日前，國際能源署（IEA）發表了2024年中期石油市場教導指出，考慮到乾淨能源轉型推進和部門重要經濟體的經濟結構轉變，石油需求的未來增速將會連續放緩，需求量將在2030年到達峰值。屆時，石油供給將發作嚴重多餘。據IEA預計，到2030年，環球石油總供給程度將相近日均114億桶，超出總需求800萬桶。歐佩克（OPEC）對此則表示反對，以為石油需求不僅不會在2030年達峰，甚至預計2045年時環球石油需求將進一步擴大，增長至116億桶天。針對石油需求的未來走向，兩大技術機構為何竟得出截然相反的結論？
首要要明確的是，固然石油具有能源與工業原料雙重屬性，但比擬之下，石油作為工業原料對供需陰礙較小。很多不確認因素都會陰礙到石油需求走向，如環球經濟、油價波動、能源政策調換等，精確預計極度難題，只能通過解析一些關鍵性因素，對石油需求的發展趨勢進行相對客觀的把握。此中，有兩大陰礙因素值得特別關注：其一，是新能源汽車快速發展對石油消費的替代；其二，是人工智能（AI）的爆發式增長帶來的大批能源需求。這兩個因素將是陰礙對2030年石油需求走向判定的關鍵。
新能源汽車，尤其是電動汽車的廣泛應用，正顯著減低環球對石油的依賴。跟著電池和電驅動專業的連續先進，無論是電動商用車還是電動乘用車，其續航才幹、充電效率都在顯著提拔，這些因素促使越來越多的消費者選擇電動車。同時，各國政府的支援政策和包含有充電樁在內的新能源車配套設備日漸完善，不少國家公佈將在未來10年至20年逐漸剔除傳統燃油車，這將使交通運輸領域石油需求相應減低。以中國為例，中國汽車工業協會發表的數據顯示，2024年全國汽車銷量為304萬輛，新能源汽車銷量為9495萬輛，占比約316。假設一輛燃油車每年平均行駛15萬公里，平均每百公里油耗為10升，每升汽油約為073千克，據此估計，2024年新售出的新能源汽車約節儉了1049萬噸汽油。依照預計，中國新能源汽車年銷量在老虎機 素材2025年可能突破1000萬輛并連續不斷攀升，新能源對石油的替代力度也將逐年增大。
另一個可能對石油需求產生主要陰礙的因素是AI的發展。現在，環球AI正履歷高速發展期。有研究表明，從2024年到2024年，最進步AI模子的算計量每34個月就翻一番，也即年增長近10倍。AI應用依賴龐大的數據中央來處理和存儲海量數據，而數據中央的算力、數據存儲和設施冷卻會產生極大的用電需求。培訓深度吸取模子時設施耗電量則更進一步，高耗電的培訓過程可能連續數天甚至數月。此外，跟著AI專業在各行各業的應用日益廣泛與深入，其推理任務的頻率和復雜度也在增加。例如，一次平凡google搜索的平均耗電為03 Wh，而ChatGPT響應一條請求的平均耗電為29 Wh，相差近30倍。而自動駕駛汽車的即時決策作為一個代表的AI應用場景，需要數據算計支援會更高。有專家預測，到2027年，整個AI行業年耗電量將達85至134TWH(1TWh等于10億KWh)，約相當于7到12個google、8到14個微軟每年消耗的電量。
據英國能源研究院發表的《世界能源統計年鑒2024》教導顯示，2024年至2024年間，交通運輸仍是石油的重要用途，石油發電量下降了3622。但除了中國，環球可再生能源發展進度普遍落后于預期。數據顯示，2024年環球可再生能源投資約為3000億美元，而據國際可再生能源機構（IRENA）估算，要實現到2050年的能源轉型，每年至少需要投資4萬億美元。考慮到環球水電核電發老虎機機率影響電量增長遲鈍、風電光伏發電量僅占總發電量約13、可再生能源產業仍存在大規模高效儲能等專業瓶頸的客觀現實，AI、新能源汽車發展帶動的電力供需不匹配可能導致電力需求增量在短中期內不得不繼續依賴包含有石油在內的化石能源。
簡言之，在石油供需的天平上，一端是電動汽車發展導致石油2030年石油需求下降，另一端是以AI為典型的大規模耗電帶來的能源需求激增，可能帶動化石能源，包含有石油需求連續增長。兩大主要因素角力，將給2030年的環球石油市場帶來很大的不確認性。
