AI-агенты тратят в 600 раз больше энергии, чем обычный чат: замеры учёного за 8 недель

Климатолог Зеке Хаусфазер (Zeke Hausfather) восемь недель использовал Claude Code — AI-агента для программирования от Anthropic — и замерил всё: токены, энергию, деньги. Результат удивил даже его самого. Один сеанс с агентом потребляет примерно столько же, сколько зарядка полусотни смартфонов. А один рабочий день — больше, чем два холодильника вместе.

Как проходил замер: что именно считали

За восемь недель Claude Code Хаусфаузера обработал 3,2 миллиарда токенов. Из них 96% — чтение из кэша: на каждом из 14 000 шагов агент заново перечитывает весь накопленный контекст. То, что человек видит на экране — вывод модели — занимает всего 0,4% от общего объёма.

Общее потребление: около 170 кВт·ч электричества в дата-центре. Погрешность — от 70 до 330 кВт·ч в зависимости от метода подсчёта. На каждый запрос (prompt) приходится примерно 150 Вт·ч — это примерно в 600 раз больше, чем обычный чат с AI (0,25–0,34 Вт·ч для ChatGPT или Gemini).

День с агентом = два холодильника

Медианный сеанс Claude Code потреблял около 0,6 кВт·ч — это примерно 50 зарядок смартфона. Средний рабочий день с активным использованием агента — 3,0 кВт·ч (диапазон 1,2–5,9 кВт·ч). Для сравнения: два холодильника потребляют примерно столько же за целый день.

Хаусфазер отдельно отмечает: опубликованные цифры от Google и OpenAI сильно занижены. Они считают только сам запрос, а не все внутренние операции агента. Реальное энергопотребление AI-агентов на два-три порядка выше, чем показывают официальные оценки. Это принципиальная разница в методологии: компания считает один запрос, а пользователь работает с сотнями внутренних операций внутри одного сеанса.

Почему это важно

AI-агенты — один из самых быстрорастущих сегментов AI-рынка. Компании массово внедряют их для написания кода, анализа документов, автоматизации процессов. Если каждый разработчик или аналитик будет использовать агента по несколько часов в день, совокупное энергопотребление вырастет значительно.

Для бизнеса это означает несколько вещей. Во-первых, AI-агенты обходятся заметно дороже, чем кажется по прайсу за запрос — нужно считать полную стоимость сеанса, а не один вызов. Во-вторых, углеродный след таких операций существенно выше официальных оценок — и это начнёт влиять на ESG-отчётность, позиционирование компаний и решения инвесторов. В-третьих, эффективность агентов можно значительно повысить за счёт оптимизации работы с контекстом — именно на это уходит основная энергия. Хаусфазер предлагает пересмотреть метрики: считать не запросы, а реальную работу, которую делает агент.

Ранее мы подробно разбирали различия Claude Code и его альтернатив — энергозатраты добавляют ещё один параметр в эту оценку.

Что дальше

Хаусфазер подчёркивает: «Промпт — это не единица использования AI, как поездка — не единица измерения вождения. Важно, как далеко вы едете». Один агентский запрос может включать сотни внутренних операций, каждая из которых потребляет энергию. Если рынок агентов продолжит расти такими темпами, вопрос энергопотребления AI перестанет быть нишевым и выйдет на уровень корпоративных и государственных решений.