碳足迹分析与缓解

衡量人工智能的碳影响是一项复杂的挑战。与传统制造业不同，Slide Creator 的“工厂”是一个全球数据中心网络。我们的碳足迹分析遵循温室气体 (GHG) 协议，提供我们对范围 1、2 和 3 的影响的透明视图。

1. 范围 1 和 2：我们的核心业务

范围 1（直接排放）：作为一家远程优先的公司，总部位于纽约，我们的直接排放量很少。我们在切尔西市场研发实验室采用高效 LED 照明和智能气候控制。

范围 2（能源间接排放）：这代表了我们为办公室和研发购买的能源。我们购买 100% 可再生能源信用额 (REC) 以匹配我们在纽约市的消耗量。

2. 范围 3：“推理”挑战

范围 3 排放占我们足迹的绝大多数。这包括：

云基础设施：我们的合作伙伴（AWS、Google Cloud、Azure）运行我们的模型所使用的能源。

模型训练：新 Precision Fidelity Engine™ 版本的数月训练期间需要显着的能量峰值。

供应链：我们的推理集群中使用的硬件（GPU/CPU）的碳成本。

范围 3 的缓解策略

我们不只是测量；我们减轻。我们减少范围 3 的方法包括：

碳意识调度：我们安排非紧急模型训练运行在当地电网可再生能源比例最高的时期进行。

量化推理：我们使用先进的模型量化（在可能的情况下将模型精度从 FP32 降低到 INT8），这显着减少了浮点运算 (FLOP) 和每次幻灯片生成所需的能量。

可再生区域默认：我们的全球网络默认在碳强度最低的数据中心（例如，由水力和风能供电的美国西部地区）处理推理。

3. 碳封存和抵消

在我们优先考虑减排的同时，我们还抵消了 100% 的残余排放。我们避免“回避”抵消并专注于高效除碳:

直接空气捕获 (DAC)：支持扩大直接从大气中提取二氧化碳的技术。

增强岩石风化：投资利用碎玄武岩封存土壤中碳的项目。

重新造林：对生物多样性造林项目的直接投资，并提供 50 年永久保证。

4.“每张幻灯片的碳”指标

到 2026 年底，我们的目标是为生成的每个演示文稿提供估计的碳足迹。这将帮助我们的企业用户跟踪他们自己的范围 3 排放，并就他们的人工智能使用做出明智的决策。

要更广泛地了解我们的节能架构，请访问我们的绿色计算 page.