GCRI · الذكاء الاصطناعي والنظم المستقلة
الحوسبة والطاقة
Training and running AI requires specialised chips, data centres, electricity, cooling water and network capacity. Demand is growing quickly and concentrating in particular places, with effects on power grids, water resources and emissions. This page sets out how AI compute uses energy and water, how those uses are measured, and what evidence serves the grid operators, planners and policymakers who must accommodate them.
كيف يسير العمل.
سجل النماذج
Compute and energy · Model registry · Release gate
النماذج
| M-904 triage assistant | خدمة عامة | مرتفع | 19 of 24 suites | معطّل |
| M-890 flood nowcast | العلم | متوسط | 10 of 12 | مُصدَر |
| M-955 document search | داخلي | منخفض | 7 من 8 | مُصدَر |
| M-242 agent planner | وكيلي | مرتفع | 13 of 16 | قيد التقييم |
بطاقة النموذج
- الاستخدام المقصود
- دعم الفرز، والإنسان يقرر
- خارج النطاق
- قرارات الأهلية
- الحدود المعروفة
- دقة أقل في الحالات النادرة
- المالك
- مالك النموذج
سجل الحوادث
- D-28INCاستشهاد مُختلَق في الملخص
- D-6MITإضافة الإسناد إلى المصادر المسترجَعة
- D-4INCحقن الأوامر عبر ملف مرفوع
- D-1MITتضييق أذونات الأداة
Evaluation scores
vs release threshold
الشكلModel registry: example names and illustrative values, not a record or a live system.
Compute and energy: how the risk develops.
Compute concentration, efficiency and demand. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Training and inference both use energy
Training a large model uses a large amount of electricity once; inference uses less per query but runs continuously at scale, and can dominate over a model’s life.
Data centres strain local grids
Large data centres need connections comparable to industrial plants. Clusters in one region can outpace grid and generation build-out.
Cooling uses water
Evaporative cooling and electricity generation consume water. Where water is scarce, data centre siting competes with other uses.
Efficiency and demand move together
Hardware and software efficiency improve quickly, but lower costs can raise total use. Net energy demand depends on both.
Energy now in East Asia.
Night lights, population density and land cover over East Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
تتطلب الخريطة التفاعلية JavaScript؛ وترد قائمة الطبقات ومصادرها أدناه.
الطبقات 3
الطاقة الآن، لهذه الصفحة
عن هذه الطبقة
- الأدلة
- مرصود
- المصدر
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- المزود
- NASA LAADS DAAC
- الترخيص
- بيانات NASA المفتوحة
- سنة الإصدار
- يومي؛ إشعاع ساتلي مصحَّح لضوء القمر والغلاف الجوي
- الأحدث عند البناء
- 2026-10-12
- الدقة
- شبكة بدقة نحو 500 م
- عدم اليقين
- الإشعاع الليلي الساتلي للتاريخ المعروض؛ والأضواء مؤشر بديل على استهلاك الكهرباء وانقطاعها، وليست قياسًا للإمدادات أو للوصول إليها.
- يمكن الوصول إليه عبر
- gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
- الأدلة
- مقدَّر
- المصدر
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN، جامعة كولومبيا))
- المزود
- NASA SEDAC (CIESIN، جامعة كولومبيا)
- الترخيص
- CC BY 4.0
- سنة الإصدار
- null؛ تقدير قائم على التعداد، ثابت (2020)
- الدقة
- شبكة بدقة نحو 1 كم
- عدم اليقين
- تقدير مستند إلى التعداد لعدد الأشخاص في الكيلومتر المربع عام 2020، يُعرض بوصفه سياق تعرّض؛ وليس إحصاءً للمتضررين من أي خطر.
