AI sẽ thúc đẩy khai thác dầu mỏ nhanh hơn so với phát triển năng lượng xanh

Các nhà nghiên cứu của Microsoft đã sử dụng một mô hình cân bằng tổng thể toàn cầu có thể tính toán (computable general equilibrium model) để phân tích AI (trí tuệ nhân tạo) như một công nghệ giúp nâng cao năng suất trong cả lĩnh vực năng lượng hóa thạch lẫn năng lượng tái tạo. Họ phát hiện rằng việc áp dụng song song các thuật toán AI tiên tiến có thể làm tăng lượng phát thải toàn cầu thêm khoảng 0,47–1,8 tỷ tấn CO2 mỗi năm, tương đương 1,2–4,8% lượng phát thải năng lượng toàn cầu năm 2024. Nguyên nhân là do những cải thiện hiệu suất nhờ AI trong lĩnh vực khai thác dầu khí mang lại tác động kinh tế mạnh hơn so với những cải thiện tương tự trong năng lượng mặt trời và điện gió. AI được sử dụng để phân tích dữ liệu địa chất, đánh giá trữ lượng, giảm rủi ro khoan, tối ưu hóa vận hành và bảo trì giếng khoan, từ đó hạ chi phí sản xuất và biến những nguồn tài nguyên trước đây không có hiệu quả kinh tế trở nên khả thi. Wood Mackenzie ước tính AI có thể giúp khai thác kinh tế thêm từ 470 tỷ đến 1 nghìn tỷ thùng dầu, trong khi Goldman Sachs cho rằng AI có thể giúp tăng trữ lượng dầu đá phiến có thể khai thác của Mỹ thêm 8–20% và giảm chi phí khoan khoảng 30%. Một khảo sát của IBM cho thấy 44% các công ty dầu khí hiện đã sử dụng AI trong hoạt động thăm dò, và 45% có kế hoạch áp dụng công nghệ này trong ba năm tới. Trong lĩnh vực năng lượng tái tạo, AI có thể cải thiện khả năng dự báo hoạt động của mặt trời và tốc độ gió, phát hiện lỗi, tối ưu hóa lưới điện và quá trình sạc pin, có tiềm năng nâng năng suất lên tới 30% và ngăn chặn tới 500 triệu tấn CO2 phát thải mỗi năm. Tuy nhiên, các nghiên cứu cho thấy năng suất năng lượng tái tạo cần tăng thêm 4–5% để bù đắp cho mỗi 1% tăng năng suất trong ngành dầu khí nhằm cân bằng lượng phát thải, và các rào cản về vật lý cũng như hành chính vẫn còn tồn tại. Các nhà nghiên cứu kêu gọi cần xem xét đến lượng phát thải ẩn từ các ứng dụng AI trong những lĩnh vực khác, vốn có thể cao gấp tới mười lần so với lượng phát thải trực tiếp từ các trung tâm dữ liệu (data center).