Методология и источники
Как мы оцениваем потребление искусственным интеллектом воды, электроэнергии, CO₂ и GPU-часов. Прозрачные источники данных, допущения и периодичность обновления.
Последнее обновление:
Область применения
Мы предоставляем оперативные оценки отдельных показателей активности и влияния ИИ. Значения являются ориентировочными и предназначены для информирования общественности, а не для замены первичной отчетности операторов или регулирующих органов.
Источники данных
- Раскрытие информации от операторов центров обработки данных и облачных вычислений (эффективность, охлаждение, PUE/WUE).
- Академическая литература и независимые исследования по вычислениям и использованию ресурсов ИИ.
- Информация о производителе оборудования (TDP, типичное использование), отчеты об учебной/инференционной нагрузке.
- Факторы национальной и региональной сети (энергетический баланс, коэффициенты выбросов).
- Пресс-релизы, публичные документы и авторитетные технические блоги.
Общий подход
Мы сочетаем общедоступные базовые показатели с разумными предположениями о росте рабочей нагрузки, использовании и эффективности. Там, где существуют диапазоны, мы предпочитаем консервативные центральные значения.
Счетчики обновляются на стороне сервера с определенными интервалами и интерполируются на стороне клиента (с частотой в секунду), что дает возможность работать в реальном времени. Годовые значения начинаются с 1 января текущего года; ежедневные значения - в местную полночь.
Вода
Оценка расхода воды включает охлаждающую воду для центров обработки данных и, если необходимо, воду для выработки электроэнергии. Мы агрегируем данные по классам рабочей нагрузки (обучение и вывод) и местоположению (если оно известно).
Формула (упрощенная)
Вода AI ≈ (Вода в центре обработки данных на кВт/ч × электроэнергия AI) + (Водоемкость производства электроэнергии × электроэнергия AI)В тех случаях, когда конкретный показатель WUE неизвестен, мы используем региональные или операторские медианы.
Электричество
Потребление электроэнергии определяется на основе спроса на вычисления и типичного использования по классам рабочей нагрузки с поправкой на PUE, где это применимо.
Формула (упрощенная)
Электроэнергия AI ≈ (ИТ-нагрузка × использование × часы) × PUEЕсли значение PUE неизвестно, мы принимаем консервативное значение, основанное на последних данных оператора.
CO₂
CO₂e оценивается на основе коэффициентов выбросов от использования электроэнергии и электросетей с учетом региональных смесей, если таковые имеются.
Формула (упрощенная)
AI CO₂e ≈ (электроэнергия AI × коэффициент выбросов сети)Для многорегиональных рабочих нагрузок мы применяем средневзвешенный коэффициент выбросов, если есть данные.
GPU-часы
GPU-часы отражают совокупное время работы ускорителей, потребляемое рабочими нагрузками ИИ. Мы объединяем количество моделей, прогонов обучения и объемы выводов с типичными часами работы устройств.
Формула (упрощенная)
GPU-часы ≈ Σ (количество устройств × использование × часы)Набор устройств (серии A/H и т. д.) и уровень использования варьируются; мы используем осторожные средние значения.
Обновления
Снимки сервера (ISR) периодически обновляются; счетчики на стороне клиента обновляются каждые несколько секунд. Текст методики пересматривается и обновляется по мере появления новых открытых данных.
Ограничения
- Неопределенность: публичные данные неполны; мы приводим ориентировочные оценки, а не точные измерения.
- Границы системы: некоторые воздействия на восходящие и нисходящие потоки могут выходить за пределы сферы охвата в зависимости от наличия данных.
- Временной дрейф: новые раскрытия могут изменить базовые показатели; мы стремимся обновлять их своевременно.
- Сопоставимость: разные операторы представляют отчеты с разным охватом; мы гармонизируем их там, где это возможно.
Этика и прозрачность
Мы стремимся информировать участников дебатов, предоставляя им четкие данные из источников и избегая сенсаций. Мы приветствуем исправления и дополнительные источники.
С исправлениями или источниками обращайтесь к нам по адресу contact@theaimeters.com.