论文提出按Token核算AI推理碳排放的方法与开放数据集。
资讯摘要
论文指出，企业采购的AI推理应计入温室气体清单的Scope 3第1类，但现有做法或将其遗漏，或采用支出法因子，而支出法给出的结果可达物理估算的1.7至12.3倍，且无法区分模型与地区。论文提出基于Token的方法与开放数据集，涵盖从摇篮到大门的边界、四级活动数据、有效Token基准、四项因子及模型标识到因子的映射规则。作者报告推理碳足迹在模型类别间相差12倍、地区间相差9倍，中档模型因子为每百万计费Token 0.039千克CO2e（全球平均电网），并给出企业算例。论文称该方法提供可追溯数值，但尚未对照实测能耗验证准确性。
要点速读
- 论文称支出法因子给出的结果可达物理估算的1.7至12.3倍，且无法区分模型或地区。
- 方法包含从摇篮到大门的边界、四级活动数据、有效Token基准和四项因子，并附开放数据集。
- 作者报告中档模型因子为每百万计费Token 0.039千克CO2e，推理足迹在模型类别间相差12倍、地区间相差9倍。
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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。