ゴールドマン・サックスは今週、AIがエネルギー業界に与える影響に関する現在の議論は主に需要側に焦点を当てているとの調査報告書を発表し、例えばAIコンピューティングの電力需要の増加は電力需要の増加につながると述べた。エネルギー需要と価格が上昇する可能性があります。ただし、供給側への影響はより複雑です。AI は石油探査と生産の効率を大幅に向上させ、石油生産コストを削減し、石油供給を増加させることができます。 AIは需要側の石油消費を促進する可能性があるが、供給側の効率改善は長期的には石油価格の上昇を抑制する可能性がある。
まず、AIは物流や資源配分などサプライチェーン全体を最適化することでコストを削減できる可能性を秘めています。たとえば、油井は遠隔地にあることが多く、供給の輸送にコストがかかるため、これはシェールオイル開発において特に重要です。 AIによる大規模データ分析により資材や設備の輸送経路を最適化し、輸送コストと時間を削減します。さらに、AIは油井の生産データをリアルタイムに分析し、採掘設備や人材を合理的に割り当てることができます。
ゴールドマン・サックスの試算によると、AI は新しいシェールオイル井の建設コストを約 30% 削減する可能性があり、その結果、限界奨励価格が 1 バレルあたり約 5 ドル削減され、石油会社はより低いコストで生産を維持できることになります。 、それによって世界の石油供給量の増加が促進されます。
第二に、AI は米国のシェールオイルの回収率を大幅に向上させ、最終的に回収可能な石油埋蔵量を拡大すると期待されています。シェールオイルの貯留層は小さな亀裂や細孔の中に位置していることが多く、従来の採掘技術ではこれらの微細な構造から効率的にオイルを抽出することが困難となっています。したがって、地下には膨大な量の石油が貯蔵されているにもかかわらず、実際のシェールオイル井の回収率は低いのです。
ゴールドマン・サックスは、AI技術により米国のシェールオイル回収量が10～20％増加できれば、石油埋蔵量は8～20％増加する可能性があり、これは100億～300億バレルの増加に相当すると試算している。
AI が経済にもたらすプラスの影響は、主にイノベーションによる生産効率の向上と収入の増加に反映されています。この所得の増加により消費レベルが上昇する可能性があり、人々は輸送や観光など石油製品に依存するサービスの消費を増やし、石油製品の需要を促進する可能性があります。
全体として、ゴールドマン・サックスは、AI が今後 10 年間の収益増加を通じて石油需要を促進する可能性があるものの、その量は日量約 70 万バレルと比較的少なく、長期的には原油価格を 1 バレルあたり約 2 ドル押し上げる可能性があると予測しています。
しかし、AI が石油需要を押し上げる効果は比較的限定的です。これは、AI テクノロジーが大量のコンピューティング能力に依存しており、特に電力需要を直接促進するためです。電気自動車の急速な普及により、石油需要が大幅に減少します。同時に、比較的クリーンなエネルギー源である天然ガスは発電によく利用されるため、AIの普及により間接的に天然ガスの需要も増加します。
ゴールドマン・サックスは、石油需要に対する AI のプラスの効果は、電気自動車と天然ガス代替による石油需要へのマイナスの影響を相殺するには不十分であると予測しています。世界が徐々に電気自動車に移行するにつれて、石油需要は約 800 万減少すると予想されています。天然ガス価格の下落により、今後 10 年間で石油需要が日量約 200 万バレル減少すると予想されます。
総合すると、ゴールドマン・サックスは、AI が中長期的に原油価格に中程度のマイナスの影響を与える可能性があると考えています。供給の増加によってもたらされる価格の下押し圧力（1バレルあたり5米ドルの減少）が、需要の増加によって引き起こされる価格上昇（1バレルあたり2米ドルの増加）を大幅に上回るため、AIが原油価格に与える最終的な影響はマイナスになる傾向があります。 。したがって、AI技術の普及により、世界の石油市場は長期的な価格下落サイクルに入る可能性がある。