- يمكن الوصول إليه عبر
- gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
- الأدلة
- منمذج (أحدث شهر تنشره GIBS)
- المصدر
- MERRA-2 (NASA GMAO / GES DISC)
- المزود
- NASA GMAO / GES DISC
- الترخيص
- بيانات NASA المفتوحة
- سنة الإصدار
- شهري؛ نموذج إعادة التحليل؛ أحدث شهر تنشره GIBS
- الأحدث عند البناء
- 2026-07-01
- الدقة
- شبكة بدقة نحو 2 كم
- عدم اليقين
- تقدير بنموذج إعادة التحليل لمتوسط ضوء الشمس الوارد شهريًا فوق اليابسة؛ مؤشر على مورد الطاقة الشمسية، وليس تقييمًا لإنتاجية موقع بعينه.
- يمكن الوصول إليه عبر
- gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
- الأدلة
- مرصود
- المصدر
- الانعكاسية المصحَّحة VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
- المزود
- NASA LANCE
- الترخيص
- بيانات NASA المفتوحة
- سنة الإصدار
- يومي؛ صورة ساتلية
- الأحدث عند البناء
- 2026-10-14
- الدقة
- شبكة بدقة نحو 250 م
- عدم اليقين
- صورة ساتلية. شبكة ساتلية أو نموذجية كما ينشرها المزوّد. وتترك السحب وفجوات المسح وأخطاء الاسترجاع فجوات وضوضاء؛ والقيم مؤشرات وليست قياسات في مكان بعينه.
- يمكن الوصول إليه عبر
- gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
- الأدلة
- منمذج (أحدث سنة تنشرها GIBS)
- المصدر
- الغطاء الأرضي MODIS Terra وAqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- المزود
- NASA LP DAAC
- الترخيص
- بيانات NASA المفتوحة
- سنة الإصدار
- سنوي؛ تصنيف ساتلي؛ أحدث سنة تنشرها GIBS
- الأحدث عند البناء
- 2024-01-01
- الدقة
- شبكة بدقة نحو 500 م
- عدم اليقين
- فئات الغطاء الأرضي الساتلية للسنة المعروضة، بما فيها الأراضي المزروعة؛ تصنيف له أخطاء معروفة، وليس سجلًا للمزارع.
- يمكن الوصول إليه عبر
- gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
- الأدلة
- مرصود (تترك السحب فجوات)
- المصدر
- VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
- المزود
- NASA LANCE
- الترخيص
- بيانات NASA المفتوحة
- سنة الإصدار
- يومي؛ استرجاع ساتلي؛ تترك السحب فجوات
- الأحدث عند البناء
- 2026-10-14
- الدقة
- شبكة بدقة نحو 1 كم
- عدم اليقين
- درجة حرارة سطح الأرض الساتلية في اليوم المعروض، وهي مؤشر على الطلب على التبريد؛ وليست درجة حرارة الهواء ولا إنذارًا من الحر.
- يمكن الوصول إليه عبر
- gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
لوحة المفاتيح، مع تحديد الخريطة
اضغط على Ctrl أو ⌘ مع التمرير للتكبير
آخر المتاح
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI، NASA) · Blue Marble (NASA) · © المساهمون في OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
جارٍ تحميل أحدث صور NASA.
اسحب للتحريك. اضغط Ctrl أو ⌘ مع التمرير، أو اقرص، أو استخدم الأزرار للتكبير؛ وحرّك المؤشر لرؤية القيم تحته؛ وتعيد إعادة الضبط العرض إلى الإقليم.
Energy now, framed on East Asia.منتجات السواتل والنماذج كما تنشرها NASA، ولكل منها تاريخها. وهي مؤشرات، وليست تقييمات لأي مكان.
