同一个请求，在得州排的碳是瑞典的 8.5 倍

你发给 AI 的每一条提问都有碳账单，而这张账单的金额，首先取决于服务器插在哪个国家的电网上。

一、发生了什么

10 月 21 日，瑞典推理服务商 Berget AI 联合斯德哥尔摩环境研究院等机构，发布了一套开源方法，可以给每一次 AI 请求单独计算碳排放。此前市面上的数字多是拿平均值乘一个猜测的总量，外界没法核对；这套方法反着来，一笔一笔算，再加总。代码按 MIT 许可公开，计算器任何人都能用。

用它测一款典型开放权重大模型的单次请求：在瑞典约 0.4 克二氧化碳，在爱尔兰 1.6 克，德国 2.5 克，得州 3.2 克——同样的硬件，得州是瑞典的 8.5 倍。原因在电网：瑞典每度电的碳强度约为 8 克，得州电网则高出一大截。同一请求两次测得还会不同，时段、模型、提示词是否命中缓存都会影响结果，所以只能逐笔算。另一个反直觉的细节是，瑞典那一单里约九成排放来自硬件制造，电力反而不是大头；得州那边正好相反。

方法目前不含芯片制造的水耗和能耗，厂商承诺下月补充。国际能源署预计到 2030 年全球数据中心用电将翻倍到约 945 太瓦时，AI 是主要推手。

硬件这笔账同样惊人：一块数据中心的 GPU 制造过程约对应一吨二氧化碳，翻新件按零计。还有空闲损耗——一块待机中的高性能芯片实测仍要吃两百多瓦电力，测了整整七天。冷却方式的差距也大：北欧机房用室外冷空气降温，能耗比约 1.15，几乎不用水；炎热地区这个数字能逼近 1.8，每度电还要搭上两升水。这些细节都进了公开的假设清单，谁都可以复核。

发布方在公告里加了一条更正：早前在保密期分发的版本把爱尔兰、德国、得州的数字各写错了一点，还把得瑞差距写成十倍，正式版已按核实的电网碳强度数据改正。

二、跟你有什么关系

如果你是企业采购方，开放权重模型可以部署在任何数据中心，选哪家服务商实质上是在选电网。要求供应商提供逐请求碳排数据，是现在就能提的条款。

如果你是开发者，选推理平台时除了价格和速度，可以多问一句机房位置；同款开源模型换个地区部署，碳足迹立刻不同。

如果你是政策或 ESG 从业者，这套方法给了「范围三排放」一个可核对的口径，比厂商自报的平均值扎实。

三、怎么判断

1. 看到「AI 耗电惊人」类数字，先问是平均数乘估计量，还是逐笔实测加总，前者对不上账。
2. 比较服务商碳排时认准同一口径：这份方法用的是所在地电网平均碳强度，边际排放口径即将上线，两者数字会不同。
3. 注意发布方自己也发了更正说明，初版把得瑞差距写成十倍，核对电网数据后改为 8.5 倍——愿意公开改错的方法才值得引用。

四、三个别信的说法

「AI 的碳排主要来自训练。」 这次测算里单次推理的排放大头是硬件制造和当地电力，训练部分各家自报差异极大（上下能差五成），反而最难比较。

「用了可再生能源就零碳。」 平均电网口径下，机房所在地区其余电源仍在贡献排放，宣称要看数据不看口号。

「单次请求 0.4 克微不足道。」 单笔是小，乘上亿级调用量就不是小数，这正是要逐笔可核而不是拍脑袋的原因。

五、一句话结论

模型是同一个模型，碳账单却由电网说了算——选 AI 服务，别漏了「它在哪发电」这一问。

信息来源

• Berget AI 逐请求碳排方法发布（2026-10-21）

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 25 日。