AI agenci zużywają nawet 137 razy więcej energii niż tradycyjne chatboty. Nowe badanie KAIST
Nowe badanie KAIST wykazało, że agenci AI zużywają średnio 136–137 razy więcej energii elektrycznej na jedno zapytanie niż tradycyjne chatboty – 348,41 Wh wobec około 2,55 Wh, głównie z powodu autonomicznego planowani... Eksperci ostrzegają, że jeśli agenci AI upowszechnią się bez poprawy wydajności, zapotrzebowanie...
Opublikowane przezEdytowane za pomocą DeepSeek-V4-FlashObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 1.5
Nowe badanie KAIST wykazało, że agenci AI zużywają średnio 136–137 razy więcej energii elektrycznej na jedno zapytanie niż tradycyjne chatboty – 348,41 Wh wobec około 2,55 Wh, głównie z powodu autonomicznego planowani...
Eksperci ostrzegają, że jeśli agenci AI upowszechnią się bez poprawy wydajności, zapotrzebowanie na moc w centrach danych może gwałtownie wzrosnąć – jeden ze scenariuszy zakłada poziom porównywalny z połową całkowiteg...
Czas bezczynności procesorów GPU podczas wieloetapowych zadań agentów sięgał nawet 54,5% całkowitego czasu wykonania, co uwidacznia głęboką nieefektywność obecnego wykorzystania sprzętu w tego typu zadaniach.
Search & fact-check with cited sources for What did the KAIST study find about the energy consumption of AI agents compared to traditional cAI-generated editorial hero image for Search & fact-check with cited sources for What did the KAIST study find about the energy consumption of AI agents compared to traditional c.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What did the KAIST study find about the energy consumption of AI agents compared to traditional c. Article summary: Here is what the KAIST study (led by Professor Yoo Min-soo of the School of Electrical and Electronic Engineering) found, based on reports released on July 5, 2026. This is described as the world's first systematic quant. Topic tags: general, academic, general web, education, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, water
openai.com
Przełomowe badanie przeprowadzone przez Koreański Instytut Zaawansowanej Technologii (KAIST) po raz pierwszy w świecie dokładnie określiło, ile energii zużywają autonomiczne agenci AI – programy zdolne do samodzielnego planowania i wykonywania złożonych zadań. Wyniki, opublikowane 5 lipca 2026 r. przez zespół profesora Yoo Min-soo, pokazują, że agenci AI są nawet około 136–137 razy bardziej energochłonne niż tradycyjne chatboty na jedno zapytanie, co rodzi poważne pytania o przyszłe zapotrzebowanie na energię w centrach danych i związane z tym emisje . Oto, co dokładnie odkryli naukowcy i dlaczego ma to znaczenie.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "AI agenci zużywają nawet 137 razy więcej energii niż tradycyjne chatboty. Nowe badanie KAIST"?
Nowe badanie KAIST wykazało, że agenci AI zużywają średnio 136–137 razy więcej energii elektrycznej na jedno zapytanie niż tradycyjne chatboty – 348,41 Wh wobec około 2,55 Wh, głównie z powodu autonomicznego planowani...
What are the key points to validate first?
Nowe badanie KAIST wykazało, że agenci AI zużywają średnio 136–137 razy więcej energii elektrycznej na jedno zapytanie niż tradycyjne chatboty – 348,41 Wh wobec około 2,55 Wh, głównie z powodu autonomicznego planowani... Eksperci ostrzegają, że jeśli agenci AI upowszechnią się bez poprawy wydajności, zapotrzebowanie na moc w centrach danych może gwałtownie wzrosnąć – jeden ze scenariuszy zakłada poziom porównywalny z połową całkowiteg...
What should I do next in practice?
Czas bezczynności procesorów GPU podczas wieloetapowych zadań agentów sięgał nawet 54,5% całkowitego czasu wykonania, co uwidacznia głęboką nieefektywność obecnego wykorzystania sprzętu w tego typu zadaniach.
AI agenci zużywają nawet 137 razy więcej energii niż tradycyjne chatboty. Nowe badanie KAIST
Nowe badanie KAIST wykazało, że agenci AI zużywają średnio 136–137 razy więcej energii elektrycznej na jedno zapytanie niż tradycyjne chatboty – 348,41 Wh wobec około 2,55 Wh, głównie z powodu autonomicznego planowani... Eksperci ostrzegają, że jeśli agenci AI upowszechnią się bez poprawy wydajności, zapotrzebowanie...
Opublikowane przezEdytowane za pomocą DeepSeek-V4-FlashObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 1.5
Nowe badanie KAIST wykazało, że agenci AI zużywają średnio 136–137 razy więcej energii elektrycznej na jedno zapytanie niż tradycyjne chatboty – 348,41 Wh wobec około 2,55 Wh, głównie z powodu autonomicznego planowani...