البيانات: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © المساهمون في OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA/NOAA VIIRS · NASA JPL OPERA DIST-ALERTالمصادر والتراخيص
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). بيانات NASA المفتوحة
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). بيانات NASA المفتوحة
- أضواء الليل VIIRS Black Marble، مركز غودارد لرحلات الفضاء التابع لـ NASA؛ توزعها منظومة NASA لأرشفة وتوزيع بيانات المستوى 1 والغلاف الجوي (LAADS DAAC)؛ الصور عبر NASA GIBS. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ ومُتوسطت القيم في خلايا سداسية حيث تُعرض (معدّلة). بيانات NASA المفتوحة
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN)، Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). مرخّص بموجب CC BY 4.0. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- إعادة تحليل MERRA-2، مكتب النمذجة والاستيعاب العالمي التابع لـ NASA؛ توزعه NASA GES DISC؛ والصور عبر NASA GIBS. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ ومُتوسطت القيم في خلايا سداسية حيث تُعرض (معدّلة). بيانات NASA المفتوحة
- منتجات VIIRS شبه الآنية (الفيضانات، ودرجة حرارة سطح الأرض، والغطاء الثلجي، والانعكاسية المصححة)، NASA LANCE؛ والصور عبر NASA GIBS. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات NASA المفتوحة
- منتجات MODIS البرية (مؤشرات الغطاء النباتي، والإنتاج الأولي الإجمالي، والغطاء الأرضي)، NASA LP DAAC وLANCE؛ والصور عبر NASA GIBS. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات NASA المفتوحة
- ASTER GDEM منتج من METI وNASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003، NASA LP DAAC)؛ والصور عبر NASA GIBS. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). يُستشهد به هكذا: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. بيانات NASA المفتوحة
- أُنجز باستخدام Natural Earth. بيانات خرائط متجهية ونقطية مجانية على naturalearthdata.com. ملك عام
- © المساهمون في OpenStreetMap (ODbL)، عبر NASA GIBS (السواحل والحدود والطرق وأسماء الأماكن). أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ ومتوسط القيم محسوب ضمن خلايا سداسية حيث يظهر ذلك (معدّل). ODbL
- Blue Marble، NASA Earth Observatory؛ والصور عبر NASA GIBS. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات NASA المفتوحة
- السياق على الكرة الأرضية والخريطة المسطحة: السواحل والحدود والطرق وأسماء الأماكن من طبقات المرجع في NASA GIBS (بيانات OpenStreetMap، ODbL، © مساهمو OpenStreetMap)؛ وصور Blue Marble كخلفية اختيارية؛ والتضاريس بعرض 3D وقراءة الارتفاع من مؤشر ألوان الارتفاع في ASTER GDEM (فئات من 5 م إلى 200 م، مبالغ فيها للوضوح). تُرسم الحدود كما هي منشورة، ولا تعني اتخاذ موقف من أي إقليم.
- أحداث آنية: متتبّع الأحداث الطبيعية في NASA Earth Observatory (EONET)؛ الأحداث استرشادية وتحتفظ بروابط مصادرها الأصلية.
- Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- السنة الماضية، درجة الحرارة اليومية (ERA5 عبر Open-Meteo): يتضمن معلومات معدّلة من Copernicus Climate Change Service لعام 2026.
- السنة الماضية، درجة الحرارة اليومية والإشعاع الشمسي (NASA POWER): حُصل على هذه البيانات من مشروع POWER التابع لمركز NASA Langley للأبحاث (LaRC) والممول عبر برنامج NASA Earth Science/Applied Science..
- بيانات الطقس من Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), بترخيص CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- تعرض الطبقات الاختيارية (10 مصادر في قائمة الطبقات: مباشرة، وتوقعات، ومرصودة، وسياقية) إسنادَ مزوّدها على الخريطة وهنا عند تفعيلها؛ والتوقعات مخرجات نماذج، والمؤشرات المشتقة تقديرات.
الطبقات والتواريخ
- الأضواء الليلية، يومية: VIIRS Black Marble (VNP46A2)، NASA LAADS DAAC · 12 أكتوبر 2026
- الكثافة السكانية، 2020: السكان: CIESIN، جامعة كولومبيا، Gridded Population of the World v4.11 (2018)، NASA SEDAC، CC BY 4.0 · ثابت
- ضوء الشمس الوارد عند السطح فوق اليابسة، المتوسط الشهري: MERRA-2، NASA GMAO / GES DISC · يوليو 2026
- الألوان الحقيقية: الانعكاسية المصححة من VIIRS NOAA-20، NASA LANCE · 13 أكتوبر 2026
- نوع الغطاء الأرضي (IGBP)، سنويًا: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1)، NASA LP DAAC · 2024
- درجة حرارة سطح اليابسة، نهارا: VIIRS NOAA-20، NASA LANCE · 13 أكتوبر 2026
AI compute couples to energy and water.
