油田已经有AI了，为什么价值还没有完全释放？

• 
  全球日均TOKEN消耗，5年增长5亿倍;
• 全球AI智能体能力，每3个月翻一倍;

如此恐怖的增长速度，正印证着AI 正在各行各业深度扎根。

与此同时，一个新的问题正在油气行业浮现：油田拥有了数据，也拥有了算力，为什么AI创造的价值，仍然没有完全释放？

7月28日，天津梅江会展中心，华为中国政企用户峰会2026·油气矿山行业圆桌会议上，70余位行业领导、企业专家与产业伙伴围绕行业关心的问题展开深度讨论。

华为中国政企油气矿山系统部部长金伟锋在致辞中一语道破：当下行业转型的核心难点，已不再是技术设备的搭建，而是算力资源的高效利用、核心系统的自主迭代以及专业人才梯队的搭建。

这“三道坎”不跨过去，油气智能化的所有繁荣，可能只是一场昂贵的表演。

01

油田AI的残酷真相

这几年，全球油气巨头们纷纷上马智算中心与算力底座，算力规模迅速攀升。

但一个现实问题也随之浮现：算力建起来了，并不代表价值已经产生。

以某大型能源企业为例，算力规模超过4000P，部署了600多个模型，服务6条业务线、25个专业方向、2000多个智能体。从规模来看，这已经是一套庞大的智能化基础设施，但算力有效使用率仅20%。

4000P算力是什么概念？

按当前市场价估算，仅硬件投入就达数亿元。80%的算力闲置，意味着每年有价值数亿元的资产在“睡大觉”。这笔钱，足够在陆上打出几口探井，或者为一个百万吨级采油厂完成一整年的数字化升级。

这不是个例。在华为智算服务产品规划总监廖建刚看来，很多企业正面临类似困境：算力资源已经完成建设，但由于缺少统一管理和调度机制，出现了分配率高、使用率低的的情况。

对于油气行业而言，这个矛盾更加明显。

油气生产天然具有多场景、强专业、高复杂的特点。勘探阶段，需要大量算力完成地震资料处理与成像；开发阶段，需要开展油藏模拟和生产方案优化；生产阶段，又涉及设备监测、智能巡检、安全分析等实时业务。

这些业务对算力的需求差异极大：有些任务需要短时间集中调用大量计算资源，有些则存在明显峰谷波动。

如果仍按传统模式，各部门独立申请、独立使用，就容易出现需要时不够用，不需要时又闲置的局面。这就像一座大型油田拥有大量设备，却没有统一调度系统，设备利用效率自然难以最大化。

这也是为什么，AI时代企业需要的不只是建设算力，更需要精细化运营算力。

针对这些行业共性问题，华为在实践中探索了一套服务模式——“3P1M”智算中心辅助运营体系。简单来说，就是通过人员分工、流程管理、统一平台和量化指标，让企业能够真正看清算力资源状态，并根据业务需求进行动态调整。

这套体系已在某综合能源企业落地验证。通过全时段资源监测、容量模拟预判、动态潮汐调度，闲置算力被有效盘活。更关键的是，借助模型孪生仿真引擎，工程师能在分钟级完成算力评估，而过去靠人工计算，需要整整24 小时。

正如廖建刚所言：“无运营不AI”。算力建成只是开始，把算力当资产来精细化经营，是在油田“提质增效”大背景下，榨出 AI 价值的第一步。

02

数据库大换血，难在哪？

如果说算力决定AI能跑多快，那么数据库决定数据能不能真正流动起来。

长期以来，油气行业大量核心业务系统运行多年，涉及财务管理、共享服务、生产运营等关键领域，它们大多部署在既有的传统商业数据库上。综合合规以及暴增的海量并发数据处理需求，数据库升级已成为油气企业数字化转型中的重要环节。

但数据库迁移升级，无异于在高速行驶的飞机上换发动机。

油气关键系统涉及成千上万张数据表、复杂的存储过程与高度耦合的业务逻辑。任何一次系统升级，都必须回答三个问题：数据会不会丢？业务会不会停？性能会不会劣化？

这也是为什么数据库升级被很多企业视为一项复杂工程。

在圆桌会议上，华为资深数据库架构师曾小龙，分享了华为在数据库迁移调优方面的实践经验。他表示，华为围绕数据库迁移提供覆盖规划、迁移、优化、运维等全流程服务，总结出一套“8S”数据库转型方法论，帮助企业完成数据库架构迁移升级。

