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　　“LNG供应规模即将迎来增长
，但具体时间尚不确定。同时，有新项目存在延迟 ，未来不一定能够按时投产
，因此预计未来LNG市场将实现‘温和着陆’，而非出现大量供过于求的情况 。 ”

　　日前 ，第29届世界燃气大会（WGC2025）在北京落下帷幕。在大会期间
，壳牌集团执行委员会成员
、一体化天然气总裁塞德里克·克莱默斯（Cederic Cremers）在接受界面新闻专访时作出上述表述
。

　　近年来，全球LNG市场经历了快速扩张。根据IEA预测 ，到2030年前，全球LNG每年新增产能将超过2500亿立方米 。

　　因此有机构担忧
，未来全球LNG产能将出现过剩
。例如，睿咨得能源称 ，全球LNG供应过剩最早将于2027年出现。荷兰国际集团也表示
，到2030年，美国和卡塔尔的LNG产能增加 ，将使全球LNG总出口能力提高45%以上
，达到9500亿立方米，将出现巨大的供应过剩 。

　　但壳牌近两年一直在下调LNG供应量的预测值
。克莱默斯指出 ，去年全球LNG出口规模增速创十年来最低
，LNG产能仅净增加了200万吨（约合454万立方米），也创下十年来新低。

　　这主要因为多个LNG新项目开发不顺、出现延期投产 。这主要受新冠疫情期 、全球供应链瓶颈
、地缘政治等因素影响
。

　　例如 ，受当地政治环境影响
，过去数年，法国能源巨头道达尔能源牵头的莫桑比克LNG项目区块1项目（1280万吨/年）无法开工建设 ，投产时间一再推迟，最新情况仍不明朗
，进一步延期风险偏高。

　　因美国政府制裁，俄罗斯北极2号LNG项目（1980万吨/年）投产和建设均受到影响 ，2024年初已建设完工的第一条生产线目前无法正常出货
，第二条生产线建设进度缓慢，第三条生产线尚未开工 。

　　受核心承包商Zachry申请破产重整影响 ，北美地区的Golden Pass项目的投产时间已从2024年推迟至2026年
。

　　克莱默斯同时指出
，全球LNG需求增长的基本面仍存在，“目前 ，亚洲各地正在建设再气化设施和天然气管道
，都是为了在供应到来时，为增加的需求做好准备。”这可能会缓解市场对LNG供应过剩的担忧 。

　　克莱默斯同时表示 ，随着国内天然气需求上升而产量下降
，印度尼西亚、马来西亚和阿尔及利亚等未来可能成为净进口市场，预计这些国家到2040年新增近5000万吨LNG需求。

　　壳牌今年2月发布《液化天然气（LNG）前景报告》曾预测 ，预计到2040年，全球（LNG需求将增长约60%
，达到6.3亿-7.18亿吨，这一数字高于去年6.25亿-6.85亿吨的预测值
。

　　该公司认为 ，这主要得益于亚洲经济增长 、重工业和运输业的排放减少以及人工智能的影响。全球将需要更多的天然气用于发电
、供暖和制冷、工业和运输
，以实现发展和脱碳目标 。

　　例如，在中国市场 ，工业领域需求将成为关键驱动力
。克莱默斯表示
，“中国正推行多元化战略，包括国内增产 、管道进口与LNG采购。壳牌将深化与中国LNG进口商的合作 ，推动中国未来的脱碳进程 。 ”

　　全球能源转型正如火如荼地进行
，油气巨头们也曾出台过激进的转型策略，但最终收效甚微
。随着近几年油价下跌 ，国际油气公司利润进一步下跌
，他们正在回归传统油气业务以扭转颓势。

　　今年3月25日，作为全球最大LNG贸易商的壳牌 ，在纽约向投资者公布2025年及以后的最新战略，继续加码LNG业务 。

　　壳牌预计
，到2030年，其上游业务和综合天然气业务的总产量将以每年1%的速度增长 ，同时
，实现LNG销售量每年4%-5%的复合年增长率，并在2030年前保持每天140万桶的实质性液体产量
。

　　壳牌还计划将把股东分红由过去运营现金流的30%-40%提高至40%-50%。到2028年 ，其年度支出将降至200亿-220亿美元 。

　　在低碳转型方面
，该公司提出 “以更少排放创造更多价值”，并承诺2030年运营控制范围内范围一和范围二排放减半 ，2050年实现净零排放目标
。

　　克莱默斯对界面新闻称
，壳牌将在项目设计方面融入低碳技术。例如，在卡塔尔项目中整合碳捕集与封存（CCS）技术以降低生产端排放；加拿大工厂采用水电作为外部电力 ，打造全球碳排放强度最低的大型能源工厂；阿联酋项目引入可再生能源降低碳足迹 。

　　当前人工智能正赋能各行各业
，能源行业也不例外。

　　在克莱默斯看来，当谈到能源领域的AI时 ，有两个方面：一是AI所需的能源，二是利用AI优化能源生产
。

　　一方面
，AI带来能源需求增长。AI数据中心等设施推高能源需求，全球能源预测因这类预期需求而上调 ，成为行业重要议题 。

　　另一方面
，AI优化能源生产效率
。例如，工艺优化 ，壳牌在尼日利亚LNG工厂通过AI设定精准设备参数
，提升产量并降低碳排放；预测性维护，公司利用AI分析数据预测管道内部腐蚀风险 ，提前进行预防性维护
，提升运营可靠性。