Нефтегазу не хватает людей. ИИ меняет экономику отраслиРоссийский нефтегаз входит в период кадрового дефицита. В 2026 году отрасли не хватает около
27 тыс. сотрудников, при этом в ней занято около
1,124 млн человек. По оценке TNF и «Апрайт», к 2030 году дефицит может увеличиться до
52 тыс. человек.
Для отрасли это уже не только проблема найма. При ограниченном количестве специалистов рост производительности становится одним из условий сохранения объёмов производства. Поэтому ИИ постепенно переходит из категории цифровых экспериментов в инструмент оптимизации конкретных производственных процессов.
ИИ должен увеличивать производительностьВ 2025 году российские нефтегазовые компании вложили в искусственный интеллект
2,7 млрд рублей при общих расходах на цифровизацию в 151 млрд рублей. По данным «Т1»,
43% компаний отмечают рост производительности труда благодаря ИИ, ещё 53% – повышение эффективности производства.
«Газпром нефть», например, применяет ИИ при планировании бурения. По данным компании, расчёты выполняются
в пять раз быстрее. В этом и заключается практический смысл технологии: не заменить специалиста, а позволить ему быстрее обрабатывать данные и принимать решения.
США уже считают результат в цифрахАмериканские компании постепенно переходят от отдельных AI-проектов к их интеграции в производственный контур.
Chevron использует ИИ для анализа данных месторождений Permian Basin и планирования бурения, а генеративная платформа ApEX позволяет искать информацию более чем в
1 млн документов.
Halliburton сообщает о проектах, где совместное применение AI и цифровых технологий увеличило скорость проходки на
33%, а скорость спуска обсадных и эксплуатационных колонн – на
15-45%. Здесь эффективность ИИ измеряется уже не количеством внедрённых моделей, а производственным результатом.
ИИ требует всё больше энергииПо оценке McKinsey, приведённой «Роснефтью», мировая потребность дата-центров в мощности может вырасти с
82 ГВт в 2025 году до 219 ГВт в 2030-м. Основной драйвер роста – развитие AI-инфраструктуры.
Нефтегаз начинает занимать место и в этой цепочке.
Chevron развивает газовую электростанцию мощностью
2,67 ГВт для дата-центра Microsoft в Техасе, а
ExxonMobil разрабатывает проект газовой генерации непосредственно для дата-центра с улавливанием более
90% CO₂. Для газового бизнеса это потенциально новый рынок сбыта.
Россия развивает два направленияРоссийские компании уже активно внедряют ИИ и цифровые двойники. «Газпром нефть» сообщает, что цифровые двойники используются примерно на
60% добычи углеводородов. Одновременно развивается инфраструктура для энергоёмких дата-центров: «Газпром», «Крипто Энерджи» и ЯНАО договорились о размещении таких объектов на производственных площадках «Газпрома».
При этом подтверждённого российского проекта, сопоставимого с американскими моделями, где
попутный нефтяной газ непосредственно используется для питания AI-дата-центров, в открытых источниках пока недостаточно.
Главный барьер – масштабированиеСтоимость внедрения ИИ называют главным препятствием
40% нефтегазовых компаний. Ещё 28% сталкиваются с недостатком данных для обучения моделей, а 23% – с их неструктурированностью и неполнотой. Для отрасли с большим количеством оборудования разных поколений это серьёзное ограничение.
Поэтому следующий этап – объединить
кадры, производительность, данные и энергетику в один производственный контур. ИИ должен увеличивать объём работы, который способен выполнять один специалист, цифровые модели – повышать эффективность оборудования, а собственная энергетическая и вычислительная инфраструктура – обеспечивать растущий спрос на AI-мощности.
В конечном счёте отрасли придётся считать не количество AI-проектов, а
дополнительную производительность на одного сотрудника и экономический эффект на каждый вложенный рубль.
#Лонгрид
⭐️
Подписаться на канал