2026 年开发者将被问及的可持续 AI 基准
Source: Dev.to
AI 系统在生产环境中的行为与实验阶段截然不同。
在早期开发阶段，使用范围有限。训练任务偶尔进行。推理流量可预测。成本看似可控。
一旦 AI 成为真实工作流的一部分，这些假设就会消失。训练流水线会定期刷新。推理持续运行。多个团队依赖同一模型。基础设施使用悄然增长。
这正是可持续性成为工程关注点的地方——不是政策讨论，而是运营层面的议题。
本文概述了随着系统规模扩大，工程领导者和平台团队日益需要跟踪的 AI 基准。
1. 每个 AI 工作负载的能耗
能源使用是 AI 系统在生产环境中表现出不同的最早信号之一。平均消耗数字掩盖了重要的差异；关键在于每个工作负载的能耗。
测量内容
- 每次训练的千瓦时
- 每百万次推理的千瓦时
- 能源增长相对于 AI 使用增长的比例
这些指标帮助团队了解架构决策在实际需求下的表现。
2. Carbon Emissions per AI Application
能源使用单独来看并不能说明全部情况。AI 工作负载的碳影响取决于系统运行的地点和方式。相同的工作负载在不同地区和能源结构下可能产生截然不同的排放概况。
What to measure
- 每个 AI 应用的 CO₂ 排放
- 每次推理或交易的 CO₂ 排放
- 区域排放强度
应用层面的跟踪用可靠的数据取代假设。
3. 模型效率而非模型规模
模型规模常被视为能力的捷径。实际上，更大的模型会增加计算需求、能源消耗和运营复杂性。缺乏效率基准时，团队往往默认扩大规模。
需要衡量的指标
- 每单位计算的性能
- 每瓦功耗的准确率
- 每个结果的成本
这些指标支持针对特定用途的模型选择。
4. 基础设施效率与数据中心性能
AI 系统依赖物理基础设施。电力供应、冷却和用水量决定长期成本和风险。随着工作负载变得持久，这些因素变得更加重要。
衡量指标
- 功率使用效率（PUE）
- 每个 AI 工作负载的用水量
- 峰值需求下的基础设施利用率
基础设施指标帮助团队更好地规划容量，减少意外。
5. AI 系统的成本‑价值效率
可持续的系统将成本与结果对齐。AI 的支出在计算、工具、集成和专业角色等方面不断增长。如果没有基于结果的度量，支出可能会偏离价值。
需要衡量的指标
- 每次推理或自动决策的成本
- 每个已解决任务或合格结果的成本
- 相对于业务影响的总体拥有成本
这些指标在工程和财务之间建立了共享语言。
6. 透明度与报告覆盖
Measurement only works when coverage is complete. Partial visibility creates blind spots; optimization follows what is visible.
需要衡量的指标
- AI 系统能源报告的比例
- 进行排放跟踪的比例
- 报告的频率和一致性
透明度决定了可以管理的范围。
为什么这些基准很重要
这些指标并不会减慢开发速度——它们降低了不确定性。提前进行度量的团队能够更清晰地权衡利弊，以更少的成本惊喜实现规模化，并在领导层提出问题时从容应对。AI 可持续性并非始于政策，而是始于可观测性。一旦系统可观测，改进就成为工程问题——而工程问题是可以解决的。