திறந்த எடை மாடலுக்கான பொதுவான கோரிக்கையான Kimi K3 ஸ்வீடனில் உள்ள சர்வர்களில் இயங்கும் போது சுமார் 0.4 கிராம் CO2 ஐ வெளியிடுகிறது. ஒரே மாதிரியான வன்பொருளில் ஒரே மாதிரியான கோரிக்கை, டெக்சாஸில் 3.2 கிராம் - 8.5 மடங்கு அதிகமாக வெளியிடுகிறது. அந்த இடைவெளியானது தனிப்பட்ட AI கோரிக்கைகளின் கார்பன் உமிழ்வைக் கணக்கிடுவதற்கான புதிய திறந்த மூல முறையின் மையப் பகுதியாகும், அக்டோபர் 21 அன்று ஸ்வீடிஷ் AI வழங்குநரான பெர்கெட் AI மற்றும் ஸ்டாக்ஹோம் சுற்றுச்சூழல் நிறுவனம் (SEI) மற்றும் லாப நோக்கமற்ற WattTime மற்றும் Klimatkollen ஆகியவற்றின் ஆராய்ச்சியாளர்களால் வெளியிடப்பட்டது.

ஏன் ஒரு கோரிக்கை கார்பன் கணக்கியல் விஷயங்கள் For more context on this story, see our ongoing AI news.

பெர்கெட் AI இன் படி, AI ஐப் பயன்படுத்தும் பெரும்பாலான நிறுவனங்களுக்கு அவற்றின் பயன்பாடு உண்மையில் என்ன வெளியிடுகிறது என்பதை அறிய வழி இல்லை. இருக்கும் பொது புள்ளிவிவரங்கள் பொதுவாக வெளியில் இருந்து மதிப்பிடப்பட்ட பரந்த சராசரிகளாகும், மொத்த அளவின் ஊகத்தின் மூலம் சராசரியான கால்தடத்தை பெருக்குவதன் மூலம் கணக்கிடப்படுகிறது - யாரும் சுயாதீனமாக சரிபார்க்க முடியாத எண்கள்.

புதிய முறை எதிர் அணுகுமுறையை எடுக்கிறது: இது சர்வர்கள் உண்மையில் இயங்கும் பிராந்திய மின்சார கட்டத்தின் சராசரி உமிழ்வு தீவிரத்தின் அடிப்படையில் கோரிக்கை மூலம் உமிழ்வு கோரிக்கையை கணக்கிடுகிறது மற்றும் வன்பொருளை உற்பத்தி செய்யும் உட்பொதிக்கப்பட்ட கார்பனில் மடிகிறது. இதன் விளைவாக, பயன்படுத்தப்படும் மாதிரி, நாளின் நேரம் மற்றும் ப்ராம்ட்டின் ஒரு பகுதி தற்காலிக சேமிப்பிலிருந்து வழங்கப்படுகிறதா என்பதைப் பொறுத்தது, எனவே ஒவ்வொரு கோரிக்கையும் சராசரியாக கணக்கிடப்படாமல் தனித்தனியாக கணக்கிடப்படுகிறது.

"பெரும்பாலான நிறுவனங்களுக்கு AI இன் பயன்பாடு என்ன வெளியிடுகிறது என்பதை அறிய வழி இல்லை" என்று Berget AI இன் CEO ஆண்ட்ரியாஸ் லுண்ட்மார்க் அறிவிப்பில் தெரிவித்தார். "இந்த முறையின் மூலம் எங்கள் வாடிக்கையாளர்கள் கோரிக்கையின் மூலம் அவர்களின் உமிழ்வு கோரிக்கையைப் பின்பற்றலாம் மற்றும் சந்தைப்படுத்தலுக்குப் பதிலாக தரவை வழங்குபவர்களை ஒப்பிடலாம். பெரும்பாலான ஐரோப்பிய வாங்குபவர்கள் எண்களைப் பார்க்க முடிந்தால் வித்தியாசமாகத் தேர்ந்தெடுப்பார்கள் என்பது எங்களுக்குத் தெரியும்."

கட்டம் என்பது ஆதிக்கம் செலுத்தும் மாறி

தலைப்பு ஒப்பீடு - ஸ்வீடனில் கிமி K3 கோரிக்கைக்கு 0.4 கிராம் CO2 மற்றும் டெக்சாஸில் 3.2 கிராம் - கிரிட் கலவையில் உள்ள வேறுபாடுகளிலிருந்து வருகிறது. அதே கோரிக்கையானது அயர்லாந்தில் 1.6 கிராம் மற்றும் ஜெர்மனியில் 2.5 கிராம் வெளியிடுகிறது என்று செய்திக்குறிப்பில் தெரிவிக்கப்பட்டுள்ளது. ஒவ்வொரு விஷயத்திலும் அடிப்படை வன்பொருள் ஒரே மாதிரியாக இருப்பதால், டெல்டா என்பது தரவு மையம் எங்கு செருகப்படுகிறது என்பதைப் பொறுத்தது.

அந்த மாறி நிலையான தடையாக இல்லாமல் கொள்முதல் முடிவாக மாறி வருகிறது. எந்தவொரு தரவு மையத்திலும் சட்டப்பூர்வமாக இயங்கக்கூடிய திறந்த எடை மாதிரிகள், இப்போது உலகளாவிய AI போக்குவரத்தின் வளர்ந்து வரும் பங்கைக் கையாளுகின்றன. பெர்கெட் AI ஆனது Vercel இன் AI கேட்வேயின் புள்ளிவிவரங்களை மேற்கோளிட்டுள்ளது, இது ஜூன் 2026 இல் திறந்த எடை மாதிரிகள் 29% டோக்கன்களை வழங்கியுள்ளன, இது ஏப்ரல் மாதத்தில் 11% ஆக இருந்தது. அந்த பணிச்சுமைகளுக்கு, வாங்குபவர் புவியியலை தேர்வு செய்யலாம் - வழங்கப்பட்ட உமிழ்வுகள் உண்மையில் தெரியும்.

"AI இன் தடம் பற்றிய ஆபத்தான புள்ளிவிவரங்களில் பெரும்பாலானவை சராசரியை ஒரு யூகத்தின் மூலம் பெருக்குவதன் மூலம் வருகின்றன, மேலும் யாரும் அவற்றைச் சரிபார்க்க முடியாது" என்று CTO மற்றும் பெர்கெட் AI இன் இணை நிறுவனர் கிறிஸ்டியன் லேண்ட்கிரென் கூறினார். "ஒவ்வொரு கோரிக்கையையும் கணக்கிட்டு அவற்றைச் சேர்ப்பதே நியாயமான ஒப்பீடு. எங்கள் தீர்ப்பு அழைப்புகளை நாங்கள் வெளியிட்டுள்ளோம், அதனால் எவரும் அவற்றைச் சரிபார்த்து பயன்படுத்தலாம்."

ஏற்கனவே உள்ள தரநிலைகளில் கட்டப்பட்டது, எம்ஐடியின் கீழ் வெளியிடப்பட்டது

AI விவரக்குறிப்பிற்கான பசுமை மென்பொருள் அறக்கட்டளையின் SCI ஐ இந்த முறை பின்பற்றுகிறது மற்றும் GitHub இல் MIT உரிமத்தின் கீழ் கிடைக்கிறது. EcoLogits மற்றும் Sustainable AI குழுமத்தின் CLEER டேஷ்போர்டு போன்ற முன் திறந்த மூல மதிப்பீட்டாளர்களை உருவாக்கி, எந்த மாதிரி மற்றும் பிராந்தியத்திற்கும் இந்த முறையைப் பயன்படுத்தும் பொதுக் கால்குலேட்டரை co2.berget.ai இல் பெர்கெட் AI அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது. பெர்கெட்டின் சொந்த அனுமான சேவையின் வாடிக்கையாளர்கள், மாடல்களை வினவும்போது, ​​நிறுவனத்தின் கன்சோலில் தங்கள் உமிழ்வுகள் குவிவதைக் காணலாம்.

கூட்டாளர்கள் பெர்கெட்டின் உள்கட்டமைப்பின் சுற்றுச்சூழல் தாக்கத்தை நேரடியாக வரைபடமாக்கி அளந்தனர் - ஆற்றல், நீர் மற்றும் வன்பொருள் - அந்த உள்கட்டமைப்பில் இயங்கும் க்ளிமட்கொல்லனின் கார்போ AI இன் கார்பன் தடம் சேர்த்து, பின்னர் வள பயன்பாட்டை கார்பன் மற்றும் பரந்த சுற்றுச்சூழல் தாக்கமாக மாற்றுவதற்கான தற்போதைய ஆராய்ச்சியுடன் அளவீடுகளை இணைத்தனர்.

