GCRI · Искусственный интеллект и автономные системы
Вычисления и энергия
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.
Как ведётся работа.
Реестр моделей
Compute and energy · Model registry · Release gate
Модели
| M-904 triage assistant | Государственная услуга | Высокий | 19 of 24 suites | Заблокировано |
| M-890 flood nowcast | Наука | Средний | 10 of 12 | Выпущено |
| M-955 document search | Внутренний | Низкий | 7 из 8 | Выпущено |
| M-242 agent planner | Агентный | Высокий | 13 of 16 | Оценивается |
Карточка модели
- Назначение
- поддержка сортировки, решает человек
- Вне рамок
- решения о праве на получение услуг
- Известные ограничения
- более низкая точность в редких случаях
- Владелец
- Владелец модели
Журнал инцидентов
- D-28INCВыдуманная ссылка в резюме
- D-6MITДобавлена привязка к извлечённым источникам
- D-4INCВнедрение инструкций через загруженный файл
- D-1MITПрава инструмента сужены
Evaluation scores
vs release threshold
Рис.Model 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.
Для интерактивной карты нужен JavaScript. Список слоёв и источники приведены ниже.
Слои 3
Энергетика сейчас, для этой страницы
Об этом слое
- Доказательная база
- Наблюдаемые данные
- Источник
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- Поставщик
- NASA LAADS DAAC
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежедневно; спутниковая яркость с поправкой на лунный свет и атмосферу
- Новейшие на момент сборки
- 2026-10-12
- Разрешение
- сетка около 500 м
- Неопределённость
- Спутниковая ночная яркость на указанную дату; освещённость служит косвенным показателем потребления электроэнергии и отключений, а не измерением поставок или доступа.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Оценка
- Источник
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет))
- Поставщик
- NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет)
- Лицензия
- CC BY 4.0
- Год выпуска
- null; оценка на основе переписи, статическая (2020)
- Разрешение
- сетка около 1 км
- Неопределённость
- Оценка на основе переписи числа людей на квадратный километр в 2020 году, показанная как контекст подверженности; не является подсчётом людей, пострадавших от какой-либо опасности.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Смоделировано (последний месяц, публикуемый GIBS)
- Источник
- MERRA-2 (NASA GMAO / GES DISC)
- Поставщик
- NASA GMAO / GES DISC
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежемесячно; модель реанализа; последний месяц, публикуемый GIBS
- Новейшие на момент сборки
- 2026-07-01
- Разрешение
- сетка около 2 км
- Неопределённость
- Оценка по модели реанализа среднемесячного поступающего солнечного излучения над сушей; показатель ресурса солнечной энергии, а не оценка выработки конкретной площадки.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Наблюдаемые данные
- Источник
- Скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
- Поставщик
- NASA LANCE
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежедневно; спутниковое изображение
- Новейшие на момент сборки
- 2026-10-14
- Разрешение
- сетка около 250 м
- Неопределённость
- Спутниковое изображение. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Смоделировано (последний год, публикуемый GIBS)
- Источник
- Земной покров MODIS Terra и Aqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Поставщик
- NASA LP DAAC
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежегодно; спутниковая классификация; последний год, публикуемый GIBS
- Новейшие на момент сборки
- 2024-01-01
- Разрешение
- сетка около 500 м
- Неопределённость
- Спутниковые классы земного покрова за указанный год, включая пахотные земли; классификация с известными ошибками, а не реестр ферм.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
- Источник
- VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
- Поставщик
- NASA LANCE
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежедневно; спутниковое восстановление параметров; облачность оставляет пропуски
- Новейшие на момент сборки
- 2026-10-14
- Разрешение
- сетка около 1 км
- Неопределённость
- Спутниковая температура поверхности земли в указанный день, показатель потребности в охлаждении; это не температура воздуха и не предупреждение о жаре.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Клавиатура при фокусе на карте
Удерживайте Ctrl или ⌘ и прокручивайте для масштабирования
Последние доступные
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © участники OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Загрузка последних снимков NASA.
Перетаскивайте для перемещения. Для масштабирования используйте Ctrl или ⌘ с прокруткой, жест щипка или кнопки; наведите курсор, чтобы увидеть значения под указателем; сброс возвращает к региону.
