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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
。