Маркетинговые обещания об эффективности ИИ разбиваются о суровую физику. Пока Google заявляет, что средний запрос к Gemini потребляет скромные 0,24 Вт·ч, а Сэм Альтман оценивает запрос к ChatGPT в 0,34 Вт·ч, эти цифры отражают эпоху чат-ботов, которая стремительно уходит в прошлое. Согласно недавнему анализу климатолога Зика Хаусфазера, переход к автономным агентам, таким как Claude Code от Anthropic, демонстрирует ошеломляющее 600-кратное увеличение энергопотребления по сравнению со стандартными текстовыми запросами.
Главное
Один пользовательский запрос к агенту запускает скрытую цепочку из десятков и сотен внутренних обращений к модели. Основная нагрузка приходится на чтение кэша: агент постоянно перепроверяет весь контекст задачи на каждом шагу. Результат, который видит пользователь, составляет лишь ничтожную долю (менее 1%) от общего объема обработанных данных.
В эру автономности печатная команда больше не является единицей работы — это лишь запал для масштабной невидимой цепной реакции. Журнал использования Claude Code, который Хаусфазер вел в течение восьми недель, раскрывает реальную картину: 1 138 запросов пользователя спровоцировали более 14 000 внутренних вызовов модели. Этот рекурсивный цикл обработал 3,2 миллиарда токенов, причем 96% этого объема пришлось на чтение кэша, так как агент маниакально сканирует весь контекст при каждом действии. Фактический результат, полученный пользователем, составил ничтожные 0,4% от общего числа токенов.
«Налог на автономность» в действии: эти системы не просто отвечают на вопросы; они сутками прокручивают задачи, создавая экспоненциальный скачок спроса на электроэнергию.
За два месяца активность Хаусфазера достигла 170 кВт·ч, что составляет примерно 150 Вт·ч на один входной запрос. Для сравнения: при масштабировании такого интенсивного использования агента в год выбросы CO2 становятся сопоставимы с работой электрической сушилки для белья в течение того же периода. Предыдущие тесты эффективности на этом фоне выглядят как погрешность округления.
Стратегический контекст
Для технических директоров и операционных руководителей этот сдвиг фундаментально разрушает существующую юнит-экономику. Переход от интерфейсов чата к агентским рабочим процессам означает, что затраты на вычисления и углеродный след больше не линейны — они диктуются темными итерациями, происходящими за кулисами. Если бизнес-стратегия опирается на автономность, эффективность конкретной версии модели теперь вторична по сравнению с огромным объемом скрытых вызовов, необходимых для удержания агента в рамках задачи.
Итог
Эра дешевых и экологически необременительных ИИ-запросов официально закончена. Счет за автономность предъявлен, и он в 600 раз выше, чем предполагалось ранее.