At the threshold of a new era in commodity trading
McKinsey & Company2026-03-2113 页
报告概述
本报告由McKinsey全球能源与材料团队发布，聚焦大宗商品交易行业在2025年的表现与未来十年演变。报告分析了全球价值池变化、地缘政治对贸易模式的影响、能源转型带来的供需波动，以及AI技术如何重塑交易运营模式。通过行业调查和数据分析，报告识别了未来成功的关键能力——资本获取、交易成熟度与物理流动接入，并探讨了市场集中度、AI降本潜力及合作模式带来的增值机会。
报告的核心结论
大宗商品交易行业进入高波动性新常态，周期缩短。
报告指出，过去几年高波动事件频发，COVID-19和俄乌冲突等冲击使价值池规模约为疫情前两倍，但2025年下降约5%至690亿美元。未来地缘政治、能源转型和极端天气将导致波动周期更短，价值池可能出现更频繁的峰值。
市场正向掌握关键能力的'特权少数'集中。
拥有资本、成熟度和物理流动三大成功能力的交易商将形成良性循环，扩大规模并获取更高回报。预计交易商、美国国际石油公司和金融参与者将表现优于欧洲国际石油公司、下游企业和公用事业。
AI有望在5-10年内将交易支持成本降低60%。
早期部署显示AI可将部分交易生命周期劳动成本降低20-40%，重新设计端到端流程后降幅可超80%。主导企业正在构建智能体架构，实现交易捕捉、确认、结算等自动化，将后台转化为竞争优势。
石油产品领域通过合作可释放约200亿美元额外价值。
当前大量原油在营销或资产优化模型下运营，未系统捕捉价值。合资或合作模式能加速获得交易能力，尤其适合有资产背景的参与者。调查显示49%的参与者偏好合作模式。
报告回答的关键问题
大宗商品交易行业目前面临哪些主要压力？
报告显示，尽管行业利润率与2024年持平，但更少机构控制着全球更大份额的商品流动，同时新进入者（如国家石油公司、对冲基金、可再生能源企业）正在建立交易能力。此外，地缘政治重组、能源转型的不确定性以及AI技术的兴起正在从根本上改变行业格局。
AI如何改变大宗商品交易组织？
AI不再只是前端决策支持，而是通过智能体重塑后台流程。例如，信贷智能体可将备忘录准备时间从数小时缩短至分钟，KYC智能体可自动处理18个步骤中的12个。领先企业正迈向完全智能体架构，由AI自主执行交易操作，人类仅进行边缘监督，预期可将生产者与支持人员比例降低60%。
哪些参与者将在未来交易市场中胜出？
具备三大成功能力的参与者：资本获取（灵活资产负债表）、交易成熟度（数据分析、搭建结构化协议）和物理流动接入（规模与实时情报）。调查显示，交易商、美国国际石油公司和金融参与者预期表现优于欧洲国际石油公司、下游企业和公用事业。
能源转型对大宗商品交易有何影响？
能源三难困境正演变为四难困境，增加了结构性需求增长。报告指出，到2025年仅有约13.5%的低碳技术已部署，转型将是数十年挑战。短期政策摇摆与长期投资周期错配加剧了能源商品波动性，同时数据中心的AI需求预计将大幅提升能源消耗，进一步影响供需平衡。
报告中的代表性数据
690亿美元
全球大宗商品交易EBIT
2025年，2025年总EBIT较2024年下降约5%，主要受欧洲电力交易疲软影响。
60%
AI预期降本幅度
未来5-10年，行业参与者认为AI可使支持功能成本降低60%，部分早期部署显示劳动力成本可降低20-40%。
200亿美元
石油产品优化潜在价值
未明确，通过合资或合作模式，石油产品交易中未被系统捕捉的优化价值估计约200亿美元。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 全球及各商品类别（石油、天然气、电力、金属、农产品）的交易EBIT历史数据与趋势图表。
- 市场波动性与货币化潜力的年度变化分析，涵盖所有主要商品类别。
- 未来价值池演变的三种情景（历史平均、牛市、熊市）及驱动因素。
- 150多位大宗商品交易从业者的市场调查结果，包括成功能力重要性评分、预期优胜者与落后者、AI转型阶段分布。
- AI在交易中的应用详解：智能体架构、实际案例（信贷智能体、KYC智能体）及成本节约量化。
- 石油产品交易优化潜力的区域分解（北美、亚洲等）以及三种能力建设路径（有机、合资、并购）的评估。
- 对市场集中度、新进入者（对冲基金、数据驱动交易商）以及合作模式（合资、联合账簿）的深入分析。
- 给交易领导者的具体行动建议：强化关键能力、市场参与策略、AI转型路线图。
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