- الطاقةالترابطData-centre load grows quickly on specific grid nodes.What to watchConnection queue and load
- المياهالترابطSome cooling designs consume water.What to watchWater use per unit of energy
- التنوع البيولوجيالترابطSiting of data centres and power affects land and habitats.What to watchLand use of new sites
Compute and energy analyses are designed for the سلسلة آفاق الاستشراف. The IEA’s Energy and AI report (2025) gives scenario ranges for data-centre electricity demand.
- Measured energy and water use of computing facilities.
- Grid connection studies.
تتابع عبر شبكات مترابطة.
A بصمة الخطر takes out co-located assets in every layer; fragmentation, dependency between layers and overload of the survivors then spread the failure. The 3D view separates the layers by depth. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows East Asia; the model itself is not tied to a place.
الضوابط
- الأصول حسب الطبقة
- 18
- بصمة الخطر
- 8% من المساحة
- أصول تعتمد على طبقة أخرى
- 60%
- القدرة الاحتياطية (هامش التحمل)
- 30%
القراءات
- الأصول المتأثرة بالخطر
- 6%
- الأصول التي ما زالت تعمل
- 20%
- تضخّم الضرر الأولي
- 14.3 times
- خطوات الاستقرار
- 4
الأرقام والأساليب والمصادر
| خطوة | مراكز البيانات العاملة (%) | الشبكات العاملة (%) | الطاقة العاملة (%) |
|---|---|---|---|
| 0 | 89 | 94 | 100 |
| 1 | 44 | 44 | 100 |
| 2 | 6 | 22 | 78 |
| 3 | 6 | 22 | 39 |
| 4 | 6 | 22 | 33 |
الأساليب
- الشبكات المترابطة Buldyrev وآخرون (2010)، Catastrophic cascade of failures in interdependent networks، Nature 464
- تتالي الأحمال الزائدة Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
- حمل البينية Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
- الشبكات متعددة الطبقات Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
- الترابطات بين البنى التحتية Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
- مروحة عدم اليقين (مونت كارلو للمعاملات) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)، Visualising uncertainty about the future، Science 333
- تحليل الحساسية لعامل واحد في كل مرة (مخطط الإعصار) Saltelli and others (2008)، Global Sensitivity Analysis: The Primer، Wiley
البيانات
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- الطرق الرئيسية Natural Earth
- السكك الحديدية Natural Earth
- الموانئ البحرية Natural Earth
- المطارات Natural Earth
- الامتدادات الحضرية Natural Earth
- أضواء الليل الليلة، الانقطاعات (VIIRS Day/Night Band) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · register nasa.gibs.context-live-layers
- الأحداث الطبيعية (NASA EONET) NASA EONET · register nasa.eonet.events
عبر الركائز الست، بقيادة Nexus Consortium
- التجارب Labs
- مُضمَّن في الذكاء الاصطناعي والنظم المستقلة في Foundry
- جرى الاختبار عند الذكاء الاصطناعي والنظم المستقلة في Universe
- مدوَّن في المجال الرقمي والسيبراني والذكاء الاصطناعي في Standards
- نُشر في الذكاء الاصطناعي والنظم المستقلة في Reports
- يُدرَّس في كلية التقنية والنظم الرقمية في Academy
ما الذي يُقاس، ومدى جودة قياسه.
