GCRI · कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त प्रणालियाँ
कंप्यूट और ऊर्जा
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.
काम कैसे चलता है।
मॉडल रजिस्ट्री
Compute and energy · Model registry · Release gate
मॉडल
| M-904 triage assistant | सार्वजनिक सेवा | उच्च | 19 of 24 suites | अवरुद्ध |
| M-890 flood nowcast | विज्ञान | मध्यम | 10 of 12 | जारी |
| M-955 document search | आंतरिक | निम्न | 8 में से 7 | जारी |
| M-242 agent planner | एजेंटिक | उच्च | 13 of 16 | मूल्यांकन हो रहा है |
मॉडल कार्ड
- अभिप्रेत उपयोग
- प्राथमिकता-निर्धारण सहायता, निर्णय मनुष्य का
- दायरे से बाहर
- पात्रता निर्णय
- ज्ञात सीमाएँ
- दुर्लभ मामलों पर कम सटीकता
- स्वामी
- मॉडल स्वामी
घटना लॉग
- D-28INCसारांश में मनगढ़ंत उद्धरण
- D-6MITपुनर्प्राप्ति आधार जोड़ा गया
- D-4INCअपलोड की गई फ़ाइल के माध्यम से प्रॉम्प्ट इंजेक्शन
- D-1MITउपकरण अनुमति संकीर्ण की गई
Evaluation scores
vs release threshold
चित्रModel 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.
इंटरैक्टिव मानचित्र के लिए JavaScript आवश्यक है; परतों की सूची और स्रोत नीचे दिए गए हैं।
परतें 3
इस पृष्ठ के लिए अभी की ऊर्जा
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित
- स्रोत
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- प्रदाता
- NASA LAADS DAAC
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह दीप्ति, चाँदनी और वायुमंडल के लिए सुधारी गई
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-12
- समाधान
- लगभग 500 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाई गई तिथि के लिए उपग्रह-आधारित रात्रिकालीन दीप्ति; रोशनी बिजली के उपयोग और कटौतियों का प्रतिनिधि-सूचक है, आपूर्ति या पहुँच का माप नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- अनुमानित
- स्रोत
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय))
- प्रदाता
- NASA SEDAC (CIESIN, कोलंबिया विश्वविद्यालय)
- लाइसेंस
- CC BY 4.0
- संस्करण-वर्ष
- null; जनगणना-आधारित अनुमान, स्थिर (2020)
- समाधान
- लगभग 1 km ग्रिड
- अनिश्चितता
- 2020 में प्रति वर्ग किलोमीटर लोगों का जनगणना-आधारित अनुमान, जोखिम-संपर्क के संदर्भ के रूप में दिखाया गया; किसी संकट से प्रभावित लोगों की गिनती नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- मॉडल-आधारित (GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम माह)
- स्रोत
- MERRA-2 (NASA GMAO / GES DISC)
- प्रदाता
- NASA GMAO / GES DISC
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- मासिक; पुनर्विश्लेषण मॉडल; GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम माह
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-07-01
- समाधान
- लगभग 2 km ग्रिड
- अनिश्चितता
- भूमि पर मासिक औसत आने वाले सूर्य-प्रकाश का पुनर्विश्लेषण मॉडल अनुमान; सौर संसाधन का सूचक, किसी स्थल की उपज का आकलन नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित
- स्रोत
- VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तन (NASA LANCE)
- प्रदाता
- NASA LANCE
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह चित्र
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-14
- समाधान
- लगभग 250 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- उपग्रह चित्र। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- मॉडल-आधारित (GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष)
- स्रोत
- MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- प्रदाता
- NASA LP DAAC
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- वार्षिक; उपग्रह वर्गीकरण; GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2024-01-01
- समाधान
- लगभग 500 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाए गए वर्ष के उपग्रह-आधारित भूमि आवरण वर्ग, जिनमें कृषि भूमि शामिल है; ज्ञात त्रुटियों वाला वर्गीकरण, कृषि पंजीकरण नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित (बादल अंतराल छोड़ देते हैं)
- स्रोत
- VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
- प्रदाता
- NASA LANCE
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह पुनर्प्राप्ति; बादल अंतराल छोड़ देते हैं
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-14
- समाधान
- लगभग 1 km ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाए गए दिन भूमि का उपग्रह-आधारित त्वचा-तापमान, जो शीतलन माँग का सूचक है; यह वायु तापमान या ताप चेतावनी नहीं है।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
