林伯強：應對低碳發(fā)展中的能源安全挑戰(zhàn)

　　近日，石油輸出國組織(OPEC)發(fā)布的最新2024年全球石油展望報告上調(diào)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(jié)構(gòu)中石油和天然氣的比例仍與現(xiàn)在保持近似(50%以上)。在世界對氣候變化議題投入極大關(guān)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(tài)?

　　石油在許多國家的能源供應中占據(jù)重要地位，維持石油的穩(wěn)定充足供應是保障國家能源安全的關(guān)鍵措施。同時，石油作為傳統(tǒng)化石能源，減少石油消費是保障低碳發(fā)展的重要戰(zhàn)略。因此，關(guān)注石油市場的不確定性和準確掌握石油需求的未來發(fā)展趨勢，有助于規(guī)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(xiàn)低碳發(fā)展至關(guān)重要。

　　對石油需求的預測是把握未來市場趨勢的重要依據(jù)。OPEC預測石油需求仍將持續(xù)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(jié)構(gòu)中石油和天然氣的比例仍與現(xiàn)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(zhuǎn)型進程持樂觀態(tài)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(chǎn)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(xiàn)凈零排放，呼吁到2030年將全球再生能源產(chǎn)能增加兩倍。影響石油需求的因素眾多，對關(guān)鍵因素的把握不同或許是兩大機構(gòu)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(nèi)，有兩大關(guān)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(tǒng)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(lǐng)下，多國積極出臺扶持電動汽車產(chǎn)業(yè)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(fā)展將可能顯著增加石油需求。AI正逐漸成為新質(zhì)生產(chǎn)力的引擎，引領(lǐng)科技革命，其廣泛使用和蓬勃發(fā)展卻給節(jié)能目標帶來了新的挑戰(zhàn)。從算法訓練來看，AI模型所需要的算力需求遠遠高于傳統(tǒng)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(shù)型增長。從基礎設施來看，支撐AI發(fā)展的數(shù)據(jù)中心等正在成為能耗大戶。業(yè)內(nèi)普遍預測AI將在未來5年出現(xiàn)爆發(fā)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(jié)構(gòu)中仍以化石能源為主，如果新能源無法滿足AI發(fā)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(fā)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(fā)展將面臨兩大主要挑戰(zhàn)：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(zhàn)略儲備規(guī)劃和能源供應安全。其二，石油需求波動或?qū)⒂绊懱歼_峰的實現(xiàn)，給各國的低碳綠色轉(zhuǎn)型增加障礙。以電動汽車替代傳統(tǒng)燃油車為代表的綠色發(fā)展措施和以AI為代表的技術(shù)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(tài)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(fā)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(zhàn)略石油儲備、調(diào)整補貼政策以緩沖國際油價波動對國內(nèi)經(jīng)濟的沖擊;調(diào)整石油行業(yè)相關(guān)投資的長期規(guī)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(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型以應對低碳發(fā)展挑戰(zhàn)。這包括發(fā)展綠色數(shù)據(jù)中心和綠色數(shù)字基礎設施，以及探索綠色電力供電模式以降低AI發(fā)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)