2026-05-19 · Bernstein · 公司/行业基本面

伯恩斯坦：油服行业AI应用——迟到，但尚未完全到来

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原标题：Oil Services – Artificial Intelligence: later, not quite yet - who

摘要

伯恩斯坦2026年5月19日报告指出，油服行业AI/数字技术采用可能进一步推迟至2028-2029年，而非此前预期的2026-2027年，主因中东冲突导致政府优先事项转向供应安全与能源基础设施。当前AI机会规模约56亿美元/年，其中82%来自成本优化，18%来自新增收入；未来五年有望翻三倍至约170亿美元。SLB仍是行业AI最领先的公司，但整体行业采用仍“非常晚”。报告认为，AI对油服行业的影响将更多体现在成本优化而非收入增长，其中油田服务（OFS）公司优于工程与建设（E&C）公司。推荐标的包括SLB、Viridien和Technip Energies，因其AI相关EBITDA提升潜力最大。

主要观点

油服行业AI/数字采用“非常晚”，且追赶可能从2026-2027年推迟至2028-2029年。
中东冲突改变了政府优先事项，从AI转向供应安全与增量能源基础设施。
当前AI机会约56亿美元/年，其中成本优化46亿美元（82%），新增收入10亿美元（18%）。
油田服务（OFS）机会约33亿美元，工程与建设（E&C）约23亿美元。
OFS的AI机会包括成本优化（23亿美元）和新增收入（10亿美元）；E&C几乎全部来自成本优化（23亿美元），新增收入接近零。
未来五年AI市场有望翻三倍至约170亿美元（OFS约100亿美元，E&C约70亿美元）。
AI将进一步扩大OFS与E&C之间的差异：OFS中AI既是成本优化器也是收入来源，E&C中AI主要仍是内部成本优化器。
SLB是行业AI最先进的公司，其AI相关EBITDA增量提升潜力为+8.7%，EBITDA利润率提升+1.9%。
Viridien的AI相关EBITDA增量提升潜力为+4.5%，利润率提升+1.5%。
Technip Energies的AI相关EBITDA增量提升潜力为+13.5%，利润率提升+1.4%。
报告引用Aramco CFO观点：AI有潜力大幅提升油气发现能力、降低开发成本并提高采收率，但需要大量计算能力。

论述逻辑

报告从历史视角切入：1979年斯伦贝谢CEO Jean Riboud首次在年报中提及AI，但Fairchild收购并不成功。随后评估行业数字成熟度，2025年12月认为追赶在即（2026-2027年），但2026年5月更新观点：中东冲突导致政府优先事项转向供应安全，AI/数字采用可能进一步推迟至2028-2029年。报告将AI机会量化为56亿美元，并拆分为成本优化与新增收入、OFS与E&C。通过分析各公司AI相关EBITDA提升潜力，得出SLB、Viridien和Technip Energies受益最大。最后指出Amara定律（高估短期影响、低估长期影响）可能不适用于油服行业，因为行业采用非常晚，但长期机会仍可翻三倍。