AI na energii odnawialnej.

Gdzie powstają odpowiedzi na twoje prompty

Cała inferencja AI dla Union AI działa na Scaleway Generative APIs, w Unii Europejskiej. Scaleway trzyma wszystkie swoje serwery AI w jednym centrum danych, DC5, zbudowanym pod tego rodzaju obciążenie. Liczby poniżej nie są więc średnią z mieszanej floty: to liczby dla budynku, do którego faktycznie trafiają twoje prompty.

Co oznaczają te liczby

PUE (power usage effectiveness, współczynnik efektywności wykorzystania energii) to całkowita energia zużywana przez centrum danych podzielona przez energię zużywaną przez same serwery. Przy 1,25 każda kWh obliczeń kosztuje 0,25 kWh dodatkowo na chłodzenie i zasilanie. Przy średniej światowej 1,55 ten narzut wynosi 0,55 kWh, ponad dwa razy więcej.

Chłodzenie bez klimatyzacji odpowiada za większość tej różnicy. Centrum danych AI przepuszcza przez serwery przefiltrowane powietrze z zewnątrz i włącza chłodzenie wyparne (adiabatyczne) dopiero wtedy, gdy na zewnątrz jest cieplej niż 28°C. Scaleway szacuje oszczędność energii na chłodzenie na 30 do 40% w porównaniu z resztą rynku.

WUE (water usage effectiveness, współczynnik efektywności wykorzystania wody) to litry wody na kWh. Większość centrów danych używa wież chłodniczych, które przez cały rok odparowują duże ilości wody. To centrum ich nie ma i zużywa wodę tylko w upalne dni.

Nie musisz wierzyć nam na słowo. Operator publikuje PUE centrum danych AI na żywo, w czasie rzeczywistym, obok wartości z ostatnich dwunastu miesięcy.

Co dokładamy od siebie

Centrum danych to praca Scaleway, nie nasza. My mamy wpływ na to, ile obliczeń wymaga każda odpowiedź, i tu podjęliśmy trzy decyzje.

• Żadnych bezczynnych GPU. Działamy serverless: modele działają na współdzielonym sprzęcie, który obsługuje wielu klientów, a my płacimy za token. Nie ma dedykowanej karty graficznej, która czeka włączona na nasze kolejne zapytanie.
• Modele, które budzą tylko potrzebną część. Nasze modele to modele mixture-of-experts, które na każde słowo używają tylko wycinka swoich wag. Standard, tier na co dzień, aktywuje na każdy token około 3 miliardów ze swoich 35 miliardów parametrów.
• Ciężkie tylko wtedy, gdy trzeba. Codzienne pytania, streszczenia i przeredagowania trafiają do lżejszych tierów. Pro, największy model, jest do trudnych problemów, a nie do każdej wiadomości. Który model stoi za którym tierem, znajdziesz na stronie o przejrzystości AI.

Metodologia: energia na odpowiedź

Pod każdą odpowiedzią na czacie widzisz małą etykietę, na przykład ≈ 0,2 Wh. To szacunek, a nie pomiar. Scaleway, który uruchamia dla nas modele, nie raportuje energii na zapytanie, więc wyliczamy ją z tego, co wiemy: ile tokenów zużyła odpowiedź, który tier odpowiedział i jak efektywne jest centrum danych.

Wszystko, czego potrzebujesz, żeby to sprawdzić, jest poniżej: wzór, każda liczba, przykład obliczenia i źródła. Tam, gdzie nie mamy pewności, zaokrąglamy w górę, więc jeśli szacunek jest błędny, powinien być zawyżony. Wersja metody 1, przegląd 28 września 2026.

Wzór

• Tokeny to liczby, które dostawca modelu podaje dla odpowiedzi, te same, które mierzymy do rozliczeń. Nic nie jest zgadywane na podstawie długości tekstu. Token to mniej więcej trzy czwarte słowa.
• Wskaźniki wejścia i wyjścia są stałe dla każdego tieru, w watogodzinach na 1 000 tokenów, dla karty graficznej i reszty serwera. Znajdziesz je w tabeli poniżej.
• 1,25 to PUE centrum danych AI (Scaleway, dane za 2024 rok). Dodaje energię na chłodzenie i zasilanie ponad zużycie serwerów.
• 51,9 g CO₂e na kWh to średnia dla sieci elektroenergetycznej, z której zasilane jest centrum danych, w całym cyklu życia (ADEME Base Empreinte, energia elektryczna 2024).

