首先，人工智能可能通过进一步改善物流和资源配置来降低行业成本曲线——这是长期的锚定因素。虽然最初落后于中位行业，但能源公司越来越期待在未来运营中利用人工智能，这使得供应侧问题更加引人关注。
例如，Nabors Industries通过与Corva LLC合作，专注于预测和自动化钻井，使部分北达科他州（巴肯）钻井时间缩短了30%。此外，BP借助AI增强的开发者生产力工具，显著减少了软件开发人员的间接成本。与此一致，达拉斯联邦储备银行能源调查的新数据显示，约20-40%的美国油气公司目前计划利用AI来优化供应链、自动化流程，并改进钻井和完井活动（图3）。
自2019年以来，钻井和完井时间分别缩短了约20%和40%，且还有进一步缩短的空间，尤其是完井时间（图4）。这意味着花在昂贵钻井设备上的日费更少。其他流程的优化也可能同样减少其他间接成本。
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例如，Nabors Industries通过与Corva LLC合作，专注于预测和自动化钻井，使部分北达科他州（巴肯）钻井时间缩短了30%。此外，BP借助AI增强的开发者生产力工具，显著减少了软件开发人员的间接成本。与此一致，达拉斯联邦储备银行能源调查的新数据显示，约20-40%的美国油气公司目前计划利用AI来优化供应链、自动化流程，并改进钻井和完井活动（图3）。
自2019年以来，钻井和完井时间分别缩短了约20%和40%，且还有进一步缩短的空间，尤其是完井时间（图4）。这意味着花在昂贵钻井设备上的日费更少。其他流程的优化也可能同样减少其他间接成本。
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