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AI Data Center Capacity: How to Distinguish Contracted, Energized, and Operational MW in Financial Filings

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Megawatt figures in AI infrastructure disclosures do not represent interchangeable computing capacity: pipeline MW reflects exploratory grid requests; contracted MW secures utility reservation without physical substations; energized MW delivers high-voltage power to the facility; and operational IT MW represents commissioned, cooled capacity ready for servers. Only operational IT MW can run live GPU workloads today, while energized MW determines near-term deployment feasibility. Scope and basis: A quantitative analysis of data center power disclosures as of November 2026. This review examines SEC periodic reports (Form 10-K and 10-Q), wholesale electric interconnection tariffs (FERC Order 2023), and power purchase agreement (PPA) filings. Calculations are offline engineering comparisons to assist procurement teams and investors in verifying capacity claims; they are not an endorsement of specific securities or commercial hosting providers. Contents and evaluation path 1. The Pow...
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AI Data Center Megawatts Explained: Separate Utility Secured, Energized, and Critical IT Load MW

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A headline megawatt figure in an AI data center announcement does not tell you how many GPU racks can run today. To evaluate actual capacity or near-term revenue, separate utility-secured pipeline MW from energized facility MW, divide energized power by PUE to find Critical IT Load MW, and check how much of that IT load is commissioned and billing. Scope and verification date: Checked November 15, 2026 KST against DOE/LBNL data center energy accounting definitions and standard SEC filing disclosure categories. The two campus scenarios below are explicit numerical illustrations verified by 15 offline arithmetic assertions, not a forecast or investment recommendation for any specific company. Terms and route through the capacity waterfall 1. Four different megawatts: Secured, Energized, Critical IT, and Commissioned MW 2. The PUE bridge: why 120 MW at the substation is not 120 MW for servers 3. Contracted vs. commissioned IT load: separating backlog from active billing 4. Worke...
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CSV Opens With Garbled Text or Lost Leading Zeros in Excel? Check UTF-8 BOM and Text Import First

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When a downloaded CSV displays garbled non-ASCII characters, merges columns into column A, or drops leading zeros in Excel, close the sheet without saving so you do not overwrite the original file. Inspect the byte encoding, delimiter, and ID columns first, then import via Data > From Text/CSV as UTF-8 (65001) with ID columns set to Text. First safety rule: never press Ctrl+S on a broken CSV view If Excel opens a UTF-8 file using a legacy regional code page or converts 00124 into 124 and an 18-digit tracking number into 9.40011E+17 , saving writes those damaged values back to disk permanently. Scope and verification date: Checked November 14, 2026 KST on Windows 11 with Python 3.14.3 standard library ( csv , codecs , pathlib ). Twelve automated unit tests and the CLI output below were executed locally. Quick diagnostic route 1. Match the exact symptom to its root cause 2. Choose the right fix: UTF-8 BOM copy vs. Data > From Text/CSV 3. Inspect encoding and ID trunc...
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AI 요청 지연·품질·비용 평가표 만들기: 시간 초과·오류·유효 응답 단가까지 Python으로 비교하기

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AI API나 로컬 추론을 비교할 때 정상 응답의 평균 지연과 호출 단가만 보면 시간 초과·오류·품질 탈락 비용이 빠져 판단이 왜곡됩니다. 전체 요청을 분모로 고정하고 지연 SLO(TTFT·E2EL)와 채점 기준을 모두 통과한 유효 응답 수로 총청구액을 나눠야 실제 유효 응답 1건당 단가를 비교할 수 있습니다. 비교 전 첫 확인: 실패한 요청을 표에서 지우지 마세요 시간 초과( timeout )나 스트림 중단이 발생한 요청을 로그에서 제거하고 평균 속도를 내면 불안정한 경로가 오히려 빨라 보입니다. 또한 공급자가 숨김 추론 토큰(hidden reasoning tokens) 수를 응답 필드로 제공하지 않을 때는 지연 시간으로 토큰 수를 역산하거나 추정하지 말고 공식 청구 금액과 합격 여부만 기록해야 합니다. 검증 범위와 기준일: 2026년 11월 13일 KST 기준. Windows·Python 3.14.3 표준 라이브러리 환경에서 단위·경계 검사 14건과 명령행 실행을 직접 검증했습니다. 본문의 requests.csv 는 계산 절차를 재현하기 위한 가상 요청 로그이며 특정 상용 모델의 실측 벤치마크가 아닙니다. 목차 · 평가표 작성 전에 고정할 핵심 용어 1. 전체 발송 요청(Dispatched Requests): 시간 초과와 오류를 포함한 고정 분모 2. 지연 SLO와 품질 통과(Qualified Pass): TTFT·E2EL과 채점 기준의 동시 충족 3. 유효 응답 단가와 미공개 추론 토큰: 추정 없이 청구 데이터만 다루는 원칙 4. 재현용 8열 CSV 스키마와 가상 비교 시나리오 준비 5. Python 표준 라이브러리 평가기(scorecard.py) 실행과 결과 해석 6. 운영 적용 체크리스트와 실패 조건 점검 1. 왜 성공 응답만 모아서 평균을 내면 의사결정이 흔들릴까? 추론 API 두 곳이나 클라우드 API와 로컬 GPU 서버를 비교할 때 흔히 저지르는 실수는 정상 응답( HTTP 200 및 스트림 정상 종료)만 추...
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