בקשה טיפוסית לדגם הפתוח Kimi K3 פולטת כ-0.4 גרם של CO2 כאשר הוא פועל על שרתים בשבדיה. הבקשה הזהה, על חומרה זהה, פולטת 3.2 גרם בטקסס - פי 8.5 יותר. הפער הזה הוא החלק המרכזי של שיטת קוד פתוח חדשה לחישוב פליטת הפחמן של בקשות AI בודדות, שפורסמה ב-21 באוקטובר על ידי ספקית הבינה המלאכותית השוודית Berget AI יחד עם חוקרים ממכון הסביבה של שטוקהולם (SEI) והעמותות WattTime ו-Klimatkollen.

מדוע חשובה חשבונאות פחמן לפי בקשה For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

לרוב החברות שמשתמשות בבינה מלאכותית אין דרך לדעת מה בעצם השימוש בהן פולט, לפי Berget AI. דמויות ציבוריות שכן קיימים הם בדרך כלל ממוצעים רחבים המוערכים מבחוץ, המחושבים על ידי הכפלת טביעת רגל ממוצעת משוערת בניחוש של נפח כולל - מספרים שאיש אינו יכול לבדוק באופן עצמאי.

השיטה החדשה נוקטת בגישה הפוכה: היא מחשבת בקשת פליטות לפי בקשה, בהתבסס על עוצמת הפליטה הממוצעת של רשת החשמל האזורית שבה פועלים השרתים בפועל, ומקפלת פנימה את הפחמן המוטבע של ייצור החומרה. התוצאה תלויה במודל שבו נעשה שימוש, בשעה ביום והאם חלק מההנחיה מוגש מהמטמון, כך שכל בקשה מחושבת בנפרד ולא באמצעות ממוצע אחיד.

"לרוב החברות כיום אין דרך לדעת מה פולט השימוש שלהן ב-AI", אמר אנדראס לונדמרק, מנכ"ל Berget AI, בהכרזה. "בשיטה זו הלקוחות שלנו יכולים לעקוב אחר בקשת הפליטות שלהם לפי בקשה ולהשוות בין ספקים על נתונים במקום שיווק. אנחנו יודעים שרוב הקונים האירופים היו בוחרים אחרת אם הם היו יכולים לראות את המספרים".

הרשת היא המשתנה השולט

ההשוואה בכותרת - 0.4 גרם CO2 לכל בקשת Kimi K3 בשבדיה לעומת 3.2 גרם בטקסס - מגיעה מהבדלים בתמהיל הרשת בלבד. אותה בקשה פולטת 1.6 גרם באירלנד ו-2.5 גרם בגרמניה, לפי ההודעה לעיתונות. מכיוון שהחומרה הבסיסית זהה בכל מקרה, הדלתא היא כמעט לחלוטין פונקציה של המקום שבו מרכז הנתונים מתחבר.

המשתנה הזה הופך להחלטת רכש ולא לאילוץ קבוע. מודלים בעלי משקל פתוח, שיכולים לפעול באופן חוקי בכל מרכז נתונים, מטפלים כעת בנתח הולך וגדל של תעבורת AI העולמית. Berget AI מצטט נתונים מ-AI Gateway של Vercel המציגים דגמים בעלי משקל פתוח שירתו 29% מהאסימונים ביוני 2026, לעומת 11% באפריל. עבור עומסי עבודה אלה, הקונה יכול לבחור את הגיאוגרפיה - בתנאי שהפליטות נראות לעין.

"רוב הנתונים המדאיגים על טביעת הרגל של בינה מלאכותית נובעים מהכפלת הממוצע בניחוש בנפח, ואף אחד לא יכול לבדוק אותם", אמר כריסטיאן לנדגרן, CTO ומייסד שותף של Berget AI. "ההשוואה ההוגנת היחידה היא לחשב כל בקשה ולצרף אותן. פרסמנו את קריאות השיפוט שלנו כדי שכל אחד יוכל לבדוק ולהשתמש בהן".

בנוי על תקנים קיימים, שוחרר תחת MIT

השיטה עוקבת אחר מפרט SCI for AI של Green Software Foundation וזמינה תחת רישיון MIT ב-GitHub. Berget AI השיקה גם מחשבון ציבורי ב-co2.berget.ai שמיישם את השיטה על כל מודל ואזור, תוך בנייה על אומדנים קודמים של קוד פתוח כמו EcoLogits ולוח המחוונים CLEER של קבוצת ה-Sustainable AI. לקוחות של שירות ההסקות של Berget עצמו יכולים לראות את הפליטות שלהם מצטברות בקונסולת החברה בזמן שהם מבצעים שאילתות על דגמים.

השותפים מיפו ומדדו את ההשפעה הסביבתית של התשתית של ברגט ישירות - אנרגיה, מים וחומרה - יחד עם טביעת הרגל הפחמנית של ה-Garbo AI של Klimatkollen, הפועלת על תשתית זו, ולאחר מכן שילבו את המדידות עם מחקר עדכני על תרגום שימוש במשאבים לפחמן והשפעה סביבתית רחבה יותר.

צמיחת הביקוש עדיין עולה על היעילות

המהדורה מגיעה על רקע עלייה חדה בתחזיות לצריכת החשמל של מרכזי הנתונים. סומיה ג'ושי, מנהלת מחקר ב-SEI, הצביעה על נתונים של סוכנות האנרגיה הבינלאומית הצופים כי צריכת החשמל במרכזי הנתונים תכפיל את עצמו לכ-945 TWh עד 2030, עם AI כגורם המניע העיקרי.

"כל הבטחה לרווחי יעילות צפויה להתגבר על ביקוש גבוה יותר, ולבטל כל הפחתת פליטת אנרגיה מתחדשת", אמר ג'ושי בהכרזה. "מתודולוגיות כמו זו מציעות בסיס שקוף להחלטות מושכלות. החוזק שלהן הוא שהן מדגימות בבירור כיצד מיקום הרשת והתשתית הקריטית חשובה בכל הנוגע לכמה AI יכול להיות בר קיימא".

מה זה אומר עבור קוני בינה מלאכותית

עבור חברות המנהלות פריסות משקל פתוח משלהן, המשמעות המעשית היא פשוטה: אותו דגם יכול לשאת מחיר פחמן שמשתנה בפקטור של שמונה בהתאם לאזור, וקיימים כעת כלים למדוד את ההבדל הזה לפני חתימת חוזה. Berget AI אומרת שהיא רוצה שספקי מסקנות אחרים יאמצו דיווח לפי בקשה כדי שהקונים יוכלו להשוות בין ספקים לפי נתונים מדדים במקום טענות שיווקיות.

מחברי השיטה מאשרים שהנתונים שלהם הם אומדנים מבוססי מיקום תוך שימוש בתמהיל רשת ממוצע ולא בפליטות שוליות לשעה, פישוט המשותף לסוג זה של כלים. למרות זאת, השקיפות של ההנחות - כולן פורסמו לסקירה - היא שמבדילה את המאמץ מהממוצעים האטומים ששלטו עד כה בשיח האנרגיה של AI.

אם ספקים אחרים ילכו בעקבותיהם עשוי להיות תלוי פחות בקוד מאשר בלחץ רכש: אם קונים ארגוניים יתחילו לבקש פליטות לכל בקשה ב- RFP, דיווח מבוסס ממוצע יהפוך לקשה יותר להגן.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →