أصدر بنك جولدمان ساكس تقريرًا بحثيًا هذا الأسبوع يشير إلى أن المناقشة الحالية حول تأثير الذكاء الاصطناعي على صناعة الطاقة تركز بشكل أساسي على جانب الطلب، على سبيل المثال، ستؤدي الزيادة في الطلب على طاقة حوسبة الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على الطاقة، وهو ما قد يؤدي إلى زيادة الطلب على الطاقة قد يؤدي إلى ارتفاع الطلب على الطاقة وأسعارها. ومع ذلك، فإن التأثير على جانب العرض أكثر تعقيدًا حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن بشكل كبير كفاءة التنقيب عن النفط وإنتاجه، ويقلل تكاليف إنتاج النفط، ويزيد إمدادات النفط. وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد يعزز استهلاك النفط على جانب الطلب، فإن تحسين الكفاءة على جانب العرض قد يحد من زيادات أسعار النفط على المدى الطويل.
أولا، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على خفض التكاليف من خلال تحسين سلسلة التوريد بأكملها، مثل الخدمات اللوجستية وتخصيص الموارد. وهذا مهم بشكل خاص في تطوير النفط الصخري، على سبيل المثال، لأن الآبار غالبا ما تقع في مناطق نائية ويكون نقل الإمدادات مكلفا. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين مسارات نقل المواد والمعدات من خلال تحليل البيانات على نطاق واسع، مما يقلل من تكاليف النقل والوقت. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات إنتاج آبار النفط في الوقت الفعلي وتخصيص معدات التعدين والموارد البشرية بشكل عقلاني.
وفقًا لتقديرات جولدمان ساكس، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تقليل تكلفة بناء آبار النفط الصخري الجديدة بنحو 30%، مما يؤدي إلى انخفاض أسعار الحوافز الهامشية بنحو 5 دولارات أمريكية للبرميل، مما يعني أن شركات النفط يمكنها الحفاظ على الإنتاج بتكاليف أقل. مما يعزز زيادة إمدادات النفط العالمية من حيث الكمية.
ثانيًا، من المتوقع أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى زيادة كبيرة في معدل استرداد النفط الصخري الأمريكي وتوسيع احتياطيات النفط النهائية القابلة للاستخراج. غالبًا ما توجد مكامن النفط الصخري في كسور أو مسام صغيرة، مما يجعل من الصعب على تقنيات التعدين التقليدية استخراج النفط بشكل فعال من هذه الهياكل الدقيقة. ولذلك، على الرغم من الكميات الهائلة من النفط المخزن تحت الأرض، فإن معدلات استخراج آبار النفط الصخري منخفضة.
وتشير تقديرات جولدمان ساكس إلى أنه إذا تمكنت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من زيادة استخراج النفط الصخري في الولايات المتحدة بنسبة 10-20%، فإن احتياطيات النفط قد تزيد بنسبة 8-20%، أي ما يعادل زيادة تتراوح بين 10 مليارات إلى 30 مليار برميل.
وينعكس التأثير الإيجابي للذكاء الاصطناعي على الاقتصاد بشكل رئيسي في تحسين كفاءة الإنتاج وزيادة الدخل بسبب الابتكار. وقد يؤدي نمو الدخل هذا إلى زيادة مستويات الاستهلاك، وقد يزيد الناس من استهلاك الخدمات التي تعتمد على المنتجات البترولية، مثل النقل والسياحة، مما يؤدي إلى زيادة الطلب على المنتجات البترولية.
بشكل عام، يتوقع جولدمان ساكس أنه في حين أنه من المرجح أن يدفع الذكاء الاصطناعي الطلب على النفط من خلال نمو الإيرادات على مدى العقد المقبل، فإن الكمية ستكون صغيرة نسبيا عند حوالي 700 ألف برميل يوميا، وهو ما يمكن أن يعزز أسعار النفط على المدى الطويل بنحو 2 دولار للبرميل.
ومع ذلك، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي في تعزيز الطلب على النفط محدود نسبيًا. ويعزز الذكاء الاصطناعي نمو الطلب على الكهرباء والغاز الطبيعي بشكل أكبر، وذلك لأن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تعتمد على قدر كبير من القوة الحاسوبية، مما يعزز الطلب على الكهرباء بشكل مباشر فالشعبية السريعة للسيارات الكهربائية ستؤدي إلى خفض الطلب على النفط بشكل كبير. وفي الوقت نفسه، غالبًا ما يستخدم الغاز الطبيعي، باعتباره مصدرًا للطاقة النظيفة نسبيًا، لتوليد الطاقة، وبالتالي فإن شعبية الذكاء الاصطناعي ستؤدي أيضًا إلى زيادة الطلب على الغاز الطبيعي بشكل غير مباشر.
ويتوقع جولدمان ساكس أن التأثير الإيجابي للذكاء الاصطناعي على الطلب على النفط ليس كافيا لتعويض التأثير السلبي للسيارات الكهربائية واستبدال الغاز الطبيعي على الطلب على النفط، ومع تحول العالم تدريجيا إلى السيارات الكهربائية، فمن المتوقع أن ينخفض الطلب على النفط بنحو 8 ملايين ومن المتوقع أن يؤدي انخفاض أسعار الغاز الطبيعي إلى انخفاض الطلب على النفط بنحو 2 مليون برميل يوميا.
ويعتقد بنك جولدمان ساكس أن الذكاء الاصطناعي قد يكون له تأثير سلبي معتدل على أسعار النفط على المدى المتوسط إلى الطويل. نظرًا لأن الضغط الهبوطي على الأسعار الناجم عن زيادة العرض (انخفاض قدره 5 دولارات أمريكية للبرميل) يتجاوز بشكل كبير زيادة الأسعار الناجمة عن زيادة الطلب (زيادة قدرها 2 دولار أمريكي للبرميل)، فإن التأثير الصافي للذكاء الاصطناعي على أسعار النفط يميل إلى أن يكون سلبيًا. . لذلك، مع التطبيق الواسع النطاق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، قد يدخل سوق النفط العالمي في دورة هبوطية طويلة المدى للأسعار.