Goldman Sachs publicó un informe de investigación esta semana en el que afirma que el debate actual sobre el impacto de la IA en la industria energética se centra principalmente en el lado de la demanda. puede hacer subir la demanda y los precios de la energía. Sin embargo, el impacto en el lado de la oferta es más complejo. La IA puede mejorar en gran medida la eficiencia de la exploración y producción de petróleo, reducir los costos de producción y aumentar el suministro de petróleo. Si bien la IA puede promover el consumo de petróleo por el lado de la demanda, las mejoras en la eficiencia por el lado de la oferta pueden limitar los aumentos del precio del petróleo en el largo plazo.
En primer lugar, la IA tiene el potencial de reducir costos al optimizar toda la cadena de suministro, como la logística y la asignación de recursos. Esto es particularmente importante en el desarrollo del petróleo de esquisto, por ejemplo, porque los pozos suelen estar ubicados en áreas remotas y el transporte de suministros es costoso. La IA puede optimizar las rutas de transporte de materiales y equipos mediante análisis de datos a gran escala, reduciendo los costos y el tiempo de transporte. Además, la IA puede analizar datos de producción de pozos petroleros en tiempo real y asignar racionalmente equipos de minería y recursos humanos.
Según estimaciones de Goldman Sachs, la IA tiene el potencial de reducir el costo de construcción de nuevos pozos de petróleo de esquisto en aproximadamente un 30%, lo que resultaría en una reducción de los precios de incentivo marginales de alrededor de 5 dólares por barril, lo que significa que las compañías petroleras pueden mantener la producción a costos más bajos. , impulsando así el aumento de la oferta mundial de petróleo.
En segundo lugar, se espera que la IA aumente significativamente la tasa de recuperación del petróleo de esquisto estadounidense y amplíe las reservas finales de petróleo recuperables. Los yacimientos de petróleo de esquisto a menudo se encuentran en pequeñas fracturas o poros, lo que dificulta que las técnicas mineras tradicionales extraigan petróleo de manera efectiva de estas finas estructuras. Por lo tanto, a pesar de las grandes cantidades de petróleo almacenado bajo tierra, las tasas reales de recuperación de los pozos de petróleo de esquisto son bajas.
Goldman Sachs estima que si la tecnología de inteligencia artificial puede aumentar la recuperación de petróleo de esquisto de Estados Unidos entre un 10% y un 20%, las reservas de petróleo podrían aumentar entre un 8% y un 20%, lo que equivale a un aumento de entre 10.000 y 30.000 millones de barriles.
El impacto positivo de la IA en la economía se refleja principalmente en la mejora de la eficiencia productiva y el aumento de los ingresos impulsado por la innovación. Este crecimiento de los ingresos puede aumentar los niveles de consumo, y las personas pueden aumentar el consumo de servicios que dependen de productos derivados del petróleo, como el transporte y el turismo, impulsando así la demanda de productos derivados del petróleo.
En general, Goldman Sachs predice que si bien es probable que la IA impulse la demanda de petróleo a través del crecimiento de los ingresos durante la próxima década, la cantidad será relativamente pequeña, alrededor de 700.000 barriles por día, lo que podría impulsar los precios del petróleo a largo plazo en aproximadamente 2 dólares por barril.
Sin embargo, el efecto de la IA para impulsar la demanda de petróleo es relativamente limitado. La IA impulsa el crecimiento de la demanda de electricidad y gas natural de manera más significativa. Esto se debe a que la tecnología de IA depende de una gran cantidad de potencia informática, lo que promueve directamente la demanda de electricidad, especialmente. La rápida popularidad de los vehículos eléctricos reducirá significativamente la demanda de petróleo. Al mismo tiempo, el gas natural, como fuente de energía relativamente limpia, se utiliza a menudo para la generación de energía. Por lo tanto, la popularidad de la IA también aumentará indirectamente la demanda de gas natural.
Goldman Sachs predice que el efecto positivo de la IA en la demanda de petróleo no es suficiente para compensar el impacto negativo de los vehículos eléctricos y la sustitución del gas natural en la demanda de petróleo. A medida que el mundo cambia gradualmente a los vehículos eléctricos, se espera que la demanda de petróleo disminuya en aproximadamente 8 millones. Se espera que la caída de los precios del gas natural reduzca la demanda de petróleo en aproximadamente 2 millones de barriles por día.
En conjunto, Goldman Sachs cree que la IA puede tener un impacto negativo neto moderado en los precios del petróleo a medio y largo plazo. Dado que la presión a la baja sobre los precios provocada por el aumento de la oferta (una disminución de 5 dólares EE.UU./barril) supera significativamente el aumento de precios causado por el aumento de la demanda (un aumento de 2 dólares EE.UU./barril), el impacto neto de la IA en los precios del petróleo tiende a ser negativo. . Por lo tanto, con la aplicación generalizada de la tecnología de inteligencia artificial, el mercado mundial del petróleo puede entrar en un ciclo descendente de precios a largo plazo.