瑞典 AI 服务商 Berget AI 于 2026 年 10 月 21 日在斯德哥尔摩宣布，与斯德哥尔摩环境研究所（SEI）、非营利组织 WattTime 和 Klimatkollen 合作，开源一套计算单次 AI 请求碳排放的方法。据发布方介绍，客户可在控制台逐次查看排放，公开方法则旨在让买方依据具体数据比较服务商。其公布的案例显示，同样的模型和硬件，运行地点会影响排放结果。
据 Berget AI 发布方测算，在相同硬件上，向开放模型 Kimi K3 发出一次典型请求，在瑞典约产生 0.4 克碳排放，爱尔兰为 1.6 克，德国为 2.5 克，美国得州为 3.2 克；得州的估算值为瑞典的 8.5 倍。
这里的「典型请求」包含 5000 个输入 token 和 387 个输出 token。新闻稿附表给出的瑞典数值为 0.38 克 CO₂e，其中 89% 来自硬件制造；得州为 3.2 克，其中 90% 来自电力，另需约 6 毫升冷却水。两地单次请求的能耗均约为 4 瓦时。
上述数字采用新闻稿的更正版本。发布方说明，此前禁发稿中的爱尔兰、德国和得州数据有误，经核查电网排放强度后已修正，得州与瑞典的差距也从十倍改为 8.5 倍，瑞典数据不变。
据新闻稿介绍，排放结果还取决于模型、时段，以及提示词是否部分命中缓存，因此该方法分别计算每次请求，而非直接套用平均值。其电力排放核算采用服务器所在地电网的平均排放强度，并计入硬件制造产生的排放。
合作方为此测量和梳理了 Berget AI 基础设施的能源、水和硬件影响，以及运行于其上的 Klimatkollen Garbo AI 的碳足迹，再结合相关研究进行换算。该方法遵循绿色软件基金会的 SCI for AI 规范，以 MIT 许可在 GitHub 开源；发布方称，co2.berget.ai 上的计算器可应用于任意模型和地区。
这套核算仍有明确边界：新闻稿列明，训练排放不在计算范围内，当前版本也未覆盖芯片制造的水和能源足迹，合作方将继续完善。
发布方还计划于下月向计算器加入按边际排放率计算的估算。这种方法考察新增用电负荷对现有电厂运行和新增发电设施的影响，与当前采用的电网平均值口径不同。新闻稿指出，引入这一口径可能显著改变瑞典数据中心的温室气体排放强度测算结果。
