동일한 AI 요청, 텍사스에서는 스웨덴보다 CO₂를 8.5배 더 배출함

지역별 전력망의 평균 배출 집약도를 적용한 추정에서, 동일한 하드웨어로 처리한 Kimi K3 요청의 배출량이 스웨덴 약 0.4g, 텍사스 3.2g으로 나타남 Berget AI가 SEI, WattTime, Klimatkollen과 개발한 요청별 탄소 배출량 계산 방법을 오픈소스로 공개함 같은 요청에 드는 에너지는 두 지역 모두 약 4Wh지만, 스웨덴에서는 배출량의 89%가 하드웨어 제조에서, 텍사스에서는 90%가 전력 사용에서 발생함 현재 방식은 평균 전력망 구성에 기반하며 학습 배출량과 칩 제조의 물/에너지 발자국은 제외함. 추가 전력 수요의 영향을 계산하는 한계 배출률을 적용하면 스웨덴 데이터센터의 추정치가 크게 달라질 수 있음 공개 가중치 모델은 실행할 데이터센터를 선택할 수 있어 요청별 배출량 공개가 공급자 비교의 근거가 됨. Vercel AI Gateway에서 이들 모델의 토큰 비중은 2026년 4월 11%에서 6월 29%로 늘어남 지역에 따라 달라지는 요청당 배출량 동일한 하드웨어에서 Kimi K3의 일반적인 요청 한 건을 처리할 때 추정 배출량은 스웨덴 약 0.4g, 아일랜드 1.6g, 독일 2.5g, 텍사스 3.2g임 스웨덴의 더 정밀한 수치는 0.38g CO₂e이며, 텍사스와의 차이는 8.5배임 서버가 위치한 지역의 평균 전력망 구성을 사용하는 위치 기반 계산이며, 하드웨어 제조 배출량도 포함함 계산에 사용한 요청은 입력 5,000토큰, 출력 387토큰으로, B300 노드의 공유 배포 환경에서 일반적인 하루 트래픽으로 가중치를 적용함 계산 도구 버전은 @bergetai/co2-calculator 1.1.1임 에너지 사용량은 스웨덴과 텍사스 모두 약 4Wh임 스웨덴 배출량의 89%는 하드웨어 제조에서 발생하고, 텍사스 배출량의 90%는 전력에서 발생함 텍사스에서는 냉각수 약 6mL도 사용함 모델, 시간대, 프롬프트 캐시 여부에 따라 결과가 달라지므로, 일률적인 요청 평균값 대신 각 요청을 개별 계산함 계산 방법과 공개 도구 Berget AI, Stockholm Environment Institute(SEI), WattTime, Klimatkollen이 공동 개발에 참여함 Berget AI 인프라의 에너지, 물, 하드웨어 환경 영향을 조사하고 측정함 해당 인프라에서 실행되는 Klimatkollen의 Garbo AI 탄소 발자국도 측정함 측정 데이터를 탄소 배출량과 더 넓은 환경 영향으로 환산하는 최신...