林伯强：应对低碳发展中的能源安全挑战

近日，石油输出国组织（OPEC）发布的最新2024年全球石油展望报告上调了中长期需求预测。OPEC表示逐步淘汰石油是天方夜谭，到2050年全球能源结构中石油和天然气的比例仍与现在保持近似（50%以上）。在世界对气候变化议题投入极大关注，使用绿色能源成为大趋势的背景下，如何看待OPEC方面的表态？

石油在许多国家的能源供应中占据重要地位，维持石油的稳定充足供应是保障国家能源安全的关键措施。同时，石油作为传统化石能源，减少石油消费是保障低碳发展的重要战略。因此，关注石油市场的不确定性和准确掌握石油需求的未来发展趋势，有助于规避石油价格和供需冲击带来的风险，对于维护国家能源安全和实现低碳发展至关重要。

对石油需求的预测是把握未来市场趋势的重要依据。OPEC预测石油需求仍将持续增长，到2050年石油需求将达到每天1.2亿桶以上甚至更高，届时全球能源结构中石油和天然气的比例仍与现在保持近似（50%以上）。与OPEC不同，国际能源署（IEA）则对全球能源转型进程持乐观态度，其不久前出台的报告称石油需求将在2030年进入增长的平台期。

OPEC的立场，从产油国的角度可以理解。然而，在去年COP28世界气候行动峰会上，各国一致同意逐步摆脱化石燃料以在2050年实现净零排放，呼吁到2030年将全球再生能源产能增加两倍。影响石油需求的因素众多，对关键因素的把握不同或许是两大机构对未来全球石油需求预测大相径庭的重要原因。笔者认为，短中期内，有两大关键因素将主导未来石油需求的走向，必须将其纳入全球石油需求预测框架中考虑。

一方面，电动汽车的渗透率提升将显著降低全球石油需求。电动汽车的推广和对传统燃油车的逐步替代是减少石油需求的有效手段。在碳中和目标的引领下，多国积极出台扶持电动汽车产业的政策，推动电动汽车的渗透率提升。IEA在《2024全球电动汽车展望》中指出，2023年全球电动汽车销量接近1400万辆。迅速攀升的渗透率让大量石油消耗被电力替代。

另一方面，人工智能（AI）的发展将可能显著增加石油需求。AI正逐渐成为新质生产力的引擎，引领科技革命，其广泛使用和蓬勃发展却给节能目标带来了新的挑战。从算法训练来看，AI模型所需要的算力需求远远高于传统模型。从模型运行来看，AI模型的推理和运算耗费的能源也大幅度提升。随着AI模型的应用场景和范围的扩展，其运行能耗将呈指数型增长。从基础设施来看，支撑AI发展的数据中心等正在成为能耗大户。业内普遍预测AI将在未来5年出现爆发式增长，届时AI将对全球能源需求造成显著冲击。而当前全球能源结构中仍以化石能源为主，如果新能源无法满足AI发展带来的能耗增量，将不得不增加以石油为代表的化石能源需求以满足AI发展的能耗需求。

上述两个主要因素将显著增加2030年的全球石油市场以及能源保供的不确定性。全球的能源安全和低碳发展将面临两大主要挑战：其一，石油市场供需平衡不确定风险增加，石油价格波动趋势预测难度加大，影响各国的石油战略储备规划和能源供应安全。其二，石油需求波动或将影响碳达峰的实现，给各国的低碳绿色转型增加障碍。以电动汽车替代传统燃油车为代表的绿色发展措施和以AI为代表的技术革命，对能耗形成双重影响。在难以准确把握能耗涨跌趋势的情况下，各国或需要重新估计能源动态对碳达峰的影响，并采取相应的应对措施，以确保在保障能源安全的同时，顺利有效地推进碳中和进程。

为兼顾保障能源安全和低碳发展，各国可采取积极应对措施。一是制定应对石油市场供需风险的短中期方案。这包括通过战略石油储备、调整补贴政策以缓冲国际油价波动对国内经济的冲击；调整石油行业相关投资的长期规划以应对石油供需波动；通过多元化石油供应渠道以对冲石油市场的不确定性风险等。二是加快能源结构转型以应对低碳发展挑战。这包括发展绿色数据中心和绿色数字基础设施，以及探索绿色电力供电模式以降低AI发展碳足迹。（作者是厦门大学管理学院讲席教授、中国能源政策研究院院长）