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2026能化企业AI竞争格局:数据主权+技术融合+资金实力,三要素决定突围能力|天风证券
天风证券研判能化企业AI竞争格局:数据主权为底层逻辑,IBM调研显示企业布局AI首要降本增效,央国企及细分龙头先发优势明显,关注中控技术等"卖铲者"。
 2026-07-29
 石油石化
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23张图表
数据来源:
石油石化行业专题研究:AI如何变革能源化工行业?-250327(15页) 查看报告
以DeepSeek R1为代表的中国AI已基本复制Open AI o1级智能水平。根据《中美人工智能创新比较研究》,中国和美国已分别成长为全球领先的人工智能创新超级大国和超级大国,组成全球AI创新"一大一强"格局。天风证券认为,在能源化工领域,拥有大量高质量有效数据主权、能将技术和业务深度融合、具有强大资金实力的企业更有机会在AI军备赛中脱颖而出。

能化企业AI竞争的三要素框架

目前能源化工企业布局AI的重心普遍在供应链管理、营销、智能化工业流程制造等比较通用的环节,主要思路是降本,门槛相对较低。但对于技术知识密集且高度依赖经验的油气勘探、化工新材料领域,企业需要具备三大特征才能在AI军备赛中脱颖而出:拥有大量高质量有效数据的主权、将技术和业务深度融合并注重创新、具有强大资金实力。

数据主权——AI竞争力的底层逻辑

AI技术有效性的底层逻辑在于首先给大模型有效高质量的数据。这取决于企业在行业里深耕沉淀并且建立了完备的数据库,才能在训练模型中保持领先及独特性。拥有数据主权的头部炼化及化工公司,无论是在for science还是for operation方面,都具有先发优势。"三桶油"已建立PetrolAI、昆仑大模型等油气大语言模型,数据资产的积累构成了其核心竞争壁垒。

技术与业务深度融合——避免降本陷阱

根据IBM调研,目前企业布局AI首要实现流程智能化降本增效,在产业价值链里寻找创新颠覆性机遇则是较后考虑。这可能让企业陷入经营陷阱——着力于低端简单产品的降本增效,成本曲线下降和生产周期缩短或导致价格战。因此,重视AI+新材料的创新研发才能带动化工企业开辟第二成长曲线。BASF、LG化学、万华化学等在AI for Science方向持续投入,代表了更具前瞻性的竞争策略。

资金实力——AI军备竞赛的基础门槛

AI大模型的训练、算力基础设施的建设、专业人才的引进均需要大量资金投入。央国企和一些细分龙头企业更具备这样的特点。中石油携手华为打造认知计算平台E8,中国海油"海能"AI模型平台接入DeepSeek-R1完整版本,中国石化完成DeepSeek在国产化算力环境下的部署——这些投入均需要雄厚的资金实力支撑。

潜在受益标的

天风证券建议关注三类受益标的:1)拥有数据主权的头部炼化及化工公司,在AI for science和AI for operation方面均具有先发优势,如中国石油、中国石化、中国海油、中国中化、万华化学等;2)AI for science方面具有自主研发能力的催化剂公司;3)AI for operation方面的"卖铲者",如中控技术等工业流程模拟软件企业。
能化企业AI竞争格局核心要素
竞争要素内涵典型企业
数据主权行业深耕建立完备数据库三桶油、中国中化
技术+业务融合从降本增效向创新突破延伸BASF、LG化学、万华化学
资金实力算力投入、人才引进、模型训练央国企、细分龙头

风险提示

投资者需关注以下风险:1)AI应用需求不及预期风险——AI技术发展出现瓶颈或实际应用出现明显幻觉导致普及应用不及预期;2)企业布局AI进度不及预期风险——受限于资金或技术人员不足,企业或存在放缓布局AI技术的风险;3)中美贸易摩擦加剧风险——AI底层芯片等技术仍存在被美国卡脖子的风险;4)行业竞争加剧风险——大规模应用AI技术后或导致成本曲线下移、产量大规模投放,陷入经营困境。
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