Исследования
2026-08-10
Климатолог восемь недель вёл учёт своего ИИ-помощника для кода. Один запрос обошёлся примерно в 600 вопросов чат-боту по электричеству
Зик Хаусфазер, климатолог, который годами исправляет неверные оценки энергопотребления ИИ, решил измерить собственное. Он выгрузил потокенные логи своих сессий Claude Code с 31 мая по 25 июля и всё сложил. Набранные им за этот период 1138 запросов вызвали более 14 000 отдельных обращений к модели и обработали 3,2 млрд токенов — по его оценке, около 170 киловатт-часов электроэнергии дата-центра, с диапазоном от 70 до 330 в зависимости от того, как считать чтение из кеша. Получается примерно 150 ватт-часов на один реально набранный запрос против опубликованных 0,24–0,34 ватт-часа на одно сообщение в чате. Отсюда и разрыв в 600 раз. Абсолютные цифры пугают меньше, чем соотношение: полный год такой интенсивности — около 1,1 мегаватт-часа и примерно 370 килограммов CO₂ при средней структуре генерации в США, что Хаусфазер сравнивает с работой электрической сушилки для белья в течение года. Он прямо говорит, что главная неопределённость — энергозатраты на чтение закешированных токенов, которые не публикует ни одна компания; он берёт 10 процентов от стоимости свежего токена и показывает результат в диапазоне от 1 до 25 процентов. Это оценка потребления одного человека, а не среднее по отрасли.
Почему это важноПочти все публичные цифры об энергетическом следе ИИ — включая успокаивающие — построены на стоимости одного сообщения в чате. Эта величина теперь измеряет не то. Когда вы набираете одну инструкцию агенту для кода, он уходит и делает за вас десяток и более обращений к модели, читает файлы, запускает инструменты, рассуждает над результатами, и в вашей внутренней бухгалтерии ничего из этого не учитывается. Разрыв между тем, что пользователь воспринимает как один вопрос, и тем, что реально делает дата-центр, стал огромным и растёт по мере того, как агенты становятся самостоятельнее. Отсюда два честных вывода, и они указывают в разные стороны. На уровне человека это по-прежнему немного: год интенсивной работы с агентами стоит примерно как один бытовой прибор, так что чувствовать вину за запрос незачем. На уровне отрасли это значит, что стандартные оценки совокупного спроса ИИ на электричество привязаны к единице работы, которая тихо устаревает, — и те, кто строит дата-центры, уже планируют исходя из цифры, которую подразумевает эта статья, а не из той, что стоит в заголовках.
✓ Проверено · 3 источников
Читайте в приложении — бесплатно, 9 языков
Похожие новости
Машинное обучение прочитало форму больных клеток мозга и отобрало девять уже одобренных лекарств, которые их успокоили
2026-08-21Слух: анонимная модель, бесплатно возглавившая тест по программированию, якобы является невыпущенным флагманом Zhipu
2026-08-21Дешёвая рабочая лошадка DeepSeek научилась видеть — и на агентных задачах, где нужны глаза, заявляет о приближении к лучшему у Anthropic
2026-08-21Nvidia платит 6 миллиардов долларов за машину, которая строит модели конкурента, — и нанимает 109 человек, которые ею управляли
2026-08-21Четыре часа и один GPU, чтобы улучшить способ обучения ИИ: лучший агент набрал 0,25 из 1 — а большинство даже не попробовали
2026-08-21