Google и OpenAI весь прошлый год убеждали общественность в том, что запросы ИИ потребляют едва ли больше электроэнергии, чем короткий телеролик. Новый реальный аудит, проведенный ученым-климатологом Зиком Хаусфатером, предполагает, что правда об автономных агентах ИИ гораздо более отрезвляющая: они могут потреблять примерно 600 раз больше энергии за одно приглашение, чем стандартный обмен сообщениями в чате. Результаты, опубликованные 8 августа 2026 года в анализе The Climate Brink, добавляют актуальности вопросам о воздействии ИИ на окружающую среду, поскольку отрасль переходит к постоянно работающим автономным агентам. Чтобы следить за постоянными репортажами о дебатах об устойчивом развитии, формирующих отрасль, следите за нашим [освещением об отрасли искусственного интеллекта] (https://aibuzzwire.news).

Проверка реальности энергетических заявлений крупных технологических компаний

В прошлом году Google сообщил, что среднее текстовое приглашение Gemini потребляет всего 0,24 ватт-часа (Втч) электроэнергии — меньше, чем девять секунд телевизионного сеанса. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предложил аналогичную цифру, оценив средний запрос ChatGPT примерно в 0,34 Втч, что соответствует поисковому запросу Google в 2009 году.

Оба числа описывают узкий, лучший сценарий: единый текстовый обмен без расширенных рассуждений, без веб-поиска, без мультимодальной обработки и без зацикливания поведения агента. Как отмечает Хаусфатер, они не учитывают модели рассуждения, которые генерируют гораздо больше токенов на каждый запрос, многоагентные системы, работающие автономно, или каскадный контекст, который агенты перечитывают на каждом этапе.

Восемь недель, 3,2 миллиарда токенов

Хаусфатер, ученый-климатолог, в течение восьми недель тщательно отслеживал использование кодирующего агента Claude Code компании Anthropic. Поскольку Клод Код хранит полные локальные журналы каждого сеанса, включая точное количество токенов, сообщаемое API для каждого вызова модели, он может восстановить точную картину того, что на самом деле требует агент.

Цифры впечатляют. Его 1138 набранных запросов вызвали более 14 000 звонков моделей — в среднем около двенадцати на каждый запрос. Каждое приглашение обрабатывало в среднем 2,9 миллиона токенов по сравнению с примерно тысячей токенов при обычном обмене сообщениями в чате. Всего за этот период его агент обработал 3,2 миллиарда токенов.

Поразительная деталь: примерно 96 процентов этих токенов были чтениями из кэша. На каждом из 14 000 шагов агент перечитывает весь накопленный контекст, прежде чем решить, что делать дальше. Текст, который Hausfather фактически видит на экране (выходные данные модели), составляет всего 0,4 процента от всех обработанных токенов. Скрытые вычислительные затраты почти полностью происходят за кулисами.

Перевод токенов в электричество

Поскольку ни одна сторонняя сторона не знает точную стоимость энергии на один токен для пограничной модели, Хаусфатер преобразовал количество своих токенов в значения электроэнергии, используя три независимых метода оценки с разными предположениями. По его лучшей оценке, общее потребление электроэнергии в центрах обработки данных за восемь недель составит около 170 киловатт-часов (кВтч) с диапазоном неопределенности от 70 до 330 кВтч.

На одно приглашение это составляет примерно 150 Втч — примерно в 600 раз больше энергии, чем медианное приглашение в чате. Его средний сеанс Claude Code потреблял около 0,6 кВтч, что примерно в пятьдесят раз больше электроэнергии, необходимой для зарядки смартфона. В среднем за день потребление его агентом достигло 3,0 кВтч (в диапазоне от 1,2 до 5,9 кВтч), что больше, чем дневное потребление двух бытовых холодильников.

В его самый интенсивный день — когда несколько параллельных агентов проводили обширный анализ геоданных — он потреблял примерно 11 кВтч, что составляет более трети ежедневного потребления электроэнергии среднестатистическим домохозяйством в США.

Что это значит за год использования агента

В масштабе всего года рабочий процесс Hausfather с использованием агентов будет потреблять примерно 1,1 мегаватт-часа (МВтч) электроэнергии центра обработки данных в диапазоне от 0,4 до 2,2 МВтч — примерно одну десятую от того, что среднее домашнее хозяйство в США использует ежегодно. Если исходить из средней структуры производства электроэнергии в США, это соответствует примерно 370 килограммам выбросов в эквиваленте CO2 в год.

Для контекста: это больше, чем работа электрической сушилки для одежды в течение года (около 262 кг) и примерно половина прямых выбросов при перелете эконом-классом туда и обратно из Сан-Франциско в Нью-Йорк (около 700 кг). Хаусфатер отмечает, что это составляет около восьми процентов годовых выбросов типичного американского автомобиля, работающего на газе, и примерно два процента годового углеродного следа среднего американца.

«Это одновременно крупный источник выбросов и относительно скромная часть моего общего углеродного следа», — написал он.

Настоящие рычаги: чистая энергия и разумная маршрутизация

Хаусфатер старается не ставить проблему вокруг личной вины. Сдержанность небольшой группы заядлых потребителей «ничего не изменит», утверждает он. Вместо этого он выделяет два структурных рычага.

Во-первых, перенаправление более простых задач на более мелкие модели имеет существенное значение. Меньшие модели потребляют примерно в пять-семь раз меньше энергии на один токен, чем передовые модели. Во-вторых, что наиболее важно, доминирующим фактором является углеродоёмкость самой электроэнергии. Если бы та же рабочая нагрузка выполнялась преимущественно на экологически чистой энергии, выбросы углекислого газа сократились бы примерно на 90 процентов.

Проблема в топливе, стоящем за бумом. По словам Хаусфатера, почти три четверти запланированной выработки электроэнергии в центрах обработки данных США работает на природном газе, а это означает, что быстрое распространение вычислений с использованием искусственного интеллекта в значительной степени обеспечивается за счет ископаемого топлива.

Предупреждение по мере масштабирования агентов

Оценки Хаусфатера, хотя и разумны, остаются оценками — и они отражают текущие модели использования. Лаборатории искусственного интеллекта уже стремятся развернуть системы на основе агентов, которые работают автономно в течение нескольких дней, недель или даже месяцев. Если это видение материализуется, потребление энергии на одного «пользователя» может еще больше вырасти.

Его основная мысль заключается в том, что опубликованные Google и OpenAI цифры по каждому запросу искажают реальность развития технологии. «Подсказка» в конечном итоге не является единицей использования ИИ, так же как «поездки» не являются показателем вождения; важно то, как далеко вы проезжаете», — написал Хаусфатер.

Будьте впереди ИИ

По мере того, как автономные агенты переходят от новизны к стандартной инфраструктуре, их скрытые счета за электроэнергию станет труднее игнорировать. Чтобы получать постоянные, проверенные факты отчеты об исследованиях в области искусственного интеллекта, устойчивом развитии и компаниях, формирующих эту область, добавьте нашу домашнюю страницу в закладки и читайте больше новостей об искусственном интеллекте → на https://aibuzzwire.news.