在AI代理时代，单纯计算一个聊天机器人请求所消耗的电力已远远不够。如今的AI模型更加复杂，通常设计为能够自主完成复杂任务，不仅包含大型语言模型，还集成了众多工具和应用层，这些都比单一的聊天机器人消耗更多电力。

这使得计算它们的总电力消耗变得更加复杂。然而，由于顶级私营AI实验室对内部能耗保持沉默，我们几乎无法准确判断这些AI助手对电网的实际影响。

气候科学家Zeke Hausfather在一篇由《连线》杂志报道的博客中，尝试估算他使用Anthropic开发的AI编程助手Claude Code时的能耗。

通过测量AI助手处理的token数量，Hausfather估计他每天的平均用电量在1.2到5.9千瓦时之间——这一数字令人震惊，相当于两个冰箱全天运行的用电量。

在八周期间，他的AI代理共处理了32亿个token，其中大部分来自代理“反复读取自身工作记忆”，每当工具执行新步骤时都会发生这种情况。

Hausfather解释道：“每当代理执行一步操作（例如运行命令、读取文件或调用工具），模型都会重新处理其累积的全部上下文。”

他补充说：“我实际看到的文本（即模型输出）仅占处理token的0.4%左右，约96%的token是缓存读取，代理在每个约14,000个步骤中反复读取自身上下文。这对能耗估算影响巨大，因为缓存token的重新读取远比处理新token耗能低得多。”

将这些数据推算到全年，Hausfather认为他的年排放量“略高于使用电动烘干机的排放量，大约是加州驾驶电动汽车11,500英里排放量的一半”。

虽然这个数字看似不大，但在庞大的AI用户群体中，累积的能耗将非常可观。同时，这也“代表了一种新的净排放源”，而全球气温持续攀升，减排目标日益难以实现，气候科学家对此表示担忧。

不过，具体的气候影响仍不明确。《连线》指出，AI可持续性研究员Boris Gamazaychikov称Hausfather的计算是“不错的尝试”，但基于过时数据。Gamazaychikov关于AI代理能耗的最新研究预计将在九月发布，届时可能会极大改变我们对AI代理真实成本的认知。