Metodologia e fonti
Come stimiamo l'acqua, l'elettricità, le ore di CO₂ e le ore di GPU dell'AI. Fonti di dati, ipotesi e cadenza di aggiornamento trasparenti.
Ultimo aggiornamento:
Scope
Forniamo stime in tempo reale di alcune metriche relative all'attività e all'impatto dell'IA. I valori sono indicativi, pensati per informare la discussione pubblica, non per sostituire i rapporti primari degli operatori o delle autorità di regolamentazione.
Fonti di dati
- Informazioni fornite dagli operatori di data center e cloud (efficienza, raffreddamento, PUE/WUE).
- Letteratura accademica e studi indipendenti sul calcolo e sull'uso delle risorse dell'IA.
- Informazioni sul fornitore dell'hardware (TDP, utilizzo tipico), rapporti sul carico di lavoro di formazione/inferenza.
- Fattori di rete nazionali e regionali (mix energetico, fattori di emissione).
- Comunicati stampa, documenti pubblici e blog tecnici autorevoli.
Approccio generale
Combiniamo i dati di riferimento pubblici con ipotesi ragionevoli sulla crescita del carico di lavoro, sull'utilizzo e sull'efficienza. Laddove esistono intervalli, preferiamo valori centrali conservativi.
I contatori si aggiornano a intervalli sul lato server e si interpolano sul lato client (tasso al secondo) per un'esperienza live. I valori annuali partono dal 1° gennaio dell'anno in corso; i valori giornalieri dalla mezzanotte locale.
Acqua
Le stime dell'acqua includono l'acqua di raffreddamento del centro dati e, quando è rilevante, l'acqua a monte per la generazione di energia. Aggreghiamo per classe di carico di lavoro (addestramento o inferenza) e per luogo (se noto).
Formula (semplificata)
Acqua AI ≈ (acqua del centro dati per kWh × elettricità AI) + (intensità idrica della produzione di energia elettrica × elettricità AI)Quando non si conosce il WUE specifico del sito, si utilizzano le mediane regionali o dell'operatore.
Elettricità
Il consumo di elettricità è derivato dalla domanda di calcolo e dall'utilizzo tipico per classe di carico di lavoro, aggiustato in base al PUE, se applicabile.
Formula (semplificata)
Elettricità AI ≈ (carico IT × utilizzo × ore) × PUEQuando il PUE non è noto, assumiamo un valore conservativo basato sulle recenti dichiarazioni dell'operatore.
CO₂
Le emissioni di CO₂e sono stimate in base all'uso dell'elettricità e ai fattori di emissione della rete, tenendo conto dei mix regionali quando disponibili.
Formula (semplificata)
AI CO₂e ≈ (elettricità AI × fattore di emissione della rete)Per i carichi di lavoro multiregionali, applichiamo un fattore di emissione medio ponderato laddove esistono dati.
Ore GPU
Le ore di GPU approssimano il tempo aggregato dell'acceleratore consumato dai carichi di lavoro dell'IA. Combiniamo i conteggi dei modelli, le esecuzioni di addestramento e i volumi di inferenza con le ore tipiche dei dispositivi.
Formula (semplificata)
Ore GPU ≈ Σ (numero di dispositivi × utilizzo × ore)Il mix di dispositivi (serie A/H, ecc.) e l'utilizzo variano; utilizziamo mediane prudenti.
Aggiornamenti
Le istantanee del server (PVR) si aggiornano periodicamente; i contatori lato client si animano ogni pochi secondi. Il testo della metodologia viene rivisto e aggiornato quando emergono nuovi dati pubblici.
Limitazioni
- Incertezza: i dati pubblici sono parziali; riportiamo stime indicative piuttosto che misurazioni esatte.
- Confini del sistema: alcuni impatti a monte e a valle possono essere al di fuori dell'ambito di applicazione, a seconda della disponibilità dei dati.
- Deriva temporale: le nuove informazioni possono spostare i valori di riferimento; ci proponiamo di aggiornarli tempestivamente.
- Comparabilità: i diversi operatori fanno rapporto con ambiti diversi; armonizziamo laddove è possibile.
Etica e trasparenza
Il nostro obiettivo è quello di informare il dibattito con numeri chiari e fondati, evitando il sensazionalismo. Siamo lieti di ricevere correzioni e fonti aggiuntive.
Contattateci per correzioni o fonti all'indirizzo contact@theaimeters.com.