10 月 21 日，瑞典 AI 基础设施商 Berget AI 与斯德哥尔摩环境研究所（SEI）、非营利组织 WattTime 和 Klimatkollen 联合发布一套开源方法，用于逐条计算 AI 推理请求的碳排放，并同步上线公开计算器 co2.berget.ai。方法遵循 Green Software Foundation 的 SCI for AI 规范，以 MIT 许可开放在 GitHub，据其说法这是首家在自有基础设施上逐请求核算并公开方法的推理服务商。
同一请求，德州比瑞典高 8.5 倍
在完全相同的硬件上，一次面向开源模型 Kimi K3 的典型请求，在瑞典约排放 0.4 克二氧化碳当量，在爱尔兰 1.6 克、德国 2.5 克、美国德州 3.2 克，德州与瑞典相差 8.5 倍。差异几乎全部来自电网结构，瑞典电网排放强度约每千瓦时 8 克，爱尔兰约 224 克，德国约 337 克，德州 ERCOT 约 333 克，全球平均约 470 克。
把平均数拆成一条一条算
与传统做法不同，这套方法不采用行业均值乘以估算总量的口径，而是按模型、时段、提示词是否命中缓存逐条计算，并计入硬件制造环节的隐含碳，约为每张数据中心 GPU 一千克二氧化碳，翻新设备按零计。空闲状态下 B300 功耗为 236 瓦，采用北欧免费冷却后 PUE 约 1.15，训练环节排放暂未纳入，后续将补充基于边际排放率的估算，官方提示这可能明显改变瑞典数据中心的对比结果。
开放权重模型让选址变成采购决策
Berget AI 引用 Vercel AI Gateway 的数据，开放权重模型在 2026 年 6 月已占其 token 流量的 29%，4 月这一数字还是 11%。这类模型可以合法跑在任何数据中心，服务器落在哪张电网上由买方决定，前提是排放可见。SEI 研究总监 Somya Joshi 提醒，国际能源署预计数据中心用电量到 2030 年将翻倍至约 945 太瓦时，AI 是主要驱动因素，效率提升很可能被需求增长抵消。
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