कीबोर्ड, मानचित्र पर फ़ोकस होने पर
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नवीनतम उपलब्ध
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL) · Natural Earth
NASA की नवीनतम इमेजरी लोड हो रही है।
हिलाने के लिए खींचें। ज़ूम के लिए Ctrl या ⌘ के साथ स्क्रॉल करें, पिंच करें या बटनों का उपयोग करें; पॉइंटर के नीचे के मान देखने के लिए ऊपर ले जाएँ; रीसेट करने पर क्षेत्र पर लौटता है।
Energy now, framed on East Asia.उपग्रह और मॉडल उत्पाद, जैसे NASA उन्हें प्रकाशित करता है, हर एक की अपनी तिथि के साथ। ये सूचक हैं, किसी स्थान का आकलन नहीं।
डेटा: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap योगदानकर्ता · Natural Earth · NASA EONET · NASA/NOAA VIIRS · NASA JPL OPERA DIST-ALERTस्रोत और लाइसेंस
- 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). NASA खुला डेटा
- 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). NASA खुला डेटा
- VIIRS Black Marble रात्रि प्रकाश, NASA गोडार्ड अंतरिक्ष उड़ान केंद्र; NASA लेवल-1 और वायुमंडल संग्रह एवं वितरण प्रणाली (LAADS DAAC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- 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). CC BY 4.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- MERRA-2 पुनर्विश्लेषण, NASA वैश्विक मॉडलिंग और आत्मसात्करण कार्यालय; NASA GES DISC द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- VIIRS लगभग-वास्तविक-समय उत्पाद (बाढ़, भूमि सतह तापमान, हिम आवरण, संशोधित परावर्तन), NASA LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- MODIS भूमि उत्पाद (वनस्पति सूचकांक, सकल प्राथमिक उत्पादन, भूमि आवरण), NASA LP DAAC और LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- ASTER GDEM, METI और NASA का उत्पाद है (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। उद्धरण: 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. NASA खुला डेटा
- Natural Earth के साथ निर्मित। निःशुल्क वेक्टर और रास्टर मानचित्र डेटा @ naturalearthdata.com। सार्वजनिक क्षेत्र
- © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL), NASA GIBS के माध्यम से (तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम)। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- ग्लोब और सपाट मानचित्र पर संदर्भ: तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम NASA GIBS संदर्भ परतों से (OpenStreetMap डेटा, ODbL, © OpenStreetMap contributors); वैकल्पिक आधार के रूप में Blue Marble इमेजरी; 3D भूभाग और ऊँचाई का पाठ्यांक ASTER GDEM ऊँचाई रंग सूचकांक से (5 m से 200 m वर्ग, पठनीयता के लिए अतिरंजित)। सीमाएँ जैसी प्रकाशित हैं वैसी ही खींची गई हैं और किसी भी क्षेत्र पर कोई रुख नहीं दर्शातीं।
- प्रत्यक्ष घटनाएँ: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)। घटनाएँ सांकेतिक हैं और अपने मूल स्रोत लिंक रखती हैं।
- 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).
- पिछले वर्ष का दैनिक तापमान (ERA5, Open-Meteo के माध्यम से): संशोधित Copernicus जलवायु परिवर्तन सेवा की 2026 की जानकारी शामिल है।
- पिछले वर्ष का दैनिक तापमान और धूप (NASA POWER): यह डेटा NASA पृथ्वी विज्ञान/अनुप्रयुक्त विज्ञान कार्यक्रम द्वारा वित्तपोषित NASA लैंगली अनुसंधान केंद्र (LaRC) POWER परियोजना से प्राप्त किया गया।
- Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), द्वारा मौसम डेटा। लाइसेंस: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- वैकल्पिक परतें (परत सूची में 10 स्रोत: लाइव, पूर्वानुमान, प्रेक्षित और संदर्भ) सक्रिय करने पर अपने प्रदाता का श्रेय मानचित्र पर और यहाँ दर्शाती हैं; पूर्वानुमान मॉडल के आउटपुट हैं और व्युत्पन्न सूचकांक अनुमान हैं।
परतें और तिथियाँ
- रात्रिकालीन प्रकाश, दैनिक: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 अक्टूबर 2026
- जनसंख्या घनत्व, 2020: जनसंख्या: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · स्थिर
- भूमि पर सतह तक आने वाला सूर्य-प्रकाश, मासिक औसत: MERRA-2, NASA GMAO / GES DISC · जुलाई 2026
- वास्तविक रंग: VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तकता, NASA LANCE · 13 अक्टूबर 2026
- भूमि आवरण प्रकार (IGBP), वार्षिक: MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- दिन की भूमि सतह तापमान: VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 अक्टूबर 2026
AI compute couples to energy and water.