يحمل كل مؤشر وحدته ووتيرته ونوع المصدر الذي يستند إليه ووسم الأدلة الذي ستحمله القيمة. ولا تُعرض أي قيم: فالبرنامج يقدّمها بموجب سلطته الخاصة.
| المؤشر | الوحدة | وتيرة الإصدار | نوع المصدر | الوسم |
|---|---|---|---|---|
| Data centre electricity consumption | terawatt hours per year | سنوي | Energy agency estimates | مُقدَّر |
| فعالية استخدام الطاقة | ratio of facility to IT energy | سنوي | Operator disclosures | مُعلَن |
| Water usage effectiveness | litres per kilowatt hour | سنوي | Operator disclosures | مُعلَن |
| Grid connection requests from data centres | megawatts requested | فصلي | Grid operator queues | الإحصاءات المنشورة |
| Training compute of notable models | floating point operations | per model | Compiled model databases | مُقدَّر |
| Energy per inference | watt hours per query | per measurement | Measurement studies | مُقدَّر |
Model compute and energy as a system. Run the cascade.
مجمّعة من ملف مجال Nexus Standards area profile معايير مخاطر الذكاء الاصطناعي والنظم الذاتية التشغيل: الأخطار التي يسميها، و النظم والقطاعات التي تتحمل الخسارة، والضوابط التي تخففها، والبيانات التي ترصدها. اختر المكونات، وحدد خطرا مطلقا، وتتبع التتالي خطوة بخطوة. يضع عرض الخريطة التشغيل على جغرافيا نموذجية ببيانات مفتوحة. وكل وزن اقتران افتراض معلن يمكنك تغييره. نموذج تعليمي، وليس تنبؤا ولا تقييما ولا اعتمادا. ولنمذجة مكان تختاره بنفسك، افتح System Builder.
الأخطار
- انهيار السد
- فقدان الجليد البحري
- التآكل الساحلي (ناجمة في مرحلة لاحقة)
- الفيضان النهري (ناجم في مرحلة لاحقة)
- سيل مفاجئ (يُفعَّل في المراحل اللاحقة)
- النزوح الجماعي (ناجم في مرحلة لاحقة)
- فقدان التنوع البيولوجي (أُطلق في المراحل اللاحقة)
- انقطاع واسع للكهرباء (ناجم في مرحلة لاحقة)
- عجز إمدادات المياه (ناجم في مرحلة لاحقة)
- انهيار الجليد البحري الشتوي في القطب الشمالي (أُطلق في المراحل اللاحقة)
- اضطراب الدوامة القطبية (أُطلق في المراحل اللاحقة)
النظم والروابط
- معايير مخاطر الذكاء الاصطناعي والنظم الذاتية التشغيل
- معايير مخاطر الفضاء السيبراني والمجال الرقمي المحرك المشترك
- نزاهة المعلومات والثقة التسلسل المتتالي
- معايير مخاطر التكنولوجيات الرائدة الملاحظات
- الاستقرار المالي والمخاطر الاحترازية المحرك المشترك
الضوابط
NS-0الدستور والمبادئNS-10السياسات والبنود (التزامات مقروءة آليًا: التعريف والإلزام والتقييم والإنفاذ)NS-11التحقق والرصد (الأدلة، والإقرارات، ورصد المطابقة لمبدأ انعدام الثقة الضمنية)NS-12منتجات البرمجيات والنماذج وAI/ML (سلسلة الإمداد، وبطاقات النماذج، وأوراق مجموعات البيانات)NRS-H100عائلة الأخطار: الروبوتات والاستقلالية والأسلحة الذاتية التشغيل (NHS-1 tech.autonomy-weapons)NRS-H53عائلة الأخطار: الاضطراب السيبراني المادي (NHS-1 cyber.cyber-physical)NRS-H61فئة الأخطار: الإخفاق المتتالي (NHS-1 sys.cascade)NRS-H113عائلة الأخطار: هشاشة النظام المالي (NHS-1 soc.financial-system)NRS-A8بيانات المخاطر وحزم النماذج الجاهزة للذكاء الاصطناعيNRS-H54عائلة الخطر: اضطراب الإشارات والمنصات (NHS-1 cyber.platform)
الرصد
- قاعدة بيانات الثغرات مفتوحة المصدر OSV (مدرجة للمرجعية)
- مجموعات بيانات Our World in Data (مدرجة للاطلاع)
- Research and development expenditure as a proportion of GDP
جغرافيا مثالية
- أمريكا الشمالية: 243 خلية سداسية
- أضواء الليل الليلة، وانقطاعات الكهرباء (VIIRS Day/Night Band)، NASA GIBS
- المياه السطحية عبر السحب، 30 m (رادار OPERA DSWx-S1)، NASA GIBS
- معدل هطول الأمطار، آخر نصف ساعة (IMERG)، NASA GIBS
- إنذارات اضطراب الغطاء النباتي، 30 م (OPERA DIST-ALERT)، NASA GIBS
من أين تأتي الأدلة.
