Агентный ИИ оказался в 136 раз прожорливее обычных чат-ботов

136,5 раза. Именно во столько, по новой работе исследователей из Корейского передового института науки и технологий, может вырасти энергопотребление у агентного ИИ по сравнению с обычным запросом к генеративной модели. И это уже не выглядит как академическая тонкость: AI-агенты быстро вылезают из лабораторий в браузеры, офисные сервисы и корпоративные платформы.

Исследователи попробовали оценить скрытую цену агентных систем и получили цифру, от которой уже не отмахнуться: в среднем один такой запрос на базе крупной языковой модели тянет на 348,41 ватт-часа. Для наглядности — это примерно как держать включенной светодиодную лампу целые сутки. У обычного обращения к чат-боту расход, по их подсчетам, ниже на два порядка.

Логика тут довольно простая. Чат-бот обычно отвечает по схеме «запрос — ответ». Агент устроен иначе: ему надо разложить задачу на шаги, проверить промежуточный результат, снова сходить в модель и повторять это, пока команда не будет выполнена. Каждый такой внутренний круг добавляет вычисления. А вместе с ними — и расход энергии.

И дело не только в счетах за электричество. По данным исследования, агентные системы могут отвечать в 153,7 раза дольше обычных моделей, а графические ускорители в таких сценариях простаивают до 54,5% времени, ожидая следующий шаг пайплайна. То есть инфраструктура не просто ест больше энергии. Она еще и делает это довольно криво.

Гонка AI-агентов уже началась

Речь тут не о какой-то отдаленной перспективе. Google уже встраивает агентные функции в поиск и браузерные сценарии, OpenAI продвигает Operator для действий от имени пользователя, а Anthropic развивает Computer Use, где модель управляет интерфейсом почти как человек. И чем активнее индустрия продает ИИ не как «умный чат», а как цифрового исполнителя, тем заметнее становится его энергетический след.

Авторы работы посмотрели и на более жесткий сценарий. Если агенты выйдут на 13,7 млрд запросов в день — примерно на уровень нынешнего Google Search, — им может понадобиться около 198,9 гигаватта мощности. Это почти половина текущего потребления электроэнергии в США. Число выглядит пугающе, но инфраструктурные риски почти всегда так и появляются: сначала новая функция кажется удобной, потом под нее приходится подгонять электростанции, дата-центры и линии передачи.

Это хорошо ложится на уже известные оценки. Международное энергетическое агентство раньше прогнозировало, что потребление дата-центров, ИИ и криптоиндустрии может вырасти к 2026 году до 620-1050 ТВт·ч в год. А Google в своем экологическом отчете за 2024 год сообщала, что выбросы компании выросли на 48% к уровню 2019-го, и прямо связывала это с расширением дата-центров и внедрением ИИ.

Есть и еще один момент, который сложно игнорировать. Экосистема агентов уже перестает быть нишевой: в материале приводятся данные о 200 тыс. верифицированных агентов в соцсети Moltbook и примерно 400 тыс. агентов, допущенных к работе со стейблкоином USDC. Даже если часть этих проектов так и останется игрушкой для ранних энтузиастов, логика рынка все равно видна. Компаниям выгоднее брать деньги не за ответ, а за выполненную задачу. А это почти всегда означает больше шагов, больше вызовов модели и больше энергии на один результат.

Для рынка это неприятный поворот. Последние два года компании убеждали инвесторов, что следующий этап ИИ принесет больше пользы и лучше монетизируется, чем обычные чат-боты. Теперь к этому добавился счетчик в киловатт-часах. Если производители чипов и облачные платформы не снизят расход на один агентный цикл, вопрос о реальной цене цифровых помощников рынок получит уже в ближайшие 12-24 месяца, когда корпоративные внедрения пойдут в массовый тираж.