Skąd biorą się wskaźniki dla każdego tieru

Nikt nie publikuje zmierzonego zużycia energii dla dokładnie tych modeli, które stoją za naszymi tierami, na sprzęcie i przy obciążeniu, przy jakim uruchamia je Scaleway. Każdy wskaźnik budujemy więc w czterech krokach z najbliższych opublikowanych pomiarów.

1. Ile zużywa karta graficzna na każde napisane słowo. Z ML.ENERGY Leaderboard, który mierzy energię GPU na token wyjściowy na kartach NVIDIA H100. Bierzemy wartość dla umiarkowanie obciążonego serwera (batch 64); mocno obciążone serwery produkcyjne zużywają na token od 2 do 5 razy mniej. Tam, gdzie model nie został zmierzony, przyjmujemy 0,10 J na miliard aktywnych parametrów, górną granicę zakresu, jaki pokazują podobne modele.
2. Reszta serwera. Wartość dla GPU pomija procesor, pamięć i maszyny utrzymywane w gotowości, ale bezczynne. W zmierzonym przez Google rozbiciu dodają one około 57% więcej, więc mnożymy przez 1,6.
3. Czytanie twojego promptu. Wejście jest czytane równolegle i na token kosztuje dużo mniej niż pisanie odpowiedzi: pomiary dają stosunek od 1:10 do 1:35. Liczymy token wejściowy jako jedną piątą tokenu wyjściowego, co zostawia co najmniej dwukrotny zapas.
4. Najgorszy przypadek dla każdego tieru. Jeśli model tieru jest niedostępny, odpowiada model zapasowy. Każdy tier ma najwyższą wartość spośród swojego modelu i modeli zapasowych, zaokrągloną w górę, więc model zapasowy nigdy nie zaniża szacunku.

Wskaźniki dla każdego tieru

Kolumny wejścia i wyjścia dotyczą samego serwera, przed narzutem centrum danych. Dwie ostatnie kolumny to jedna średnia wiadomość z 900 tokenami na wejściu i 500 na wyjściu, z narzutem.

Wskaźnik tieru to najwyższa wartość spośród jego własnego modelu i modeli zapasowych, więc dwa tiery mogą pokazywać tę samą liczbę. Cięższe tiery zużywają więcej, bo ich modele aktywują więcej parametrów na każde napisane słowo.

Przykład: jedna średnia wiadomość na Standard

Średnia wiadomość to 900 tokenów na wejściu (twoje pytanie plus dotychczasowa rozmowa) i 500 tokenów na wyjściu.

Na czacie wygląda to tak: ≈ 0,2 Wh i ≈ 0,008 g CO₂e. Ta sama wiadomość na Pro, najcięższym tierze, to około 1,7 Wh.

Czy to ma sens?

• Epoch AI szacuje około 0,3 Wh na zapytanie do ChatGPT (GPT-4o) z 500 tokenami wyjściowymi i nazywa tę wartość dość pesymistyczną.
• Google zmierzył medianę 0,24 Wh na tekstowy prompt w Gemini, wszystko wliczone.
• Badacze Microsoftu podają medianę dla dużych modeli na serwerach H100 na poziomie 0,31 Wh na zapytanie.

Standard aktywuje około 3 miliardów parametrów na słowo, więc wynik poniżej tych wartości jest tym, czego należy się spodziewać. Pro aktywuje ich znacznie więcej i wychodzi powyżej nich: tam nasze zaokrąglanie w górę widać najbardziej.

Emisje: dwa stwierdzenia, trzymane osobno

1. Energia elektryczna jest w 100% odnawialna. Scaleway zasila centrum danych energią odnawialną potwierdzoną gwarancjami pochodzenia. Gwarancja pochodzenia to certyfikat, że do sieci wprowadzono taką samą ilość energii odnawialnej, a nie kabel z farmy wiatrowej do budynku.
2. Wartość CO₂e i tak liczymy według średniej sieci. Uwzględnienie certyfikatów dałoby wynik bliski zera. Pokazujemy, ile emitowałaby ta sama energia przy średniej sieci, do której podłączone jest centrum danych: 51,9 g CO₂e na kWh w całym cyklu życia. To więcej niż wartość podawana przez samego operatora sieci, więc błąd idzie w stronę zawyżenia.

