Skip to content

GCRI · 인공지능과 자율 시스템

컴퓨팅과 에너지

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.

01캔버스

일이 진행되는 방식.

시스템 · 이 주제 주변예시

모델 레지스트리

Compute and energy · Model registry · Release gate

모형 하나가 관문에서 차단됨GCRI · 인공지능과 자율 시스템

모델

M-904 triage assistant공공 서비스높음19 of 24 suites차단됨
M-890 flood nowcast과학보통10 of 12공개됨
M-955 document search내부낮음8 중 7공개됨
M-242 agent planner에이전트형높음13 of 16평가 중

모델 카드

의도된 용도
분류 지원, 결정은 사람이
범위 밖
자격 결정
알려진 한계
드문 사례에서 정확도가 낮음
소유자
모델 소유자

사고 기록

  1. D-28INC요약에 환각 인용 포함
  2. D-6MIT검색 근거 추가됨
  3. D-4INC업로드된 파일을 통한 프롬프트 주입
  4. D-1MIT도구 권한 축소됨

Evaluation scores

vs release threshold

Task accuracy71 of 85 required견고성71 of 75 requiredFairness gap (lower is better)3 of 5 requiredRefusal on misuse91 of 95 required
Model registry: the screen’s structure, terms and states for Compute and energy.예시 이름과 예시 값으로, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닌 설계안입니다.

그림Model registry: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02질문

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.

메커니즘

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.

메커니즘

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.

메커니즘

Cooling uses water

Evaporative cooling and electricity generation consume water. Where water is scarce, data centre siting competes with other uses.

메커니즘

Efficiency and demand move together

Hardware and software efficiency improve quickly, but lower costs can raise total use. Net energy demand depends on both.

03지리

Energy now in East Asia.

Night lights, population density and land cover over East Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

이 페이지의 현재 에너지

이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
제공자
NASA LAADS DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 달빛과 대기를 보정한 위성 복사휘도
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도로, 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며 공급이나 접근성의 측정치가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 월)
출처
MERRA-2(NASA GMAO / GES DISC)
제공자
NASA GMAO / GES DISC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매월, 재분석 모형, GIBS가 게시한 최신 월
빌드 시점 최신
2026-07-01
해결
약 2 km 격자
불확실성
재분석 모형으로 추정한 육지 월평균 입사 일사량으로, 태양광 자원의 지표이며 개별 부지의 발전량 평가가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 연도)
출처
MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
제공자
NASA LP DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매년, 위성 분류, GIBS가 게시한 최신 연도
빌드 시점 최신
2024-01-01
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 연도의 위성 토지 피복 분류로, 농경지를 포함합니다. 알려진 오차가 있는 분류이며 농장 등록부가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
VIIRS NOAA-20(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 산출, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 1 km 격자
불확실성
표시된 날짜 지표면의 위성 관측 표면 온도로, 냉방 수요의 지표이며 기온이나 폭염 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

Energy now, framed on East Asia.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · NASA/NOAA VIIRS · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스

  • 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 공개 데이터
  • 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 공개 데이터
  • VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 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 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • MERRA-2 재분석, NASA 전지구 모델링·동화실; NASA GES DISC에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • MODIS 육상 산출물(식생 지수, 총일차생산량, 토지 피복), NASA LP DAAC 및 LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: 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 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 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).
  • 지난 1년 일별 기온(ERA5, Open-Meteo 경유): 수정된 Copernicus 기후변화 서비스 2026년 정보를 포함합니다.
  • 지난 1년 일별 기온과 일조(NASA POWER): 이 데이터는 NASA 지구과학/응용과학 프로그램의 지원을 받은 NASA 랭글리 연구센터(LaRC) POWER 프로젝트에서 얻었습니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 출처 10곳: 실시간, 예측, 관측, 맥락)는 켜면 제공처 표기를 지도와 이 페이지에 인쇄합니다. 예측은 모델 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일
  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 육지 지표면 입사 일사량, 월평균: MERRA-2, NASA GMAO / GES DISC · 2026년 7월
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 토지 피복 유형(IGBP), 연간: MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • 주간 지표면 온도: VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 2026년 10월 13일

04영역 전반

AI compute couples to energy and water.

Compute and energy analyses are designed for the 미래 전망 시리즈. 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.
05시뮬레이터

상호 의존하는 네트워크를 통한 연쇄.

A 재해 영향 범위 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.

