تتجه الأنظار نحو أهمية إدراج خدمات الذكاء الاصطناعي (AI Inference) في تقارير انبعاثات غازات الدفيئة (GHG Inventories) للشركات، خاصة مع بدء تطبيق توجيهات الإبلاغ عن الاستدامة المؤسسية في يناير 2024. لكن، غياب منهجيات موحدة تتسبب في ندرة تقارير دقيقة، سواء من خلال تجاهل الفئة أو الاعتماد على عوامل دخل اقتصادية عامة مبالغ فيها.

في دراسة جديدة، قدم الباحثون منهجية مبتكرة من أربع خطوات تسهم في دقة تقديرات الانبعاثات، حيث تتدرج هذه الخطوات من تقديرات مباشرة باستخدام بيانات الأداء الفعلي لوحدات المعالجة الرسومية (GPUs) وكثافة الكربون الإقليمية، وصولاً إلى استخدام خيارات بديلة مبنية على الإنفاق عندما تكون بيانات الاستخدام غير متاحة.

تشير النتائج المستندة إلى تقييم شركة أوروبية تضم 200 موظف إلى إمكانية تحقيق مجموع انبعاثات أقل من 1 طن من ثاني أكسيد الكربون (tCO2e)، مما يبرز أن التحدي الأكبر يكمن في المنهجية وليس في حجم الانبعاثات.

تتطرق الدراسة أيضًا إلى موضوع هام يتم تجاهله غالبًا، وهو تبادل بين الماء والكربون: حيث تقدم الشبكة السويدية المدعومة بالطاقة المائية أقل كثافة كربونية في البيانات، لكنها تمتلك أكبر بصمة مائية، مما يؤثر بشكل مباشر على استراتيجية موقع مراكز البيانات.

إدراك هذه المعطيات يساعد الشركات على تصميم استراتيجيات أكثر استدامة وفعالية في عالم يتجه نحو تبني الذكاء الاصطناعي في كل مجالات الحياة.