(艺术指导和设计；插图
用人工智能创建 Jean-Dominique Lavoix-Carli)
沙特国有巨型石油公司 Aramco 开发出了功能极其强大的大型语言模型（LLM）"Metabrain"，拥有 2,500 亿个参数，并计划在 2025 年底推出万亿参数版本。Metabrain 利用石油公司自 20 世纪 30 年代以来积累的石油和地质数据进行训练。然而，尽管 "Metabrain "可能很壮观，但它仅仅是石油行业整合人工智能技术的多种方式中的一个例子（卡林顿-马林，"Metabrain "是石油公司的一个新技术。世界上最大的工业法律硕士揭晓“, 中东人工智能新闻2024 年 3 月 4 日和" 阿美石油公司推动人工智能发展，产生 40 亿美元技术影响 ", 中东人工智能新闻，2025 年 6 月 22 日）。
随着人工智能（AI）革命在全球范围内的展开，所有大型石油公司，无论是美国、法国、沙特、俄罗斯、中国、英国、俄罗斯等，都将这些技术从上游整合到下游业务中（Kelly Norways、Hermann Wang、Rosemary Griffin 和 Charle Michell，" 特写：石油公司在上游业务中争夺人工智能优势 ", 标准普尔全球2025年7月10日）。从地质勘探到设备管理，人工智能成为提高效率的工具，同时也不会忘记财务方面。
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与此同时，石油和天然气行业创造了巨额收入，到 2024 年将达到 5.95 万亿美元（" 2025 年全球石油和天然气行业指南 ", 研究市场2025 年 4 月 18 日）。 这些收入也恰好为人工智能部门的发展提供了资金。
与此相对应，全球石油和天然气行业在推动人工智能行业的巨大国际增长方面也发挥着重要作用。除了数十亿人使用人工智能之外，人工智能的能源需求还包括数据中心的激增。此外，还必须加上人工智能所依赖的材料和电力基础设施的发展（"能源与人工智能"，国际能源机构，2025 年 4 月；埃莱娜-拉沃伊（Hélène Lavoix），"能源与人工智能"，国际能源机构，2025 年 4 月）。美国核复兴中的铀 (2)：走向全球地缘政治竞赛, 远景洞察研究所，2025 年 1 月 17 日）。
能源公司和人工智能公司迅速发展的现实，让我们不禁要问，它们的未来会不会相互交织，甚至相互依存？此外，我们还不得不思考这一现实可能带来的新地缘政治局势。
石油人工智能
石油数据
石油行业是数据驱动型行业。石油公司需要地质数据来寻找新的矿藏以及管理目前已开采的油田。炼油需要非常准确和持续的数据流。石油和石油产品的储存以及储量管理也是如此。管道、油轮、运输工具和卡车车队的运输也是如此（Mehdi Mohammadpoor，Farshid Torabi，"石油的运输"）。 石油和天然气行业的大数据分析：新兴趋势 ", 科学直通车2020年12月）。在全球、地区和地方层面，石油和石油产品的销售和交换产生了大量的金融、法律和监管数据。
换句话说，在全球范围内，石油工业是一个极其复杂的海量数据引擎。这就是人工智能新技术家族与石油天然气行业相遇的原因：深度学习等技术是基于对大数据的分类和解释。
因此，数据生产、管理和应用的中心地位使石油工业成为人工智能的完美吸附器和整合器（Hélène Lavoix，"人工智能与石油工业"）。 用于人工智能的传感器和执行器(1):将人工智能融入现实"、 远景洞察研究所2019年1月14日）。这同样适用于预测需求和新储备的需要。
大融合
在这种技术背景下，值得注意的是石油工业与人工智能之间的历史性融合。事实上，这一动态始于 2010 年代大规模突破之后的短短几年。
就在那时，神经网络技术与深度强化学习相遇，并取得了成功，谷歌 Deepmind 人工智能 Alphago 战胜了围棋世界冠军。在同一时期，深度学习和机器学习的发展变成了具有经济价值的可用工具（埃莱娜-拉沃瓦，" Hélène Lavoix, "）。通往人工智能的门户-了解人工智能和预见人工智能驱动的世界", 远景洞察研究所).