مجموعات بيانات عامة مسمّاة وسجلات مؤسسية، لكلٍّ منها فئة ترخيصها. ولا تُستخدم المصادر المتاحة بموجب اتفاق إلا وفق شروطها، ولا يُعاد نشرها أبدًا.
| المصدر | ما يقدّمه | فئة الترخيص |
|---|---|---|
| IEA Energy and AI analysis and data centre electricity estimates | Global and regional data centre electricity demand | Licence per product (to check) |
| Epoch AI data on notable models and compute | Training compute and hardware trends | مفتوح، CC BY 4.0 |
| TOP500 and Green500 lists | Performance and energy efficiency of supercomputers | Public, TOP500 terms |
| Grid operator interconnection queues and planning reports | Requested connections and load forecasts | Public records, terms per operator |
| Operator sustainability reports | Energy, water and emissions disclosures | Public documents, terms per operator |
The sector signature of compute and energy.
The sectors compute and energy touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.
التوقيع
الطاقة وشركاؤها
تمد الطاقة النقل والاتصالات في البنية التحتية بالقدرة (0.8)، والضخ والمعالجة في المياه (0.5)، والأسمدة والآلات وسلاسل التبريد في الغذاء (0.5).
W · E · I · F · H · B
- القطاعات
- 4 من 6
- العلاقات
- 6 من 15
- الترابط
- 0.46 الحصة من الإجمالي
أقوى العلاقات المؤثرة
- الطاقة ← البنية التحتية · الكهرباء للنقل والاتصالات0.8
- المياه ← الطاقة · مياه التبريد والطاقة الكهرمائية0.6
- المياه ← الغذاء · الري0.8
- البنية التحتية ← المياه · الأنابيب والسدود ومحطات المعالجة0.6
من يقرر، وما الذي تخدمه الأدلة.
استوديو الذكاء الاصطناعي و النظم prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| من يقرر | السؤال | الأدلة التي تخدمها هذه الصفحة |
|---|---|---|
| Grid operators and energy regulators | How to plan generation and connections for data centre load | Load analyses; connection queues |
| Water authorities and planners | Where data centre water use is acceptable | Water footprint evidence |
| Organisations deploying AI | How to reduce the footprint of their AI use | Estimation methods; efficiency evidence |
المخرجات التي يُنتجها هذا الموضوع
- Energy and water footprint estimation methods for AI workloads
- Regional data centre load analyses
- Efficiency trend summaries
- Evidence notes for grid and water planning
How compute and energy is modelled, measured and tested.
النموذج وافتراضاته وبياناته وعدم اليقين فيه، بالصورة التي يفحصها بها عالم أو مهندس. وتتبع البنى أساليب منشورة. والقيم المرسومة توضيحية، وليست نتائج.
نموذج النظام
The couplings between the systems in compute and energy: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
What researchers ask about compute.
- How concentrated are chip manufacturing, cloud capacity and frontier model training, and what follows from that?
- How much energy and water do training and inference use, and how is that changing?
- How much do efficiency gains offset growth in demand?
- Who has access to compute for research and public-interest uses?
Concentration, efficiency and demand.
Advanced chip fabrication is concentrated in very few facilities, and a small number of cloud providers supply much of the compute for AI. That concentration creates shared exposure to disruption, from natural hazards to export controls, and shapes who can build large models.
