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 e utilização de recursos de IA.
- 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 as 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.
Alguns contadores são estimativas em tempo real interpoladas entre actualizações, enquanto outros são instantâneos de fontes públicas ou contagens de janelas contínuas. Os valores anuais têm início a 1 de janeiro do ano em curso; os valores diários têm início 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 do operador.
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.