华为案例
中国的情况就是如此，比如华为，这家领先的 5G 和人工智能巨头公司在管道 "智能化 "方面积累了丰富的专业知识。
这种专业知识已经发展了十多年，首先是在中亚地区（Jean-Michel Valantin，"中国新丝绸之路上的人工智能", 红队的分析, 2017年12月4日和"世界上最长的智能管道", 华为案例研究, 30/03/2013).例如，华为在长达 3600 公里的中亚-中国天然气管道上安装了大量传感器。这一巨大的基础设施通过一个巨大的光缆网络将土库曼斯坦、阿塞拜疆、乌兹别克斯坦和哈萨克斯坦与中国连接起来（"中亚-中国天然气管道"）。世界上最长的智能管道", 华为案例研究, 30/03/2013).
这种光缆可以安装大量传感器。这些设备可以测量流量、温度、压力以及这个巨大基础设施的所有重要变量。这些庞大的传感器阵列还与卫星监控和通信网络相集成。
此外，所有这些传感器系统都会产生巨大的数据流。这些数据流需要非常高的带宽容量（只有光纤电缆才允许），才能传输到由华为建造和运营的人工智能数据处理中心。这个庞大的结构现在被称为 "智能管道"，因为它本质上是由人工智能驱动的。
华为公司负责中亚-中国天然气管道的连接和电子管理。
华为也是目前在中国发展人工智能的几家中国公司之一，这些公司包括阿里巴巴、腾讯、华为、Sensetime、DeepSeek、Bytedance......（Jean-Michel Valantin，"人工智能在中国"）。中国的人工智能革命", 远景洞察研究所，2017年11月13日）。
随着这一 "智能管道 "的开发，华为将自己定位为石油天然气行业 "人工智能化 "的主要参与者之一（Juan Pedro Tomas，"智能管道 "的开发：华为的 "人工智能化""智能管道""智能管道""智能管道"）。华为瞄准石油天然气行业", 物联网洞察--企业2016年11月14日和"亚洲天然气管道在中亚采用先进的通信系统"，华为，Dirk Van der Play，《中国在中亚的多元化》，2020 年 11 月 23 日）。
这种 "石油与人工智能 "的融合对两个行业都有深远影响，因为它推动着深刻而加速的变革。
走向超级石油？
这一动态的主要演变是石油部门融入 Helene Lavoix 所定义的 "人工智能世界"。事实上，我们的世界正在向人工智能 "转换"。在这个 "新世界 "中，一切可以通过传感器产生的数据进行管理的事物都在通过人工智能的能力进行管理（Hélène Lavoix，"人工智能世界"）。探索人工智能的连带影响", Red Team Analysis Society。 2023年5月17日和"通往人工智能的门户-了解人工智能和预见人工智能驱动的世界", "量子信息科学与技术门户网站--迈向量子人工智能世界 ?" Red Team Analysis Society).事实上，这些传感器是在全球多层面部署的。
人工智能世界的石油
在石油领域，这些传感器不胜枚举。它们可以是地震波探测装置、大陆管道沿线的压力计网络。此外，还有用于地质勘探的卫星雷达和地理空间图像、石油金融资产的高频交易等。如今，人工智能功能通常管理和处理这些传感器网络产生的数据流。
例如，沙特阿拉伯国有石油公司阿美石油公司（Aramco）正在将人工智能技术整合到其所有业务中（"Aramco"）。人工智能和数字经济发展是沙特和中国合作计划的关键部分", 阿拉伯新闻2022年12月9日和让-米歇尔-瓦朗坦，"中国、沙特阿拉伯与阿拉伯人工智能崛起“, Red Team Analysis Society。 2023 年 1 月 31 日）。与此同时，如上所述，该公司建立并使用了世界上最大的工业化大型语言模型 "Metabrain"。
