O solicitare tipică către modelul deschis Kimi K3 emite aproximativ 0,4 grame de CO2 atunci când rulează pe servere din Suedia. Cererea identică, pe hardware identic, emite 3,2 grame în Texas — de 8,5 ori mai mult. Acest decalaj este piesa centrală a unei noi metode open-source pentru calcularea emisiilor de carbon ale solicitărilor individuale de IA, lansată pe 21 octombrie de furnizorul suedez de IA Berget AI împreună cu cercetătorii de la Institutul de Mediu din Stockholm (SEI) și organizațiile nonprofit WattTime și Klimatkollen.
De ce contează contabilitatea carbonului la cerere For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
Majoritatea companiilor care folosesc AI nu au de unde să știe ce emite de fapt utilizarea lor, potrivit Berget AI. Cifrele publice care există sunt de obicei medii generale estimate din exterior, calculate prin înmulțirea unei amprente medii presupuse cu o estimare a volumului total - numere pe care nimeni nu le poate verifica în mod independent.
Noua metodă adoptă abordarea opusă: calculează cererea de emisii la cerere, pe baza intensității medii a emisiilor rețelei electrice regionale în care rulează efectiv serverele și înglobează carbonul încorporat al fabricării hardware-ului. Rezultatul depinde de modelul utilizat, ora din zi și dacă o parte a promptului este difuzată din cache, astfel încât fiecare solicitare este calculată individual, mai degrabă decât printr-o medie fixă.
„Majoritatea companiilor de astăzi nu au de unde să știe ce emite utilizarea lor de AI”, a declarat Andreas Lundmark, CEO Berget AI, în anunț. „Cu această metodă, clienții noștri își pot urmări cererea de emisii la cerere și pot compara furnizorii în ceea ce privește datele în loc de marketing. Știm că majoritatea cumpărătorilor europeni ar alege diferit dacă ar putea vedea cifrele.”
Grila este variabila care domină
Comparația principală - 0,4 grame de CO2 per cerere Kimi K3 în Suedia față de 3,2 grame în Texas - provine numai din diferențele de amestec de rețea. Aceeași cerere emite 1,6 grame în Irlanda și 2,5 grame în Germania, potrivit comunicatului de presă. Deoarece hardware-ul de bază este identic în fiecare caz, delta este aproape în întregime o funcție de locul în care se conectează centrul de date.
Această variabilă devine mai degrabă o decizie de achiziție decât o constrângere fixă. Modelele deschise, care pot rula legal în orice centru de date, gestionează acum o parte din ce în ce mai mare din traficul AI global. Berget AI citează cifre din AI Gateway al Vercel care arată că modelele deschise au servit 29% din jetoane în iunie 2026, în creștere de la 11% în aprilie. Pentru acele sarcini de lucru, cumpărătorul poate alege geografia – cu condiția ca emisiile să fie de fapt vizibile.
„Majoritatea cifrelor alarmante despre amprenta AI provin din înmulțirea unei medii cu o estimare a volumului și nimeni nu le poate verifica”, a declarat Christian Landgren, CTO și co-fondator al Berget AI. "Singura comparație corectă este să calculăm fiecare cerere și să le însumăm. Am publicat apelurile noastre de judecată, astfel încât oricine să le poată verifica și folosi."
Construit pe standarde existente, lansat sub MIT
Metoda urmează specificația SCI pentru AI a Green Software Foundation și este disponibilă sub licența MIT pe GitHub. Berget AI a lansat, de asemenea, un calculator public pe co2.berget.ai, care aplică metoda oricărui model și regiune, bazându-se pe estimatori open-source anteriori, cum ar fi EcoLogits și tabloul de bord CLEER al Sustainable AI Group. Clienții serviciului de inferență al Berget își pot urmări cum se acumulează emisiile în consola companiei în timp ce interogează modele.
Partenerii au cartografiat și măsurat impactul asupra mediului al infrastructurii lui Berget direct - energie, apă și hardware - împreună cu amprenta de carbon a Garbo AI de la Klimatkollen, care rulează pe acea infrastructură, apoi au combinat măsurătorile cu cercetările actuale privind transpunerea utilizării resurselor în carbon și impact mai larg asupra mediului.
Creșterea cererii depășește încă eficiența
Lansarea vine pe fondul previziunilor în creștere bruscă pentru consumul de energie al centrului de date. Somya Joshi, director de cercetare la SEI, a subliniat cifrele Agenției Internaționale pentru Energie care estimează că consumul de energie electrică al centrului de date se va dubla cu mult până la aproximativ 945 TWh până în 2030, cu AI ca principal motor.
„Orice promisiune de creștere a eficienței este probabil să fie depășită de cererea mai mare, anulând orice reducere a emisiilor din surse regenerabile”, a spus Joshi în anunț. „Metodologii ca aceasta oferă o bază transparentă pentru decizii informate. Puterea lor este că demonstrează clar cât de importantă locația rețelei și a infrastructurii critice atunci când vine vorba de cât de sustenabilă poate fi IA”.
Ce înseamnă pentru cumpărătorii AI
Pentru companiile care își desfășoară propriile implementări deschise, implicația practică este simplă: același model poate avea un preț al carbonului care variază cu un factor de opt în funcție de regiune, iar acum există instrumente pentru a măsura această diferență înainte de a semna un contract. Berget AI spune că dorește ca alți furnizori de inferențe să adopte raportarea la cerere, astfel încât cumpărătorii să poată compara furnizorii pe cifre măsurate, mai degrabă decât afirmațiile de marketing.
Autorii metodei recunosc că cifrele lor sunt estimări bazate pe locație, folosind mixul mediu de rețea, mai degrabă decât emisiile marginale orare, o simplificare comună acestei clase de instrumente. Chiar și așa, transparența ipotezelor – toate publicate pentru revizuire – este ceea ce distinge efortul de mediile opace care au dominat până acum discursul energetic AI.
Dacă alți furnizori urmează exemplul, poate depinde mai puțin de cod decât de presiunea achizițiilor: dacă cumpărătorii întreprinderilor încep să solicite emisii la cerere în cererile de propuneri, raportarea bazată pe medie va deveni mai greu de apărat.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
