Siapa sangka, hambatan baru dalam perlombaan AI datang dari lokasi konstruksi.
Di pagi hari yang sejuk di ladang kota Saline, Michigan, ratusan tukang listrik dan buruh bangunan datang tepat waktu, kemudian bekerja selama sepuluh jam berturut-turut, rutinitas ini terulang tujuh hari seminggu.
Mereka sedang membangun kampus terbaru dari proyek OpenAI "Stargate" (Gerbang Bintang), sebuah pusat data berskala sangat besar dengan biaya 16 miliar dolar AS.
Menurut prediksi tenaga kerja McKinsey, hanya untuk ekspansi infrastruktur AI, Amerika Serikat membutuhkan pelatihan tambahan 130.000 tukang listrik, 240.000 buruh bangunan, dan 150.000 penyelia konstruksi antara tahun 2023 dan 2030.
Sementara itu, Biro Statistik Tenaga Kerja AS memperkirakan, antara 2024 dan 2034, akan ada 80.000 lowongan pekerjaan tukang listrik yang tidak terisi setiap tahunnya.
Meskipun demikian, dibandingkan dengan bidang tradisional seperti perumahan, kesehatan, dan energi, perusahaan AI sangat bersedia membayar premi yang tinggi.
Misalnya, gaji untuk posisi pemeliharaan jangka pendek di pusat data AI bisa 42% lebih tinggi daripada bidang tradisional, dan seorang tukang listrik yang terampil bisa mendapat gaji tahunan hingga 24-28 juta dolar AS.
Namun, jumlah uang ini tidak ada artinya dibandingkan dengan kerugian proyek yang dialami raksasa AI di lini lainnya.
Bagaimanapun, konstruksi sistem kelistrikan menyumbang 45%-70% dari total biaya pusat data. Hanya untuk proyek berukuran 60 megawatt, penundaan pengiriman akibat kekurangan tenaga kerja dapat secara langsung menyebabkan kerugian pendapatan sebesar 14,2 juta dolar AS per bulan.
Oleh karena itu, Presiden Microsoft Brad Smith secara terbuka menyatakan: "Kekurangan tukang listrik telah menjadi hambatan nomor satu bagi kami dalam memperluas pusat data di Amerika Serikat."
Mengapa Perusahaan AI Membutuhkan Begitu Banyak Tenaga Teknis?
Kondisi kerja berintensitas tinggi untuk pembangunan pusat data AI mungkin merupakan suatu keniscayaan.
Perusahaan AI bukan hanya "membutuhkan lebih banyak buruh bangunan", tetapi lebih membutuhkan lebih banyak "ahli teknis yang terampil dan mampu menahan kerja keras".
Kesulitan membangun pusat data AI jauh melampaui bayangan. Tingkat kompleksitas konstruksinya hampir tidak ada preseden yang dapat dibandingkan.
Kompleksitas ini terutama tercermin dalam tiga lapisan.
Yang utama adalah daya listrik yang sangat besar yang dibutuhkan pusat data AI. Bagaimanapun, konsumsi daya satu rak GPU saja sudah mencapai 120-140 kilowatt, sepuluh kali lipat dari rak server standar satu dekade lalu.
Sementara itu, sebuah pusat data AI skala sangat besar yang khas dapat menampung puluhan ribu bahkan seratus ribu unit GPU, konsumsi daya seluruh fasilitas dengan mudah mencapai ratusan megawatt, setara dengan memberikan daya listrik ke ratusan ribu rumah tangga secara bersamaan.
Sam Altman pernah memposting, gambar menunjukkan basis Stargate 1
Selanjutnya adalah sistem distribusi daya yang sangat kompleks.
Konsumsi daya yang begitu besar berarti seluruh sistem distribusi daya harus dirancang dari nol, termasuk peralatan sakelar, transformator, sistem catu daya tak terputus (UPS), saluran bus (busway), sirkuit pendingin, dan sebagainya. Selain itu, kemudian membutuhkan tenaga profesional bersertifikat untuk melakukan instalasi dan debugging, tidak ada perangkat lunak yang dapat menggantikannya.
Selain itu, konsumsi daya tinggi juga membawa masalah pembuangan panas: kepadatan panas fasilitas AI telah melampaui batas pendinginan udara, sehingga harus beralih ke pendinginan cair langsung dan pendinginan perendaman, yang desain dan instalasi sistemnya juga bergantung pada tukang pipa dan insinyur HVAC yang bersertifikat.
Oleh karena itu, bukan hanya tukang listrik, lowongan pekerjaan untuk insinyur HVAC di AS juga meningkat 78% antara tahun 2022-2026.
Raksasa Teknologi Kembali Berebut Tenaga Kerja, Pendidikan Tukang Listrik Dimulai Sejak Dini
Tukang listrik muda yang terampil menjadi incaran para raksasa teknologi untuk direkrut.
Tukang listrik ini masing-masing telah direkrut 3 kali hanya dalam 18 bulan, seperti "draft liga besar profesional".
Pada tahun 2026, Alphabet dan Meta mengumumkan total biaya yang diinvestasikan dalam pelatihan tenaga teknis mencapai 265 juta dolar AS (meskipun total pengeluaran modal mereka mencapai 335 miliar dolar AS).
Menghadapi kenyataan kekurangan tenaga teknis, lebih baik melatih sendiri daripada merekrut. Perusahaan AI yang terkenal dengan kecepatan ini tidak mungkin berdiam diri, mereka sudah bergerak.