阿美石油公司利用其 90 年的石油数据对 Metabrain 进行了培训。这家沙特巨头还聘请了数百名人工智能专家（Carrington Malin, " 阿美石油公司推动人工智能发展，产生 40 亿美元技术影响 ", 中东人工智能新闻，2025 年 6 月 22 日）。
美国巨头埃克森美孚公司（Exxon Mobil）利用人工智能优化自身的能源消耗，尤其是在炼油厂一级。英国石油公司将人工智能算法整合到勘探服务中。壳牌公司正在使用预测性人工智能来提高设备的使用和效率，同时减少设备的停机时间。通过这种预测性维护方法，人工智能算法可以分析炼油厂和钻井现场设备和机械的传感器数据，从而预测故障，实现及时维护，防止代价高昂的意外停机。
这种方法减少了数百万美元的运营损失，并有助于节省各个地点的成本。(" 人工智能如何改变石油天然气行业？10 个案例研究、优势和实例"，Intelegain，2025 年 8 月 4 日）。俄罗斯国有巨头公司 Rosneft 也正在将人工智能从上游应用到下游业务中（Julien Noceti，" 局外人人工智能竞赛中的俄罗斯 ", IFRI、 2020 年 12 月）。
在中国，中石化、中海油和中石油整合了 DeepSeek 人工智能模型。它们将其用于研究以及预测需求的变化。中国石油也完成了类似的私有化部署，将 DeepSeek 模型嵌入其专有的大型语言模型，为石油和天然气行业的智能化量身定制。(徐义和：" DeepSeek 人工智能如何助力中国石油巨头的下一代数字化运营 ", 上游2025 年 2 月 26 日，Xialo Wang 和 Weijia Song，" 石油公司中的人工智能：专利状况回顾 ", 科学直通车2025 年和 Mia Nurmamat，"中国的目标是到 2030 年在人工智能驱动的能源领域占据主导地位 ", 南华早报》。 2025 年 9 月 8 日）。
因此，石油工业也成为了人工智能领域的驱动力。它还通过大量的金融投资来推动人工智能行业的发展。沙特阿拉伯与硅谷之间的关系就是一例。沙特政府成立了一家人工智能公司 "Humain"，致力于在沙特发展人工智能产业。"Humain "由规模庞大的沙特阿拉伯公共投资基金（PFI）资助。PFI 价值 9,400 亿美元，由王国的石油租金产生（艾哈迈德-奥姆兰（Ahmed Al Omran）和安德鲁-英格兰（Andrew England），" "）。 沙特阿拉伯在特朗普访问前启动人工智能企业 Humain ", 金融时报，2025 年 5 月 12 日）。
从沙特石油到人工智能
2025 年 5 月 13 日，在沙特投资论坛期间，人工智能领域的所有主要美国企业都访问了沙特首都，并与沙特 PIF 和 Humain 公司（Reem Walid，"沙特的人工智能"）一起增加了投资和项目。PIF 旗下的 HUMAIN 将推出规模达 $10 亿美元的人工智能基金，推动全球科技发展“, 阿拉伯新闻，2025 年 5 月 28 日）。
除其他交易外，Nvidia 和 Humain 还宣布了在整个王国建立人工智能工厂和数据中心的计划。该交易首先是向 Humain 出售 18 000 个 Blackwell 超高效 GPU。在沙特阿拉伯公共投资基金（PIF）的支持下，Nvidia 和 Humain 于 2025 年 5 月建立了具有里程碑意义的战略合作伙伴关系，以创建超大规模的人工智能基础设施，并在沙特阿拉伯各地建设 "人工智能工厂"。
