Google і OpenAI провели минулий рік, щоб запевнити громадськість, що запит штучного інтелекту ледь споживає більше електроенергії, ніж короткий телевізійний ролик. Новий реальний аудит, проведений кліматологом Зіком Хаусфатером, свідчить про те, що правда щодо автономних агентів ШІ є набагато тверезішою: вони можуть споживати приблизно у 600 разів більше енергії на підказку, ніж стандартний обмін чатом. Висновки, опубліковані 8 серпня 2026 року в аналізі The Climate Brink, додають нової гостроти питанням про вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище, оскільки галузь повертається до постійно активних автономних агентів. Щоб отримувати актуальні звіти про дебати щодо сталого розвитку, які формують галузь, слідкуйте за нашим [висвітленням індустрії ШІ] (https://aibuzzwire.news).

Перевірка реальності заяв Big Tech щодо енергії

Минулого року Google повідомила, що середнє текстове повідомлення Gemini споживає лише 0,24 ват-годин (Вт-год) електроенергії — менше дев’яти секунд телепередачі. Генеральний директор OpenAI Сем Альтман запропонував подібну цифру, оцінивши середній запит ChatGPT приблизно в 0,34 Вт·год, що нарівні з пошуком Google у 2009 році.

Обидві цифри описують вузький найкращий сценарій: єдиний текстовий обмін без розширених міркувань, без веб-пошуку, без мультимодальної обробки та без циклічної поведінки агента. Як зазначає Хаусфатер, вони не враховують моделі міркування, які генерують набагато більше маркерів на запит, багатоагентні системи, які працюють автономно, або каскадний контекст, який агенти перечитують на кожному кроці.

Вісім тижнів, 3,2 мільярда токенів

Хаусфатер, кліматолог, відстежував власне використання кодуючого агента Anthropic Claude Code у ретельних деталях протягом восьми тижнів. Оскільки Клод Код зберігає повні локальні журнали кожного сеансу, включаючи точну кількість токенів, які повідомляє API для кожного виклику моделі, він міг реконструювати точне уявлення про те, що насправді вимагає агент.

Цифри вражають. Його 1138 надрукованих підказок викликали понад 14 000 дзвінків моделі — в середньому близько дванадцяти на підказку. Кожна підказка обробляла в середньому 2,9 мільйона токенів у порівнянні з приблизно тисячею токенів для звичайного обміну чатами. Загалом за цей період його агент обробив 3,2 мільярда токенів.

Вражаюча деталь: приблизно 96 відсотків цих токенів були прочитаними з кешу. На кожному з 14 000 кроків агент перечитує весь накопичений контекст, перш ніж вирішити, що робити далі. Текст, який Хаусфатер фактично бачить на екрані — результат моделі — становить лише 0,4 відсотка усіх оброблених токенів. Приховані обчислювальні витрати відбуваються майже повністю за лаштунками.

Перетворення токенів на електрику

Оскільки жодна стороння сторона не знає точної вартості енергії за токен для граничної моделі, Хаусфатер перетворив кількість своїх жетонів у значення електроенергії, використовуючи три незалежні методи оцінки з різними припущеннями. За його найкращою оцінкою, загальне споживання електроенергії центром обробки даних становить приблизно 170 кіловат-годин (кВт-год) протягом восьми тижнів із діапазоном невизначеності від 70 до 330 кВт-год.

На підказку це приблизно дорівнює 150 Вт·год — приблизно в 600 разів більше, ніж у середньому сповіщенні чату. Його середній сеанс Claude Code споживав приблизно 0,6 кВт*год, що приблизно в п’ятдесят разів більше електроенергії, необхідної для зарядки смартфона. У середньому на день його споживання сягало 3,0 кВт-год (від 1,2 до 5,9 кВт-год), що більше, ніж щоденне використання двох домашніх холодильників.

Його найінтенсивніший день — коли кілька паралельних агентів проводили обширний аналіз геоданих — споживав приблизно 11 кВт-год, що становить більше третини щоденного споживання електроенергії в середньому домогосподарстві США.

Що це означає для року використання агента

Розраховуючи на цілий рік, агентський робочий процес Hausfather споживав би приблизно 1,1 мегават-годин (МВт-год) електроенергії центру обробки даних у діапазоні від 0,4 до 2,2 МВт-год — приблизно одну десяту від того, що споживає середньостатистичне домогосподарство США щорічно. Виходячи із середньої суміші електроенергії в США, це означає приблизно 370 кілограмів CO2-еквіваленту на рік.

Для контексту це більше, ніж використання електричної сушарки для білизни протягом року (приблизно 262 кг) і приблизно половина прямих викидів економ-рейсу з Сан-Франциско до Нью-Йорка туди й назад (приблизно 700 кг). Хаусфатер зазначає, що це становить приблизно вісім відсотків річних викидів типового американського автомобіля з газовим двигуном і приблизно два відсотки річного вуглецевого сліду середнього американця.

«Водночас це велике джерело викидів і відносно скромна частка мого загального вуглецевого сліду», — написав він.

Справжні важелі: чиста потужність і розумніша маршрутизація

Хаусфатер намагається не обговорювати проблему навколо особистої провини. Він стверджує, що стриманість невеликої групи активних користувачів «не викривить жодних кривих». Натомість він виділяє два структурні важелі.

По-перше, маршрутизація простіших завдань на менші моделі має значну різницю. Менші моделі споживають приблизно у п’ять-сім разів менше енергії на токен, ніж передові моделі. По-друге — і найголовніше — вуглецева інтенсивність електроенергії сама по собі є домінуючим фактором. Якби таке ж робоче навантаження виконувалося здебільшого чистим джерелом енергії, вуглецевий слід зменшився б приблизно на 90 відсотків.

Проблема в паливі за стрілою. За словами Хаусфатера, майже три чверті запланованої локальної генерації електроенергії для центрів обробки даних США працюють на природному газі, а це означає, що швидке розширення обчислень ШІ значною мірою забезпечується викопним паливом.

Попередження, оскільки агенти масштабують

Оцінки Hausfather, хоча й обґрунтовані, залишаються оцінками — і вони відображають поточні моделі використання. Лабораторії штучного інтелекту вже змагаються за розгортання систем на основі агентів, які працюють автономно протягом днів, тижнів або навіть місяців. Якщо це бачення здійсниться, споживання енергії на «користувача» може зрости ще набагато вище.

Його головне послання полягає в тому, що оприлюднені Google і OpenAI цифри за запитом спотворюють реальність того, як розвивається технологія. «Зрештою, «підказка» не є одиницею використання штучного інтелекту так само, як «поїздки» не є вимірюванням водіння; значення має те, як далеко ви проїдете», — написав Хаусфатер.

Будьте попереду ШІ

Оскільки автономні агенти переходять від новинки до інфраструктури за замовчуванням, їхні приховані рахунки за енергію стане важче ігнорувати. Для безперервних, перевірених фактів звітів про дослідження штучного інтелекту, сталого розвитку та компаній, які формують цю сферу, додайте нашу домашню сторінку в закладки та читайте більше новин штучного інтелекту → на https://aibuzzwire.news.