ИИ на стороне нефтяников: алгоритмы ускорят добычу нефти сильнее, чем развитие зелёной энергетики

Искусственный интеллект обеспечит колоссальный прирост производительности нефтегазовой отрасли и значительно меньший — «зелёной» энергетике, выяснили учёные. До сих пор этот фактор оставался скрытым и не рассматривался в качестве влияющего на климат планеты. Аналитики изучали прямые потребности ИИ в электрической энергии и не видели, как алгоритмы могут повлиять на эффективность добычи. Между тем ИИ оказался на тёмной стороне, и это только ухудшит ситуацию с климатом.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца — август 2026 года

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews

Для своего анализа учёные компании Microsoft использовали глобальную вычислительную модель общего экономического равновесия, рассматривая ИИ как технологию, одновременно повышающую производительность ископаемой и возобновляемой энергетики. При параллельном внедрении передовых ИИ-алгоритмов и технологий расчёты дали дополнительный прирост глобальных выбросов примерно на 0,47–1,8 млрд тонн CO2 в год — это соответствует примерно 1,2–4,8 % мировых энергетических выбросов 2024 года. Иными словами, использование ИИ в энергетике не сократит, а увеличит выбросы углекислого газа — до 5 % — только за счёт инноваций.

Причина заключается в том, что повышение эффективности добычи нефти и газа вызовет гораздо более сильный экономический эффект, чем аналогичное повышение эффективности солнечной и ветровой генерации. ИИ уже применяется для анализа геологических данных, более точной оценки залежей и снижения рисков до начала бурения, оптимизации работы скважин, производственных процессов и технического обслуживания оборудования. В результате снижается себестоимость добычи, и становится выгодной разработка ресурсов, которые прежде считались слишком дорогими.

По данным, приведённым Financial Times, компания Wood Mackenzie оценивает объём дополнительных нефтяных ресурсов, которые потенциально могут стать экономически доступными благодаря ИИ, в 0,470–1 трлн баррелей. Goldman Sachs, в свою очередь, ранее оценивал, что применение ИИ в американской сланцевой отрасли способно увеличить извлекаемые запасы на 8–20 % и сократить стоимость бурения примерно на 30 %. Уже сейчас, согласно отраслевому исследованию IBM, около 44 % нефтегазовых компаний применяют ИИ при разведке, а ещё 45 % планируют начать его использование в ближайшие три года.

«Повышение производительности за счет ИИ приводит к увеличению выбросов, а не к их предотвращению, усиливая использование ископаемого топлива, а не вытесняя его», — говорится в отчёте.

В возобновляемой энергетике искусственный интеллект также способен дать существенный эффект. Алгоритмы позволяют точнее прогнозировать солнечную активность и скорость ветра, заранее выявлять неисправности турбин и солнечных установок, оптимизировать работу электросетей и определять наиболее выгодные моменты зарядки и разрядки аккумуляторных систем. В моделях исследователей повышение производительности солнечной и ветровой энергетики за счёт ИИ в отдельных сценариях достигало 30 %, а предотвращённые благодаря этому выбросы могли составить до 500 млн тонн CO2 в год.

Однако этого оказалось недостаточно: расчёты показывают, что для компенсации каждого 1 % прироста производительности нефтегазового сектора производительность возобновляемой энергетики должна вырасти примерно на 4–5 %. Более того, ИИ не устраняет главные физические и административные ограничения строительства ВИЭ — очереди на подключение к сетям, дефицит линий электропередачи, длительное получение разрешений и вынужденное ограничение выработки.

В связи с этим авторы исследования предлагают учитывать не только непосредственный углеродный след ИИ — прежде всего электроэнергию, потребляемую центрами обработки данных, — но и дополнительные выбросы, появление которых становится возможным благодаря применению ИИ в смежных отраслях. Эти «скрытые» выбросы только благодаря оптимизации добычи нефти и газа могут до десяти раз превышать прямые выбросы от деятельности дата-центров.

Очевидно, что такое положение дел принципиально меняет привычную картину воздействия ИИ на климат: повышение эффективности добычи удешевляет нефть и газ, увеличивает их предложение и затем распространяется по всей экономике — через транспорт, промышленность и нефтехимию. Исследователи считают, что без специальных ограничений, включая углеродное ценообразование и регулирование применения ИИ для расширения добычи ископаемого топлива, технология скорее укрепит существующую нефтегазовую энергосистему, чем ускорит её вытеснение возобновляемыми источниками. ИИ перешёл на тёмную сторону, где сытнее и богаче. Стоит ли этому удивляться?

Источник