ينبعث الطلب النموذجي لنموذج الوزن المفتوح Kimi K3 حوالي 0.4 جرام من ثاني أكسيد الكربون عند تشغيله على خوادم في السويد. نفس الطلب، على أجهزة مماثلة، يصدر 3.2 جرامًا في تكساس - 8.5 مرة أكثر. هذه الفجوة هي محور طريقة جديدة مفتوحة المصدر لحساب انبعاثات الكربون لطلبات الذكاء الاصطناعي الفردية، والتي صدرت في 21 أكتوبر من قبل مزود الذكاء الاصطناعي السويدي بيرجيت إيه آي بالتعاون مع باحثين من معهد ستوكهولم للبيئة (SEI) ومنظمتي وات تايم وكليماتكولين غير الربحيتين.

ما أهمية حساب الكربون لكل طلب لمزيد من السياق حول هذه القصة، راجع تغطية صناعة الذكاء الاصطناعي.

معظم الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي ليس لديها طريقة لمعرفة ما ينبعث من استخدامها فعليًا، وفقًا لبيرجيت للذكاء الاصطناعي. الأرقام العامة الموجودة عادة ما تكون عبارة عن متوسطات عامة مقدرة من الخارج، ويتم حسابها عن طريق ضرب متوسط ​​البصمة المفترضة في تخمين الحجم الإجمالي - أرقام لا يمكن لأحد التحقق منها بشكل مستقل.

وتتخذ الطريقة الجديدة النهج المعاكس: فهي تحسب طلب الانبعاثات حسب الطلب، استنادا إلى متوسط ​​كثافة الانبعاثات لشبكة الكهرباء الإقليمية حيث تعمل الخوادم فعليا، وتضاف إلى الكربون المدمج في تصنيع الأجهزة. تعتمد النتيجة على النموذج المستخدم، والوقت من اليوم، وما إذا كان يتم تقديم جزء من الموجه من ذاكرة التخزين المؤقت، لذلك يتم حساب كل طلب على حدة بدلاً من المتوسط ​​الثابت.

وقال أندرياس لوندمارك، الرئيس التنفيذي لشركة Berget AI، في الإعلان: "معظم الشركات اليوم ليس لديها طريقة لمعرفة ما ينبعث منها استخدام الذكاء الاصطناعي". "بهذه الطريقة، يمكن لعملائنا متابعة طلبات الانبعاثات الخاصة بهم حسب الطلب ومقارنة مقدمي الخدمة بناءً على البيانات بدلاً من التسويق. ونحن نعلم أن معظم المشترين الأوروبيين سيختارون بشكل مختلف إذا تمكنوا من رؤية الأرقام."

الشبكة هي المتغير المسيطر

المقارنة الرئيسية - 0.4 جرام من ثاني أكسيد الكربون لكل طلب Kimi K3 في السويد مقابل 3.2 جرام في تكساس - تأتي من الاختلافات في مزيج الشبكة وحده. ويطلق نفس الطلب 1.6 جرامًا في أيرلندا و2.5 جرامًا في ألمانيا، وفقًا للبيان الصحفي. ونظرًا لأن الأجهزة الأساسية متطابقة في كل حالة، فإن الدلتا تكاد تكون بالكامل وظيفة للمكان الذي يتم توصيل مركز البيانات به.

لقد أصبح هذا المتغير بمثابة قرار الشراء وليس قيدًا ثابتًا. تتعامل النماذج ذات الوزن المفتوح، والتي يمكن تشغيلها بشكل قانوني في أي مركز بيانات، مع حصة متزايدة من حركة مرور الذكاء الاصطناعي العالمية. يستشهد Berget AI بأرقام من Vercel's AI Gateway التي توضح أن النماذج ذات الوزن المفتوح قدمت 29٪ من الرموز في يونيو 2026، ارتفاعًا من 11٪ في أبريل. بالنسبة لأعباء العمل هذه، يمكن للمشتري اختيار المنطقة الجغرافية - بشرط أن تكون الانبعاثات مرئية بالفعل.

قال كريستيان لاندغرين، المدير التنفيذي للتكنولوجيا والمؤسس المشارك لشركة Berget AI: "معظم الأرقام المثيرة للقلق حول بصمة الذكاء الاصطناعي تأتي من ضرب المتوسط ​​في تخمين الحجم، ولا يمكن لأحد التحقق منها". "المقارنة العادلة الوحيدة هي حساب كل طلب وإضافته. لقد قمنا بنشر قراراتنا حتى يتمكن أي شخص من التحقق منها واستخدامها."