Misalnya, Meta mengalokasikan 115 juta dolar AS untuk sebuah sekolah pelatihan buruh bangunan jangka panjang, dengan 5.000 peserta angkatan pertama, dengan biaya kuliah, tiket pesawat, akomodasi gratis selama periode tersebut, ditambah tunjangan hidup. Setelah masa pelatihan empat minggu, peserta akan segera ditempatkan bekerja.
Meta membanjiri Facebook dan Instagram dengan iklan tentang program ini, dengan antusias dan mendesak mengajak anak muda untuk mendaftar.
Iklan sekolah kejuruan Meta
Di sisi lain, pada Maret tahun ini, OpenAI bekerja sama dengan serikat buruh bangunan di Amerika Utara, berkomitmen lebih awal untuk mempekerjakan buruh serikat, untuk mendapatkan tenaga kerja konstruksi yang lebih lama masa pelatihannya dan lebih terampil.
Demam "mencari tukang teknis" ini bahkan telah merambah ke sekolah menengah atas, perusahaan AI ini dengan penuh desakan menemui siswa SMA yang baru akan lulus, menjanjikan mereka peluang menghasilkan uang besar.
Nak, kamu harus jadi tukang listrik, ini benar-benar menghasilkan uang, cepatlah datang!
Hasilnya jelas sangat signifikan.
Data menunjukkan, antara tahun 2017-2025, tingkat pendaftaran sekolah kejuruan di kalangan Gen Z meningkat 1421% (pertumbuhan tinggi ini mungkin berasal dari basis statistik yang rendah), survei tahun 2025 menemukan, 42% Gen Z bersedia mempertimbangkan untuk melewatkan kuliah dan langsung masuk ke pelatihan kejuruan. Sementara berdasarkan data tahun ini, 60% Gen Z sudah berencana untuk bekerja di bidang pekerjaan teknis.
Di Masa Depan, Berapa Banyak Listrik yang Dibutuhkan untuk Melatih AI?
Masalah listrik selalu menggantung di atas meja para eksekutif perusahaan teknologi AI.
Saat ini, pusat data AI sedang mengonsumsi listrik dengan kecepatan yang sangat mencengangkan.
Data bulan Juni 2026 menunjukkan, konsumsi listrik pusat data global tahun ini akan mencapai 565 terawatt-jam, meningkat 26,4%. Laju pertumbuhan ini hampir seluruhnya berasal dari server AI, yang meskipun hanya menyumbang sebagian kecil dari total instalasi, telah menghabiskan 31% listrik, dan angka ini masih mengembang dengan kecepatan 84,2% per tahun.
Data Badan Energi Internasional (IEA) lebih gamblang: pada tahun 2025, laju pertumbuhan konsumsi listrik pusat data AI adalah 16 kali laju pertumbuhan konsumsi listrik global secara keseluruhan. Beberapa lembaga memperkirakan, pada tahun 2028, konsumsi listrik pusat data akan menyumbang 6,7% hingga 12% dari total konsumsi listrik AS.
Prediksi IEA terhadap permintaan listrik pusat data global
Dan biaya listrik ini telah dibebankan pada tagihan listrik warga AS. Analisis menemukan, harga listrik di daerah padat pusat data paling tinggi telah 267% lebih mahal daripada lima tahun lalu. Lembaga pemantau pasar independen untuk grid terbesar AS, PJM, menghitung, dalam 12 bulan mulai Juni 2024, pusat data telah menambah biaya listrik lebih dari 9,3 miliar dolar AS bagi konsumen antara Illinois hingga Washington DC.
Lalu, siapa yang akan membangun infrastruktur yang menopang listrik ini? Apakah cukup tukang listrik?
Selain itu, posisi konstruksi pusat data bersifat berbasis proyek. Ini berarti jumlah pekerja yang dibutuhkan untuk proyek konstruksi dan proyek operasional tidak proporsional.
Pusat data Stargate di Texas, dengan konsumsi daya 1000 megawatt, setara dengan daya keluaran 1 reaktor nuklir. Selama pembangunannya membutuhkan 6400 pekerja beroperasi bersamaan, tetapi tenaga kerja tetapnya hanya membutuhkan 100-1000 orang.
Gambar dibuat oleh AI
Oleh karena itu, setelah itu, ratusan ribu pekerja terampil yang telah dilatih secara profesional akan berduyun-duyun masuk ke bidang lain, sehingga menekan tingkat upah umum di industri.
Situasi terbaiknya adalah: ketika pusat data ini selesai dibangun dan dioperasikan, tepat bertepatan dengan booming industri properti.
Tapi masalahnya, mungkinkah itu terjadi?
Referensi:
[1]https://www.nytimes.com/2026/07/29/business/economy/data-center-electricians-training.html
[2]https://qz.com/ai-data-center-electricians-carpenters-meta-google-1851690612
[3]https://www.techtimes.com/articles/310086/20260622/ai-boom-needs-130-000-more-electricians.htm
[4]https://www.irecruit.co/insights/data-center-construction-labor-market-report
[5]https://qz.com/ai-electricians-data-center-boom-gen-z-trades-1851685432
[6]https://therinvio.com/electrician-shortage-data-center-boom/
[7]https://axis-intelligence.com/ai-data-center-energy-consumption-statistics/
Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "量子位" (ID:QbitAI), penulis: Cheng Qian