Eksperci ostrzegają, że jeśli agenci AI upowszechnią się bez poprawy wydajności, zapotrzebowanie na moc w centrach danych może gwałtownie wzrosnąć – jeden ze scenariuszy zakłada poziom porównywalny z połową całkowiteg...
Czas bezczynności procesorów GPU podczas wieloetapowych zadań agentów sięgał nawet 54,5% całkowitego czasu wykonania, co uwidacznia głęboką nieefektywność obecnego wykorzystania sprzętu w tego typu zadaniach.
Search & fact-check with cited sources for What did the KAIST study find about the energy consumption of AI agents compared to traditional cAI-generated editorial hero image for Search & fact-check with cited sources for What did the KAIST study find about the energy consumption of AI agents compared to traditional c.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What did the KAIST study find about the energy consumption of AI agents compared to traditional c. Article summary: Here is what the KAIST study (led by Professor Yoo Min-soo of the School of Electrical and Electronic Engineering) found, based on reports released on July 5, 2026. This is described as the world's first systematic quant. Topic tags: general, academic, general web, education, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, water
openai.com
Przełomowe badanie przeprowadzone przez Koreański Instytut Zaawansowanej Technologii (KAIST) po raz pierwszy w świecie dokładnie określiło, ile energii zużywają autonomiczne agenci AI – programy zdolne do samodzielnego planowania i wykonywania złożonych zadań. Wyniki, opublikowane 5 lipca 2026 r. przez zespół profesora Yoo Min-soo, pokazują, że agenci AI są nawet około 136–137 razy bardziej energochłonne niż tradycyjne chatboty na jedno zapytanie, co rodzi poważne pytania o przyszłe zapotrzebowanie na energię w centrach danych i związane z tym emisje . Oto, co dokładnie odkryli naukowcy i dlaczego ma to znaczenie.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "AI agenci zużywają nawet 137 razy więcej energii niż tradycyjne chatboty. Nowe badanie KAIST"?
Nowe badanie KAIST wykazało, że agenci AI zużywają średnio 136–137 razy więcej energii elektrycznej na jedno zapytanie niż tradycyjne chatboty – 348,41 Wh wobec około 2,55 Wh, głównie z powodu autonomicznego planowani...
What are the key points to validate first?
Nowe badanie KAIST wykazało, że agenci AI zużywają średnio 136–137 razy więcej energii elektrycznej na jedno zapytanie niż tradycyjne chatboty – 348,41 Wh wobec około 2,55 Wh, głównie z powodu autonomicznego planowani... Eksperci ostrzegają, że jeśli agenci AI upowszechnią się bez poprawy wydajności, zapotrzebowanie na moc w centrach danych może gwałtownie wzrosnąć – jeden ze scenariuszy zakłada poziom porównywalny z połową całkowiteg...
What should I do next in practice?
Czas bezczynności procesorów GPU podczas wieloetapowych zadań agentów sięgał nawet 54,5% całkowitego czasu wykonania, co uwidacznia głęboką nieefektywność obecnego wykorzystania sprzętu w tego typu zadaniach.
Różnica w zużyciu energii: 348,41 Wh kontra 2,55 Wh
Zespół zbadał zużycie zasobów przez istniejące agenty AI i odkrył ogromną dysproporcję. W przypadku modelu językowego (LLM) z 70 miliardami parametrów – skali odpowiadającej największym komercyjnym usługom – agent AI zużywał średnio 348,41 watogodzin (Wh) na jedno zapytanie. Tradycyjny chatbot generatywny, odpowiadający na pojedyncze pytanie, potrzebował zaledwie około 2,55 Wh. Daje to wzrost zużycia energii o około 136,5–136,6 razy. Niektóre raporty anglojęzyczne zaokrąglają tę wartość do 137 razy .
Dlaczego agenci są tak energochłonni?
Kluczowa różnica polega na sposobie działania. Chatbot odpowiada pojedynczym wpisem i odpowiedzią. Agent AI działa jak samodzielny asystent: planuje, wyszukuje informacje w narzędziach zewnętrznych, pisze i wykonuje kod oraz przechodzi przez wiele iteracji, aby rozwiązać problem . Zamiast jednego wywołania modelu językowego (LLM), agent średnio wywołuje go 9,2 razy więcej niż standardowy chatbot . Każde takie wywołanie to osobna inferencja, która mnoży zarówno czas obliczeń, jak i zużycie energii.
Niewykorzystany potencjał GPU: czas bezczynności nawet 54,5%
Badanie ujawniło także poważny problem z efektywnością sprzętu. Podczas wieloetapowych zadań agentycznych, procesory GPU nie pracują w sposób ciągły. Ponieważ agent musi czekać na wyniki narzędzi zewnętrznych (np. przeglądarki internetowej, kalkulatora), procesory GPU pozostają bezczynne. Średnio czas ten stanowił aż 54,5% całkowitego czasu wykonania zadania. Oznacza to, że przez ponad połowę czasu drogi sprzęt nie wykonuje żadnych użytecznych obliczeń, tylko czeka – co dramatycznie obniża ogólną efektywność energetyczną.
