TheAImeters Logo

Metodologi & Sumber

Cara kami memperkirakan penggunaan air, listrik, CO₂, dan jam kerja GPU. Sumber data, asumsi, dan irama pembaruan yang transparan.

Terakhir diperbarui:

Cakupan

Kami menyediakan perkiraan langsung dari aktivitas AI dan metrik dampak yang dipilih. Nilai bersifat indikatif, dirancang untuk menginformasikan diskusi publik, bukan untuk menggantikan pelaporan utama dari operator atau regulator.

Sumber data

  • Pengungkapan dari operator pusat data dan cloud (efisiensi, pendinginan, PUE/WUE).
  • Literatur akademis dan studi independen tentang komputasi AI dan penggunaan sumber daya.
  • Info vendor perangkat keras (TDP, penggunaan umum), laporan beban kerja pelatihan/penyimpulan.
  • Faktor jaringan nasional dan regional (bauran energi, faktor emisi).
  • Siaran pers, pengajuan publik, dan blog teknis terkemuka.

Pendekatan umum

Kami menggabungkan garis dasar publik dengan asumsi yang masuk akal tentang pertumbuhan beban kerja, pemanfaatan, dan efisiensi. Jika ada rentang, kami lebih memilih nilai tengah yang konservatif.

Penghitung menyegarkan sisi server pada interval tertentu dan menginterpolasi sisi klien (rate-per-detik) untuk pengalaman langsung. Nilai tahunan dimulai pada 1 Januari tahun berjalan; nilai harian pada tengah malam setempat.

Air

Perkiraan air termasuk air pendingin pusat data dan, jika relevan, air hulu untuk pembangkit listrik. Kami mengagregasi berdasarkan kelas beban kerja (pelatihan vs kesimpulan) dan lokasi (jika diketahui).

Formula (disederhanakan)

Air AI ≈ (Air pusat data per kWh × listrik AI) + (Intensitas air pembangkit listrik × listrik AI)

Jika WUE spesifik lokasi tidak diketahui, kami menggunakan median regional atau operator.

Lihat penghitung air hidup

Listrik

Penggunaan listrik berasal dari permintaan komputasi dan penggunaan tipikal berdasarkan kelas beban kerja, yang disesuaikan dengan PUE jika berlaku.

Formula (disederhanakan)

Listrik AI ≈ (beban TI × pemanfaatan × jam) × PUE

Jika PUE tidak diketahui, kami mengasumsikan nilai konservatif berdasarkan pengungkapan operator terkini.

Lihat penghitung listrik langsung

CO₂

CO₂e diperkirakan dari penggunaan listrik dan faktor emisi jaringan, dengan memperhitungkan campuran regional jika tersedia.

Formula (disederhanakan)

AI CO₂e ≈ (listrik AI × faktor emisi jaringan)

Untuk beban kerja multi-wilayah, kami menerapkan faktor emisi rata-rata tertimbang jika data tersedia.

Lihat penghitung CO₂ langsung

GPU-jam

GPU-jam memperkirakan waktu akselerator agregat yang dikonsumsi oleh beban kerja AI. Kami menggabungkan jumlah model, proses pelatihan, dan volume inferensi dengan jam kerja perangkat.

Formula (disederhanakan)

GPU-jam ≈ Σ (jumlah perangkat × pemanfaatan × jam)

Campuran perangkat (seri A/H, dll.) dan penggunaan bervariasi; kami menggunakan median yang hati-hati.

Pembaruan

Cuplikan server (ISR) disegarkan secara berkala; penghitung sisi klien bernyawa setiap beberapa detik. Teks metodologi ditinjau dan diperbarui saat data publik baru muncul.

Keterbatasan

  • Ketidakpastian: data publik bersifat parsial; kami melaporkan estimasi indikatif, bukan pengukuran yang pasti.
  • Batasan sistem: beberapa dampak hulu/hilir mungkin berada di luar cakupan, tergantung pada ketersediaan data.
  • Pergeseran temporal: pengungkapan yang lebih baru dapat menggeser garis dasar; kami bertujuan untuk memperbarui dengan segera.
  • Komparabilitas: operator yang berbeda melaporkan dengan cakupan yang berbeda; kami menyelaraskan jika memungkinkan.

Etika & transparansi

Kami bertujuan untuk menginformasikan perdebatan dengan angka-angka yang jelas dan bersumber, serta menghindari sensasionalisme. Kami menerima koreksi dan sumber tambahan.

Hubungi kami dengan koreksi atau sumber di contact@theaimeters.com.

Bagikan halaman ini