人工智慧（AI）技術正為全球石油與天然氣產業帶來效率革新，預計將創造數千億美元的價值。然而，此趨勢也引發外界擔憂，AI驅動的化石燃料生產力提升，恐遠超過再生能源領域透過AI實現的減排效益，進而加劇氣候變遷挑戰，甚至鞏固大型石油公司的市場地位。
根據《Oilprice.com》報導，AI與數位化預計將在 2026 年至 2030 年間，為全球探勘與生產（E&P，即尋找並開採油氣資源的公司）創造近 5,000 億美元的累計價值。投資數位化與AI的 E&P 公司，到 2030 年預計每年可額外增加 800 億美元的價值，這些增長主要來自於營運效率提升、設備稼動率提高與採收率增加，以及縮短開發時程等成本節省與產能提升。
AI技術的應用不僅止於優化現有產線，更能大幅提升油氣探勘的精準度與效率。專家分析，AI有望從現有油藏中額外開採出多達一兆桶石油。埃克森美孚（ExxonMobil）董事長兼執行長達倫·W·伍茲（Darren Woods）便指出，該公司已運用AI與訓練模型，在蓋亞那（Guyana）近海發現四個新的潛在鑽探機會，超出原先預期。雪佛龍（Chevron）董事長兼執行長 Mike Wirth 也表示，新AI工具將改變探勘週期，使其能發現過往難以察覺的地質構造，並預期將帶來更好的成果。Wood Mackenzie 的分析師補充，AI是人類地底探勘團隊的強力輔助，而非取代，強調「儘管AI分析能力強大，但地底專業知識仍不可取代，兩者相輔相成」。
然而，研究指出，這些AI帶來的生產力提升，恐強化化石燃料產業的現有地位。若要實現淨零排放，再生能源領域透過AI實現的減排效益，必須比化石燃料領域因AI提升的生產力高出 4 至 5 倍。此外，AI分析也讓業者擁有比過去更多的選擇，強化了其與當地政府的談判地位。
對於高度依賴能源進口的台灣而言，全球原油市場的供需動態（指原油的生產與消費變化）變化，將間接影響能源採購成本與產業布局。如果AI技術促使全球原油供給量因生產效率提升而增加，理論上可能為台灣帶來降低能源進口成本的機會；反之，若大型石油公司藉由AI更有效地管理供應，可能維持高油價，對台灣的經濟發展構成潛在壓力。
