如果把近几年关于云游戏能耗的报道和论文按时间排开，会发现一个有意思的现象：结论时而偏向“更耗电”，时而偏向“更低排放”，而且这些说法往往都能在各自的文本里自洽。九游会在整理这些公开材料时，没有急着选边站，而是先记录每一份材料回答的是哪个问题。下面是这次整理的观察，引用内容来自公开页面和媒体转述，我们没有复核原始数据，措辞也尽量保持谨慎。
一张争议地图：谁划了什么边界
| 材料（公开资料显示） | 边界与假设 | 大致倾向 |
|---|---|---|
| LBNL Green Gaming 云游戏页面（较早研究） | 数据中心、网络、用户设备；情景设定为美国云游戏时长占比大幅上升，硬件与设定停留在2021年前后 | 在其假设下，云游戏耗电可显著高于同等本地设备，极端约三倍 |
| Playing for the Planet 2023年报告（媒体转述） | 按每游戏小时比较不同玩法，平均约50克 CO2e | 专用云游戏设备最低；连接电视的主机或PC上跑云游戏最高 |
| 某咨询机构2025年10月数据（媒体转述） | 面向主机用户的排放测算，具体口径未见完整公开 | 云游戏每小时约0.44千克 CO2e，明显高于上一行的平均水平 |
| “Hot Games”论文（2026年8月，arXiv，Hazas 等） | 自上而下，基于2024-2025年公开数据；渲染与传输分别估算 | 给出全球云游戏年排放的量级估计，同时列出大量数据缺口 |
把这四行放在一起，最先被看到的不是谁对谁错，而是每一行的分母都不同：有的按每玩家小时，有的按全球年度总量；有的把终端算进去，有的主要看服务侧；有的用本地对照，有的没有。
较早的估算留下了什么，又被时间改写了什么
LBNL 页面给出的估算包括：PC 云游戏每用户数据中心约340 W、网络约180 W，主机云游戏约180 W和120 W。它给出的三个原因也被后来的讨论反复引用：数据中心制冷通风、服务器到玩家之间的网络传输、云端画质可能高于玩家本地选择。这些原因至今仍然是分析框架，但具体数值是较早研究基于当时硬件和情景得出的，今天的GPU能效、视频编码效率和机房设计都已经不同，直接拿来当今天的耗电结论并不合适。
另一个容易被忽略的细节是终端。该研究把玩家一侧的设备也算进去，提醒读者远端渲染并不会让玩家的设备耗电归零。这个提醒与后面几份材料里“专用云游戏设备排放最低”的结论并不冲突：专用设备功耗低，和把一台高端PC连着大显示器跑云游戏，本来就是两件事。
为什么“专用设备最低”和“云游戏更高”能同时成立
据媒体转述，2023年的那份行业报告发现，各种玩法平均约每小时50克 CO2e，其中专用云游戏设备排放最少，而在连接电视的主机或PC上跑云游戏排放最多。这并不奇怪：如果玩家原本使用的是低功耗设备，把渲染搬到云端，玩家一侧几乎不增加；但如果玩家同时保留一台高功耗的终端在运行，云端和本地两端的耗电就叠加了。
2025年10月那家咨询机构的数据又是另一种口径：媒体报道称云游戏每小时约0.44千克 CO2e，数字明显高于前一份报告的平均值。我们无法从公开转述中判断两者差异有多少来自方法、多少来自年份和地区，只能提醒读者：这里的差别接近一个数量级，绝不是四舍五入能解释的，读到单个数字时应该先追问它的边界。
2026年8月的新论文：自上而下的估算与坦率的缺口
2026年8月，Hazas 等人在 arXiv 上发布了“Hot Games”一文，用2024-2025年的公开数据评估电子游戏的整体排放，是对此前2020年和2022年分析的更新。其中云游戏部分很有参考价值，因为它把假设写得很清楚：论文说明云游戏服务商并不公布用户的使用时长，于是假设每位云游戏用户每周约4.5小时，并明确承认这很可能是高估，因为玩家的时间常常在本地游戏和云游戏之间分配。渲染侧按一个较为保守的功率和低于全球平均的电网排放因子估算；传输侧则参考已有的视频流估算，并因为云游戏带宽高于普通视频流而上调。最终渲染与传输两部分排放的量级相近，合计在数百万吨 CO2e 每年这个数量级。
论文同时承认：没有分区域的数据，订阅规模没有按地区披露，数据中心位置未知，也无法区分手持与连接电视的使用模式。换句话说，最需要的那几个变量恰恰是公开数据里缺得最多的。这和云游戏把显卡搬进数据中心以后，真的更绿色了吗里从运营方角度记账时遇到的困难是同一批：机房电网、共享率、终端类型，都不是一个外部研究者能从公开资料里拿到的。
读这类数字时，我们会先问的六个问题
- 分母是什么：每玩家小时、每会话、每GB，还是全球年度总量？
- 玩家终端算没算，假设的是哪类设备？
- 机房位置和排放因子用的是平均值，还是按实际区域？
- 游戏时长从哪来，是实测还是假设？（这一项在自上而下估算里影响最大。）
- 网络按流量分摊还是按时长分摊，是否包含接入网和家庭路由器？
- 对照组是什么：本地高端PC、主机、手机，还是干脆没有对照？
这几个问题里，任何一个换了答案，结论都可能翻转。性能预算一文讨论的画质档位和帧率，在这里就是一个决定性变量：云端如果用高于本地的画质渲染，耗电数字自然更高；反过来，如果通过动态分辨率和更高效的编码压低每玩家小时的算力，云端才有机会追上。
九游会的读法，以及暂时不能下的结论
九游会的当前判断是：这些数字并不互相否定，而是分别在回答不同问题；在公开数据无法披露机房区域、时长和终端结构之前，任何“行业整体”结论都带有很大的不确定性。对于具体运营项目，九游会碳足迹AI的做法不是选一篇论文的数字套用，而是把机房区域、玩家地区、终端类型、码率和共享率作为项目输入，输出带假设说明的区间，并用一小时游戏到底排放多少碳里的思路，把每玩家小时拆成分项，便于定位到底是哪一块在拉高结果。
我们暂时不会写的结论包括：云游戏天然更节能；云游戏一定更耗电；某类终端或某种平台一定是最低碳的选择。同样，在数据中心侧追逐低碳电力的思路，对可迁移的后台任务已经有较多讨论，实时会话则受延迟约束，这一差别可以参考数据中心开始从“节能”走向“看电网碳强度”。后续如果出现披露机房区域和实测功率的研究，我们会再回来更新这张争议地图。