Humain 将投资数十亿美元，在五年内部署多达 500 兆瓦的人工智能计算能力，由数十万 Nvidia 最先进的 GPU 驱动，第一阶段首先安装 18,000 台 GB300 Grace Blackwell 超级计算机。AMD、高通（Qualcomm）、Salesforce、甲骨文（Oracle）、谷歌（Google）、优步（Uber）也宣布了交叉交易美国和沙特的投资。随后，白宫也宣布沙特将在 5 年内向美国人工智能领域投资 6000 亿美元（泰勒-德登，" "）。 Nvidia, AMD, Nvidia, AMD 在特朗普海湾国家之行中达成沙特人工智能数据中心交易 ", 零对冲，2025 年 5 月 14 日）。
因此，在人工智能技术提高石油公司效率的同时，石油收入也成为人工智能发展的重要驱动力。对于石油行业来说，这种提高效率的竞赛是一种战略利益。事实上，在全球能源转型和气候变化的今天，石油地缘政治与全球地缘政治分裂所带来的紧张局势发生了碰撞（让-米歇尔-瓦朗坦，"石油地缘政治与全球能源转型"）。 什么是气候战争？ ", 远景洞察研究所2025 年 11 月 2 日和 Helene Lavoix，" 气候崩溃：如何通过战争减少二氧化碳排放？ ", 远景洞察研究所2023 年 9 月 19 日）。
人工智能石油的地缘政治
值得注意的是，自 2000 年代以来，美国一直是页岩油气行业和人工智能双重革命的发源地。此外，它们还遵循着平行的时间线（洛雷塔-纳波莱尼、 技术资本主义：新强盗的崛起和为共同利益而战, 七层楼出版社，2024 年）。
水平钻井和水力压裂技术带来的页岩油技术革命使美国成为石油和天然气的净生产国和出口国（丹尼尔-耶金：《页岩油技术革命》）、 新地图、能源、气候和国家的冲突, 2020).
用于压裂的人工智能
然而，这种新方法依赖于重型设备，需要大量持续投资。页岩油公司必须面对非常复杂的障碍，如开采优化、储层建模、产量预测、需求变化等。整合人工智能可以让这些公司优化其活动的各个方面，从而在降低风险的同时确保收益。
美国页岩油气是技术密集型产业，它整合了机器学习技术，尤其是用于加速钻井作业（David Whete，"美国页岩油气技术"）。美国石油公司利用人工智能加快页岩钻探，缓解欧佩克减产压力", 来自 布隆伯格-世界石油公司2024 年 3 月 14 日）。
美国人工智能和页岩油部门之间的这一联盟也确保了美国国内市场的石油和天然气生产。这一演变对人工智能行业的发展具有重要的战略意义。事实上，数据中心的激增、人工智能模型的训练以及人工智能使用的大规模化，都会产生日益增长的电力需求（见埃莱娜-拉沃瓦，"人工智能与能源"，《人工智能与能源》，2011 年第 3 期）。美国核复兴中的铀 (2)：走向全球地缘政治竞赛"；高盛，"GS Sustain：世代增长：人工智能、数据中心和即将到来的美国电力激增"，2024 年 4 月 29 日）。
环环相扣的地缘政治
在国际层面上，石油和人工智能部门的融合意味着石油部门是在一个不断变化的国际舞台上运作的。事实上，中美两国在人工智能领域争夺主导权的竞争影响到了石油行业的方方面面。
例如，美国政府试图通过技术出口禁令来减缓中国的进步。中国政府则通过限制稀土出口来进行报复，同时提高自己在 GPU 领域的研发和生产率。
石油工业在历史上是国际紧张局势的主要推动力，其自身的发展和持续依赖于人工智能。与此同时，人工智能正迅速成为国际军民竞争的驱动力。
反过来，如果由于能源转型、气候变化和争夺石油开采权的地缘政治而导致能源领域的紧张局势加剧或引发新的冲突，那么这些紧张局势很可能会对人工智能领域产生影响。人工智能的军事化可能会加剧这一趋势，而军事化正在迅速加速。
因此，我们现在必须看看人工智能和能源行业的不同层面将如何互动。
