气候科学家Zeke Hausfather通过八周详细记录自己使用编程代理Claude Code的情况，发现AI代理的能耗远超谷歌和OpenAI此前公布的简单聊天查询数据。他的分析显示，每次输入平均消耗约150瓦时电力，是普通聊天提示的约600倍。这一发现凸显了AI代理在能源消耗方面的巨大差异，对数据中心建设和清洁能源转型具有重要参考价值。

Hausfather在八周内记录了1,138次输入，触发了超过14,000次模型调用，平均每次输入产生12次调用，处理了32亿个token。其中96%为缓存读取，因为代理在每一步都会重新读取其累积的上下文。实际输出文本仅占处理token的0.4%。他估算总消耗约170千瓦时数据中心电力，不确定性范围为70至330千瓦时。每次输入约150瓦时，是普通聊天提示的约600倍。Hausfather指出，'提示'并非衡量AI使用的合适单位，就像'出行次数'不能衡量驾驶距离一样。

相比之下，谷歌表示其Gemini文本提示的中位能耗仅为0.24瓦时，而OpenAI CEO Sam Altman估计ChatGPT查询平均为0.34瓦时。这些数据未考虑推理模型、多模态处理、多代理系统、代码生成等因素，因此严重低估了实际能耗。Hausfather的分析表明，AI代理的能耗可能比简单聊天高出几个数量级。

Hausfather的日常使用中，中位会话消耗约0.6千瓦时，是手机充电的50倍。平均每天消耗3.0千瓦时，超过两台冰箱的日耗电量。在最密集的一天，多个并行代理处理地理数据分析时，消耗约11千瓦时，超过美国家庭日均用电量的三分之一。若全年保持高强度使用，年消耗约1.1兆瓦时，相当于美国家庭年均用电量的十分之一，碳排放约370千克二氧化碳当量，略高于运行电动烘干机一年（262千克），约为旧金山至纽约往返经济舱航班排放量的一半。

Hausfather强调，个人减少使用并非关键，数据中心转向清洁能源才是最重要的减排杠杆。他承认，目前只有AI实验室知道最先进模型的实际每token能耗，他的估算基于合理假设，但仍是估计值。随着AI实验室扩展自主运行数天、数周甚至数月的代理系统，能耗可能呈指数级增长。这一分析为AI产业的能源需求提供了重要参考，凸显了清洁能源在AI发展中的关键作用。