Energy Transparency in Open-Source AI: Training Carbon Footprints and Power Consumption Reporting Standards
オープンソースAIにおけるエネルギー透明性：トレーニングのカーボンフットプリントと電力消費報告基準 (AI 翻訳)
Олег Ивченко, Iryna Ivchenko
🤖 gxceed AI 要約
日本語
この論文は、オープンソースAIモデルのトレーニングにおけるエネルギー消費とカーボンフットプリントの報告基準を提案する。明確な開示要件を定めることで、AI開発の環境影響評価と透明性向上を目指す。標準化された報告フォーマットは、企業や研究機関がAIの持続可能性を管理するための基盤となる。
English
This paper proposes reporting standards for energy consumption and carbon footprint of open-source AI model training. By establishing clear disclosure requirements, it aims to improve transparency and environmental impact assessment of AI development. Standardized reporting formats enable organizations to manage AI sustainability, addressing data gaps in Scope 1/2 emissions.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では、AI活用の拡大に伴いデータセンターの電力消費が増加しており、SSBJや有報でのGHG開示が求められている。本論文の報告基準は、AI関連のScope1/2排出量の透明性を高め、企業の開示対応に貢献する可能性がある。
In the global GX context
Globally, AI's growing carbon footprint demands standardized reporting to align with TCFD/ISSB climate disclosure frameworks. This paper provides a foundation for integrating AI emissions into corporate sustainability reports, filling a gap in current disclosure standards.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIサステナビリティやカーボンアカウンティングの研究者は、提案された基準をモデルの透明性向上やベンチマークに活用できる。
🏢実務担当者:AI関連排出を管理するサステナビリティチームは、本基準を用いてカーボンフットプリントを測定・開示し、規制要件に準拠するための枠組みを得られる。
🏛政策担当者:デジタルインフラの排出開示ルールを策定する規制当局は、本報告基準をAIセクター向けのテンプレートとして参照できる。
📄 Abstract（原文）
Research article: Energy Transparency in Open-Source AI: Training Carbon Footprints and Power Consumption Reporting Standards
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.21557244first seen 2026-07-27 05:09:55 · last seen 2026-07-27 05:10:11
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。