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Methodik

AI-GPU-Stunden-Methodik

Wie TheAIMeters die von KI-Workloads verbrauchte GPU-Rechenzeit annähernd berechnet.

Zuletzt aktualisiert:

Was dieser Indikator misst

Dieser Indikator ist ein Näherungswert für den Anteil der GPU-Rechenzeit, der von KI-bezogenen Workloads verbraucht wird.

Berechnungsmethode

Die Schätzung übersetzt KI-Aktivitätssignale in äquivalente GPU-Stunden unter Verwendung von Hardware- und Arbeitslastannahmen.

Vereinfachte Formel

GPU-Stunden ≈ Volumen der KI-Arbeitslast × geschätzte GPU-Zeit pro Arbeitslasteinheit

Datenquellen

Zu den Quellen können öffentliche KI-Nutzungsindikatoren, Benchmark-Annahmen, GPU-Spezifikationen, Modellschulungsberichte und Infrastrukturforschung gehören.

Veröffentlichte Berechnungsgrundlagen

Die folgenden Werte sind die derzeit ausdrücklich verwendeten Eingaben für diesen Indikator. Es handelt sich um Annahmen oder öffentliche Näherungswerte, nicht um offizielle Gesamtzahlen.

Ausgangswert
100M GPU-hours/d
Modellannahme
Umrechnungsfaktor
1.5 kWh/GPU-hour
Modellannahme

Zuletzt geprüft: 27. September 2026

Bekannte Einschränkungen

Die tatsächliche GPU-Zeit variiert stark, je nach Modellarchitektur, Hardware-Generierung, Stapelverarbeitung, Optimierung und Auslastungsrate.

Auffrischung und Interpolation

Der Zähler wird periodisch serverseitig synchronisiert und zwischen den Aktualisierungen live interpoliert.

Für Korrekturen, methodisches Feedback oder Quellenvorschläge kontaktieren Sie uns unter contact@theaimeters.com .

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