Cât CO2 produce IA?

Nu există o cantitate universală de încredere de CO2 pentru un prompt AI sau pentru AI la nivel mondial. Pentru un singur răspuns, calculul de bază este energia electrică utilizată înmulțită cu intensitatea carbonului din alimentarea cu energie electrică. Ambele intrări variază. Un răspuns scurt de la un model mic și un răspuns lung, folosind instrumente de la un sistem de frontieră, sunt locuri de muncă diferite, iar aceeași muncă poate avea emisii diferite pe rețele diferite.

La scară globală, dovezile publice sunt de obicei pentru toate centrele de date, mai degrabă decât pentru AI. Agenția Internațională pentru Energie proiectează emisiile din centrele de date legate de electricitate care ajung în jur 320 de milioane de tone de CO2 în 2030 în cazul său de bază. AI este un motor major de creștere, dar stocarea, cloud computing și alte servicii digitale sunt incluse, așa că 320 de milioane de tone nu reprezintă un total de AI.

Transformarea wați-oră în grame de CO2

Aritmetica este simplă odată ce ipotezele sunt alese. Convertiți wați-oră în kilowați-oră, apoi înmulțiți cu grame de echivalent CO2 pe kilowatt-oră. Dacă o interogare text obișnuită folosește aproximativ 0.3 Wh, așa cum Epoch AI estimări pentru un tipic GPT-4o cerere, emisiile sale operaționale ar fi de 0.0003 kWh înmulțite cu factorul de rețea relevant.

Nu există un factor universal care să termine acea ecuație. O rețea cu energie regenerabilă și nucleară, o rețea cu gaz și o rețea cu cărbune produc răspunsuri diferite. Factorul se poate schimba și oră de oră.

Prin urmare, orice cifră gram publicată ar trebui să arate atât estimarea energiei, cât și sursa de intensitate a carbonului, mai degrabă decât să le ascundă în spatele unei zecimale.

Un mesaj poate fi mult mai mare decât media

Estimarea de aproximativ 0.3 Wh descrie o solicitare tipică de text în ipotezele lui Epoch. Contextul lung modifică calculul. La fel și raționamentul extins, apelurile model multiple, instrumentele web și generarea media. Arhitectura, hardware-ul și utilizarea modelului influențează, de asemenea, energia pe token.

Acesta este motivul pentru care un răspuns precum „AI produce X grame per prompt” este incomplet chiar înainte de a lua în considerare carbonul. Promptul este un eveniment de interfață, nu o sarcină de lucru standard. O medie a serviciului poate fi utilă pentru planificarea brută, dar nu poate servi ca citire a contorului pentru fiecare solicitare.

Costul energiei unui mesaj AI explică modul în care pașii de intrare, ieșire și backend ascunși măresc gama.

Antrenamentul nu se încadrează perfect într-un prompt

Instruirea creează sau actualizează un model printr-o lucrare de calcul mare, finită. Inferența este munca continuă atunci când este utilizat modelul. O estimare pe răspuns acoperă, în mod normal, energia electrică de inferență, poate cu supraîncărcarea centrului de date și lasă antrenamentul în afara graniței.

Emisiile de antrenament pot fi alocate între mesaje, dar divizorul este necunoscut până când modelul se retrage. Un model folosit de miliarde de ori ar primi o alocare de instruire mult mai mică per mesaj decât unul instruit și abandonat rapid. Experimentele de dezvoltare fac și numărătorul incert.

Din acest motiv, emisii de antrenament și inferență sunt mai clare atunci când sunt raportate separat. Combinarea acestora poate fi adecvată pentru un studiu retrospectiv al ciclului de viață, dar nu și atunci când o alocare incertă este prezentată ca măsurare directă pe mesaj.

Electricitatea operațională este doar o sursă de carbon. Fabricarea acceleratoarelor și a memoriei, construirea de servere, producerea de beton și oțel, construirea de centre de date și mutarea echipamentelor prin lanțurile de aprovizionare, toate creează emisii încorporate. Generarea de rezervă și înlocuirea echipamentelor pot adăuga impacturi suplimentare.

Aceste surse tind să apară mai degrabă în inventarele corporative Scope 3 decât în cifrele per model. ale Microsoft Raportul de sustenabilitate 2025 a raportat că emisiile sale totale au rămas peste nivelul de referință din 2020 pe fondul expansiunii AI și cloud, chiar dacă a descris progresul privind emisiile operaționale directe și achiziția de energie electrică fără carbon.

Asta nu dezvăluie CO2 dintr-un produs. Demonstrează de ce o declarație de energie electrică operațională curată nu este o amprentă completă a IA.

Contabilitatea carbonului poate produce răspunsuri diferite

Un calcul bazat pe locație urmărește intensitatea emisiilor rețelei în care este consumată electricitatea. Un inventar bazat pe piață poate recunoaște contracte, certificate și alte instrumente asociate cu generarea mai curată. Potrivirea orară pune o întrebare mai strictă decât potrivirea anuală: era disponibilă electricitate fără carbon la momentul și locul de utilizare?

AIE afirmă că analiza sa de furnizare a centrelor de date folosește mixul fizic de energie electrică, mai degrabă decât mixul contractual al companiilor. Un raport corporativ poate folosi în mod legitim o contabilitate recunoscută bazată pe piață și poate ajunge la un rezultat operațional mai scăzut. Când numerele sunt în conflict, inspectați metoda înainte de a decide că una trebuie să fie falsă.

Al nostru Explicator al amprentei de carbon AI acoperă aceste limite mai detaliat.

Ce fac și nu spun previziunile globale

Cazul de bază al AIE estimează consumul total de energie electrică a centrelor de date la aproximativ 415 TWh în 2024 și aproximativ 945 TWh în 2030. Se așteaptă ca AI să fie cel mai important motor de creștere alături de alte servicii digitale. Emisiile sale legate de electricitate cresc mai lent decât cererea de energie pe măsură ce generarea cu emisii mai scăzute se extinde, deși combustibilii fosili încă furnizează o parte semnificativă a creșterii pe termen scurt.

Acestea sunt scenarii, nu măsurători ale viitorului. Eficiența, absorbția AI, construcția și mixul de generații ar putea schimba calea. AIE publică cazuri alternative din acest motiv.

Nici o cotă globală nu ar trebui să minimizeze efectele locale. Cererea de centre de date este concentrată, astfel încât o nouă facilitate poate afecta în mod semnificativ o rețea regională chiar și atunci când sectorul rămâne o parte modestă a emisiilor globale.

O modalitate defensabilă de a raporta un răspuns

Precizați modelul și volumul de lucru, estimați sau măsurați energia electrică prin inferență, spuneți dacă sunt incluse cheltuielile generale ale instalației, apoi dezvăluiți factorul de rețea și baza de timp. Păstrați formarea și emisiile încorporate vizibile ca excluderi, cu excepția cazului în care există dovezi care să le aloce. Rotundă pentru a se potrivi cu incertitudinea.

Treechat urmează acea abordare operațională mai restrânsă. Estimează electricitatea din model și număr de simboluri, adaugă costul general al centrului de date și aplică o intensitate medie de carbon stabilită a rețelei. Furnizorii nu furnizează un contor de putere per răspuns sau o instalație exactă, așa că rezultatul rămâne o estimare. Constantele curente și limitările sunt la /methodology.

Răspunsul la „cât CO2 produce IA?” este deci condiționată. Pentru un răspuns, arătați ecuația și ipotezele. Pentru întreaga lume, utilizați scenarii de centre de date fără a le reeticheta ca totaluri numai pentru IA. Precizia fără aceste limite este decor, nu cunoaștere.