On Tuesday, Goldman Sachs reportedly stated AI could lower oil prices over the next decade by reducing costs and increasing recoverable resources, boosting supply.
The bank says that AI's impact on energy and metals has largely centered on the demand side, anticipating a rise in power demand. However, a negative effect on oil prices could reduce the incomes of producers, including OPEC+ members.
Goldman Sachs anticipates a modest potential increase in oil demand from AI over the next decade, especially compared to the larger impact AI is expected to have on power and natural gas demand.
Goldman Sachs estimates that AI could reduce the costs of a new shale well by about 30%. Furthermore, AI-driven improvements in recovery factors for U.S. shale could potentially increase oil reserves by 8% to 20%, adding 10 to 30 billion barrels.
Goldman Sachs said in a note, "AI could potentially reduce costs via improved logistics and resource allocation ... resulting in a $5/bbl fall in the marginal incentive price, assuming a 25% productivity gain observed for early AI adopters."
"We believe that AI would likely be a modest net negative to oil prices in the medium-to-long term as the negative impact from the cost curve (c.-$5/bbl) – oil's long-term anchor – would likely outweigh the demand boost (c.+$2/bbl),"
Notably, Brent crude oil prices have experienced significant selling pressure recently, dipping to 77.21 USD per barrel on Tuesday.
Although there has been a slight recovery from earlier lows, the overall market sentiment remains bearish.
Investors are reacting to recent data from OPEC, which indicates that 8 OPEC+ members plan to increase their production by 180,000 barrels per day. This anticipated rise in supply casts a shadow over the oil market, particularly as it coincides with weakening demand indicators from major economies.
Disclaimer: This content was partially produced with the help of AI tools and was reviewed and published by Benzinga editors.
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ゴールドマンサックスは、人工知能がコストを削減し、回収可能な資源を増やすことにより、次の10年間で原油価格を引き下げる可能性があると述べたと報じられています。これにより供給が増えると予想されます。
銀行によれば、人工知能がエネルギーや金属に与える影響は主に需要側に集まっており、電力需要の増加が予想されています。しかし、原油価格への悪影響はOPEC+メンバーを含む生産者の収入を減少させる可能性があります。
ゴールドマンサックスは、次の10年間にAIによる原油需要の控えめな増加が予想されており、特にAIが電力や天然ガスの需要に与える影響と比べると大きな影響はないとしています。
ゴールドマンサックスは、AIにより新規シェールウェルのコストが約30%削減されると見積もっています。さらに、人工知能によるU.S.シェールの回収率の向上により、原油の埋蔵量が8%から20%増加する可能性があります。これにより10億から300億バレルの原油が追加されます。
ゴールドマンサックスはノートで、「最適化された物流とリソース配分によりコストが削減され、程度的なAIを取り入れることにより、マージナルインセンティブ価格が$5/bbl下がる」と述べています。
「私たちは、人工知能が中長期的には原油価格に対して負の影響を与える可能性が高いと考えています。コストカーブ(約-$5/bbl)による負の影響が需要の増加(約+$2/bbl)よりも大きいためです。」
特に、ブレント原油価格は最近大幅な売り圧力を受け、火曜日には1バレルあたり77.21ドルに下落しました。
最近は若干の回復が見られましたが、全体的な市場のセンチメントは弱気のままです。
投資家は最近のOPECのデータに反応しており、これにより8つのOPEC+メンバーが1日あたり18万バレルの原油生産増加を計画していることが示されています。この予想される供給の増加は、主要な経済の需要指標の低下と重なることから、特に石油市場に影を落としています。
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