·tian
碳排放明细：对推理能耗进行预算管理
在同样的金钱成本下，两个完全相同的推理请求在碳足迹上可能相差 5 倍。为什么金钱支出不是衡量排放的有效指标，以及如何将能耗与延迟一起放入仪表盘中。
ai-infrastructure
sustainability
llmops
finops
·tian
AI 功能规格说明书中无人提及的碳排放项
每一场 AI 功能评审都在争论延迟、Token 成本和准确率——却唯独没人讨论能耗。本文将介绍如何衡量单次请求的碳排放，并将其转化为团队需要负责的关键指标。
ai-engineering
sustainability
observability
infrastructure
·tian
Token-Per-Watt：你的仪表盘无法计算的 AI 可持续性指标
幻灯片上显示的总 GWh 并不是 AI 可持续性指标。与产品遥测数据结合的任务瓦特 (Task-watts) 才是 —— 而你的首席财务官 (CFO) 即将要求的仪表盘目前还无法计算它。
insider
ai-engineering
sustainability
finops
+2·tian
Agent 工作流的碳计算：Token 预算现已成为 ESG 披露
Agent 工作流消耗的能量可能是单次对话补全的 50–200 倍，采购团队已经开始关注这一指标。本文是一份关于逐任务碳归因、碳预算强制要求的路由决策，以及为什么率先进行观测的团队能掌控话语权的务实指南。
insider
ai-agents
sustainability
observability
+2·tian
推理 Span 中缺失的 kWh 列：单次请求的碳归因
可持续性披露正从企业层面的汇总转向产品层面的细分。如果工程团队只测量每个 token 的成本而不测量每次请求的能耗，他们很快会发现自己构建的仪表盘解决的是错误的问题。
insider
sustainability
observability
llm-ops
+1·tian
AI基础设施碳核算：你的团队尚未衡量的可持续发展成本
AI推理现在占全球排放量的2.5–3.7%，且每年增长15%。本文介绍如何衡量你的团队的贡献，以及为何这将成为合规问题，无论你是否提前规划。
ai-engineering
sustainability
infrastructure
observability