Typický požadavek na model Kimi K3 s otevřenou hmotností emituje asi 0,4 gramu CO2, když běží na serverech ve Švédsku. Stejný požadavek na identickém hardwaru vydává v Texasu 3,2 gramu – 8,5krát více. Tato mezera je ústředním bodem nové open-source metody pro výpočet uhlíkových emisí jednotlivých žádostí o umělou inteligenci, kterou 21. října vydal švédský poskytovatel umělé inteligence Berget AI spolu s výzkumníky ze Stockholm Environment Institute (SEI) a neziskovými organizacemi WattTime a Klimatkollen.
Proč na uhlíkovém účetnictví na vyžádání záleží For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
Většina společností, které používají AI, nemá podle Berget AI žádný způsob, jak zjistit, co jejich použití skutečně vydává. Veřejné údaje, které existují, jsou obvykle široké průměry odhadované zvenčí, vypočítané vynásobením předpokládané průměrné stopy odhadem celkového objemu – čísla, která nikdo nemůže nezávisle zkontrolovat.
Nová metoda využívá opačný přístup: vypočítává požadavky na emise na základě průměrné emisní intenzity regionální elektrické sítě, kde servery skutečně běží, a vkládá do toho vložený uhlík při výrobě hardwaru. Výsledek závisí na použitém modelu, denní době a na tom, zda je část výzvy obsluhována z mezipaměti, takže každý požadavek je vypočítáván individuálně spíše než pomocí plochého průměru.
„Většina společností dnes nemá žádný způsob, jak zjistit, co jejich používání AI vyzařuje,“ uvedl v oznámení Andreas Lundmark, generální ředitel Berget AI. "Díky této metodě mohou naši zákazníci sledovat své požadavky na emise na požádání a porovnávat poskytovatele na datech namísto marketingu. Víme, že většina evropských kupujících by zvolila jinak, kdyby viděli čísla."
Mřížka je proměnná, která dominuje
Hlavní srovnání – 0,4 gramů CO2 na požadavek Kimi K3 ve Švédsku oproti 3,2 gramům v Texasu – vychází z rozdílů v samotném mixu sítě. Stejný požadavek vypouští 1,6 gramu v Irsku a 2,5 gramu v Německu, uvádí tisková zpráva. Protože základní hardware je v každém případě identický, je delta téměř výhradně funkcí toho, kam se datové centrum zapojuje.
Tato proměnná se stává spíše rozhodnutím o nákupu než pevným omezením. Modely s otevřenou váhou, které lze legálně provozovat v jakémkoli datovém centru, nyní zvládají rostoucí podíl globálního provozu AI. Berget AI cituje údaje z Vercel's AI Gateway, které ukazují, že modely s otevřenou váhou obsluhovaly 29 % tokenů v červnu 2026, oproti 11 % v dubnu. U těchto pracovních zátěží si kupující může vybrat zeměpisnou polohu – za předpokladu, že emise jsou skutečně viditelné.
„Většina alarmujících údajů o stopě umělé inteligence pochází z vynásobení průměru odhadem objemu a nikdo je nemůže zkontrolovat,“ řekl Christian Landgren, technický ředitel a spoluzakladatel Berget AI. "Jediným spravedlivým srovnáním je vypočítat každou žádost a sečíst je. Zveřejnili jsme naše výzvy k rozsudkům, aby je mohl každý zkontrolovat a použít."
Postaveno na stávajících standardech, vydané pod MIT
Metoda se řídí specifikací SCI pro AI Green Software Foundation a je k dispozici pod licencí MIT na GitHubu. Berget AI také spustila veřejnou kalkulačku na co2.berget.ai, která aplikuje metodu na jakýkoli model a region, staví na dřívějších open source odhadech, jako je EcoLogits a CLEER dashboard skupiny Sustainable AI Group. Zákazníci vlastní inferenční služby Berget mohou sledovat, jak se jejich emise hromadí v konzole společnosti při dotazování na modely.
Partneři přímo zmapovali a změřili dopad infrastruktury Berget na životní prostředí – energii, vodu a hardware – spolu s uhlíkovou stopou Garbo AI společnosti Klimatkollen, která na této infrastruktuře běží, a poté zkombinovali měření se současným výzkumem převodu využívání zdrojů na uhlík a širší dopad na životní prostředí.
Růst poptávky stále převyšuje efektivitu
Vydání přichází uprostřed prudce rostoucích projekcí spotřeby energie datových center. Somya Joshi, ředitel výzkumu v SEI, poukázal na údaje Mezinárodní energetické agentury, podle nichž se spotřeba elektřiny v datových centrech do roku 2030 více než zdvojnásobí na přibližně 945 TWh, přičemž hlavní hnací silou bude umělá inteligence.
„Jakýkoli příslib zvýšení efektivity bude pravděpodobně převážen vyšší poptávkou, která neguje jakékoli snížení emisí z obnovitelných zdrojů,“ uvedl Joshi v oznámení. "Metodologie, jako je tato, nabízejí transparentní základ pro informovaná rozhodnutí. Jejich předností je, že jasně ukazují, jak záleží na umístění sítě a kritické infrastruktury, pokud jde o udržitelnost umělé inteligence."
Co to znamená pro kupující AI
Pro společnosti provozující vlastní nasazení s otevřenou váhou je praktický důsledek jasný: stejný model může nést cenu uhlíku, která se liší faktorem osm v závislosti na regionu, a nyní existují nástroje pro měření tohoto rozdílu před podpisem smlouvy. Berget AI říká, že chce, aby ostatní poskytovatelé odvození přijali hlášení na žádost, aby kupující mohli porovnávat poskytovatele na naměřených číslech, spíše než na marketingových tvrzeních.
Autoři metody připouštějí, že jejich údaje jsou odhady založené na umístění s použitím průměrného mixu sítě spíše než hodinových mezních emisí, což je zjednodušení společné pro tuto třídu nástrojů. I tak je transparentnost předpokladů – všechny zveřejněné za účelem přezkoumání – to, co odlišuje úsilí od neprůhledných průměrů, které dosud dominovaly diskurzu o energii AI.
To, zda se ostatní poskytovatelé budou řídit příkladem, může záviset méně na kodexu než na tlaku na nákup: pokud začnou obchodníci žádat o emise na žádost v RFP, bude obtížnější obhájit hlášení založené na průměru.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