Hardware and algorithms become more efficient over time, but cheaper computation tends to increase total use, an effect known as the rebound or Jevons effect. Data centres draw large, steady electricity loads that can strain local grids and, where they use evaporative cooling, water supplies. Inference, the everyday use of models, can come to outweigh training in total energy use.
Measuring compute and its footprint.
- 01
Energy accounting
Estimating energy per training run and per query, using الحوسبة عالية الأداء والسحابية والطرفية. Providers disclose little, so estimates carry wide uncertainty.
- 02
Supply-chain mapping
Tracing chips, materials and facilities to identify concentration and single points of failure.
- 03
تحليل السيناريوهات
Projecting demand under different assumptions about efficiency and adoption, with الاحتمالات والإحصاء. Projections are scenarios, not forecasts.
- 04
Access studies
Assessing which researchers and institutions can obtain compute, and on what terms.
كيف يُدرس، وما لا تستطيع المناهج قوله.
- 01الحوسبة عالية الأداء والسحابية والطرفيةإتاحة الحوسبة للبحوث العامة · قياس طاقة أعباء العملمُطبَّق هنا
- 02الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلةتحليل تحول التوزيع · الضبط الدقيق لاستخدام محدد · أساليب قابلية التفسيرمُطبَّق هنا
- 03الاحتمالات والإحصاءعدم اليقين في درجات الاختبارات المعيارية · تقييم المعايرة · أخذ العينات للتدقيقمُطبَّق هنا
Where this page’s references lead.
الهيئات والوثائق التي تُقرأ هذه الصفحة في ضوئها. وتتغير الحالات والإصدارات؛ ويقود كل رابط إلى الهيئة المُصدِرة.
أسئلة وأجوبة.
How much energy does AI use?
What is power usage effectiveness?
Why does AI use water?
Will efficiency gains reduce AI’s energy use?
Why does water matter for data centres?
Does the platform allocate compute?
Can energy figures be trusted?
ساهم بأدلة من هذه الصفحة.
التقارير is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- البريد الإلكترونيالبوابة GW-GCRIأرسله من هذه الصفحةدليل أو تصحيح أو حالة أو أسلوب أو مراجعة أو ترجمة أو مدخل لملف قُطري. يصل موسومًا بهذه الصفحة، فيتلقاه المحرر المسؤول عنها.
- Zenodoإيداع مفتوحأودِعه وقدّمه إلى المجتمعانشر سجلك الخاص على Zenodo بمعرّف ORCID iD الخاص بك، ثم قدّمه إلى مجتمع Reports هناك. يراجعه القيّمون، ويبقى معرّف DOI ملكًا لك.
- التقاريرGCRIاطّلع على جميع سبل المساهمةأنواع المساهمات، وكيفية مراجعة كل منها، والإسناد الذي تحصل عليه، والترخيص، وما لا يُقبل أبداً.
لا ترسل أبدًا بيانات شخصية أو تفاصيل حساسة عن البنية التحتية أو أي شيء لا يحق لك مشاركته. تُراجَع المساهمة قبل استخدامها؛ ولا يمنح إرسالها أي حقوق تأليف أو تحرير، ولا تشتري الرعاية أي نتيجة أبدًا.
قدّم منهجية أو مجموعة بيانات أو سؤالا.
المعلومات والاستفسارات متاحة اليوم. ويحصل الاستفسار على رقم مرجعي ويحدد الخطوة التالية؛ ولا تُفتح الطلبات والمدفوعات وتخصيصات الحوسبة والتسجيلات إلا حين يتوافر فريقها وشروطها وقدرة المراجعة.
الوثائق القانونية.
تُعرض الخرائط والبيانات والأشكال في هذا الموقع للسياق والمعلومات العامة. وهي ليست نصيحة ولا توقعات ولا إنذارات؛ وحدود المعلومات مبيّنة في إخلاءات المسؤولية وإشعارات البيانات.