Metodologia e fontes
Como estimamos a água, a eletricidade, as emissões de CO₂ e as horas de GPU da IA. Fontes de dados transparentes, suposições e cadência de atualização.
Última atualização:
Âmbito de aplicação
Fornecemos estimativas em tempo real de métricas selecionadas de atividade e impacto da IA. Os valores são indicativos, concebidos para informar o debate público e não para substituir os relatórios primários dos operadores ou reguladores.
Fontes de dados
- Divulgações dos operadores de centros de dados e de nuvens (eficiência, arrefecimento, PUE/WUE).
- Literatura académica e estudos independentes sobre computação de IA e utilização de recursos.
- Informações do fornecedor de hardware (TDP, utilização típica), relatórios de carga de trabalho de formação/inferência.
- Factores de rede nacionais e regionais (cabaz energético, factores de emissão).
- Comunicados de imprensa, registos públicos e blogues técnicos de renome.
Abordagem geral
Combinamos linhas de base públicas com pressupostos razoáveis sobre o crescimento da carga de trabalho, a utilização e a eficiência. Quando existem intervalos, preferimos valores centrais conservadores.
Os contadores são actualizados no lado do servidor em intervalos e interpolam no lado do cliente (taxa por segundo) para uma experiência em direto. Os valores anuais começam em 1 de janeiro do ano atual; os valores diários à meia-noite local.
Água
As estimativas de água incluem a água de arrefecimento do centro de dados e, quando relevante, a água a montante para a produção de energia. Agregamos por classe de carga de trabalho (formação vs inferência) e localização (quando conhecida).
Fórmula (simplificada)
Água AI ≈ (Água do centro de dados por kWh × eletricidade AI) + (Intensidade da água na produção de energia × eletricidade AI)Quando não se conhece a UQA específica do local, utilizamos medianas regionais ou de operadores.
Eletricidade
A utilização de eletricidade é derivada da procura de computação e da utilização típica por classe de carga de trabalho, ajustada pela PUE, quando aplicável.
Fórmula (simplificada)
Eletricidade AI ≈ (carga IT × utilização × horas) × PUEQuando a PUE é desconhecida, assumimos um valor conservador com base em divulgações recentes do operador.
CO₂
O CO₂e é estimado a partir da utilização de eletricidade e dos factores de emissão da rede, tendo em conta as misturas regionais, quando disponíveis.
Fórmula (simplificada)
AI CO₂e ≈ (AI eletricidade × fator de emissão da rede)Para cargas de trabalho multi-região, aplicamos um fator de emissão médio ponderado quando existem dados.
GPU-horas
As horas de GPU aproximam o tempo agregado do acelerador consumido pelas cargas de trabalho de IA. Combinamos contagens de modelos, execuções de treino e volumes de inferência com horas de dispositivo típicas.
Fórmula (simplificada)
GPU-horas ≈ Σ (número de dispositivos × utilização × horas)A combinação de dispositivos (série A/H, etc.) e a utilização variam; utilizamos medianas cautelosas.
Actualizações
Os instantâneos do servidor (ISR) são actualizados periodicamente; os contadores do lado do cliente são animados a cada poucos segundos. O texto da metodologia é revisto e atualizado à medida que surgem novos dados públicos.
Limitações
- Incerteza: os dados públicos são parciais; apresentamos estimativas indicativas e não medidas exactas.
- Limites do sistema: alguns impactos a montante/jusante podem estar fora do âmbito de aplicação, dependendo da disponibilidade de dados.
- Desvio temporal: as divulgações mais recentes podem alterar as bases de referência; o nosso objetivo é atualizar prontamente.
- Comparabilidade: diferentes operadores apresentam relatórios com âmbitos diferentes; harmonizamo-los sempre que possível.
Ética e transparência
O nosso objetivo é informar o debate com números claros e com fontes, evitando o sensacionalismo. As correcções e fontes adicionais são bem-vindas.
Contacte-nos com correcções ou fontes em contact@theaimeters.com.