研究实锤：AI Agent单次任务能耗≈600次普通对话

气候科学家 Zeke Hausfather 在一项新分析中指出，AI agent 消耗的能源远远超出了 Google 和 OpenAI 公布的简单聊天查询能耗数据所暗示的水平。

在连续八周记录自己使用编程 agent Claude Code 的情况后，他的约 1,100 次输入生成了超过 14,000 次模型调用和 32 亿 token，消耗了约 170 千瓦时的电力，相当于每次输入约 150 瓦时。

按此水平全年推算，重度使用产生的二氧化碳排放量与运行一台电动烘干机相当。Hausfather 认为，将数据中心转向清洁能源是减少排放最关键的手段。

Google 和 OpenAI 一直在用每个 AI 查询的低能耗数据安抚用户。气候科学家 Zeke Hausfather 的 Claude Code 数据呈现的却是另一番景象。

Google 表示，一次中等长度的 Gemini 文本查询仅消耗 0.24 瓦时（Wh），还不如看九秒钟电视耗电多。OpenAI CEO Sam Altman 估算，ChatGPT 每次查询的平均能耗为 0.34 Wh，大致相当于 2009 年时一次 Google 搜索的能耗。

这两项数据都发表于去年。即便在当时就很明显，这些数字并不能准确反映实际的 AI 使用情况。它们没有考虑到：推理模型从单次聊天查询中生成多倍 token；多模态处理各种格式的内容；多 agent 系统；代码生成；以及在数十亿次使用中的规模化部署等诸多因素。Google 的这项"研究"尤其严重地低估了实际的能源消耗。

气候科学家 Zeke Hausfather 如今在 The Climate Brink 上的一篇分析中计算出了这个差距究竟有多大。一个主要的盲点依然存在：AI 实验室以外的人无法得知一个最先进的模型每个 token 的实际能耗成本。需要注意的是，Hausfather 的数字是合理估算，但终究只是估算。

这些数据也是基于当前的使用模式。AI 实验室已经在致力于扩大 agent 系统的规模，使其能够自主运行数天、数周甚至数月。这可能将使能源消耗呈指数级增长。

八周内处理 32 亿 token

Hausfather 连续八周详细追踪了自己的使用情况。Claude Code 保存了每个会话的完整本地日志，其中包括 API 报告的每次模型调用的精确 token 数量。

他的 1,138 次键入提示触发了超过 14,000 次模型调用，平均每次提示 12 次。每次提示平均处理 290 万个 token。作为对比，一次不涉及推理或网络搜索的普通聊天交流大约只有一千个 token。

他的 Claude Code 总共处理了 32 亿个 token。其中 96% 是缓存读取，因为在这 14,000 步中的每一步，agent 都会重新读取其整个累积上下文。Hausfather 实际在屏幕上看到的文本——即模型的输出——仅占所有处理 token 的 0.4%。

他对总能耗的最佳估算结果是：八周内数据中心电力消耗约 170 kWh，不确定范围为 70 至 330 kWh。Hausfather 直接测量的只有 Claude Code 日志中的 token 数量，而转换为电力数值则依赖于三种基于不同假设的独立方法。

平均到每次提示，约合 150 Wh，大约是普通聊天提示的 600 倍。"'提示'本质上并非衡量 AI 使用量的单位，就像'出行次数'不是衡量驾驶的单位——真正重要的是你跑了多远，"Hausfather 写道。

一天 agent 使用消耗的电力超过两台冰箱

Hausfather 的 Claude Code 会话中位数能耗约 0.6 kWh，是手机充电所需电量的 50 倍。他每天使用 Claude Code 的平均能耗达到 3.0 kWh（范围：1.2 至 5.9 kWh），超过了两台冰箱的日耗电量。

在他使用最密集的那一天，当多个并行 agent 忙于处理大量地理空间数据分析时，他估计消耗了 11 kWh。这超过了美国普通家庭日均用电量的三分之一。

重度 agent 使用全年能耗相当于一台烘干机

按全年推算，Hausfather 基于 agent 的 Claude Code 使用将消耗约 1.1 MWh 的数据中心电力（0.4 至 2.2 MWh），大约是美国家庭年用电量的十分之一。基于美国平均电力结构，这相当于每年约 370 千克的二氧化碳当量排放。

这略高于一台电动烘干机全年的排放（262 千克），约为旧金山至纽约经济舱往返航班排放量的一半（700 千克），不过 Hausfather 指出航班数据仅涵盖直接二氧化碳排放。这大约相当于一辆典型美国汽油车年排放量的 8%，以及普通美国人年碳足迹的约 2%。"这既是一个巨大的排放来源，同时也只占我个人碳足迹中相对较小的一部分，"Hausfather 写道。

清洁电力比减少使用更重要

Hausfather 并不主张牺牲或愧疚感。他说，重度用户个人的克制"不会对任何曲线产生显著影响"，不过他补充道，将简单任务路由到更小的模型确实有意义，因为它们每个 token 的能耗比前沿模型低五到七倍。

但他指出，最大的杠杆是电力本身的碳强度。如果相同的工作负载在大部分清洁电力上运行，碳足迹将下降约 90%。问题在于，美国数据中心计划中的现场发电，近四分之三使用的是天然气。

这正是 Hausfather 看到的突破口。AI 公司带来庞大的资本和前所未有的紧迫感。如果这些资金流向清洁能源、电网扩建以及地热或核能等先进技术，AI 热潮可能使电网变得比之前更清洁。