GCRI · Yapay Zekâ ve Otonom Sistemler
Hesaplama ve enerji
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.
İşin nasıl yürüdüğü.
Model kaydı
Compute and energy · Model registry · Release gate
Modeller
| M-904 triage assistant | Kamu hizmeti | Yüksek | 19 of 24 suites | Engellendi |
| M-890 flood nowcast | Bilim | Orta | 10 of 12 | Yayımlandı |
| M-955 document search | Dahili | Düşük | 8 içinden 7 | Yayımlandı |
| M-242 agent planner | Ajan temelli | Yüksek | 13 of 16 | Değerlendiriliyor |
Model kartı
- Amaçlanan kullanım
- triyaj desteği, karar insanda
- Kapsam dışı
- uygunluk kararları
- Bilinen sınırlar
- nadir durumlarda daha düşük doğruluk
- Sahip
- Model sahibi
Olay günlüğü
- D-28INCÖzette uydurma atıf
- D-6MITGeri getirme temellendirmesi eklendi
- D-4INCYüklenen dosya üzerinden istem enjeksiyonu
- D-1MITAraç izni daraltıldı
Evaluation scores
vs release threshold
Şek.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.
Etkileşimli harita JavaScript gerektirir. Katman listesi ve kaynaklar aşağıdadır.
Katmanlar 3
Şu anda enerji, bu sayfa için
Bu katman hakkında
- Kanıt
- Gözlenen
- Kaynak
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- Sağlayıcı
- NASA LAADS DAAC
- Lisans
- NASA açık verisi
- Veri yılı
- günlük; uydu radyansı, ay ışığı ve atmosfer için düzeltilmiş
- Derleme anındaki en yeni
- 2026-10-12
- Çözünürlük
- yaklaşık 500 m'lik ızgara
- Belirsizlik
- Gösterilen tarih için uydunun gece ışıması; ışıklar elektrik kullanımının ve kesintilerin bir vekilidir, arz veya erişimin ölçüsü değildir.
- Şuradan ulaşılır
- gibs.earthdata.nasa.gov, yalnızca canlı haritaya izin verdikten sonra
Bu katman hakkında
- Kanıt
- Tahmini
- Kaynak
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia Üniversitesi))
- Sağlayıcı
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia Üniversitesi)
- Lisans
- CC BY 4.0
- Veri yılı
- null; nüfus sayımına dayalı tahmin, statik (2020)
- Çözünürlük
- yaklaşık 1 km'lik ızgara
- Belirsizlik
- 2020 yılında kilometrekare başına düşen kişi sayısının nüfus sayımına dayalı tahmini, maruziyet bağlamı olarak gösterilir; herhangi bir tehlikeden etkilenen kişilerin sayımı değildir.
- Şuradan ulaşılır
- gibs.earthdata.nasa.gov, yalnızca canlı haritaya izin verdikten sonra
Bu katman hakkında
- Kanıt
- Modellenmiş (GIBS'in yayımladığı en son ay)
- Kaynak
- MERRA-2 (NASA GMAO / GES DISC)
- Sağlayıcı
- NASA GMAO / GES DISC
- Lisans
- NASA açık verisi
- Veri yılı
- aylık; yeniden analiz modeli; GIBS'in yayımladığı en son ay
- Derleme anındaki en yeni
- 2026-07-01
- Çözünürlük
- yaklaşık 2 km'lik ızgara
- Belirsizlik
- Kara üzerindeki gelen güneş ışığının aylık ortalamasına ilişkin yeniden analiz modeli tahmini; güneş kaynağının bir göstergesidir, saha verim değerlendirmesi değildir.
- Şuradan ulaşılır
- gibs.earthdata.nasa.gov, yalnızca canlı haritaya izin verdikten sonra
Bu katman hakkında
- Kanıt
- Gözlenen
- Kaynak
- VIIRS NOAA-20 düzeltilmiş yansıtım (NASA LANCE)
- Sağlayıcı
- NASA LANCE
- Lisans
- NASA açık verisi
- Veri yılı
- günlük; uydu görüntüsü
- Derleme anındaki en yeni
- 2026-10-14
- Çözünürlük
- yaklaşık 250 m'lik ızgara
- Belirsizlik
- Uydu görüntüsü. Sağlayıcının yayımladığı haliyle uydu veya model rasteri. Bulutlar, tarama şeridi boşlukları ve geri çatım hatası boşluklara ve gürültüye yol açar; değerler birer göstergedir, bir yerdeki ölçüm değildir.
- Şuradan ulaşılır
- gibs.earthdata.nasa.gov, yalnızca canlı haritaya izin verdikten sonra
Bu katman hakkında
- Kanıt
- Modellenmiş (GIBS'in yayımladığı en son yıl)
- Kaynak
- MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Sağlayıcı
- NASA LP DAAC
- Lisans
- NASA açık verisi
- Veri yılı
- yıllık; uydu sınıflandırması; GIBS'in yayımladığı en son yıl
- Derleme anındaki en yeni
- 2024-01-01
- Çözünürlük
- yaklaşık 500 m'lik ızgara
- Belirsizlik
- Gösterilen yıla ait uydu arazi örtüsü sınıfları, tarım arazileri dahil; bilinen hataları olan bir sınıflandırmadır, çiftlik kaydı değildir.
- Şuradan ulaşılır
- gibs.earthdata.nasa.gov, yalnızca canlı haritaya izin verdikten sonra
Bu katman hakkında
- Kanıt
- Gözlenen (bulutlar boşluk bırakır)
- Kaynak
- VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
- Sağlayıcı
- NASA LANCE
- Lisans
- NASA açık verisi
- Veri yılı
- günlük; uydu geri çatımı; bulutlar boşluk bırakır
- Derleme anındaki en yeni
- 2026-10-14
- Çözünürlük
- yaklaşık 1 km'lik ızgara
- Belirsizlik
- Gösterilen güne ait yerin uydu yüzey sıcaklığı, soğutma talebinin bir göstergesi; hava sıcaklığı veya sıcak hava uyarısı değildir.
- Şuradan ulaşılır
- gibs.earthdata.nasa.gov, yalnızca canlı haritaya izin verdikten sonra
Klavye, harita odaktayken
Yakınlaştırmak için Ctrl veya ⌘ tuşuna basılı tutarak kaydırın
Mevcut en son
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap katkıda bulunanları (ODbL) · Natural Earth
En güncel NASA görüntüleri yükleniyor.
Taşımak için sürükleyin. Yakınlaştırmak için Ctrl veya ⌘ ile kaydırın, sıkıştırın ya da düğmeleri kullanın. İşaretçinin altındaki değerler için üzerine gelin. Sıfırlama bölgeye döner.
Energy now, framed on East Asia.NASA'nın yayımladığı hâliyle uydu ve model ürünleri, her biri kendi tarihiyle. Bunlar göstergedir, herhangi bir yerin değerlendirmesi değildir.
Veri: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap katkıda bulunanları · Natural Earth · NASA EONET · NASA/NOAA VIIRS · NASA JPL OPERA DIST-ALERTKaynaklar ve lisanslar
- 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 açık verisi
- 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 açık verisi
- VIIRS Black Marble gece ışıkları, NASA Goddard Uzay Uçuş Merkezi; NASA Seviye-1 ve Atmosfer Arşivi ve Dağıtım Sistemi (LAADS DAAC) tarafından dağıtılır; görüntüler NASA GIBS üzerinden. Renkler yayımlanan renk haritasından yeniden çizilmiştir; değerler gösterildiği yerde altıgen hücreler üzerinde ortalanmıştır (değiştirilmiş). NASA açık verisi
- 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 lisansıyla. Renkler yayımlanmış renk haritasından yeniden çizilmiştir; gösterildiği yerlerde değerlerin altıgen hücrelerde ortalaması alınmıştır (değiştirilmiş). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- MERRA-2 yeniden analizi, NASA Küresel Modelleme ve Asimilasyon Ofisi; NASA GES DISC tarafından dağıtılır; görüntüler NASA GIBS üzerinden. Renkler yayımlanan renk haritasından yeniden çizilmiştir; gösterilen yerlerde değerler altıgen hücrelere ortalanmıştır (değiştirilmiştir). NASA açık verisi
- VIIRS neredeyse gerçek zamanlı ürünleri (taşkın, kara yüzeyi sıcaklığı, kar örtüsü, düzeltilmiş yansıma), NASA LANCE; görüntüler NASA GIBS aracılığıyla. Renkler yayımlanmış renk haritasından yeniden çizilmiştir; gösterildiği yerlerde değerlerin altıgen hücrelerde ortalaması alınmıştır (değiştirilmiş). NASA açık verisi
- MODIS kara ürünleri (bitki örtüsü indeksleri, brüt birincil üretim, arazi örtüsü), NASA LP DAAC ve LANCE; görüntüler NASA GIBS aracılığıyla. Renkler yayımlanmış renk haritasından yeniden çizilmiştir; gösterildiği yerlerde değerlerin altıgen hücrelerde ortalaması alınmıştır (değiştirilmiş). NASA açık verisi
- ASTER GDEM, METI ve NASA'nın bir ürünüdür (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); görüntüler NASA GIBS aracılığıyla. Renkler yayımlanmış renk haritasından yeniden çizilmiştir; gösterildiği yerlerde değerlerin altıgen hücrelerde ortalaması alınmıştır (değiştirilmiş). Atıf: 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 açık verisi
- Natural Earth ile hazırlanmıştır. Ücretsiz vektör ve raster harita verileri @ naturalearthdata.com. Kamu malı
- © OpenStreetMap katkıcıları (ODbL), NASA GIBS üzerinden (kıyı çizgileri, sınırlar, yollar ve yer adları). Renkler yayımlanmış renk haritasından yeniden çizildi; gösterilen yerlerde değerler altıgen hücrelere ortalandı (değiştirildi). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; görüntüler NASA GIBS aracılığıyla. Renkler yayımlanmış renk haritasından yeniden çizilmiştir; gösterildiği yerlerde değerlerin altıgen hücrelerde ortalaması alınmıştır (değiştirilmiş). NASA açık verisi
- Küre ve düz haritada bağlam: kıyı çizgileri, sınırlar, yollar ve yer adları NASA GIBS referans katmanlarından (OpenStreetMap verisi, ODbL, © OpenStreetMap katkıda bulunanları). İsteğe bağlı taban olarak Blue Marble görüntüsü. 3B arazi ve yükseklik okuması ASTER GDEM yükseklik renk dizininden (5 m ila 200 m sınıfları, okunabilirlik için abartılmıştır). Sınırlar yayımlandığı biçimde çizilmiştir ve hiçbir toprak parçası hakkında bir tutum ima etmez.
- Canlı olaylar: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Olaylar gösterge niteliğindedir ve özgün kaynak bağlantılarını korur.
- 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).
- Geçen yıl, günlük sıcaklık (Open-Meteo üzerinden ERA5): Değiştirilmiş Copernicus Climate Change Service bilgisi içerir, 2026.
- Geçen yıl, günlük sıcaklık ve güneşlenme (NASA POWER): Bu veriler, NASA Earth Science/Applied Science Programı tarafından finanse edilen NASA Langley Araştırma Merkezi (LaRC) POWER Projesi'nden alınmıştır..
- Hava durumu verileri: Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), CC BY 4.0 lisansıyla (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- İsteğe bağlı katmanlar (katman listesinde 10 kaynak: canlı, tahmin, gözlem ve bağlam) açıldığında sağlayıcı bilgisini haritada ve burada gösterir. Tahminler model çıktısıdır ve türetilmiş endeksler tahmini değerlerdir.
Katmanlar ve tarihler
- Gece ışıkları, günlük: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 Eki 2026
- Nüfus yoğunluğu, 2020: Nüfus: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statik
- Kara üzerinde yüzeye gelen güneş ışığı, aylık ortalama: MERRA-2, NASA GMAO / GES DISC · Temmuz 2026
- Gerçek renk: VIIRS NOAA-20 düzeltilmiş yansıtma, NASA LANCE · 13 Eki 2026
- Arazi örtüsü türü (IGBP), yıllık: MODIS Terra ve Aqua arazi örtüsü (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Kara yüzey sıcaklığı, gündüz: VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 Eki 2026
AI compute couples to energy and water.
- EnerjiBağlantıData-centre load grows quickly on specific grid nodes.What to watchConnection queue and load
- SuBağlantıSome cooling designs consume water.What to watchWater use per unit of energy
- BiyoçeşitlilikBağlantıSiting of data centres and power affects land and habitats.What to watchLand use of new sites
Compute and energy analyses are designed for the Öngörü Görünümü serisi. 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.
Birbirine bağımlı ağlar üzerinden zincirleme etki.
A Tehlike izi 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.
Kontroller
- Katman başına varlıklar
- 18
- Tehlike ayak izi
- alanın %8'i
- Başka bir katmana bağımlı varlıklar
- 60%
- Yedek kapasite (tolerans)
- 30%
Okumalar
- Tehlikeden etkilenen varlıklar
- 6%
- Çalışmaya devam eden varlıklar
- 20%
- İlk hasarın büyümesi
- 14.3 times
- Dengeye gelme adımları
- 4
Sayılar, yöntemler ve kaynaklar
| Adım | Çalışan veri merkezleri (%) | Çalışan ağlar (%) | Çalışan güç (%) |
|---|---|---|---|
| 0 | 89 | 94 | 100 |
| 1 | 44 | 44 | 100 |
| 2 | 6 | 22 | 78 |
| 3 | 6 | 22 | 39 |
| 4 | 6 | 22 | 33 |
Yöntemler
- Birbirine bağımlı ağlar Buldyrev ve diğerleri (2010), Catastrophic cascade of failures in interdependent networks, Nature 464
- Aşırı yük zincirleri Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
- Aradalık yükü Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
- Çok katmanlı ağlar Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
- Altyapı karşılıklı bağımlılıkları Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
- Belirsizlik yelpazesi (parametre Monte Carlo) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Tek seferde bir faktör duyarlılık analizi (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Veri
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:
- Ana yollar Natural Earth
- Demiryolları Natural Earth
- Deniz limanları Natural Earth
- Havalimanları Natural Earth
- Kentsel yayılım alanları Natural Earth
- Bu geceki gece ışıkları, kesintiler (VIIRS Day/Night Band) NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP) · register nasa.gibs.context-live-layers
- Doğal olaylar (NASA EONET) NASA EONET · register nasa.eonet.events
Nexus Consortium'un yürüttüğü altı ayak genelinde
- Deneyler Laboratuvarlar
- Yerleşik Foundry'de Yapay Zekâ ve Otonom Sistemler
- Test edildiği yer Universe'te Yapay Zekâ ve Otonom Sistemler
- Kodlandığı yer Standards'ta Dijital, Siber ve YZ
- Yayımlandığı yer Reports'ta Yapay Zekâ ve Otonom Sistemler
- Öğretildiği yer Academy'de Teknoloji ve Dijital Sistemler Fakültesi
Neyin ve ne kadar iyi ölçüldüğü.
Her gösterge birimini, sıklığını, ardındaki kaynak türünü ve bir değerin taşıyacağı kanıt etiketini taşır. Hiçbir değer gösterilmez: değerleri bir program kendi yetkisi altında sağlar.
| Gösterge | Birim | Sıklık | Kaynak türü | Etiket |
|---|---|---|---|---|
| Data centre electricity consumption | terawatt hours per year | yıllık | Energy agency estimates | TAHMİNİ |
| Güç kullanım etkinliği | ratio of facility to IT energy | yıllık | Operator disclosures | BEYAN EDİLDİ |
| Water usage effectiveness | litres per kilowatt hour | yıllık | Operator disclosures | BEYAN EDİLDİ |
| Grid connection requests from data centres | megawatts requested | üç ayda bir | Grid operator queues | Yayımlanmış istatistikler |
| Training compute of notable models | floating point operations | per model | Compiled model databases | TAHMİNİ |
| Energy per inference | watt hours per query | per measurement | Measurement studies | TAHMİNİ |
Model compute and energy as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards alan profili Yapay zekâ ve otonom sistem riski standartlarıtemelinde derlenmiştir: adlandırdığı tehlikeler, kaybı taşıyan sistemleri ve sektörler, onu sönümleyen kontroller ve onu gözlemleyen veriler. Bileşenleri seçin, başlatıcı bir tehlike belirleyin ve kademeli etkiyi adım adım izleyin. Harita görünümü, çalıştırmayı açık verilerle örnek bir coğrafyaya yerleştirir. Her bağlantı ağırlığı, değiştirebileceğiniz belirtilmiş bir varsayımdır. Bir öğretim modelidir; tahmin, değerlendirme veya belgelendirme değildir. Kendi seçtiğiniz bir yeri modellemek için tam Sistem Oluşturucu.
Tehlikeler
- Baraj yıkılması
- Deniz buzu kaybı
- Kıyı erozyonu (zincirin ilerisinde tetiklenen)
- Nehir taşkını (zincirin ilerisinde tetiklenen)
- Ani sel (aşağı akışta tetiklenen)
- Kitlesel yerinden edilme (zincirin ilerisinde tetiklenen)
- Biyoçeşitlilik kaybı (aşağı akışta tetiklendi)
- Yaygın elektrik kesintisi (zincirin ilerisinde tetiklenen)
- Su arzı açığı (zincirin ilerisinde tetiklenen)
- Arktik kış deniz buzunun çöküşü (aşağı akışta tetiklendi)
- Kutup girdabı aksaması (aşağı akışta tetiklendi)
Sistemler ve bağlantılar
- Yapay zekâ ve otonom sistem riski standartları
- Siber ve dijital risk standartları Ortak etken
- Bilgi bütünlüğü ve güven Zincirleme etki
- Öncü teknoloji risk standartları Geri bildirim
- Finansal istikrar ve ihtiyati risk Ortak etken
Kontroller
NS-0Tüzük ve ilkelerNS-10Politikalar ve maddeler (makine tarafından okunabilir yükümlülükler: tanım, bağlayıcılık, değerlendirme ve yaptırım)NS-11Doğrulama ve izleme (kanıt, beyanlar, sıfır güven uygunluk gözlemi)NS-12Yazılım, model ve YZ/ML artefaktları (tedarik zinciri, model kartları, veri kümesi sayfaları)NRS-H100Tehlike ailesi: Robotik, otonomi ve otonom silahlar (NHS-1 tech.autonomy-weapons)NRS-H53Tehlike ailesi: Siber-fiziksel aksaklıklar (NHS-1 cyber.cyber-physical)NRS-H61Tehlike ailesi: Zincirleme arıza (NHS-1 sys.cascade)NRS-H113Tehlike ailesi: Finansal sistem kırılganlığı (NHS-1 soc.financial-system)NRS-A8Yapay zekâya hazır risk verileri ve model paketlemeNRS-H54Tehlike ailesi: Sinyal ve platform kesintisi (NHS-1 cyber.platform)
Gözlem
- OSV açık kaynak güvenlik açığı veri tabanı (başvuru için listelenmiştir)
- Our World in Data datasets (listed for reference)
- Research and development expenditure as a proportion of GDP
Örnek coğrafya
- Kuzey Amerika: 243 altıgen hücre
- Bu geceki gece ışıkları, kesintiler (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Bulut altındaki yüzey suyu, 30 m (OPERA DSWx-S1 radarı), NASA GIBS
- Yağış şiddeti, son yarım saat (IMERG), NASA GIBS
- Bitki örtüsü bozulma uyarıları, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
Kanıtın nereden geldiği.
Her biri lisans sınıfıyla birlikte, adı belirtilmiş kamuya açık veri kümeleri ve kurumsal kayıtlar. Anlaşmaya dayalı kaynaklar yalnızca koşullarına göre kullanılır ve asla yeniden yayımlanmaz.
| Kaynak | Sağladıkları | Lisans sınıfı |
|---|---|---|
| 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 | Açık, 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.
İmza
Enerji ve ortakları
Enerji; altyapıya ulaşım ve telekom için güç (0,8), suya pompalama ve arıtma (0,5) ve gıdaya gübre, makine ve soğuk zincir (0,5) sağlar.
W · E · I · F · H · B
- Sektörler
- 4 / 6
- İlişkiler
- 6 / 15
- Bağlantı
- 0.46 toplam içindeki pay
Devredeki en güçlü ilişkiler
- Enerji → Altyapı · ulaşım ve telekomünikasyon için elektrik0.8
- Su → Enerji · soğutma suyu ve hidroelektrik0.6
- Su → Gıda · sulama0.8
- Altyapı → Su · borular, barajlar ve arıtma tesisleri0.6
Kim karar verir ve kanıt neye hizmet eder.
Yapay Zekâ ve Otonom Sistem prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Kim karar verir | Soru | Bu sayfanın hizmet ettiği kanıt |
|---|---|---|
| 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 |
Bu konunun ürettiği çıktılar
- 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.
Model, varsayımları, verileri ve belirsizliği, bir bilim insanının veya mühendisin kontrol edeceği biçimde. Yapılar yayımlanmış yöntemleri izler. Çizilen değerler bulgu değil, açıklayıcıdır.
Sistem modeli
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 yüksek performanslı, bulut ve uç bilişimden. 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
Senaryo analizi
Projecting demand under different assumptions about efficiency and adoption, with olasılık ve istatistiği. Projections are scenarios, not forecasts.
- 04
Access studies
Assessing which researchers and institutions can obtain compute, and on what terms.
Nasıl incelendiği ve yöntemlerin söyleyemeyecekleri.
- 01Yüksek performanslı, bulut ve uç bilişimKamu araştırmaları için hesaplama erişimi · İş yüklerinin enerji ölçümüBurada uygulanır
- 02Yapay zekâ ve makine öğrenmesiDağılım kayması analizi · Belirli bir kullanım için ince ayar · Yorumlanabilirlik yöntemleriBurada uygulanır
- 03Olasılık ve istatistikKıyaslama puanlarındaki belirsizlik · Kalibrasyon değerlendirmesi · Denetim örneklemesiBurada uygulanır
Where this page’s references lead.
Bu sayfanın karşılaştırıldığı kuruluşlar ve belgeler. Durumlar ve sürümler değişir; her bağlantı yayımlayan kuruluşa gider.
Sorular ve yanıtlar.
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?
Bu sayfadan kanıt katkısında bulunun.
Raporlar 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.
- E-postaGW-GCRI geçidiBu sayfadan gönderinKanıt, bir düzeltme, bir vaka, bir yöntem, bir inceleme, bir çeviri veya profil girdisi. Bu sayfayla etiketlenmiş olarak gelir; böylece sayfanın sahibi editör onu alır.
- ZenodoAçık depoDepolayın ve topluluğa gönderinKendi kaydınızı ORCID iD'nizle Zenodo'da yayımlayın, ardından orada Reports topluluğuna gönderin. Küratörler inceler; DOI sizde kalır.
- RaporlarGCRIKatkıda bulunmanın tüm yollarını görünKatkı türleri, her birinin nasıl incelendiği, alacağınız atıf, lisans ve asla kabul edilmeyenler.
Hiçbir zaman kişisel veri, hassas altyapı ayrıntısı veya paylaşma hakkınız olmayan hiçbir şey göndermeyin. Bir katkı kullanılmadan önce incelenir. Katkıyı göndermek yazarlık veya editoryal hak sağlamaz ve sponsorluk hiçbir zaman bir bulgu satın almaz.
Bir yöntem, bir veri seti ya da bir soru getirin.
Bilgi ve başvurular bugün açıktır. Bir başvuru bir referans numarası alır ve bir sonraki adımı belirtir; başvurular, ödemeler, işlem kapasitesi tahsisleri ve kayıtlar yalnızca ekipleri, koşulları ve inceleme kapasiteleri mevcut olduğunda açılır.
Hukuki belgeler.
Bu sitedeki haritalar, veriler ve şekiller bağlam ve genel bilgi amacıyla gösterilir. Tavsiye, tahmin ya da uyarı değildir; bilgilerin sınırları Sorumluluk Reddi ve Veri Bildirimleri'nde açıklanmıştır.