Goldman Sachs ได้ออกรายงานการวิจัยในสัปดาห์นี้ โดยระบุว่าการอภิปรายในปัจจุบันเกี่ยวกับผลกระทบของ AI ที่มีต่ออุตสาหกรรมพลังงานนั้นมุ่งเน้นไปที่ด้านอุปสงค์เป็นหลัก ตัวอย่างเช่น ความต้องการพลังงานการประมวลผลของ AI ที่เพิ่มขึ้นจะนำไปสู่ความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้น ซึ่ง อาจผลักดันความต้องการและราคาพลังงานให้สูงขึ้น อย่างไรก็ตาม ผลกระทบด้านอุปทานมีความซับซ้อนมากขึ้น AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการสำรวจและการผลิตน้ำมัน ลดต้นทุนการผลิตน้ำมัน และเพิ่มอุปทานน้ำมันได้อย่างมาก แม้ว่า AI อาจส่งเสริมการใช้น้ำมันในด้านอุปสงค์ แต่การปรับปรุงประสิทธิภาพในด้านอุปทานอาจยับยั้งการเพิ่มขึ้นของราคาน้ำมันในระยะยาว
ประการแรก AI มีศักยภาพในการลดต้นทุนโดยการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด เช่น โลจิสติกส์และการจัดสรรทรัพยากร สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนาน้ำมันจากชั้นหิน เนื่องจากบ่อน้ำมักตั้งอยู่ในพื้นที่ห่างไกลและการขนส่งอุปกรณ์มีค่าใช้จ่ายสูง AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการขนส่งวัสดุและอุปกรณ์ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเวลาในการขนส่ง นอกจากนี้ AI ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตบ่อน้ำมันแบบเรียลไทม์ และจัดสรรอุปกรณ์การขุดและทรัพยากรมนุษย์อย่างมีเหตุผล
ตามการประมาณการของ Goldman Sachs AI มีศักยภาพที่จะลดต้นทุนการก่อสร้างบ่อน้ำมันจากชั้นหินใหม่ได้ประมาณ 30% ส่งผลให้ราคาจูงใจส่วนเพิ่มลดลงประมาณ 5 เหรียญสหรัฐต่อบาร์เรล ซึ่งหมายความว่าบริษัทน้ำมันสามารถรักษาการผลิตด้วยต้นทุนที่ต่ำลง จึงทำให้อุปทานน้ำมันทั่วโลกเพิ่มขึ้น
ประการที่สอง AI คาดว่าจะเพิ่มอัตราการฟื้นตัวของหินดินดานน้ำมันของสหรัฐอเมริกาอย่างมีนัยสำคัญ และขยายปริมาณสำรองน้ำมันที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ขั้นสูงสุด แหล่งกักเก็บน้ำมันจากชั้นหินมักอยู่ในรอยแตกหรือรูพรุนเล็กๆ ทำให้เป็นเรื่องยากสำหรับเทคนิคการขุดแบบดั้งเดิมที่จะสกัดน้ำมันจากโครงสร้างเล็กๆ เหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นแม้จะมีน้ำมันจำนวนมากเก็บไว้ใต้ดิน แต่อัตราการฟื้นตัวของบ่อน้ำมันจากชั้นหินจริงยังต่ำ
Goldman Sachs ประมาณการว่าหากเทคโนโลยี AI สามารถเพิ่มการกู้คืนน้ำมันจากหินดินดานของสหรัฐฯ ได้ 10-20% ปริมาณสำรองน้ำมันอาจเพิ่มขึ้น 8-20% เทียบเท่ากับการเพิ่มขึ้น 10 พันล้านถึง 30 พันล้านบาร์เรล
ผลกระทบเชิงบวกของ AI ที่มีต่อเศรษฐกิจนั้นส่วนใหญ่สะท้อนให้เห็นในการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตและการเพิ่มขึ้นของรายได้ที่ขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรม การเติบโตของรายได้นี้อาจเพิ่มระดับการบริโภค และประชาชนอาจเพิ่มการบริโภคบริการที่พึ่งพาผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียม เช่น การขนส่งและการท่องเที่ยว ซึ่งผลักดันความต้องการผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียม
โดยรวมแล้ว Goldman Sachs คาดการณ์ว่าในขณะที่ AI มีแนวโน้มที่จะผลักดันความต้องการน้ำมันผ่านการเติบโตของรายได้ในทศวรรษหน้า แต่ปริมาณจะค่อนข้างน้อยที่ประมาณ 700,000 บาร์เรลต่อวัน ซึ่งอาจช่วยเพิ่มราคาน้ำมันในระยะยาวได้ประมาณ 2 ดอลลาร์ต่อบาร์เรล
อย่างไรก็ตาม ผลกระทบของ AI ในการเพิ่มความต้องการน้ำมันนั้นมีค่อนข้างจำกัด AI ช่วยเพิ่มการเติบโตของความต้องการไฟฟ้าและก๊าซธรรมชาติอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากเทคโนโลยี AI ต้องอาศัยพลังการประมวลผลจำนวนมากซึ่งส่งเสริมความต้องการไฟฟ้าโดยตรงโดยเฉพาะ ความนิยมอย่างรวดเร็วของรถยนต์ไฟฟ้าจะช่วยลดความต้องการน้ำมันลงอย่างมาก ในขณะเดียวกัน ก๊าซธรรมชาติในฐานะแหล่งพลังงานที่ค่อนข้างสะอาดมักถูกนำมาใช้เพื่อการผลิตไฟฟ้า ดังนั้นความนิยมของ AI จะเพิ่มความต้องการก๊าซธรรมชาติทางอ้อมด้วย
Goldman Sachs คาดการณ์ว่าผลกระทบเชิงบวกของ AI ต่อความต้องการน้ำมันนั้นไม่เพียงพอที่จะชดเชยผลกระทบด้านลบของยานพาหนะไฟฟ้าและการทดแทนก๊าซธรรมชาติต่อความต้องการน้ำมัน ในขณะที่โลกค่อยๆ เปลี่ยนไปใช้ยานพาหนะไฟฟ้า ความต้องการน้ำมันก็คาดว่าจะลดลงประมาณ 8 ล้าน บาร์เรลต่อวันในอีก 10 ปีข้างหน้า คาดว่าราคาก๊าซธรรมชาติที่ตกต่ำจะส่งผลให้ความต้องการใช้น้ำมันลดลงประมาณ 2 ล้านบาร์เรลต่อวัน
เมื่อนำมารวมกัน Goldman Sachs เชื่อว่า AI อาจมีผลกระทบเชิงลบสุทธิต่อราคาน้ำมันในระดับปานกลางในระยะกลางถึงระยะยาว เนื่องจากแรงกดดันด้านราคาที่ลดลงซึ่งเกิดจากอุปทานที่เพิ่มขึ้น (การลดลง 5 เหรียญสหรัฐฯ/บาร์เรล) เกินกว่าการเพิ่มขึ้นของราคาที่เกิดจากความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ (เพิ่มขึ้น 2 เหรียญสหรัฐฯ/บาร์เรล) ผลกระทบสุทธิของ AI ที่มีต่อราคาน้ำมันจึงมีแนวโน้มที่จะเป็นลบ . ดังนั้นด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI อย่างแพร่หลาย ตลาดน้ำมันทั่วโลกอาจเข้าสู่วงจรการลดราคาในระยะยาว