Energy now, framed on East Asia.Спутниковые и модельные продукты в том виде, в каком их публикует NASA, каждый со своей датой. Это показатели, а не оценки какого-либо места.
Данные: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © участники OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA/NOAA VIIRS · NASA JPL OPERA DIST-ALERTИсточники и лицензии
- 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). Открытые данные NASA
- 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). Открытые данные NASA
- Ночные огни VIIRS Black Marble, Центр космических полётов имени Годдарда NASA; распространяются Системой архивирования и распространения данных NASA уровня 1 и атмосферы (LAADS DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения усреднены по шестиугольным ячейкам там, где они показаны (изменено). Открытые данные NASA
- 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). Лицензия CC BY 4.0. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Реанализ MERRA-2, Глобальный офис моделирования и ассимиляции NASA; распространяется NASA GES DISC; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения усреднены по шестиугольным ячейкам там, где они показаны (изменено). Открытые данные NASA
- Продукты VIIRS почти реального времени (наводнения, температура поверхности суши, снежный покров, скорректированная отражательная способность), NASA LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
- Продукты MODIS по суше (вегетационные индексы, валовая первичная продукция, земной покров), NASA LP DAAC и LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
- ASTER GDEM является продуктом METI и NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Ссылка: 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. Открытые данные NASA
- Создано с использованием Natural Earth. Бесплатные векторные и растровые картографические данные @ naturalearthdata.com. Общественное достояние
- © участники OpenStreetMap (ODbL), через NASA GIBS (береговые линии, границы, дороги и названия мест). Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
- Контекст на глобусе и плоской карте: береговые линии, границы, дороги и названия мест из справочных слоёв NASA GIBS (данные OpenStreetMap, ODbL, © участники OpenStreetMap); снимки Blue Marble как дополнительная подложка; 3D-рельеф и показания высоты по цветовому индексу высот ASTER GDEM (классы от 5 м до 200 м, с преувеличением для наглядности). Границы показаны в опубликованном виде и не выражают позиции в отношении какой-либо территории.
- События в реальном времени: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). События носят ориентировочный характер и сохраняют ссылки на первоначальный источник.
- 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).
- Прошедший год, суточная температура (ERA5 через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Climate Change Service 2026.
- Прошедший год, суточная температура и солнечное сияние (NASA POWER): эти данные получены от проекта POWER Исследовательского центра NASA имени Лэнгли (LaRC), финансируемого программой NASA Earth Science/Applied Science..
- Данные о погоде предоставлены Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), лицензия CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Дополнительные слои (10 источников в списке слоёв: текущие, прогнозные, наблюдаемые и контекстные) при включении отображают сведения о поставщике на карте и здесь; прогнозы являются результатом моделирования, а производные индексы представляют собой оценки.
Слои и даты
- Ночное освещение, ежедневно: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 окт. 2026
- Плотность населения, 2020: население: CIESIN, Колумбийский университет, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · статично
- Приходящее солнечное излучение у поверхности над сушей, среднемесячное: MERRA-2, NASA GMAO / GES DISC · июль 2026
- Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
- Тип земного покрова (IGBP), ежегодно: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Температура поверхности суши, день: VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
AI compute couples to energy and water.
- ЭнергетикаВзаимосвязиData-centre load grows quickly on specific grid nodes.What to watchConnection queue and load
- ВодаВзаимосвязиSome cooling designs consume water.What to watchWater use per unit of energy
- БиоразнообразиеВзаимосвязиSiting of data centres and power affects land and habitats.What to watchLand use of new sites
Compute and energy analyses are designed for the Серия «Перспективы стратегического прогнозирования». 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.
Каскад через взаимозависимые сети.
A След опасности 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.
