AI pe energie regenerabilă.

Unde primesc răspuns prompturile tale

Toată inferența AI pentru Union AI rulează pe Scaleway Generative APIs, în Uniunea Europeană. Scaleway își ține toate serverele AI într-un singur centru de date, DC5, construit pentru acest tip de sarcină. Așa că cifrele de mai jos nu sunt o medie pentru o flotă mixtă: sunt cifrele clădirii în care ajung efectiv prompturile tale.

Ce înseamnă cifrele

PUE (power usage effectiveness) este energia totală consumată de un centru de date împărțită la cea consumată de serverele propriu-zise. La 1,25, fiecare kWh de calcul costă 0,25 kWh în plus pentru răcire și alimentare electrică. La media globală de 1,55, acest consum suplimentar este de 0,55 kWh, de peste două ori mai mult.

Răcirea fără aer condiționat explică cea mai mare parte a acestei diferențe. Centrul de date AI suflă aer filtrat din exterior prin servere și adaugă răcire prin evaporare (adiabatică) doar când afară sunt peste 28 °C. Scaleway estimează economia de energie pentru răcire la 30 până la 40% față de restul pieței.

WUE (water usage effectiveness) înseamnă litri de apă per kWh. Majoritatea centrelor de date folosesc turnuri de răcire, care evaporă volume mari tot anul. Acesta nu, și folosește apă doar în zilele călduroase.

Nu trebuie să ne crezi pe cuvânt. Operatorul publică PUE-ul centrului de date AI live, în timp real, cu cifra pe ultimele douăsprezece luni alături.

Ce adăugăm noi

Centrul de date e munca Scaleway, nu a noastră. Ce controlăm noi este câtă putere de calcul consumă fiecare răspuns, iar acolo am făcut trei alegeri.

• Fără GPU-uri care stau degeaba. Rulăm serverless: modelele stau pe hardware partajat care deservește mulți clienți, iar noi plătim per token. Nu există o placă grafică dedicată care să aștepte, pornită, următoarea noastră cerere.
• Modele care activează doar partea de care au nevoie. Modelele noastre sunt de tip mixture-of-experts, care folosesc doar o parte din ponderi pentru fiecare cuvânt. Standard, nivelul de zi cu zi, activează aproximativ 3 miliarde din cele 35 de miliarde de parametri ai săi pentru fiecare token.
• Modele grele doar când e nevoie. Întrebările obișnuite, rezumatele și reformulările merg la nivelurile mai ușoare. Pro, cel mai mare model, e acolo pentru problemele grele, nu pentru fiecare mesaj. Ce model stă în spatele fiecărui nivel găsești pe pagina de transparență AI.

Metodologie: energia per răspuns

Sub fiecare răspuns din chat vezi o etichetă mică de tipul ≈ 0,2 Wh. Este o estimare, nu o măsurătoare. Scaleway, care rulează modelele pentru noi, nu raportează energia per cerere, așa că o calculăm din ce știm: câți tokeni a folosit răspunsul, ce nivel a răspuns și cât de eficient e centrul de date.

Tot ce îți trebuie ca s-o verifici e mai jos: formula, fiecare cifră, un exemplu calculat și sursele. Unde nu suntem siguri, rotunjim în sus, așa că dacă estimarea e greșită, ar trebui să fie greșită în plus. Versiunea metodei 1, revizuită la 28 septembrie 2026.

Formula

• Tokenii sunt numerele raportate de furnizorul modelului pentru răspuns, aceleași pe care le contorizăm pentru facturare. Nimic nu e ghicit din lungimea textului. Un token înseamnă cam trei sferturi dintr-un cuvânt.
• Cifrele de intrare și de ieșire sunt fixe per nivel, în wați-oră la 1.000 de tokeni, pentru placa grafică și restul serverului. Le găsești în tabelul de mai jos.
• 1,25 este PUE-ul centrului de date AI (Scaleway, date din 2024). Adaugă peste consumul serverelor energia pentru răcire și alimentare electrică.
• 51,9 g CO₂e per kWh este media rețelei electrice din care se alimentează centrul de date, pe întregul ciclu de viață (ADEME Base Empreinte, electricitate 2024).

