Berget AI 发布按请求计算碳排放方法并披露区域差异

瑞典 AI 提供商 Berget AI 联合斯德哥尔摩环境研究所等机构发布开源方法，可计算每次 AI 请求的碳排放，并在控制台向客户展示实时数据。该方法基于区域电网平均排放强度、硬件制造碳足迹及冷却能耗，针对 Kimi K3 模型在相同硬件下测得：瑞典单次请求约 0.38 克 CO₂e，而德州高达 3.2 克，相差 8.5 倍。 核心证据显示排放差异主要源于电网结构而非算力本身：瑞典电网强度约 8 克 CO₂e/kWh，德州 ERCOT 电网约 333 克 CO₂e/kWh。测算细节包括 B300 节点闲置功耗 236 瓦、数据中心 GPU 制造隐含碳约 1,000 千克，且当前版本未包含芯片制造的能源足迹。工具遵循 Green Software Foundation SCI 规范，代码托管于 GitHub，支持任意模型与地区调用。 事实层面，该工具是首个由推理服务商自行计算并公开每请求排放的方法；推断层面，随着开放权重模型流量占比提升（Vercel AI Gateway 六月达 29%），买家将能依据具体位置数据选择低碳供应商；猜测层面，下月加入边际排放率计算可能显著改变瑞典等地的测量结果。产业链影响在于迫使供应商从营销话术转向透明数据竞争，但需注意当前仍基于平均强度而非边际负荷影响。