日前，國際能源署（IEA）發表了2024年中期石油市場教導指出，考慮到乾淨能源轉型推進和部門重要經濟體的經濟結構轉變，石油需求的未來增速將會連續放緩，需求量將在2030年到達峰值。屆時，石油供給將發作嚴重多老虎機下載手機版餘。據IEA預計，到2030年，環球石油總供給程度將相近日均114億桶，超出總需求800萬桶。歐佩克（OPEC）對此則表示反對，以為石油需求不僅不會在2030年達峰，甚至預計2045年時環球石油需求將進一步擴大，老虎機下載平台增長至116億桶天。針對石油需求的未來走向，兩大技術機構為何竟得出截然相反的結論？
首要要明確的是，固然石油具有能源與工業原料雙重屬性，但比擬之下，石油作為工業原料對供需陰礙較小。很多不確認因素都會陰礙到石油需求走向，如環球經濟、油價波動、能源政策調換等，精確預計極度難題，只能通過解析一些關鍵性因素，對石油需求的發展趨勢進行相對客觀的把握。此中，有兩大陰礙因素值得特別關注：其一，是新能源汽車快速發展對石油消費的替代；其二，是人工智能（AI）的爆發式增長帶來的大批能源需求。這兩個因素將是陰礙對2030年石油需求走向判定的關鍵。
新能源汽車，尤其是電動汽車的廣泛應用，正顯著減低環球對石油的依賴。跟著電池和電驅動專業的連續先進，無論是電動商用車還是電動乘用車，其續航才幹、充電效率都在顯著提拔，這些因素促使越來越多的消費者選擇電動車。同時，各國政府的支援政策和包含有充電樁在內的新能源車配套設備日漸完善，不少國家公佈將在未來10年至20年逐漸剔除傳統燃油車，這將使交通運輸領域石油需求相應減低。以中國為例，中國汽車工業協會發表的數據顯示，2024年全國汽車銷量為304萬輛，新能源汽車銷量為9495萬輛，占比約316。假設一輛燃油車每年平均行駛15萬公里，平均每百公里油耗為10升，每升汽油約為073千克，據此估計，2024年新售出的新能源汽車約節儉了1049萬噸汽油。依照預計，中國新能源汽車年銷量在2025年可能突破1000萬輛并連續不斷攀升，新能源對石油的替代力度也將逐年增大。
另一個可能對石油需求產生主要陰礙的因素是AI的發展。現在，環球AI正履歷高速發展期。有研究表明，從2024年到2024年，最進步AI模子的算計量每34個月就翻一番，也即年增長近10倍。AI應用依賴龐大的數據中央來處理和存儲海量數據，而數據中央的算力、數據存儲和設施冷卻會產生極大的用電需求。培訓深度吸取模子時設施耗電量則更進一步，高耗電的培訓過程可能連續數天甚至數月。此外，跟著AI專業在各行各業的應用日益廣泛與深入，其推理任務的頻率和復雜度也在增加。例如，一次平凡google搜索的平均耗電為03 Wh，而ChatGPT響應一條請求的平均耗電為29 Wh，相差近30倍。而自動駕駛汽車的即時決策作為一個代表的AI應用場景，需要數據算計支援會更高。有專家預測，到2027年，整個AI行業年耗電量將達85至134TWH(1TWh等于10億KWh)，約相當于7到12個google、8到1幸運拉霸機攻略4個微軟每年消耗的電量。
據英國能源研究院發表的《世界能源統計年鑒2024》教導顯示，2024年至2024年間，交通運輸仍是石油的重要用途，石油發電量下降了3622。但除了中國，環球可再生能源發展進度普遍落后于預期。數據顯示，2024年環球可再生能源投資約為3000億美元，而據國際可再生能源機構（IRENA）估算，要實現到2050年的能源轉型，每年至少需要投資4萬億美元。考慮到環球水電核電發電量增長遲鈍、風電光伏發電量僅占總發電量約13、可再生能源產業仍存在大規模高效儲能等專業瓶頸的客觀現實，AI、新能源汽車發展帶動的電力供需不匹配可能導致電力需求增量在短中期內不得不繼續依賴包含有石油在內的化石能源。
簡言之，在石油供需的天平上，一端是電動汽車發展導致石油2030年石油需求下降，另一端是以AI為典型的大規模耗電帶來的能源需求激增，可能帶動化石能源，包含有石油需求連續增長。兩大主要因素角力，將給2030年的環球石油市場帶來很大的不確認性。