مبني على المعايير الحالية، وتم إصداره تحت إشراف معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

تتبع هذه الطريقة مواصفات الذكاء الاصطناعي الخاصة بمؤسسة Green Software Foundation وهي متاحة بموجب ترخيص MIT على GitHub. أطلقت شركة Berget AI أيضًا آلة حاسبة عامة على موقع co2.berget.ai والتي تطبق الطريقة على أي نموذج ومنطقة، بناءً على أدوات تقدير سابقة مفتوحة المصدر مثل EcoLogits ولوحة التحكم CLEER الخاصة بمجموعة الذكاء الاصطناعي المستدام. يمكن لعملاء خدمة الاستدلال الخاصة بشركة Berget مشاهدة تراكم انبعاثاتهم في وحدة تحكم الشركة أثناء استعلامهم عن النماذج.

قام الشركاء بتخطيط وقياس الأثر البيئي للبنية التحتية لبيرغيت مباشرة - الطاقة والمياه والأجهزة - إلى جانب البصمة الكربونية لـ Garbo AI من شركة Klimatkollen، والتي تعمل على تلك البنية التحتية، ثم دمجوا القياسات مع الأبحاث الحالية حول ترجمة استخدام الموارد إلى كربون وتأثير بيئي أوسع.

لا يزال نمو الطلب يفوق الكفاءة

ويأتي هذا الإصدار وسط توقعات مرتفعة بشكل حاد لاستهلاك الطاقة في مراكز البيانات. أشارت سوميا جوشي، مديرة الأبحاث في SEI، إلى أرقام وكالة الطاقة الدولية التي تتوقع أن يتضاعف استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات إلى حوالي 945 تيراواط في الساعة بحلول عام 2030، مع الذكاء الاصطناعي باعتباره المحرك الرئيسي.

وقال جوشي في الإعلان: "من المرجح أن يفوق الطلب المتزايد أي وعد بتحقيق مكاسب في الكفاءة، مما يلغي أي تخفيضات في الانبعاثات من مصادر الطاقة المتجددة". "توفر مثل هذه المنهجيات أساسًا شفافًا لاتخاذ قرارات مستنيرة. وتكمن قوتها في أنها توضح بوضوح مدى أهمية موقع الشبكة والبنية التحتية الحيوية عندما يتعلق الأمر بمدى استدامة الذكاء الاصطناعي."

ماذا يعني ذلك بالنسبة للمشترين ذوي الذكاء الاصطناعي

بالنسبة للشركات التي تدير عمليات النشر الخاصة بها ذات الوزن المفتوح، فإن التأثير العملي واضح ومباشر: فالنموذج نفسه يمكن أن يحمل سعر الكربون الذي يختلف بعامل ثمانية اعتمادا على المنطقة، وتوجد الآن أدوات لقياس هذا الفارق قبل توقيع العقد. تقول شركة Berget AI إنها تريد من موفري الاستدلال الآخرين أن يعتمدوا التقارير لكل طلب حتى يتمكن المشترون من مقارنة مقدمي الخدمة بناءً على أرقام مقاسة بدلاً من المطالبات التسويقية.

يعترف مؤلفو هذه الطريقة بأن أرقامهم عبارة عن تقديرات تعتمد على الموقع باستخدام متوسط ​​مزيج الشبكة بدلاً من الانبعاثات الهامشية في الساعة، وهو تبسيط شائع في هذه الفئة من الأدوات. ومع ذلك، فإن شفافية الافتراضات - المنشورة كلها للمراجعة - هي ما يميز الجهود المبذولة عن المتوسطات الغامضة التي هيمنت على خطاب طاقة الذكاء الاصطناعي حتى الآن.

وسواء كان مقدمو الخدمات الآخرون يحذون حذوهم، فقد يعتمد ذلك على الكود بدرجة أقل من اعتماده على ضغط الشراء: إذا بدأ المشترون من المؤسسات في المطالبة بالانبعاثات لكل طلب في طلبات تقديم العروض، فسيصبح من الصعب الدفاع عن التقارير المستندة إلى المتوسط.

---

ابق على اطلاع بأخبار الذكاء الاصطناعي

آخر أخبار وتحليلات وإنجازات الذكاء الاصطناعي — في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →