オープンウェイト モデル Kimi K3 に対する一般的なリクエストでは、スウェーデンのサーバーで実行すると、約 0.4 グラムの CO2 が排出されます。テキサス州では、同一のハードウェア上で同一のリクエストを行うと 3.2 グラムの排出量が発生します。これは 8.5 倍です。このギャップは、スウェーデンの AI プロバイダーである Berget AI が、ストックホルム環境研究所 (SEI) および非営利団体 WattTime および Klimatkollen の研究者とともに 10 月 21 日にリリースした、個々の AI リクエストの炭素排出量を計算するための新しいオープンソース手法の目玉です。

リクエストごとの炭素会計が重要な理由 この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。

Berget AI 氏によると、AI を使用するほとんどの企業は、その使用によって実際に何が排出されるかを知る方法がありません。実際に存在する公的な数値は、通常、外部から推定された広範な平均値であり、想定される平均フットプリントに総量の推定値を乗じて計算されます。この数値は、誰も独自に確認することができません。

新しい方法は逆のアプローチをとります。つまり、サーバーが実際に稼働している地域の電力網の平均排出強度に基づいて排出量をリクエストごとに計算し、ハードウェアの製造に組み込まれた炭素を織り込みます。結果は、使用されるモデル、時刻、プロンプトの一部がキャッシュから提供されるかどうかによって異なるため、各リクエストは一律の平均ではなく個別に計算されます。

Berget AIの最高経営責任者（CEO）、アンドレアス・ランドマーク氏は発表の中で、「今日のほとんどの企業は、AIの使用によって何が生じるかを知る方法がない」と述べた。 「この方法により、当社の顧客は要求ごとに排出量要求を追跡し、マーケティングではなくデータに基づいてプロバイダーを比較することができます。数値が見えれば、ほとんどのヨーロッパの購入者は異なる選択をするだろうと私たちは知っています。」

グリッドは支配的な変数です

見出しの比較（スウェーデンではキミ K3 リクエストあたり 0.4 グラム、テキサスでは 3.2 グラム）は、グリッド構成の違いだけから来ています。プレスリリースによると、同じ要請によりアイルランドでは1.6グラム、ドイツでは2.5グラムが排出されるという。基盤となるハードウェアはいずれの場合も同一であるため、デルタはほぼ完全にデータセンターが接続されている場所の関数となります。

その変数は固定的な制約ではなく、調達の決定事項になりつつあります。どのデータセンターでも合法的に実行できるオープンウェイト モデルは、現在、世界的な AI トラフィックの増大するシェアを処理しています。 Berget AIは、VercelのAI Gatewayの数字を引用し、2026年6月にはオープンウェイトモデルがトークンの29％を提供し、4月の11％から増加したことを示している。これらのワークロードの場合、購入者は排出量が実際に見える場合に地理を選択できます。

「AI のフットプリントに関する憂慮すべき数値のほとんどは、平均値と推定量を掛け合わせたものであり、誰もそれをチェックすることはできません」と、Berget AI の CTO 兼共同創設者である Christian Landgren 氏は述べています。 「唯一の公正な比較は、各リクエストを計算して合計することです。私たちは判断結果を公開しているので、誰でも確認して使用できます。」

既存の標準に基づいて構築され、MIT のもとでリリース

このメソッドは、Green Software Foundation の AI 用 SCI 仕様に従っており、MIT ライセンスの下で GitHub で利用できます。 Berget AI はまた、EcoLogits や Sustainable AI Group の CLEER ダッシュボードなどの以前のオープンソース推定ツールに基づいて、この方法をあらゆるモデルと地域に適用する公開計算機を co2.berget.ai で開始しました。 Berget 独自の推論サービスの顧客は、モデルをクエリすると、企業のコンソールで排出量が蓄積されるのを確認できます。

パートナーは、Berget のインフラストラクチャ (エネルギー、水、ハードウェア) の環境への影響を直接マッピングして測定し、そのインフラ上で実行される Klimatkollen の Garbo AI の二酸化炭素排出量を測定し、その測定値を資源使用を炭素およびより広範な環境への影響に変換する現在の研究と組み合わせました。

需要の伸びは依然として効率を上回っている

このリリースは、データセンターの電力消費予測が急激に上昇する中で発表されました。 SEIのリサーチディレクターであるソミャ・ジョシ氏は、データセンターの電力消費量が2030年までに2倍以上の約945TWhとなり、AIが主な推進力になると予測する国際エネルギー機関の統計を指摘した。

ジョシ氏は発表文の中で、「効率向上の約束は需要の増加によって上回られる可能性が高く、再生可能エネルギーによる排出削減は無効になるだろう」と述べた。 「このような方法論は、十分な情報に基づいた意思決定を行うための透明性のある基盤を提供します。その強みは、AI がいかに持続可能であるかという点において、グリッドと重要なインフラストラクチャの位置がいかに重要であるかを明確に示していることです。」

AI バイヤーにとっての意味

独自のオープンウェイト展開を実行している企業にとって、実際的な意味合いは明白です。同じモデルでも地域によって 8 倍異なる炭素価格が適用される可能性があり、現在では、契約を結ぶ前にその差を測定するツールが存在します。 Berget AI は、購入者がマーケティング上の主張ではなく測定された数値に基づいてプロバイダーを比較できるように、他の推論プロバイダーにもリクエストごとのレポートを採用してもらいたいと述べています。

この手法の作成者らは、その数値が時間当たりの限界排出量ではなく平均グリッドミックスを使用した位置ベースの推定値であることを認めており、これはこのクラスのツールに共通する単純化である。それでも、仮定の透明性（すべてレビューのために公開されている）こそが、この取り組みを、これまでAIエネルギーに関する議論を支配してきた不透明な平均値と区別するものである。

他のプロバイダーが追随するかどうかは、コードよりも調達圧力に依存する可能性がある。企業のバイヤーが RFP でリクエストごとの排出量を求め始めれば、平均ベースの報告を擁護するのは難しくなるだろう。

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