随橙想呢,AI竞赛的新瓶颈来到了工地。
在密歇根州塞林镇的田野清晨,数百名电工、建筑工按时赶来,而后连续工作十小时,如此一周重复七天。
他们正在建设的,是OpenAI“星际之门”(Stargate)项目的最新园区,一座耗资160亿美元的超大规模数据中心。
据麦肯锡的劳动力预测估计,仅针对AI基础设施扩张,美国在2023年至2030年间就需要额外培养13万名电工、24万名建筑工和15万名施工主管。
而美国劳工统计局预计,在2024年至2034年间,每年将有8万个电工岗招不到人。
尽管,相比于传统住房、医疗、能源领域,AI公司十分愿意支付高昂溢价。
譬如一个AI数据中心的短期维护岗薪资能比传统领域高42%,一名优秀的电工年薪高达24万-28万美元。
不过,这点钱相比于AI大厂线上的项目亏损,根本不值一提。
毕竟,电气系统的建设占到了整个数据中心总成本的45%-70%。仅一个60兆瓦规模的项目,每月因招工短缺而导致的交付延迟会直接带来1420万美元的收入损失。
为此,微软总裁Brad Smith公开声称:“电工短缺已经成为我们在美国扩建数据中心的头号障碍。”
为什么AI公司需要这么多技工?
高强度的工作状态对于建设AI数据中心来说可能是必然的。
AI公司不是“需要更多建筑工人”,而是需要更多“技术娴熟且能够忍受高强度工作的技术专家”。
AI数据中心的建造难度远超想象。其施工复杂程度基本没有可比拟的先例。
这种复杂主要体现在三个层面。
最首要的是AI数据中心所需的巨大功率。毕竟单个GPU机架功耗就已经达到120-140千瓦,相比于十年前的标准服务器机架翻了十倍。
而一座典型的超大规模AI数据中心可能部署数万甚至十万颗GPU,整座设施的耗电量动辄数百兆瓦,相当于同时为数十万户家庭供电。
Sam Altman曾发文,图为星际之门1号基地
接着是结构极复杂的配电系统。
如此巨大的功耗意味着整套配电系统必须从零设计,包括开关设备、变压器、不间断电源系统、母线槽、冷却回路等等。且后续还需持证专业人员上手安装调试,没有软件可以替代。
此外,高功耗还带来了散热问题:AI设施的热密度已超出风冷极限,必须转向直接液冷和浸没式冷却,而这些系统的设计安装同样依赖持证管道工和暖通工程师。
因此不仅是电工,2022-2026年间美国暖通工程师岗位空缺也增长了78%。
大厂又开始抢人了,电工也要从娃娃抓起
年轻的熟练电工成为大厂们挖墙脚的对象。
这些电工在短短18个月内就各自被挖了3次,就像「职业大联盟的选秀」。
2026年,Alphabet和Meta宣布投入在技工培训上的成本合计高达2.65亿美元(尽管总资本开支合计已达3350亿美元)。
面对技工短缺现状,招人不如自己培训。这些以速度闻名的AI公司不可能坐以待毙,它们已经行动起来。
例如,Meta拨款1.15亿美元付诸于一个长期的建筑工人培训学校,首批5000名学员,期间学费、机票、住宿全免,此外还有生活补贴。四周培训期之后,学员将立刻上岗务工。
Meta在Facebook和Ins上铺天盖地投放关于该计划的广告,殷勤而迫切地邀请年轻人入学。
Meta技校广告
而另一边,今年3月,OpenAI与北美建筑工会达成合作,提前承诺雇佣工会工人,以获取培训期更长、更熟练的建筑技工。
这股技工“淘金热”已经卷到了高中,这些AI公司急不可耐地找到那些刚准备毕业的高中生,承诺给他们一个赚大钱的机会。
孩子,你得去当电工,这是真赚钱,快点来吧!
成效无疑非常显著。
数据显示,2017-2025年间,Z世代的技校入学率增长了1421%(该高增长可能来自较低的统计基数),2025年的某调查发现,42%的Z世代愿意考虑跳过大学、直接进入技工培训。而据今年的数据,60%的Z世代已经计划着从事技术工种工作。
在未来,AI训练还要用多少电?
电的问题,始终悬在AI科技公司高管的案头上。
如今,AI数据中心正在以相当惊人的速度吞噬电力。
2026年6月的数据显示,今年全球数据中心用电量将达到565太瓦时,同比增长26.4%。这个增速几乎全部来自AI服务器,它们仅占装机量的少部分,却吃掉了31%的电,而这个数字还在以每年84.2%的速度膨胀。
国际能源署(IEA)的数据更直观:2025年,AI数据中心的用电增速是全球整体电力消费增速的16倍。有机构预测,到2028年,数据中心用电将占到全美总用电量的6.7%到12%。
国际能源署对全球数据中心电力需求的预测
而这些电费已经被均摊在了美国人的账单上。分析发现,数据中心密集区域的电价最高已比五年前贵了267%。美国最大电网PJM的独立市场监测机构测算,从2024年6月起的12个月内,数据中心给伊利诺伊到华盛顿特区之间的消费者额外增加了超过93亿美元的电力成本。
那么,又是谁来建造承载这些电力的基础设施呢?电工够吗?
并且,数据中心建设岗位是项目制的。这意味着建设项目和运营项目所需要的工人数量不成比例。
得州的Stargate数据中心,功耗高达1000兆瓦,约等于1座核反应堆的输出功率。在它建设时需要6400名工人同时运转,但其常驻劳动力也仅需要100-1000人。
图片系AI生成
因此在那之后,数十万经历过专业训练的熟练工会相继涌入其他领域,从而压低行业的普遍工资水平。
最好的情况是:当这些数据中心建成投入之后,刚好赶上房地产业的热潮。
可问题是,这可能吗?
参考链接:
[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/
本文来自微信公众号“量子位”(ID:QbitAI),作者:程浅