De unde vin cifrele per nivel

Nimeni nu publică energia măsurată pentru exact modelele din spatele nivelurilor noastre, pe hardware-ul și la încărcarea la care le rulează Scaleway. Așa că fiecare cifră e construită în patru pași, din cele mai apropiate măsurători publicate.

1. Cât consumă placa grafică pentru fiecare cuvânt pe care îl scrie. Din ML.ENERGY Leaderboard, care măsoară energia GPU per token de ieșire pe plăci NVIDIA H100. Luăm cifra pentru un server moderat încărcat (batch 64); serverele de producție aglomerate consumă de 2 până la 5 ori mai puțin per token. Unde un model nu a fost măsurat, folosim 0,10 jouli per miliard de parametri activi, capătul de sus al intervalului pe care îl arată modele similare.
2. Restul serverului. O cifră pentru GPU lasă deoparte procesorul, memoria și mașinile ținute pregătite, dar inactive. În defalcarea măsurată de Google, acestea adaugă aproximativ 57% în plus, așa că înmulțim cu 1,6.
3. Citirea promptului tău. Intrarea e citită în paralel și costă mult mai puțin per token decât scrierea răspunsului: măsurătorile o situează între 1:10 și 1:35. Socotim un token de intrare ca o cincime dintr-un token de ieșire, ceea ce păstrează o marjă de cel puțin două ori.
4. Cel mai rău caz per nivel. Dacă modelul unui nivel nu e disponibil, răspunde un model de rezervă. Fiecare nivel poartă cea mai mare cifră dintre modelul său și modelele lui de rezervă, rotunjită în sus, așa că un model de rezervă nu face niciodată estimarea prea mică.

Cifrele per nivel

Coloanele de intrare și ieșire sunt doar pentru server, înainte de consumul suplimentar al centrului de date. Ultimele două coloane sunt pentru un mesaj mediu de 900 tokeni la intrare și 500 la ieșire, cu consumul suplimentar inclus.

Cifra unui nivel este cea mai mare dintre modelul lui și modelele lui de rezervă, așa că două niveluri pot arăta același număr. Nivelurile mai grele consumă mai mult pentru că modelele lor activează mai mulți parametri pentru fiecare cuvânt pe care îl scriu.

Exemplu calculat: un mesaj mediu pe Standard

Un mesaj mediu înseamnă 900 tokeni la intrare (întrebarea ta plus conversația de până acum) și 500 tokeni la ieșire.

În chat, asta apare ca ≈ 0,2 Wh și ≈ 0,008 g CO₂e. Același mesaj pe Pro, cel mai puternic nivel, ajunge la aproximativ 1,7 Wh.

Are sens?

• Epoch AI estimează aproximativ 0,3 Wh pentru o interogare ChatGPT (GPT-4o) cu 500 de tokeni de ieșire și consideră cifra destul de pesimistă.
• Google a măsurat o mediană de 0,24 Wh per prompt text în Gemini, totul inclus.
• Cercetătorii Microsoft situează mediana pentru modelele mari pe servere H100 la 0,31 Wh per interogare.

Standard activează aproximativ 3 miliarde de parametri per cuvânt, așa că e de așteptat să ajungă sub aceste cifre. Pro activează mult mai mulți și ajunge peste ele: acolo se vede cel mai mult rotunjirea noastră în sus.

