Açık ağırlıklı model Kimi K3'e yapılan tipik bir talep, İsveç'teki sunucularda çalışırken yaklaşık 0,4 gram CO2 yayıyor. Aynı talep, aynı donanım üzerinde Teksas'ta 3,2 gram salınım yapıyor; bu da 8,5 kat daha fazla. Bu boşluk, İsveçli yapay zeka sağlayıcısı Berget AI tarafından Stockholm Çevre Enstitüsü (SEI) ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar WattTime ve Klimatkollen'den araştırmacılarla birlikte 21 Ekim'de yayınlanan, bireysel yapay zeka taleplerinin karbon emisyonlarını hesaplamaya yönelik yeni bir açık kaynaklı yöntemin merkezini oluşturuyor.

İstek Başına Karbon Muhasebesi Neden Önemlidir? For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

Berget AI'ya göre yapay zeka kullanan çoğu şirketin, kullanımlarının gerçekte ne yaydığını bilmesinin hiçbir yolu yok. Var olan kamuya açık rakamlar genellikle dışarıdan tahmin edilen, varsayılan ortalama ayak izinin toplam hacimdeki bir tahminle çarpılmasıyla hesaplanan geniş ortalamalardır; bu sayılar kimsenin bağımsız olarak kontrol edemeyeceği sayılardır.

Yeni yöntem ise tam tersi bir yaklaşımı benimsiyor: sunucuların fiilen çalıştığı bölgesel elektrik şebekesinin ortalama emisyon yoğunluğuna dayalı olarak emisyon talebini isteğe göre hesaplıyor ve donanım üretiminin gömülü karbonunu katıyor. Sonuç, kullanılan modele, günün saatine ve istemin bir bölümünün önbellekten sunulup sunulmadığına bağlıdır; dolayısıyla her istek, sabit bir ortalama yerine ayrı ayrı hesaplanır.

Berget AI CEO'su Andreas Lundmark duyuruda, "Günümüzde çoğu şirketin yapay zeka kullanımının ne kadar yayıldığını bilmesinin hiçbir yolu yok" dedi. "Bu yöntemle müşterilerimiz emisyon taleplerini talep üzerine takip edebilir ve sağlayıcıları pazarlama yerine verilere göre karşılaştırabilir. Çoğu Avrupalı ​​alıcının rakamları görebilselerdi farklı seçim yapacağını biliyoruz."

Izgara Baskın Olan Değişkendir

Başlık karşılaştırması (İsveç'te Kimi K3 talebi başına 0,4 gram CO2 ile Teksas'ta 3,2 gram) yalnızca şebeke karışımındaki farklılıklardan kaynaklanıyor. Basın açıklamasına göre aynı talep İrlanda'da 1,6 gram, Almanya'da ise 2,5 gram emisyon üretiyor. Temel donanım her durumda aynı olduğundan, delta neredeyse tamamen veri merkezinin takıldığı yerin bir fonksiyonudur.

Bu değişken, sabit bir kısıtlama olmaktan çıkıp bir satın alma kararı haline geliyor. Yasal olarak herhangi bir veri merkezinde çalışabilen açık ağırlıklı modeller artık küresel yapay zeka trafiğinin büyüyen bir payını yönetiyor. Berget AI, Vercel'in AI Gateway'inden alınan rakamlara göre, açık ağırlıklı modellerin Nisan ayında %11'den Haziran 2026'da tokenlerin %29'una hizmet ettiğini gösteriyor. Bu iş yükleri için alıcı, emisyonların gerçekten görünür olması koşuluyla coğrafyayı seçebilir.

Berget AI'nın CTO'su ve kurucu ortağı Christian Landgren, "Yapay zekanın ayak izine ilişkin endişe verici rakamların çoğu, ortalamanın hacimdeki bir tahminle çarpılmasından elde ediliyor ve kimse bunları kontrol edemiyor" dedi. "Tek adil karşılaştırma, her talebi hesaplamak ve toplamaktır. Herkesin kontrol edip kullanabilmesi için karar çağrılarımızı yayınladık."