தேவை வளர்ச்சி இன்னும் செயல்திறனை மிஞ்சுகிறது

தரவு மைய மின் நுகர்வுக்கான கூர்மையாக அதிகரித்து வரும் கணிப்புகளுக்கு மத்தியில் வெளியீடு வந்துள்ளது. SEI இன் ஆராய்ச்சி இயக்குனர் சோமியா ஜோஷி, 2030 ஆம் ஆண்டளவில் தரவு மைய மின் நுகர்வு இரட்டிப்பாகும், சுமார் 945 TWh ஆக இருக்கும், AI முதன்மை இயக்கியாக இருக்கும் என்று சர்வதேச எரிசக்தி முகமையின் புள்ளிவிவரங்களை சுட்டிக்காட்டினார்.

"செயல்திறன் ஆதாயங்களின் எந்தவொரு வாக்குறுதியும் அதிக தேவையை விட அதிகமாக இருக்கும், புதுப்பிக்கத்தக்க பொருட்களில் இருந்து உமிழ்வு குறைப்புகளை நிராகரிக்கும்" என்று ஜோஷி அறிவிப்பில் கூறினார். "இது போன்ற வழிமுறைகள் தகவலறிந்த முடிவுகளுக்கு வெளிப்படையான அடிப்படையை வழங்குகின்றன. அவற்றின் பலம் என்னவென்றால், AI எவ்வாறு நிலையானதாக இருக்கும் என்று வரும்போது கட்டத்தின் இருப்பிடம் மற்றும் முக்கியமான உள்கட்டமைப்பு எவ்வாறு முக்கியமானது என்பதை அவை தெளிவாகக் காட்டுகின்றன."

AI வாங்குபவர்களுக்கு இது என்ன அர்த்தம்

தங்கள் சொந்த ஓப்பன்-வெயிட் வரிசைப்படுத்தல்களை இயக்கும் நிறுவனங்களுக்கு, நடைமுறை உட்குறிப்பு நேரடியானது: அதே மாதிரியானது பிராந்தியத்தைப் பொறுத்து எட்டு மடங்கு மாறுபடும் கார்பன் விலையைக் கொண்டு செல்ல முடியும், மேலும் ஒப்பந்தத்தில் கையெழுத்திடும் முன் அந்த வித்தியாசத்தை அளவிடுவதற்கான கருவிகள் இப்போது உள்ளன. Berget AI கூறுகிறது, மற்ற அனுமான வழங்குநர்கள் ஒவ்வொரு கோரிக்கை அறிக்கையையும் பின்பற்ற வேண்டும் என்று கூறுகிறது, எனவே வாங்குபவர்கள் சந்தைப்படுத்தல் கோரிக்கைகளை விட அளவிடப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களில் வழங்குநர்களை ஒப்பிடலாம்.

இந்த முறையின் ஆசிரியர்கள் தங்கள் புள்ளிவிவரங்கள் மணிநேர விளிம்பு உமிழ்வைக் காட்டிலும் சராசரி கட்டக் கலவையைப் பயன்படுத்தி இருப்பிட அடிப்படையிலான மதிப்பீடுகள் என்பதை ஒப்புக்கொள்கிறார்கள், இது இந்த வகைக் கருவிகளுக்குப் பொதுவானது. இருப்பினும், அனுமானங்களின் வெளிப்படைத்தன்மை - அனைத்தும் மதிப்பாய்வுக்காக வெளியிடப்பட்டது - இதுவரை AI ஆற்றல் உரையாடலில் ஆதிக்கம் செலுத்திய ஒளிபுகா சராசரிகளிலிருந்து முயற்சியை வேறுபடுத்துகிறது.

பிற வழங்குநர்கள் இதைப் பின்பற்றுவது கொள்முதல் அழுத்தத்தைக் காட்டிலும் குறியீட்டைச் சார்ந்து இருக்கலாம்: நிறுவன வாங்குபவர்கள் RFP களில் ஒவ்வொரு கோரிக்கை உமிழ்வையும் கேட்கத் தொடங்கினால், சராசரி அடிப்படையிலான அறிக்கையைப் பாதுகாப்பது கடினமாகிவிடும்.

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →