منهجية مفتوحة من Berget AI: الطلب نفسه على الموديل نفسه يطلق كربونًا أكثر 8.5 مرة في تكساس منه في السويد
نشرت شركة Berget AI من ستوكهولم في 21 أكتوبر 2026 منهجية مفتوحة بترخيص MIT تحسب الكربون الناتج عن كل طلب (request) على حدة، بدل متوسط شهري. وطُوّرت المنهجية بالتعاون مع معهد ستوكهولم للبيئة وWattTime وKlimatkollen، وتتبع معيار SCI for AI من Green Software Foundation.
وتُظهر أرقامها على طلب واحد إلى موديل Kimi K3، بالعتاد نفسه، فروقًا كبيرة بحسب المكان: نحو 0.4 جرام في السويد، و1.6 جرام في أيرلندا، و2.5 جرام في ألمانيا، و3.2 جرام في تكساس.
والطاقة المستهلكة متقاربة في كل الحالات، نحو 4 واط/ساعة للطلب. والفرق كله يأتي من شبكة الكهرباء: نحو 333 جرامًا لكل كيلوواط/ساعة في تكساس، مقابل 8 جرامات في السويد.
ويتغير تكوين الرقم أيضًا. ففي السويد يأتي 89% منه من تصنيع العتاد نفسه لا من الكهرباء، لأن الشبكة شبه نظيفة. وفي تكساس ينقلب الأمر، فتأتي 90% منه من الكهرباء. ويستهلك الطلب في تكساس كذلك نحو 6 ملليلترات من مياه التبريد.
وتنطبق هذه المعادلة على المنطقة العربية بوضوح، فشبكاتها تعتمد في معظمها على الغاز، والمياه فيها ليست رخيصة. ومع انتقال الـ inference إلى مراكز بيانات داخل المنطقة، يتحرك رقما الكربون والمياه معًا في الاتجاه الأسوأ، ويصبح اختيار منطقة التشغيل قرارًا بيئيًا لا تقنيًا فقط.
وللمنهجية حدود تذكرها الشركة بنفسها: تدريب الموديلات مستبعد لأن الأرقام المعلنة تتفاوت بنحو 50% زيادة أو نقصانًا، والحساب يستخدم متوسط مزيج الشبكة في موقع الخادم ويقدّر تصنيع العتاد بنحو 1,000 كجم لكل GPU، ومياه تصنيع الشرائح وطاقتها غير داخلة بعد. وستُضاف معدلات الانبعاث الحدّية في الشهر المقبل، وتقول الشركة إنها قد تغيّر أرقام السويد بشكل ملحوظ. وكانت النسخة الأولى من البيان تذكر فرقًا بعشر مرات، ثم صحّحته الشركة علنًا إلى 8.5.