Mevcut Standartlar Temel alınarak Oluşturuldu, MIT Kapsamında Yayınlandı

Yöntem, Green Software Foundation'ın SCI for AI spesifikasyonunu takip ediyor ve GitHub'da MIT lisansı altında mevcut. Berget AI ayrıca co2.berget.ai adresinde, yöntemi herhangi bir modele ve bölgeye uygulayan ve EcoLogits ve Sustainable AI Group'un CLEER kontrol paneli gibi önceki açık kaynaklı tahmin araçlarına dayanan bir genel hesap makinesini de kullanıma sundu. Berget'in kendi çıkarım hizmetinin müşterileri, modelleri sorgularken emisyonlarının şirket konsolunda birikmesini izleyebiliyor.

Ortaklar, Berget'in altyapısının (enerji, su ve donanım) çevresel etkisini doğrudan haritalandırıp ölçtüler ve Klimatkollen'in bu altyapı üzerinde çalışan Garbo yapay zekasının karbon ayak izini belirlediler ve ardından ölçümleri kaynak kullanımını karbona ve daha geniş çevresel etkiye dönüştürmeye yönelik mevcut araştırmalarla birleştirdi.

Talep Artışı Hala Verimliliği Geride Bırakıyor

Bu açıklama, veri merkezi güç tüketimine ilişkin keskin biçimde artan tahminlerin ortasında geldi. SEI araştırma direktörü Somya Joshi, Uluslararası Enerji Ajansı'nın veri merkezi elektrik tüketiminin 2030 yılına kadar iki kattan fazla artarak yaklaşık 945 TWh'ye çıkacağını ve yapay zekanın ana itici güç olacağını öngördüğünü belirtti.

Joshi duyuruda, "Verimlilik kazanımlarına ilişkin herhangi bir vaat, yüksek talep nedeniyle büyük olasılıkla daha ağır basacak ve yenilenebilir enerji kaynaklarından kaynaklanan emisyon azaltımlarını boşa çıkaracaktır" dedi. "Bunun gibi metodolojiler bilinçli kararlar için şeffaf bir temel sunuyor. Güçlü yönleri, yapay zekanın ne kadar sürdürülebilir olabileceği söz konusu olduğunda şebekenin ve kritik altyapının konumunun ne kadar önemli olduğunu açıkça göstermeleridir."

Yapay Zeka Alıcıları İçin Ne İfade Ediyor?

Kendi açık ağırlık dağıtımlarını yürüten şirketler için pratik sonuç basittir: aynı model, bölgeye bağlı olarak sekiz kat değişen bir karbon fiyatı taşıyabilir ve artık bir sözleşme imzalamadan önce bu farkı ölçecek araçlar mevcuttur. Berget AI, diğer çıkarım sağlayıcılarının istek başına raporlamayı benimsemesini istediğini, böylece alıcıların sağlayıcıları pazarlama iddiaları yerine ölçülen rakamlara göre karşılaştırabilmesini istediğini söylüyor.

Yöntemin yazarları, rakamlarının, bu sınıf araçlarda yaygın olan bir basitleştirme olan saatlik marjinal emisyonlar yerine ortalama şebeke karışımını kullanan konuma dayalı tahminler olduğunu kabul ediyor. Öyle olsa bile, varsayımların şeffaflığı (hepsi inceleme için yayınlanmıştır) bu çabayı şimdiye kadar yapay zeka enerji söylemine hakim olan şeffaf olmayan ortalamalardan ayıran şeydir.

Diğer sağlayıcıların da aynı yolu izleyip izlemeyeceği, kurallara bağlı olmaktan çok satın alma baskısına bağlı olabilir: kurumsal alıcılar RFP'lerde talep başına emisyonlar istemeye başlarsa, ortalamaya dayalı raporlamanın savunulması zorlaşacaktır.

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →