ИИ-агенты используют примерно в 600 раз больше энергии, чем простой чат-запрос

Google и OpenAI успокаивают пользователей низкими показателями энергопотребления на один запрос к ИИ. Данные климатолога Зика Хаусфатера о Claude Code рассказывают другую историю.

Google утверждает, что медианный текстовый запрос к Gemini использует всего 0,24 ватт-часа (Вт·ч) — меньше энергии, чем требуется для девяти секунд просмотра телевизора. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман оценил средний запрос к ChatGPT в 0,34 Вт·ч — примерно столько же, сколько требуется для поиска Google в 2009 году.

Обе цифры были опубликованы в прошлом году. Уже тогда было понятно, что они искажают реальное использование ИИ. Они не учитывают рассуждающие модели, которые генерируют из одного чат-запроса во много раз больше токенов, мультимодальную обработку различных форматов, мультиагентные системы, генерацию кода, масштабирование на миллиарды использований и множество других факторов. Особенно «исследование» Google сильно преуменьшало реальное энергопотребление.

Климатолог Зик Хаусфатер теперь подсчитал, насколько велик этот разрыв, в анализе на сайте The Climate Brink. Одна существенная неопределённость сохраняется: никто за пределами ИИ-лабораторий не знает фактическую стоимость передового модельного токена в энергоресурсах. Следует учитывать, что цифры Хаусфатера — разумные оценки, но всё же только оценки.

Они также основаны на текущих моделях использования. ИИ-лаборатории уже работают над тем, чтобы масштабировать агентные системы, которые автономно выполняют задачи в течение дней, недель или даже месяцев. Это может привести к экспоненциальному росту энергопотребления.

3,2 млрд токенов за восемь недель

Хаусфатер подробно отслеживал собственное использование на протяжении восьми недель. Claude Code сохраняет полные локальные журналы каждой сессии, включая точное количество токенов, сообщаемое API для каждого обращения к модели.

Его 1138 введённых запросов вызвали более 14 000 обращений к моделям — в среднем двенадцать на запрос. Каждый запрос обрабатывал в среднем 2,9 млн токенов. Для сравнения, обычный обмен сообщениями без рассуждений и веб-поиска содержит около тысячи токенов.

В общей сложности Claude Code обработал 3,2 млрд токенов. Из них 96 процентов пришлись на чтение кэша, поскольку на каждом из 14 000 шагов агент заново считывает весь накопленный контекст. Текст, который Хаусфатер фактически видит на экране, — вывод модели — составляет лишь 0,4 процента всех обработанных токенов.

Согласно его наиболее точной оценке, за восемь недель центры обработки данных потребили около 170 кВт·ч электроэнергии, при диапазоне неопределённости от 70 до 330 кВт·ч. Хаусфатер напрямую измерил только количество токенов в журналах Claude Code, а пересчёт в значения энергопотребления основан на трёх независимых методах с различными допущениями.

В пересчёте на один запрос получается примерно 150 Вт·ч — примерно в 600 раз больше, чем для медианного чат-запроса. «В конечном счёте “запрос” — не единица использования ИИ, так же как “поездки” — не единица измерения вождения; важно, какое расстояние вы проезжаете», — пишет Хаусфатер.

Один день использования агента потребляет больше энергии, чем два холодильника

Медианная сессия Claude Code у Хаусфатера потребляла около 0,6 кВт·ч — в 50 раз больше электроэнергии, чем требуется для зарядки телефона. В среднем за день использования Claude Code он расходовал 3,0 кВт·ч (от 1,2 до 5,9 кВт·ч) — больше, чем суточное потребление двух холодильников.

В самый интенсивный день, когда несколько параллельных агентов выполняли масштабный анализ геоданных, по оценке Хаусфатера было потреблено 11 кВт·ч. По словам Хаусфатера, это больше трети суточного потребления электроэнергии средним домохозяйством в США.

Год интенсивного использования агентов сопоставим с работой сушильной машины

При экстраполяции на полный год агентное использование Claude Code Хаусфатером потребляло бы около 1,1 МВт·ч электроэнергии центров обработки данных (от 0,4 до 2,2 МВт·ч) — примерно десятую часть годового потребления среднего домохозяйства в США. С учётом среднего энергобаланса США это соответствует примерно 370 кг эквивалента CO₂ в год.

Это немного больше, чем выбросы от работы электрической сушильной машины в течение года (262 кг), и примерно половина выбросов от перелёта туда и обратно экономклассом из Сан-Франциско в Нью-Йорк (700 кг), хотя Хаусфатер отмечает, что показатель для перелёта учитывает только прямые выбросы CO₂. Это около восьми процентов годовых выбросов обычного автомобиля в США с бензиновым двигателем и примерно два процента годового углеродного следа среднего американца. «Одновременно это крупный источник выбросов и относительно небольшая часть моего общего углеродного следа», — пишет Хаусфатер.

Чистая электроэнергия важнее сокращения использования

Хаусфатер не призывает к жертвам или чувству вины. По его словам, личное ограничение использования небольшой группой активных пользователей «не изменит общую картину»; при этом он добавляет, что для простых задач действительно имеет смысл использовать меньшие модели, поскольку на один токен они потребляют в пять–семь раз меньше энергии, чем передовые модели.

Однако, утверждает он, самый важный рычаг — углеродоёмкость самой электроэнергии. Если бы та же рабочая нагрузка выполнялась преимущественно на чистой энергии, углеродный след сократился бы примерно на 90 процентов. Проблема в том, что почти три четверти запланированной собственной генерации электроэнергии для центров обработки данных в США работает на природном газе.

Именно здесь Хаусфатер видит возможность. ИИ-компании располагают огромным капиталом и проявляют необычайную срочность. Если эти деньги направить на чистую энергетику, расширение электросетей и передовые технологии, такие как геотермальная или атомная энергетика, бум ИИ может сделать электросеть более чистой, чем она была до него.

Новости ИИ без шумихи — отобраны людьми

Подпишитесь на THE DECODER, чтобы читать материалы без рекламы, получать еженедельную рассылку об ИИ, наш эксклюзивный годовой отчёт о передовых разработках «AI Radar» шесть раз в год, полный доступ к архиву и доступ к разделу комментариев.