통제 수단

레이어별 자산
18
재해 영향 범위
면적의 8%
다른 레이어에 의존하는 자산
60%
예비 용량(허용치)
30%

판독값

재해의 타격을 받은 자산
6%
여전히 작동하는 자산
20%
초기 피해의 증폭
14.3 times
정착까지의 단계
4
수치, 방법과 출처
단계작동 중인 데이터센터(%)작동 중인 네트워크(%)전력 작동(%)
08994100
14444100
262278
362239
462233

방법

  1. 상호의존 네트워크 Buldyrev 외(2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
  2. 과부하 캐스케이드 Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
  3. 매개 부하 Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
  4. 다층 네트워크 Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
  5. 인프라 상호 의존성 Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
  6. 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  7. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

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:

  • 주요 도로 Natural Earth
  • 철도 Natural Earth
  • 항구 Natural Earth
  • 공항 Natural Earth
  • 도시 범위 Natural Earth
  • 오늘 밤 야간 조명, 정전(VIIRS 주야간 밴드) NASA/NOAA VIIRS(Suomi NPP) · 등록 nasa.gibs.context-live-layers
  • 자연 사건(NASA EONET) NASA EONET · 등록 nasa.eonet.events
상호 의존적인 네트워크를 통한 연쇄 반응. 예시용 교육 모형으로, 측정 데이터가 아니라 조절 장치로 설정한 값에 따라 작동합니다. 방법: 상호 의존 네트워크(Buldyrev and others (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464), 과부하 연쇄(Motter and Lai (2002), Physical Review E 66), 매개 중심성 부하(Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25).
06지표

측정되는 것과 그 정확도.

각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.

지표단위주기출처 유형라벨
Data centre electricity consumptionterawatt hours per year연간Energy agency estimates추정
전력 사용 효율ratio of facility to IT energy연간Operator disclosures신고됨
Water usage effectivenesslitres per kilowatt hour연간Operator disclosures신고됨
Grid connection requests from data centresmegawatts requested분기별Grid operator queues공표 통계
Training compute of notable modelsfloating point operationsper modelCompiled model databases추정
Energy per inferencewatt hours per queryper measurementMeasurement studies추정
07트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Model compute and energy as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile AI 및 자율 시스템 리스크 표준: the hazards it names, the 시스템 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 System Builder.

재해

  • 댐 붕괴
  • Sea-ice loss
  • Coastal erosion (하류에서 유발)
  • 하천 홍수(하류에서 유발)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 대규모 실향(하류에서 유발)
  • Biodiversity loss (set off downstream)
  • 광역 정전(하류에서 유발)
  • 급수 부족(하류에서 유발)
  • Arctic winter sea-ice collapse (set off downstream)
  • Polar vortex disruption (set off downstream)

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-10 정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-12 소프트웨어, 모델 및 AI/ML 산출물(공급망, 모델 카드, 데이터셋 시트)
  • NRS-H100 재해 계열: 로봇공학, 자율성, 자율 무기(NHS-1 tech.autonomy-weapons)
  • NRS-H53 재해 계열: 사이버물리 교란(NHS-1 cyber.cyber-physical)
  • NRS-H61 재해군: 연쇄 실패(NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H113 재해 유형: 금융 시스템 취약성(NHS-1 soc.financial-system)
  • NRS-A8 AI 활용 준비를 갖춘 리스크 데이터와 모델 패키징
  • NRS-H54 재해 계열: 신호 및 플랫폼 장애(NHS-1 cyber.platform)

관측

  • 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

예시 지리

  • North America: 243 hexagonal cells
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
  • 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08출처

근거의 출처.

이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.

출처제공하는 것라이선스 등급
IEA Energy and AI analysis and data centre electricity estimatesGlobal and regional data centre electricity demandLicence per product (to check)
Epoch AI data on notable models and computeTraining compute and hardware trends공개, CC BY 4.0
TOP500 and Green500 listsPerformance and energy efficiency of supercomputersPublic, TOP500 terms
Grid operator interconnection queues and planning reportsRequested connections and load forecastsPublic records, terms per operator
Operator sustainability reportsEnergy, water and emissions disclosuresPublic documents, terms per operator
09부문 특성

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.

모서리 선택 · 선 위에 올려 보기6 / 15 관계

서명

에너지와 그 협력 분야

에너지는 인프라에 교통 및 통신 전력(0.8), 물에 양수 및 정수(0.5), 식량에 비료, 기계, 콜드체인(0.5)을 제공합니다.