Меры контроля
- Активы по слоям
- 18
- След опасности
- 8% площади
- Активы, зависящие от другого слоя
- 60%
- Резервная мощность (допуск)
- 30%
Показания
- Объекты, пострадавшие от опасности
- 6%
- Объекты, которые продолжают работать
- 20%
- Усиление первоначального ущерба
- 14.3 times
- Шаги до стабилизации
- 4
Числа, методы и источники
| Шаг | Центры обработки данных в работе (%) | Сети в работе (%) | Энергоснабжение работает (%) |
|---|---|---|---|
| 0 | 89 | 94 | 100 |
| 1 | 44 | 44 | 100 |
| 2 | 6 | 22 | 78 |
| 3 | 6 | 22 | 39 |
| 4 | 6 | 22 | 33 |
Методы
- Взаимозависимые сети Buldyrev и др. (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
- Каскады перегрузок Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
- Нагрузка по посредничеству Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
- Многослойные сети Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
- Взаимозависимости инфраструктуры Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
- Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Данные
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:
- Магистральные дороги Natural Earth
- Железные дороги Natural Earth
- Морские порты Natural Earth
- Аэропорты Natural Earth
- Городские границы Natural Earth
- Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · register nasa.gibs.context-live-layers
- Природные события (NASA EONET) NASA EONET · register nasa.eonet.events
По шести опорам, под руководством Nexus Consortium
- Эксперименты Лаборатории
- Построено в Искусственный интеллект и автономные системы в Foundry
- Проверено в Искусственный интеллект и автономные системы в Universe
- Закреплено в Цифровые технологии, кибербезопасность и ИИ в Standards
- Опубликовано в «Искусственный интеллект и автономные системы» в Reports
- Преподаётся в Факультет технологий и цифровых систем в Academy
Что измеряется и насколько хорошо.
Каждый показатель указывает свою единицу, периодичность, тип источника и метку доказательной базы, которую несло бы значение. Значения не показываются: программа предоставляет их под собственную ответственность.
| Индикатор | Единица | Периодичность | Тип источника | Метка |
|---|---|---|---|---|
| Data centre electricity consumption | terawatt hours per year | ежегодно | Energy agency estimates | ОЦЕНЕНО |
| Эффективность использования электроэнергии | ratio of facility to IT energy | ежегодно | Operator disclosures | ЗАДЕКЛАРИРОВАНО |
| Water usage effectiveness | litres per kilowatt hour | ежегодно | Operator disclosures | ЗАДЕКЛАРИРОВАНО |
| Grid connection requests from data centres | megawatts requested | ежеквартально | Grid operator queues | Опубликованная статистика |
| Training compute of notable models | floating point operations | per model | Compiled model databases | ОЦЕНЕНО |
| Energy per inference | watt hours per query | per measurement | Measurement studies | ОЦЕНЕНО |
Model compute and energy as a system. Run the cascade.
Составлена на основе профиля области Nexus Standards профиль территории Стандарты рисков ИИ и автономных систем: названные в нём опасные явления, системы и секторы, которые несут ущерб, меры, которые его смягчают, и данные, которые за ним наблюдают. Выберите компоненты, укажите исходное опасное явление и пройдите каскад шаг за шагом. Вид «Карта» помещает прогон на примерную географию с открытыми данными. Вес каждой связи это заявленное допущение, которое можно изменить. Учебная модель, а не прогноз, не оценка и не сертификация. Чтобы смоделировать выбранное вами место, откройте полный Конструктор систем.
Опасности
- Прорыв плотины
- Потеря морского льда
- Береговая эрозия (вызванный ниже по цепочке)
- Речное наводнение (вызванное ниже по цепочке)
- Внезапный паводок (запущено далее по цепочке)
- Массовое перемещение населения (вызванное ниже по цепочке)
- Утрата биоразнообразия (запущена ниже по цепочке)
- Масштабное отключение электроэнергии (вызванное ниже по цепочке)
- Дефицит водоснабжения (вызванный ниже по цепочке)
- Коллапс зимнего арктического морского льда (запущен ниже по цепочке)
- Нарушение полярного вихря (запущено ниже по цепочке)
Системы и связи
Меры контроля
NS-0Устав и принципыNS-10Политики и положения (машиночитаемые обязательства: определение, обязательность, оценка и обеспечение исполнения)NS-11Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)NS-12Артефакты программного обеспечения, моделей и ИИ/МО (цепочка поставок, карточки моделей, паспорта наборов данных)NRS-H100Семейство опасностей: робототехника, автономность и автономное оружие (NHS-1 tech.autonomy-weapons)NRS-H53Семейство опасностей: киберфизические нарушения (NHS-1 cyber.cyber-physical)NRS-H61Семейство опасностей: каскадный отказ (NHS-1 sys.cascade)NRS-H113Семейство опасностей: хрупкость финансовой системы (NHS-1 soc.financial-system)NRS-A8Данные о риске и упаковка моделей, готовые для ИИNRS-H54Семейство опасностей: нарушение работы сигналов и платформ (NHS-1 cyber.platform)
Наблюдение
- База данных уязвимостей открытого кода OSV (приведена для справки)
- Our World in Data datasets (listed for reference)
- Research and development expenditure as a proportion of GDP
Пример географии
- Северная Америка: 243 шестиугольные ячейки
- Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Поверхностные воды сквозь облачность, 30 m (радар OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
- Интенсивность осадков за последние полчаса (IMERG), NASA GIBS
- Оповещения о нарушениях растительного покрова, 30 м (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
Откуда берётся доказательная база.
