要約
- 休止と冷却も含め、仕事、機器、場所、時刻、有用出力ごとに電力を報告する。
- 効率改善を利用増、系統制約、水、予備電力と照合したい。
AI需要は密な計算、メモリ移動、通信、冷却から生まれ、学習と提供で形が違う。効率的なチップが一要求の電力を下げても、規模で総量は増え得る。負荷予定から施設、系統時間帯までの監査可能な計量鎖をサービス品質と結ぶことが次の証拠だ。年間平均でなく実際の限界費用に応じて仕事を移し、縮め、止められる。
大型モデルは学習と後の推論ごとに電力を使う。施設総量ではどの仕事、顧客、設計が需要を作ったか分からない。

AI需要は密な計算、メモリ移動、通信、冷却から生まれ、学習と提供で形が違う。効率的なチップが一要求の電力を下げても、規模で総量は増え得る。負荷予定から施設、系統時間帯までの監査可能な計量鎖をサービス品質と結ぶことが次の証拠だ。年間平均でなく実際の限界費用に応じて仕事を移し、縮め、止められる。