Goldman Sachs는 이번 주에 AI가 에너지 산업에 미치는 영향에 대한 현재 논의가 주로 수요 측면에 초점을 맞추고 있다는 연구 보고서를 발표했습니다. 예를 들어, AI 컴퓨팅 전력 수요의 증가는 전력 수요의 증가로 이어질 것입니다. 에너지 수요와 가격을 상승시킬 수 있습니다. 그러나 공급 측면에 미치는 영향은 더 복잡합니다. AI는 석유 탐사 및 생산의 효율성을 크게 향상시키고 석유 생산 비용을 절감하며 석유 공급을 늘릴 수 있습니다. AI가 수요 측면에서는 석유 소비를 촉진할 수 있지만, 공급 측면의 효율성 개선은 장기적으로 유가 상승을 억제할 수 있습니다.
첫째, AI는 물류, 자원배분 등 공급망 전체를 최적화해 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 예를 들어, 셰일 오일 개발에서는 유정이 외딴 지역에 있는 경우가 많고 공급품을 운송하는 데 비용이 많이 들기 때문에 이는 특히 중요합니다. AI는 대규모 데이터 분석을 통해 자재와 장비의 운송 경로를 최적화해 운송 비용과 시간을 절감할 수 있다. 또한 AI는 유정 생산 데이터를 실시간으로 분석해 채굴 장비와 인력을 합리적으로 배치할 수 있다.
Goldman Sachs의 추정에 따르면 AI는 새로운 셰일 유정의 건설 비용을 약 30% 절감하여 한계 인센티브 가격을 배럴당 약 5달러 절감할 수 있으며, 이는 석유 회사가 더 낮은 비용으로 생산을 유지할 수 있음을 의미합니다. , 이로써 글로벌 석유 공급량 증가가 촉진됩니다.
둘째, AI는 미국 셰일 오일의 회수율을 크게 높이고 궁극적으로 회수 가능한 석유 매장량을 확대할 것으로 예상됩니다. 셰일 오일 저장소는 작은 균열이나 기공에 위치하는 경우가 많기 때문에 전통적인 채굴 기술로는 이러한 미세한 구조에서 오일을 효과적으로 추출하기가 어렵습니다. 따라서 지하에 저장된 막대한 양의 석유에도 불구하고 실제 셰일유정 회수율은 낮습니다.
골드만삭스는 AI 기술이 미국 셰일 오일 회수율을 10~20% 증가시킬 수 있다면 석유 매장량은 8~20% 증가할 수 있다고 추정하는데, 이는 100억~300억 배럴 증가에 해당한다.
AI가 경제에 미치는 긍정적인 영향은 주로 생산 효율성 향상과 혁신에 따른 소득 증가에 반영됩니다. 이러한 소득 증가는 소비 수준을 증가시킬 수 있으며, 사람들은 운송 및 관광과 같이 석유 제품에 의존하는 서비스 소비를 증가시켜 석유 제품에 대한 수요를 촉진할 수 있습니다.
전체적으로 Goldman Sachs는 AI가 향후 10년 동안 수익 증가를 통해 석유 수요를 촉진할 가능성이 높지만 그 양은 하루 약 700,000배럴로 상대적으로 적어 장기적으로 석유 가격을 배럴당 약 2달러 상승시킬 수 있다고 예측합니다.
그러나 AI가 석유 수요를 늘리는 효과는 상대적으로 제한적입니다. AI 기술은 특히 전력 수요를 직접적으로 촉진하는 대규모 컴퓨팅 성능에 의존하기 때문입니다. 전기 자동차의 급속한 인기로 인해 석유 수요가 크게 감소할 것입니다. 동시에 상대적으로 깨끗한 에너지원인 천연가스는 발전에 자주 사용됩니다. 따라서 AI의 인기는 간접적으로 천연가스 수요를 증가시킬 것입니다.
골드만삭스는 AI가 석유 수요에 미치는 긍정적인 효과가 전기 자동차와 천연가스 대체가 석유 수요에 미치는 부정적인 영향을 상쇄하기에는 충분하지 않다고 예측하고 있습니다. 천연가스 가격 하락으로 인해 향후 10년 동안 하루 석유 수요가 약 200만 배럴 감소할 것으로 예상됩니다.
종합적으로 볼 때, Goldman Sachs는 AI가 중장기적으로 유가에 어느 정도 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 믿습니다. 공급 증가(5달러/배럴 감소)로 인한 가격 하락 압력은 수요 증가(2달러/배럴 증가)로 인한 가격 상승보다 훨씬 크기 때문에 AI가 유가에 미치는 순 영향은 부정적인 경향이 있습니다. . 따라서 AI 기술의 광범위한 적용으로 인해 글로벌 석유 시장은 장기적인 가격 하락 사이클에 진입할 수 있습니다.