W · E · I · F · H · B

부문
4 / 6
관계
6 / 15
연계
0.46 전체 대비 비율

작동 중인 가장 강한 관계

  • 에너지 → 인프라 · 교통과 통신을 위한 전력0.8
  • 물 → 에너지 · 냉각수와 수력 발전0.6
  • 물 → 식량 · 관개0.8
  • 인프라 → 물 · 관로, 댐, 정수 시설0.6
전형적인 도시권을 위한 교육용 값이며 어느 장소의 측정치도 아닙니다. 결합도는 작용 중인 관계의 강도 합을 전체 15개 관계에 대한 비율로 나타낸 것입니다.
10결정

누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.

인공지능과 자율 시스템 prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

결정 주체질문이 페이지가 제공하는 근거
Grid operators and energy regulatorsHow to plan generation and connections for data centre loadLoad analyses; connection queues
Water authorities and plannersWhere data centre water use is acceptableWater footprint evidence
Organisations deploying AIHow to reduce the footprint of their AI useEstimation methods; efficiency evidence

이 주제가 생산하는 산출물

  • Energy and water footprint estimation methods for AI workloads
  • Regional data centre load analyses
  • Efficiency trend summaries
  • Evidence notes for grid and water planning
11방법과 근거

How compute and energy is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

시스템 모형

The couplings between the systems in compute and energy: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+인공지능데이터지역사회경제R 강화B 균형
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
12핵심 질문

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?
13메커니즘

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.

14방법과 데이터

Measuring compute and its footprint.

  1. 01

    Energy accounting

    Estimating energy per training run and per query, using 고성능, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅. Providers disclose little, so estimates carry wide uncertainty.

  2. 02

    Supply-chain mapping

    Tracing chips, materials and facilities to identify concentration and single points of failure.

  3. 03

    시나리오 분석

    Projecting demand under different assumptions about efficiency and adoption, with 확률과 통계. Projections are scenarios, not forecasts.

  4. 04

    Access studies

    Assessing which researchers and institutions can obtain compute, and on what terms.

15방법

연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.

  1. 고성능, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅공공 연구를 위한 컴퓨팅 접근 · 작업 부하의 에너지 측정이곳에서의 적용
  2. 인공지능과 머신러닝분포 변화 분석 · 특정 용도를 위한 미세 조정 · 해석 가능성 방법이곳에서의 적용
  3. 확률과 통계벤치마크 점수의 불확실성 · 보정 평가 · 감사 표본 추출이곳에서의 적용
16Where this page’s references

Where this page’s references lead.

이 페이지를 읽을 때 기준이 되는 기구와 문서. 상태와 판은 바뀌며, 각 링크는 발행 기구로 연결됩니다.

17질문

질문과 답변.

How much energy does AI use?
Estimates vary widely. Data centres use a growing share of electricity, and AI is a fast-growing part of that, according to the IEA, but precise figures depend on assumptions and disclosure.
What is power usage effectiveness?
The ratio of a data centre’s total energy use to the energy used by its IT equipment; values closer to one mean less overhead for cooling and power conversion.
Why does AI use water?
Mainly for cooling data centres, especially with evaporative systems, and indirectly through the water used to generate electricity.
Will efficiency gains reduce AI’s energy use?
Not necessarily. Efficiency lowers the cost per task, which can increase total demand. The net effect depends on adoption and use.
Why does water matter for data centres?
Many use evaporative cooling, which consumes water. In water-stressed areas, this competes with other uses, linking AI to local water risk.
Does the platform allocate compute?
No. Compute allocations for Consortium projects are a separate matter of Foundry and the annual programme, and open only when their terms exist.
Can energy figures be trusted?
Published estimates vary with assumptions about hardware, utilisation and location. The platform reports ranges with their sources and assumptions.
보고서기여하기

이 페이지에서 증거를 기여하십시오.

보고서 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.

GCRI인공지능과 자율 시스템기하급수 기술Labs 근거
인공지능과 자율 시스템

방법, 데이터세트 또는 질문을 가져오십시오.

정보와 문의는 오늘부터 열려 있습니다. 문의에는 참조 번호가 부여되고 다음 단계가 안내됩니다. 신청, 결제, 컴퓨팅 할당, 등록은 해당 팀, 약관, 심사 역량이 갖추어졌을 때만 열립니다.