林伯強：應對低碳發展中的能源安全挑戰

　　近日，石油輸出國組織(OPEC)發布的最新2024年全球石油展望報告上調了中長期需求預測。OPEC表示逐步淘汰石油是天方夜譚，到2050年全球能源結構中石油和天然氣的比例仍與現在保持近似(50%以上)。在世界對氣候變化議題投入極大關注，使用綠色能源成為大趨勢的背景下，如何看待OPEC方面的表態?

　　石油在許多國家的能源供應中占據重要地位，維持石油的穩定充足供應是保障國家能源安全的關鍵措施。同時，石油作為傳統化石能源，減少石油消費是保障低碳發展的重要戰略。因此，關注石油市場的不確定性和準確掌握石油需求的未來發展趨勢，有助于規避石油價格和供需沖擊帶來的風險，對于維護國家能源安全和實現低碳發展至關重要。

　　對石油需求的預測是把握未來市場趨勢的重要依據。OPEC預測石油需求仍將持續增長，到2050年石油需求將達到每天1.2億桶以上甚至更高，屆時全球能源結構中石油和天然氣的比例仍與現在保持近似(50%以上)。與OPEC不同，國際能源署(IEA)則對全球能源轉型進程持樂觀態度，其不久前出臺的報告稱石油需求將在2030年進入增長的平臺期。

　　OPEC的立場，從產油國的角度可以理解。然而，在去年COP28世界氣候行動峰會上，各國一致同意逐步擺脫化石燃料以在2050年實現凈零排放，呼吁到2030年將全球再生能源產能增加兩倍。影響石油需求的因素眾多，對關鍵因素的把握不同或許是兩大機構對未來全球石油需求預測大相徑庭的重要原因。筆者認為，短中期內，有兩大關鍵因素將主導未來石油需求的走向，必須將其納入全球石油需求預測框架中考慮。

　　一方面，電動汽車的滲透率提升將顯著降低全球石油需求。電動汽車的推廣和對傳統燃油車的逐步替代是減少石油需求的有效手段。在碳中和目標的引領下，多國積極出臺扶持電動汽車產業的政策，推動電動汽車的滲透率提升。IEA在《2024全球電動汽車展望》中指出，2023年全球電動汽車銷量接近1400萬輛。迅速攀升的滲透率讓大量石油消耗被電力替代。

　　另一方面，人工智能(AI)的發展將可能顯著增加石油需求。AI正逐漸成為新質生產力的引擎，引領科技革命，其廣泛使用和蓬勃發展卻給節能目標帶來了新的挑戰。從算法訓練來看，AI模型所需要的算力需求遠遠高于傳統模型。從模型運行來看，AI模型的推理和運算耗費的能源也大幅度提升。隨著AI模型的應用場景和范圍的擴展，其運行能耗將呈指數型增長。從基礎設施來看，支撐AI發展的數據中心等正在成為能耗大戶。業內普遍預測AI將在未來5年出現爆發式增長，屆時AI將對全球能源需求造成顯著沖擊。而當前全球能源結構中仍以化石能源為主，如果新能源無法滿足AI發展帶來的能耗增量，將不得不增加以石油為代表的化石能源需求以滿足AI發展的能耗需求。

　　上述兩個主要因素將顯著增加2030年的全球石油市場以及能源保供的不確定性。全球的能源安全和低碳發展將面臨兩大主要挑戰：其一，石油市場供需平衡不確定風險增加，石油價格波動趨勢預測難度加大，影響各國的石油戰略儲備規劃和能源供應安全。其二，石油需求波動或將影響碳達峰的實現，給各國的低碳綠色轉型增加障礙。以電動汽車替代傳統燃油車為代表的綠色發展措施和以AI為代表的技術革命，對能耗形成雙重影響。在難以準確把握能耗漲跌趨勢的情況下，各國或需要重新估計能源動態對碳達峰的影響，并采取相應的應對措施，以確保在保障能源安全的同時，順利有效地推進碳中和進程。

　　為兼顧保障能源安全和低碳發展，各國可采取積極應對措施。一是制定應對石油市場供需風險的短中期方案。這包括通過戰略石油儲備、調整補貼政策以緩沖國際油價波動對國內經濟的沖擊;調整石油行業相關投資的長期規劃以應對石油供需波動;通過多元化石油供應渠道以對沖石油市場的不確定性風險等。二是加快能源結構轉型以應對低碳發展挑戰。這包括發展綠色數據中心和綠色數字基礎設施，以及探索綠色電力供電模式以降低AI發展碳足跡。(作者是廈門大學管理學院講席教授、中國能源政策研究院院長)