← Takaisin vertailuun
Digitaalinen

Tekoälykuvan generointi

Generating an AI image

0.0
Truecost-arvo
Datan luotettavuus: KORKEA

Carbon well-measured by multiple peer-reviewed studies. Water has moderate uncertainty.

Yhden tekoälykuvan generointi (esim. DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion) kuluttaa noin 0,002–0,007 kWh sähköä, mikä tuottaa noin 2–7 grammaa CO₂:ta. Tämä vastaa yhtä Google-hakua tai muutaman sähköpostin lähettämistä.

Tiesitkö? Media esittää usein tekoälykuvien generoinnin ympäristölle haitallisena, mutta 1000 tekoälykuvan generointi tuottaa vähemmän CO₂:ta kuin yksi 20 km automatka kuvauksiin.
Läpinäkyvä laskenta

Miten tähän lukuun päädyttiin?

Truecost-arvo lasketaan absoluuttisista fysikaalisista arvoista. Jokainen rivi alla näyttää mitattavan arvon, miten se normalisoitiin, ja mistä lähteestä se tulee.

Ulottuvuus Absoluuttinen arvo Pistearvo 100 = Normalisoitu Paino Painotettu Luotettavuus
Hiilipäästöt 0.005 kg CO₂e 9.5 kg CO₂e 0.05 ×0.35 0.02 KORKEA
Vedenkulutus 1.0 liters 3840 liters 0.03 ×0.2 0.01 KESKITASO
Maankäyttö 0.0 m²·year 51 m²·year 0.0 ×0.2 0.00 KORKEA
Jäte 0.0 kg 5 kg 0.0 ×0.15 0.00 KORKEA
Myrkyllisyys 0.0 µDALY 162 µDALY 0.0 ×0.1 0.00 KORKEA
Truecost-arvo (painotettu summa) 0.0

Osuus vuotuisesta planeettabudjetistasi

Hiilipäästöt <0.01%
Vedenkulutus <0.01%
Lähdedata ulottuvuuksittain

Mistä absoluuttiset arvot tulevat?

Hiilipäästöt
KORKEA
300W GPU × 10s = 0.00083 kWh × 3 (PUE overhead) ≈ 0.0025 kWh. Safety margin 2x → 0.005 kWh × ~1 kg CO₂/kWh = 0.005 kg CO₂e
  • Luccioni et al. (2023): Power Hungry Processing — energy and carbon costs of generative AI inference
  • IEA (2024): Electricity consumption of data centres, AI and crypto

Well-measured. Range 0.002–0.010 kg CO₂e depending on model size and hardware.

Vedenkulutus
KESKITASO
Data center WUE ~1.8 L/kWh × 0.005 kWh ≈ 0.009 L direct. Rounded up to 1L to include cooling lifecycle.
  • Li et al. (2023): Making AI Less Thirsty

Varies significantly by data center location. Arid regions much higher.

Maankäyttö
KORKEA
Data center land per inference: <0.001 m²·year
Jäte
KORKEA
No physical waste from a single inference
Myrkyllisyys
KORKEA
No measurable toxicity from a single inference

Vertailut

Metodologia

Based on GPU power consumption (300W for ~10 seconds inference) and average grid carbon intensity. Water impact from data center cooling estimated via WUE metrics.

Lähteet