我大部分時間都在跑 Claude Code。agent 迴圈整天一個接一個地觸發。使用畫面告訴我，我已經用掉每週上限的 26%。它沒告訴我，這 26% 在別處到底代表多少。感覺就像免費一樣。
其實不是。
單次聊天回覆大約消耗 0.3 瓦時——相當於一顆 LED 燈泡不到兩分鐘的耗電量。Simon P. Couch 實測了實際的 Claude Code 會話，得到的中位數是 41 瓦時——是一般訊息的 130 倍。Simon Willison 估算自己一天的使用量，相當於 4,400 次典型查詢。他的比喻是：一台洗碗機，或者一台 24 小時運轉的冰箱。
KAIST 今年特別針對 agent 做了測量，不是聊天，而是會在多個步驟之間推理並採取行動的 agent。一個 700 億參數的 agent——模型大小大致接近真正商用產品所使用的規模，不是玩具模型——平均每次查詢消耗 348.41 瓦時。是一般查詢的 136.5 倍。按比例放大後，研究人員推估，光是 agent 決定下一步要做什麼，全球就可能接近消耗 200 吉瓦。1 吉瓦，是一個小國整個電網同時能輸出的量級。
一個開發者。一天開著一個 agent。Willison 自己的數字：在高強度的一天，耗電 1 到 1.5 度。這不是實驗室估算，是他真實的習慣。
奈及利亞人的平均年用電量：165 kWh。平均每天 0.45 kWh。燈、手機充電、風扇撐過酷熱——這就是全部配額。
我從哈科特港寫下這篇文章。星期五，我正和 Cloudflare 的一位產品經理進行視訊通話——他一邊帶我看 demo，一邊問我怎麼想。結果下起雨來。燈熄了。網路也跟著斷了，話說到一半，連再見都沒有。我就是踩在這條線上，卻在跟一家伺服器從不閃爍的公司的人說話。
同一週我在做 hackathon 的 reconciliation agent。寫到一半時，我自己也愣住了——只是拉了一段時間，可能幾分鐘而已，token 數就已經超過 10k 了。我甚至還沒做完。那只是一段互動、一個 agent、一個下午，卻執行在那條因為下雨而斷線的電網上。
那天晚上我去查了。這些會話實際上要花多少，不是美元，而是電力。跳出來的數字讓我在滑動頁面時停住了。
一次程式開發會話。一個開發者。消耗的電力，比我正在寫這段文字的那個國家裡，一個人一整天的用電量還多。
Gartner：全球資料中心今年達到 5,650 億度電（TWh）——這是整個國家用來衡量電網發電量的單位。光是專為 AI 最佳化的伺服器，不是整個資料中心，只是 AI 那一部分——就從 2025 年的 950 億度電，成長到 2026 年的 1,750 億度電。成長 84%。一個區塊。一年。
奈及利亞：全年總共 407 億度電。連裝置容量的一半都無法穩定送到任何人手上。
光是 AI 專用伺服器，耗電量就會超過我整個國家的四倍以上。就在今年。
這不是從奈及利亞的電網分走的。不同洲、不同電線。沒有人會為了跑我的提示詞而讓哈科特港降載。
對每月付 20 美元訂閱 Claude Pro 的開發者來說很便宜。對燒掉好幾吉瓦、只為了讓聊天機器人保持回應順暢的超大規模雲端服務商來說也很便宜。可對 2022 年只有 61% 奈及利亞人接上電網的人來說，這一點都不便宜；對剩下那些從未接上電的人更是如此。
我需要把工作做完。我不會為那些會話道歉。
但我不想再假裝它們沒有成本。
你隨手發動的每一次 agent 迴圈，在某個地方，都比別人的一整天消耗更多。只是你看不到電表而已。
我看到了。那已經不像一個寫程式工具了。
我寫這篇文章時，身體一半都不舒服。而你們有些人在讀到這裡後，還會把它貼進 LLM，請它幫忙草擬一段聽起來很聰明的留言回覆。這就是那個迴圈。這就是整個笑話，而且一點都不好笑。
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