高盛本周发表研报指出，目前围绕AI对能源行业影响的讨论主要集中在需求侧，如AI算力需求增加，导致电力需求上升，这可能推高能源需求和价格。然而，供给侧的影响更加复杂，AI可以极大提升石油勘探和生产的效率，降低石油的生产成本，增加石油供给。虽然AI可能在需求端促进石油消费，但供应端的效率提升可能会长期抑制油价上涨。
首先，AI有潜力通过优化物流和资源分配等整个供应链来降低成本。例如，在页岩油开发中尤为重要，因为油井往往位于偏远地区，物资的运输成本高昂。AI能够通过大规模数据分析，优化物资和设备的运输路径，减少运输成本和时间。还有，AI可以实时分析油井的生产数据，合理分配开采设备和人力资源。
据高盛估算，AI有可能将新页岩油井的建设成本降低约30%，从而导致边际激励价格降低约5美元/桶，意味着石油企业能够以更低的成本维持生产，从而推动全球石油供应量的增加。
其次，AI有望显著提高美国页岩油的采收率，扩大最终可开采的石油储量。页岩油藏往往位于微小的裂缝或孔隙中，传统的开采技术难以有效将油从这些细微结构中提取出来。因此，尽管有大量的石油储藏在地下，实际页岩油井的采收率较低。
高盛预计，如果AI技术能够使美国页岩油的采收率提升10-20%，那么石油储量可能会增加8-20%，相当于增加100亿至300亿桶。
AI对经济的正面影响主要体现在生产效率的提升和创新驱动下的收入增加。这种收入增长可能会提高消费水平，人们可能会增加对交通、旅游等依赖石油产品的服务的消费，从而带动对石油产品的需求。
从整体来看，高盛预测虽然AI在未来10年内可能会通过收入增长带动石油需求，但这个增长量相对较小，约为70万桶/天，这可能会使长期油价上涨约2美元/桶。
然而，AI对油需提振作用较为有限，AI提振电力和天然气需求增长更为显著，原因是AI技术依赖大量算力，这直接推动了对电力的需求，特别是电动车的快速普及预计会大幅削减石油需求。同时，天然气作为较为清洁的能源，常被用于发电，因此AI的普及也会间接提高天然气需求。
高盛预计，AI对石油需求的正面作用不足以抵消电动车和天然气替代对石油需求带来的负面影响，随着全球逐步转向电动车，未来10年内石油需求预计将减少约800万桶/天，天然气价格下跌预计会导致石油需求减少约200万桶/天。
综合来看，高盛认为AI在中长期内可能对油价产生温和的净负面影响。由于供给增加带来的价格下行压力（降低5美元/桶）明显超过需求提升带来的价格上涨（增加2美元/桶），AI对油价的净影响倾向于负面。因此，随着AI技术的广泛应用，全球石油市场可能会进入一个长期的价格下行周期。