Prognozy na przyszłość: Potencjalny kryzys energetyczny
Naukowcy z KAIST nie poprzestali na bieżących pomiarach. Przeanalizowali także scenariusz, w którym agenty AI staną się powszechne. Zakładając, że każdego dnia realizowanych byłoby 13,7 miliarda zapytań do agentów AI, szacowane zapotrzebowanie na moc w centrach danych wyniosłoby około 198,9 gigawatów (GW). Dla porównania: to mniej więcej połowa całkowitego średniego zużycia energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych. Obecnie budowane centra danych AI mają moce rzędu zaledwie kilku GW .
Wnioski i wyzwania
Badanie KAIST to pierwsze tak kompleksowe i szczegółowe spojrzenie na rzeczywisty koszt energetyczny autonomicznych agentów AI. Choć agenty oferują znacznie wyższą użyteczność i mogą wykonywać skomplikowane zadania, ich obecny ślad energetyczny jest nie do utrzymania przy masowej adopcji bez znaczących usprawnień. Autorzy podkreślają, że wyniki powinny skłonić do refleksji przy planowaniu rozwoju AI i związanej z nią infrastruktury energetycznej . Bez zwiększenia wydajności algorytmów, optymalizacji sprzętu i redukcji czasu bezczynności GPU, rewolucja agentów AI może przełożyć się na rewolucję w zużyciu energii, której skutki odczujemy wszyscy.
Różnica w zużyciu energii: 348,41 Wh kontra 2,55 Wh
Zespół zbadał zużycie zasobów przez istniejące agenty AI i odkrył ogromną dysproporcję. W przypadku modelu językowego (LLM) z 70 miliardami parametrów – skali odpowiadającej największym komercyjnym usługom – agent AI zużywał średnio 348,41 watogodzin (Wh) na jedno zapytanie. Tradycyjny chatbot generatywny, odpowiadający na pojedyncze pytanie, potrzebował zaledwie około 2,55 Wh. Daje to wzrost zużycia energii o około 136,5–136,6 razy. Niektóre raporty anglojęzyczne zaokrąglają tę wartość do 137 razy .
Dlaczego agenci są tak energochłonni?
Kluczowa różnica polega na sposobie działania. Chatbot odpowiada pojedynczym wpisem i odpowiedzią. Agent AI działa jak samodzielny asystent: planuje, wyszukuje informacje w narzędziach zewnętrznych, pisze i wykonuje kod oraz przechodzi przez wiele iteracji, aby rozwiązać problem . Zamiast jednego wywołania modelu językowego (LLM), agent średnio wywołuje go 9,2 razy więcej niż standardowy chatbot . Każde takie wywołanie to osobna inferencja, która mnoży zarówno czas obliczeń, jak i zużycie energii.
Niewykorzystany potencjał GPU: czas bezczynności nawet 54,5%
Badanie ujawniło także poważny problem z efektywnością sprzętu. Podczas wieloetapowych zadań agentycznych, procesory GPU nie pracują w sposób ciągły. Ponieważ agent musi czekać na wyniki narzędzi zewnętrznych (np. przeglądarki internetowej, kalkulatora), procesory GPU pozostają bezczynne. Średnio czas ten stanowił aż 54,5% całkowitego czasu wykonania zadania. Oznacza to, że przez ponad połowę czasu drogi sprzęt nie wykonuje żadnych użytecznych obliczeń, tylko czeka – co dramatycznie obniża ogólną efektywność energetyczną.
Prognozy na przyszłość: Potencjalny kryzys energetyczny
Naukowcy z KAIST nie poprzestali na bieżących pomiarach. Przeanalizowali także scenariusz, w którym agenty AI staną się powszechne. Zakładając, że każdego dnia realizowanych byłoby 13,7 miliarda zapytań do agentów AI, szacowane zapotrzebowanie na moc w centrach danych wyniosłoby około 198,9 gigawatów (GW). Dla porównania: to mniej więcej połowa całkowitego średniego zużycia energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych. Obecnie budowane centra danych AI mają moce rzędu zaledwie kilku GW .
Wnioski i wyzwania
Badanie KAIST to pierwsze tak kompleksowe i szczegółowe spojrzenie na rzeczywisty koszt energetyczny autonomicznych agentów AI. Choć agenty oferują znacznie wyższą użyteczność i mogą wykonywać skomplikowane zadania, ich obecny ślad energetyczny jest nie do utrzymania przy masowej adopcji bez znaczących usprawnień. Autorzy podkreślają, że wyniki powinny skłonić do refleksji przy planowaniu rozwoju AI i związanej z nią infrastruktury energetycznej . Bez zwiększenia wydajności algorytmów, optymalizacji sprzętu i redukcji czasu bezczynności GPU, rewolucja agentów AI może przełożyć się na rewolucję w zużyciu energii, której skutki odczujemy wszyscy.
