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.
일이 진행되는 방식.
모델 레지스트리
Compute and energy · Model registry · Release gate
모델
| M-904 triage assistant | 공공 서비스 | 높음 | 19 of 24 suites | 차단됨 |
| M-890 flood nowcast | 과학 | 보통 | 10 of 12 | 공개됨 |
| M-955 document search | 내부 | 낮음 | 8 중 7 | 공개됨 |
| M-242 agent planner | 에이전트형 | 높음 | 13 of 16 | 평가 중 |
모델 카드
- 의도된 용도
- 분류 지원, 결정은 사람이
- 범위 밖
- 자격 결정
- 알려진 한계
- 드문 사례에서 정확도가 낮음
- 소유자
- 모델 소유자
사고 기록
- D-28INC요약에 환각 인용 포함
- D-6MIT검색 근거 추가됨
- D-4INC업로드된 파일을 통한 프롬프트 주입
- D-1MIT도구 권한 축소됨
Evaluation scores
vs release threshold
그림Model 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.
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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
키보드, 지도에 초점이 있을 때
Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하여 확대
제공 가능한 최신
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth
최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.
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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
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.
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
| 단계 | 작동 중인 데이터센터(%) | 작동 중인 네트워크(%) | 전력 작동(%) |
|---|---|---|---|
| 0 | 89 | 94 | 100 |
| 1 | 44 | 44 | 100 |
| 2 | 6 | 22 | 78 |
| 3 | 6 | 22 | 39 |
| 4 | 6 | 22 | 33 |
방법
- 상호의존 네트워크 Buldyrev 외(2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
- 과부하 캐스케이드 Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
- 매개 부하 Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
- 다층 네트워크 Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
- 인프라 상호 의존성 Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
- 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 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
여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도
- 실험 랩
- 내장됨 Foundry의 인공지능과 자율 시스템
- 시험 장소 Universe의 인공지능과 자율 시스템
- 성문화된 곳 Standards의 디지털, 사이버, AI
- 게재처 Reports의 인공지능과 자율 시스템
- 강의 과목 Academy의 기술·디지털 시스템 학부
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.
| 지표 | 단위 | 주기 | 출처 유형 | 라벨 |
|---|---|---|---|---|
| Data centre electricity consumption | terawatt hours per year | 연간 | Energy agency estimates | 추정 |
| 전력 사용 효율 | ratio of facility to IT energy | 연간 | Operator disclosures | 신고됨 |
| Water usage effectiveness | litres per kilowatt hour | 연간 | Operator disclosures | 신고됨 |
| Grid connection requests from data centres | megawatts requested | 분기별 | Grid operator queues | 공표 통계 |
| Training compute of notable models | floating point operations | per model | Compiled model databases | 추정 |
| Energy per inference | watt hours per query | per measurement | Measurement studies | 추정 |
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)
시스템과 결합
- AI 및 자율 시스템 리스크 표준
- 사이버 및 디지털 리스크 표준 공통 동인
- 정보 무결성과 신뢰 캐스케이드
- 첨단 기술 리스크 표준 피드백
- 금융 안정과 건전성 리스크 공통 동인
통제 수단
NS-0헌장과 원칙NS-10정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)NS-11검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)NS-12소프트웨어, 모델 및 AI/ML 산출물(공급망, 모델 카드, 데이터셋 시트)NRS-H100재해 계열: 로봇공학, 자율성, 자율 무기(NHS-1 tech.autonomy-weapons)NRS-H53재해 계열: 사이버물리 교란(NHS-1 cyber.cyber-physical)NRS-H61재해군: 연쇄 실패(NHS-1 sys.cascade)NRS-H113재해 유형: 금융 시스템 취약성(NHS-1 soc.financial-system)NRS-A8AI 활용 준비를 갖춘 리스크 데이터와 모델 패키징NRS-H54재해 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
근거의 출처.
이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.
| 출처 | 제공하는 것 | 라이선스 등급 |
|---|---|---|
| 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 | 공개, 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.
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
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 주체 | 질문 | 이 페이지가 제공하는 근거 |
|---|---|---|
| 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 |
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
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.
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 고성능, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅. 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
시나리오 분석
Projecting demand under different assumptions about efficiency and adoption, with 확률과 통계. Projections are scenarios, not forecasts.
- 04
Access studies
Assessing which researchers and institutions can obtain compute, and on what terms.
Where this page’s references lead.
이 페이지를 읽을 때 기준이 되는 기구와 문서. 상태와 판은 바뀌며, 각 링크는 발행 기구로 연결됩니다.
질문과 답변.
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?
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.
- 이메일게이트웨이 GW-GCRI이 페이지에서 보내기증거, 정정, 사례, 방법, 검토, 번역 또는 프로필 입력 자료. 이 페이지의 태그가 붙어 도착하므로, 이를 담당하는 편집자가 받게 됩니다.
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- 보고서GCRI모든 기여 방법 보기기여 유형, 각각의 검토 방식, 받게 되는 크레디트, 라이선스, 그리고 절대 받지 않는 것.
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법률 문서.
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