тонн CO2 в год, что эквивалентно 1,2–4,8% мировых энергетических выбросов 2024 года. Причина в том, что повышение эффективности добычи нефти и газа за счет ИИ имеет более сильный экономический эффект, чем аналогичные улучшения в солнечной и ветровой энергетике. ИИ используется для анализа геологических данных, оценки запасов, снижения рисков бурения, оптимизации операций и обслуживания скважин, что снижает затраты на добычу и делает ранее нерентабельные ресурсы жизнеспособными. По оценкам Wood Mackenzie, ИИ может сделать дополнительно доступными экономически от 470 миллиардов до 1 триллиона баррелей нефти, а Goldman Sachs утверждает, что ИИ может увеличить извлекаемые запасы сланцевой нефти в США на 8–20% и снизить затраты на бурение примерно на 30%. Опрос IBM показывает, что 44% нефтегазовых компаний уже используют ИИ в разведке, а 45% планируют внедрить его в течение трех лет. В возобновляемой энергетике ИИ может улучшить прогнозирование солнечной активности и скорости ветра, обнаруживать неисправности, оптимизировать сети и зарядку аккумуляторов, что потенциально может повысить производительность до 30% и предотвратить до 500 миллионов тонн выбросов CO2 в год. Однако исследования показывают, что производительность возобновляемых источников энергии должна расти на 4–5% на каждый 1% прироста производительности в нефтегазовой отрасли, чтобы компенсировать выбросы, и сохраняются физические и административные барьеры. Исследователи призывают учитывать скрытые выбросы от применения ИИ в других секторах, которые могут быть в десять раз выше прямых выбросов центров обработки данных.