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无状态的聊天补全（Stateless chat completion）耗电量极低。一次中等规模的 Gemini 文本提示耗电约为 0.24 Wh；一次简短的 GPT-4o 查询约为 0.3–0.4 Wh。这些数字微乎其微，甚至没人会把它们放进董事会演示文稿里。

智能体任务（Agent task）并非普通的聊天补全。一个典型的“研究该客户并起草回复”的工作流可以扇出（Fan out）到 30 多个工具调用、10–15 次模型调用，且上下文窗口随着每一步不断增长。能源成本随调用图（Call graph）呈复合增长。当智能体返回结果时，你消耗的不是一个推理单元，而是五十到两百个。突然之间，每个任务的碳足迹便与视频流达到了同一数量级。

这种算术题很快就会在工程部门之外产生影响。欧盟的 CSRD 使范围 3（Scope 3）排放披露成为受规制公司的强制要求，并要求从 2026 年起提交机器可读的 iXBRL 报告。尽管 SEC 在其最终规则中删除了范围 3，但任何在欧盟有业务的跨国公司仍然必须回答这个问题。采购团队已经开始在供应商调查问卷中加入“你的 AI 功能每个用户任务的碳足迹是多少？”这类问题。大多数工程团队无法回答，因为从来没有人测量（Instrumented）过它。