Calculadora de Huella de Carbono de IA
Estima la huella de carbono de operaciones de IA y aprendizaje automático. Calcula las emisiones de CO₂ del entrenamiento de modelos, cargas de trabajo de inferencia y consumo de energía de centros de datos con factores de intensidad de carbono regional.
Configuración de Inferencia
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¿Cuánto CO₂ Produce Realmente la IA?
Las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático consumen enormes cantidades de energía. El entrenamiento de GPT-3 emitió aproximadamente 552 toneladas de CO₂, equivalente a conducir 1.2 millones de millas. Nuestra Calculadora de Huella de Carbono de IA te ayuda a estimar las emisiones del entrenamiento y ejecución de modelos de IA basándose en el uso de GPU, consumo de energía e intensidad de carbono regional.
Entendiendo las Emisiones de Carbono de la IA
La huella de carbono de la IA proviene de dos fuentes principales: entrenamiento (creación inicial del modelo, típicamente se hace una vez) e inferencia (ejecutar el modelo para predicciones, continuo). Entrenar modelos grandes puede tomar semanas en cientos de GPUs, mientras que las emisiones de inferencia se acumulan sobre millones de consultas diarias.
Fórmula de Huella de Carbono
CO₂ = Energía (kWh) × Intensidad de Carbono (gCO₂/kWh)¿Por Qué Calcular la Huella de Carbono de la IA?
Reportes ESG
Las empresas cada vez más necesitan reportar emisiones de Alcance 3, incluyendo computación en la nube y cargas de trabajo de IA.
Correlación de Costos
El consumo de energía se correlaciona directamente con los costos de la nube. Reducir carbono a menudo significa reducir gastos.
Selección de Región
La intensidad de carbono varía 20x entre redes dependientes del carbón y centros de datos renovables. Elige regiones más verdes.
Selección de Modelo
Los modelos más pequeños y eficientes pueden ser suficientes. Compara el costo de carbono de diferentes tamaños de modelo antes de comprometerte.
Cómo Usar Esta Calculadora
Preguntas Frecuentes
El entrenamiento de GPT-3 (175B parámetros) produjo aproximadamente 552 toneladas de CO₂—equivalente a las emisiones anuales de 5 estadounidenses promedio. Se estima que GPT-4 es 10-50x más. Los modelos más pequeños como LLaMA 7B producen aproximadamente 50-100 toneladas dependiendo de la configuración de entrenamiento y ubicación del centro de datos.