高盛本週發表研報指出，目前圍繞AI對能源產業影響的討論主要集中在需求側，如AI算力需求增加，導致電力需求上升，可能推高能源需求和價格。然而，供給面的影響更加複雜，AI可以大幅提升石油勘探和生產的效率，降低石油的生產成本，增加石油供給。雖然AI可能在需求端促進石油消費，但供應端的效率提升可能會長期抑製油價上漲。
首先，AI有潛力透過優化物流和資源分配等整個供應鏈來降低成本。例如，在頁岩油開發中尤其重要，因為油井往往位於偏遠地區，物資的運輸成本高。 AI能夠透過大規模數據分析，優化物資和設備的運輸路徑，減少運輸成本和時間。還有，AI可以即時分析油井的生產數據，合理分配開採設備和人力資源。
根據高盛估算，AI有可能將新頁岩油井的建造成本降低約30%，從而導致邊際激勵價格降低約5美元/桶，意味著石油企業能夠以更低的成本維持生產，從而推動全球石油供應量的增加。
其次，AI可望顯著提高美國頁岩油的採收率，擴大最終可開採的石油儲量。頁岩油藏往往位於微小的裂縫或孔隙中，傳統的開採技術難以有效將油從這些細微結構中提取出來。因此，儘管有大量的石油儲藏在地下，但實際頁岩油井的採收率較低。
高盛預計，如果AI技術能夠使美國頁岩油的採收率提升10-20%，那麼石油儲量可能會增加8-20%，相當於增加100億至300億桶。
AI對經濟的正面影響主要體現在生產效率的提升和創新驅動下的收入增加。這種收入成長可能會提高消費水平，人們可能會增加對交通、旅遊等依賴石油產品的服務的消費，從而帶動對石油產品的需求。
從整體來看，高盛預測雖然AI在未來10年內可能會透過收入成長帶動石油需求，但這個成長量相對較小，約為70萬桶/天，這可能會使長期油價上漲約2美元/桶。
然而，AI對油需提振作用較為有限，AI提振電力和天然氣需求成長更為顯著，原因是AI技術依賴大量算力，這直接推動了對電力的需求，特別是電動車的快速普及預計會大幅削減石油需求。同時，天然氣作為較為清潔的能源，常用於發電，因此AI的普及也會間接提高天然氣需求。
高盛預計，AI對石油需求的正面作用不足以抵消電動車和天然氣替代對石油需求的負面影響，隨著全球逐步轉向電動車，未來10年內石油需求預計將減少約800萬桶/天，天然氣價格下跌預計會導致石油需求減少約200萬桶/天。
綜合來看，高盛認為AI在中長期內可能對油價產生溫和的淨負面影響。由於供給增加帶來的價格下行壓力（降低5美元/桶）明顯超過需求提升帶來的價格上漲（增加2美元/桶），AI對油價的淨影響傾向於負面。因此，隨著AI技術的廣泛應用，全球石油市場可能會進入一個長期的價格下行週期。