Czego szacunek nie obejmuje

• Brak licznika na zapytanie. Każda liczba to szacunek na podstawie opublikowanych pomiarów podobnych modeli na podobnym sprzęcie.
• Współdzielony sprzęt. Modele działają na kartach graficznych współdzielonych z innymi klientami. Ich obciążenie zmienia energię na token od 5 do 10 razy, a nie znamy obciążenia ani dokładnych typów kart w Scaleway. Zakładamy umiarkowane obciążenie na kartach klasy H100.
• Nowsze modele. Żaden z modeli stojących za naszymi tierami nie ma jeszcze opublikowanego pomiaru energii, więc ich wskaźniki pochodzą od poprzedników albo z ich rozmiaru.
• Bardzo długie prompty. Wskaźnik na token wejściowy jest stały. Prompt liczący setki tysięcy tokenów kosztuje na token więcej, więc dla takiego promptu na tierze Długi kontekst szacunek jest prawdopodobnie zaniżony.
• Trenowanie i produkcja. Uruchamiamy modele open-weight wytrenowane przez innych i nie wiemy, ile energii zużyło to trenowanie. Produkcja serwerów, kart i budynku też nie jest wliczona.
• Tylko model. Nasza strona, baza danych, płatności i twoje własne urządzenie nie są uwzględnione.

Gdy Scaleway zacznie publikować energię na zapytanie albo pojawią się lepsze pomiary tych modeli, zastąpimy szacunek i podniesiemy wersję metody.

Gdzie to widzisz

• Pod każdą odpowiedzią na czacie, z CO₂e i linkiem do tej części strony.
• Dla całej rozmowy, na górze czatu.
• Miesięcznie, w Rozliczeniach: każda odpowiedź na czacie i każde wywołanie API od 1. dnia miesiąca.

Źródła szacunku

Każda liczba w tej części pochodzi z jednego z tych źródeł:

• ML.ENERGY Leaderboard v3.0, H100 energy per output token (data of 2026-02-16)
• Chung et al., Where Do the Joules Go? Diagnosing Inference Energy Consumption (2026)
• Elsworth et al., Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale (2025)
• Epoch AI, How much energy does ChatGPT use? (2025)
• Oviedo et al., Energy Use of AI Inference, Efficiency Pathways, and Test-Time Scaling (Joule, 2026)
• Delavande, Pierrard and Luccioni, Small Talk, Big Impact: The Energy Cost of Thanking AI (2026)
• Scaleway Impact Report 2025 (PDF)
• ADEME Base Empreinte, electricity 2024, average consumption mix

Co twierdzimy, a czego nie

• ✓Prawda: Każda inferencja AI działa w centrum danych na energii w 100% odnawialnej, w Unii Europejskiej.
• ✓Prawda: To centrum danych ma PUE 1,25 i jest chłodzone bez klimatyzacji (Scaleway, dane za 2024 rok).
• ✓Prawda: Każda odpowiedź na czacie pokazuje szacunek zużycia energii i CO₂e, wyliczony opisaną wyżej, opublikowaną metodą.
• ✕Nieprawda: „AI neutralne pod względem emisji”. Dostawa energii odnawialnej jest potwierdzona gwarancjami pochodzenia, a nie farmą wiatrową podłączoną do budynku, a produkcja serwerów ma własny ślad.
• ✕Nieprawda: „Modele trenowano na zielonej energii”. Uruchamiamy modele open-weight wytrenowane przez innych. Nie możemy sprawdzić, jaką energią zasilano to trenowanie, więc tego nie twierdzimy.
• ✕Nieprawda: „Cały nasz stos jest zielony”. Te liczby dotyczą inferencji. Hosting strony, baza danych i płatności działają u innych podmiotów z naszej strony podprocesorzy, według ich własnych liczb.
• ✕Nieprawda: „Zmierzona energia na wiadomość”. Liczba pod każdą odpowiedzią to szacunek na podstawie opublikowanych pomiarów, zaokrąglony w górę, a nie odczyt licznika.

Źródła

Wszystkie liczby dotyczące centrum danych to dane samego Scaleway za 2024 rok, z raportu Scaleway Impact Report 2025 (PDF). Średnia światowa PUE 1,55 to wartość Uptime Institute, którą ten raport przytacza. Dlaczego europejski hosting ma znaczenie nie tylko ze względu na energię, piszemy w tekście europejskie suwerenne AI.