Compute and energy analyses are designed for the दूरदर्शिता परिदृश्य शृंखला. 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.
परस्पर निर्भर नेटवर्कों में एक शृंखला।
A संकट पदचिह्न 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.
नियंत्रण
- प्रति परत परिसंपत्तियाँ
- 18
- संकट पदचिह्न
- क्षेत्रफल का 8%
- दूसरी परत पर निर्भर परिसंपत्तियाँ
- 60%
- अतिरिक्त क्षमता (सहनशीलता)
- 30%
पाठ्यांक
- संकट से प्रभावित परिसंपत्तियाँ
- 6%
- अब भी काम कर रही परिसंपत्तियाँ
- 20%
- प्रारंभिक क्षति का प्रवर्धन
- 14.3 times
- स्थिर होने के चरण
- 4
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
| चरण | काम कर रहे डेटा केंद्र (%) | काम कर रहे नेटवर्क (%) | कार्यरत बिजली (%) |
|---|---|---|---|
| 0 | 89 | 94 | 100 |
| 1 | 44 | 44 | 100 |
| 2 | 6 | 22 | 78 |
| 3 | 6 | 22 | 39 |
| 4 | 6 | 22 | 33 |
पद्धतियाँ
- परस्पर निर्भर नेटवर्क Buldyrev और अन्य (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
- अधिभार कैस्केड Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
- मध्यवर्तिता भार Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
- बहुस्तरीय नेटवर्क Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
- अवसंरचना परस्पर निर्भरताएँ Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
- अनिश्चितता पंखा (प्राचल मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
डेटा
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:
- प्रमुख सड़कें Natural Earth
- रेलवे Natural Earth
- समुद्री बंदरगाह Natural Earth
- हवाई अड्डे Natural Earth
- शहरी विस्तार Natural Earth
- आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · रजिस्टर nasa.gibs.context-live-layers
- प्राकृतिक घटनाएँ (NASA EONET) NASA EONET · रजिस्टर nasa.eonet.events
छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में
- प्रयोग लैब
- में निर्मित Foundry में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त प्रणालियाँ
- परीक्षण स्थल Universe में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त प्रणालियाँ
- में संहिताबद्ध Standards में डिजिटल, साइबर और AI
- में प्रकाशित Reports में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त प्रणालियाँ
- में पढ़ाया जाता है Academy में प्रौद्योगिकी और डिजिटल प्रणाली संकाय
क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।
प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।
| संकेतक | इकाई | लय | स्रोत प्रकार | लेबल |
|---|---|---|---|---|
| Data centre electricity consumption | terawatt hours per year | वार्षिक | Energy agency estimates | अनुमानित |
| विद्युत उपयोग दक्षता | ratio of facility to IT energy | वार्षिक | Operator disclosures | घोषित |
| Water usage effectiveness | litres per kilowatt hour | वार्षिक | Operator disclosures | घोषित |
| Grid connection requests from data centres | megawatts requested | त्रैमासिक | Grid operator queues | प्रकाशित सांख्यिकी |
| Training compute of notable models | floating point operations | per model | Compiled model databases | अनुमानित |
| Energy per inference | watt hours per query | per measurement | Measurement studies | अनुमानित |
Model compute and energy as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile एआई और स्वायत्त प्रणाली जोखिम मानक: the hazards it names, the प्रणालियाँ and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full सिस्टम बिल्डर.