Названные публичные наборы данных и институциональные записи, каждый со своим классом лицензии. Источники по соглашению используются только на их условиях и никогда не публикуются повторно.
| Источник | Что он даёт | Класс лицензии |
|---|---|---|
| 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 | Открыто, 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.
Подпись
Энергетика и её партнёры
Энергетика обеспечивает электроэнергией транспорт и телекоммуникации в инфраструктуре (0,8), перекачку и очистку в воде (0,5) и удобрения, технику и холодовые цепи в продовольствии (0,5).
W · E · I · F · H · B
- Отрасли
- 4 из 6
- Связи
- 6 из 15
- Взаимосвязи
- 0.46 доля от общего числа
Самые сильные задействованные связи
- Энергетика → инфраструктура · электропитание транспорта и телекоммуникаций0.8
- Вода → энергия · охлаждающая вода и гидроэнергетика0.6
- Вода → продовольствие · орошение0.8
- Инфраструктура → вода · трубопроводы, плотины и очистные сооружения0.6
Кто принимает решения и чему служит доказательная база.
Студия «Искусственный интеллект и автономные Системная prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Кто принимает решение | Вопрос | Доказательная база, которую обслуживает эта страница |
|---|---|---|
| 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 |
Результаты, которые даёт эта тема
- 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.
Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.
Модель системы
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 высокопроизводительные, облачные и периферийные вычисления. 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
Сценарный анализ
Projecting demand under different assumptions about efficiency and adoption, with теорию вероятностей и статистику. Projections are scenarios, not forecasts.
- 04
Access studies
Assessing which researchers and institutions can obtain compute, and on what terms.
Как это изучается и чего методы не могут сказать.
- 01Высокопроизводительные, облачные и периферийные вычисленияДоступ к вычислительным ресурсам для общественных исследований · Измерение энергопотребления рабочих нагрузокПрименяется здесь
- 02Искусственный интеллект и машинное обучениеАнализ сдвига распределения · Дообучение для конкретного применения · Методы интерпретируемостиПрименяется здесь
- 03Теория вероятностей и статистикаНеопределённость оценок на эталонных тестах · Оценка калибровки · Выборка для аудитаПрименяется здесь
Where this page’s references lead.
Органы и документы, с которыми сопоставляется эта страница. Статусы и редакции меняются; каждая ссылка ведёт к выпускающему органу.
Вопросы и ответы.
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?
Поделитесь доказательствами с этой страницы.
Отчёты 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.
- Электронная почтаШлюз GW-GCRIОтправьте с этой страницыДоказательная база, исправление, случай, метод, рецензия, перевод или вклад в профиль. Материал приходит с пометкой этой страницы, поэтому его получает редактор, отвечающий за неё.
- ZenodoОткрытый депозитДепонируйте и подайте в сообществоОпубликуйте собственную запись на Zenodo со своим идентификатором ORCID iD, затем подайте её в сообщество Reports. Кураторы проверяют её; DOI остаётся за вами.
- ОтчётыGCRIВсе способы внести вкладВиды вклада, порядок рецензирования каждого из них, указание авторства, лицензия и то, что никогда не принимается.
Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.
Предложите метод, набор данных или вопрос.
Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.
Юридические документы.
Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.