Carbon: două afirmații, ținute separat

1. Electricitatea este 100% regenerabilă. Scaleway alimentează centrul de date cu electricitate regenerabilă acoperită prin garanții de origine. O garanție de origine este un certificat că o cantitate egală de energie regenerabilă a fost introdusă în rețea, nu un cablu de la un parc eolian până la clădire.
2. Cifra CO₂e folosește totuși media rețelei. Dacă am socoti certificatele, ar ajunge aproape de zero. Arătăm cât ar emite aceeași electricitate la media rețelei la care e conectat centrul de date: 51,9 g CO₂e per kWh pe întregul ciclu de viață. E mai mult decât cifra operatorului de rețea, așa că greșește în plus.

Ce nu acoperă estimarea

• Niciun contor per cerere. Fiecare cifră e o estimare pe baza măsurătorilor publicate pentru modele similare, pe hardware similar.
• Hardware partajat. Modelele rulează pe plăci grafice partajate cu alți clienți. Cât de ocupate sunt schimbă energia per token de 5 până la 10 ori, iar noi nu cunoaștem încărcarea de la Scaleway sau tipurile exacte de plăci. Presupunem o încărcare moderată pe plăci din clasa H100.
• Modele mai noi. Niciunul dintre modelele din spatele nivelurilor noastre nu are încă o măsurătoare de energie publicată, așa că cifrele lor vin de la predecesori sau din dimensiunea lor.
• Prompturi foarte lungi. Cifra per token de intrare este constantă. Un prompt de sute de mii de tokeni costă mai mult de atât per token, așa că pentru un astfel de prompt pe Context lung estimarea e probabil prea mică.
• Antrenare și fabricație. Rulăm modele open-weight antrenate de alții și nu știm ce a consumat acea antrenare. Nici fabricarea serverelor, a plăcilor și a clădirii nu e inclusă în cifră.
• Doar modelul. Site-ul nostru, baza de date, plățile și propriul tău dispozitiv nu sunt incluse.

Când Scaleway va publica energia per cerere sau vor apărea măsurători mai bune ale acestor modele, înlocuim estimarea și creștem versiunea metodei.

Unde o vezi

• Sub fiecare răspuns din chat, cu CO₂e și un link către această secțiune.
• Pentru toată conversația, în partea de sus a chatului.
• Pe lună, în Facturare: fiecare răspuns din chat și fiecare apel API de la data de 1.

Sursele estimării

Fiecare cifră din această secțiune vine din una dintre acestea:

• 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

Ce afirmăm și ce nu

• ✓Adevărat: Fiecare inferență AI rulează într-un centru de date alimentat cu electricitate 100% regenerabilă, în Uniunea Europeană.
• ✓Adevărat: Acel centru de date are un PUE de 1,25 și e răcit fără aer condiționat (Scaleway, date din 2024).
• ✓Adevărat: Fiecare răspuns din chat arată o estimare a consumului de energie și a CO₂e, calculată cu metoda publicată mai sus.
• ✕Fals: „AI neutru din punctul de vedere al emisiilor de carbon.” Aprovizionarea regenerabilă e acoperită prin garanții de origine, nu printr-un parc eolian legat direct de clădire, iar fabricarea serverelor are propria amprentă.
• ✕Fals: „Modelele au fost antrenate cu energie verde.” Rulăm modele open-weight antrenate de alții. Nu putem verifica cu ce energie a fost alimentată acea antrenare, așa că nu afirmăm asta.
• ✕Fals: „Tot stackul nostru e verde.” Aceste cifre acoperă inferența. Găzduirea site-ului, baza de date și plățile rulează la celelalte părți de pe pagina noastră de subprocesatori, cu propriile lor cifre.
• ✕Fals: „Energie măsurată per mesaj.” Cifra de sub fiecare răspuns e o estimare pe baza măsurătorilor publicate, rotunjită în sus, nu o citire de contor.

Surse

Toate cifrele despre centrul de date sunt ale Scaleway, pentru 2024, din Scaleway Impact Report 2025 (PDF). Media globală PUE de 1,55 este cifra Uptime Institute citată în acel raport. De ce contează găzduirea europeană dincolo de energie găsești în AI suveran european.