संकट
- बाँध विफलता
- Sea-ice loss
- Coastal erosion (नीचे की ओर प्रेरित)
- नदी बाढ़ (नीचे की ओर प्रेरित)
- Flash flood (set off downstream)
- बड़े पैमाने पर विस्थापन (नीचे की ओर प्रेरित)
- Biodiversity loss (set off downstream)
- व्यापक बिजली कटौती (नीचे की ओर प्रेरित)
- जल आपूर्ति की कमी (नीचे की ओर प्रेरित)
- Arctic winter sea-ice collapse (set off downstream)
- Polar vortex disruption (set off downstream)
प्रणालियाँ और युग्मन
- एआई और स्वायत्त प्रणाली जोखिम मानक
- साइबर और डिजिटल जोखिम मानक साझा कारक
- सूचना अखंडता और विश्वास कैस्केड
- अग्रणी प्रौद्योगिकी जोखिम मानक प्रतिपुष्टि
- वित्तीय स्थिरता और विवेकपूर्ण जोखिम साझा कारक
नियंत्रण
NS-0संविधान और सिद्धांतNS-10नीतियाँ और खंड (मशीन-पठनीय दायित्व: परिभाषा, बाध्यता, मूल्यांकन और प्रवर्तन)NS-11सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)NS-12सॉफ़्टवेयर, मॉडल और AI/ML कलाकृतियाँ (आपूर्ति शृंखला, मॉडल कार्ड, डेटासेट शीट)NRS-H100संकट परिवार: रोबोटिक्स, स्वायत्तता और स्वायत्त हथियार (NHS-1 tech.autonomy-weapons)NRS-H53संकट परिवार: साइबर-भौतिक व्यवधान (NHS-1 cyber.cyber-physical)NRS-H61संकट कुल: क्रमिक विफलता (NHS-1 sys.cascade)NRS-H113संकट परिवार: वित्तीय-प्रणाली की नाज़ुकता (NHS-1 soc.financial-system)NRS-A8AI-तैयार जोखिम डेटा और मॉडल पैकेजिंगNRS-H54संकट परिवार: सिग्नल और प्लेटफ़ॉर्म व्यवधान (NHS-1 cyber.platform)
अवलोकन
- OSV open source vulnerability database (listed for reference)
- Our World in Data datasets (listed for reference)
- Research and development expenditure as a proportion of GDP
उदाहरण भूगोल
- North America: 243 hexagonal cells
- आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड), NASA GIBS
- बादलों के पार सतही जल, 30 m (OPERA DSWx-S1 रडार), NASA GIBS
- पिछले आधे घंटे की वर्षा दर (IMERG), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
साक्ष्य कहाँ से आता है।
नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।
| स्रोत | यह क्या देता है | लाइसेंस वर्ग |
|---|---|---|
| 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 | खुला, 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.
हस्ताक्षर
ऊर्जा और उसके साझेदार
ऊर्जा अवसंरचना को परिवहन और दूरसंचार के लिए बिजली (0.8), जल को पंपिंग और शोधन (0.5), और खाद्य को उर्वरक, मशीनरी और कोल्ड चेन (0.5) देती है।
W · E · I · F · H · B
- क्षेत्रक
- 4 6 में से
- संबंध
- 6 15 में से
- युग्मन
- 0.46 कुल का हिस्सा
सक्रिय सबसे मज़बूत संबंध
- ऊर्जा → अवसंरचना · परिवहन और दूरसंचार के लिए बिजली0.8
- जल → ऊर्जा · शीतलन जल और जलविद्युत0.6
- जल → खाद्य · सिंचाई0.8
- अवसंरचना → जल · पाइप, बाँध और उपचार संयंत्र0.6
कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त प्रणालियाँ prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| निर्णय कौन लेता है | प्रश्न | यह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है |
|---|---|---|
| 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 |
इस विषय से उत्पन्न आउटपुट
- 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.
मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।
प्रणाली मॉडल
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 उच्च-प्रदर्शन, क्लाउड और एज कंप्यूटिंग. 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
परिदृश्य विश्लेषण
Projecting demand under different assumptions about efficiency and adoption, with प्रायिकता और सांख्यिकी. Projections are scenarios, not forecasts.
- 04
Access studies
Assessing which researchers and institutions can obtain compute, and on what terms.
इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।
- 01उच्च-प्रदर्शन, क्लाउड और एज कंप्यूटिंगसार्वजनिक अनुसंधान के लिए कंप्यूट पहुँच · कार्यभारों का ऊर्जा मापनयहाँ लागू
- 02कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंगवितरण परिवर्तन विश्लेषण · किसी विशिष्ट उपयोग के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग · व्याख्येयता पद्धतियाँयहाँ लागू
- 03प्रायिकता और सांख्यिकीबेंचमार्क अंकों पर अनिश्चितता · अंशांकन आकलन · लेखा परीक्षा प्रतिचयनयहाँ लागू
Where this page’s references lead.
वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।
प्रश्न और उत्तर।
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?
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