• 以某大型能源基础设施企业为例，该企业今年完成了财务管理系统多个子系统的数据库迁移。在首次月结的超高峰值期间，面对暴露出100多条慢SQL的挑战，华为团队围绕应用层、平台层、分布式数据库等多维度展开优化，最终实现核心业务性能提升80%。
• 无独有偶，在某大型能源企业财务共享中心核心系统升级实践中，华为团队面对1500多张表、2700多条索引的庞大体量，围绕硬件网络、数据倾斜及执行计划实施深度调优，将网络时延从0.555毫秒降至0.043毫秒，降幅达12倍，核心业务性能提升85%。

这些案例说明：数据库迁移的目的，并不是简单替换一个产品。真正重要的是借助升级机会实现架构的换道超车，让企业的数据基础设施更适配未来智能化发展。

华为为此搭建了覆盖“一线本地化服务、二线远程技术支持、三线全栈IT专家”的三级服务体系，100多位迁移专家随时响应。在华为看来，数据库迁移不是一次性项目，而是需要长期陪伴的持续工程。

03

缺人，拖了AI的后腿？

在任何技术的落地演进中，人始终是决定性因素。

麦肯锡《2025全球AI现状调查》显示：中国企业AI采用率达82%，高于全球平均水平，但规模化回报率仅23%。极大的落差，根源在于“跨部门协同”与“数据治理”环节。

也就是说，AI落地的瓶颈不在技术，而在于谁能把技术和生产真正结合。

这也恰恰是油气行业最大的特点：高度依赖专业经验。一名地质专家需要多年经验，才能判断复杂地层变化；一名生产工程师，也需要长期积累才能理解设备运行规律。

这成为智能油田建设中的一道关键门槛。

华为数字化领导力首席架构师晏莉在圆桌会上分享了AI人才培养实践。在她看来，AI时代企业需要的不只是算法工程师，还需要能制定方向的管理者，能用AI解决问题的业务人员，能支撑技术落地的专业人员，以及能连接业务和技术的复合型人才。

AI不只是IT部门的事，而是全公司的事。它需要融入勘探、开发、生产、安全等业务环节，成为整个组织能力的一环。

围绕这一需求，华为提出了面向四类人才的“学、训、战、复盘”闭环分层训战体系。通过组建“业务专家+IT专家”构成的“三联四合”作战团队，直接深入油气生产中的高频、高价值场景展开真实实战，让企业员工在实际项目中提升AI应用能力。

据悉，这种训战模式已在多家矿山、油气企业落地，逐步帮助企业搭建起数智化人才技能图谱，为各类智能化项目持续输送人力支撑。

晏莉认为：“企业对AI的第一笔投资，也是最重要的投资，是投给自己的团队和人才。群体认知达到的高度和提升的速度，决定了组织的竞争力。”

04

谁能赢下智能油田的下半场？

从数字油田到智能油田，行业已经走过了基础建设阶段。

下一阶段，真正决定竞争力的，是谁能够把技术真正融入进油气生产的肌理之中。

算力买了不会经营，数据库换了不会调优，AI来了没人能驾驭。这三道坎，看似三个领域，本质上指向了同一个行业真相：油气行业的数字化，正在脱离"搭建"的基建期，正在迈向“建好之后怎么用”的智能化运营深水区。

这也是此次油气矿山行业圆桌会议释放出的重要信号。

本次华为围绕算力运营、数据库升级、人才培养展开讨论，本质上也是在回应油气行业进入AI时代后的新需求。

在这一过程中，华为的角色也在悄然变化。从过去提供单一技术产品，到解决方案服务商，再到如今提供算力运营、数据库迁移调优、AI人才培育整套解决方案，本质上是在帮客户解决“建好之后”的问题。

华为中国政企油气矿山服务部部长赵永超在总结发言中表示，华为将始终秉持开放共赢的合作理念，继续深耕油气矿山领域，打磨适配行业场景的一体化解决方案，携手广大行业伙伴深化技术落地、创新场景应用、共建良性产业生态。

从建成，到用好、见效，这是一场没有终点的长征。但至少，方向已经清晰：专注于更精细的运营、更自主的底座、更扎实的人才梯队。

当这些能力真正融合起来，数字资产才会从成本投入，变成油气行业的新质生产力。