐGNL & ĐGTD Miễn Phí
>> 2K8 Chú ý! Lộ Trình Sun 2026 - 3IN1 - 1 lộ trình ôn 3 kì thi (Luyện thi 26+ TN THPT, 90+ ĐGNL HN, 900+ ĐGNL HCM, 70+ ĐGTD - Click xem ngay) tại Tuyensinh247.com.Đầy đủ theo 3 đầu sách, Thầy Cô giáo giỏi, luyện thi theo 3 giai đoạn: Nền tảng lớp 12, Luyện thi chuyên sâu, Luyện đề đủ dạng đáp ứng mọi kì thi.
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
Hỗ trợ - Hướng dẫn
-
024.7300.7989
-
1800.6947
(Thời gian hỗ trợ từ 7h đến 22h)
Email: lienhe@tuyensinh247.com
