AI热潮中的意外主角是“电工”——数据中心建设因人手不足而停滞不前

生成AI的未来不仅仅取决于研究人员编写的代码或最先进的半导体。

为了训练AI模型并向全球用户提供答案，需要容纳大量服务器的建筑。这些建筑需要稳定供应大量电力的设备、冷却过热设备的系统、停电时继续运行的备用电源、通信电缆、防火设备和监控装置。

在现场安装这些设备的是电工、管道工、空调技术人员、木工、钢结构工人、焊工和通信设备技术人员等人。

在光鲜的AI行业背后，目前最缺乏的资源之一是“人类熟练的双手”。

始于密歇根州的工匠大迁移

在美国密歇根州底特律周边，数据中心的建设正在显著改变当地的劳动力市场。

《纽约时报》介绍了一位29岁的电工学徒，他通常进入地下人孔，修理电缆和电气设备。然而，他的许多同事现在被派往距离约一小时车程的大型数据中心建设现场。

原因很简单。数据中心的工作通常提供比普通工地更高的工资和津贴，并且通过加班有可能大幅增加收入。

在密歇根州萨利恩镇进行的OpenAI相关项目被认为是该州历史上最大规模的投资项目之一。建筑工地需要大量电工，预计需要长时间和连续的工作。

对于年轻的技能工人来说，这可能是一个在短时间内积攒购房首付款的机会。然而，如果每天长时间工作，家庭时间、健康和社区生活可能会被牺牲。

高收入还是生活的余裕？

在AI基础设施的建设现场，这样的选择成为现实。

为什么数据中心需要大量电工

即使是普通建筑，电气工程也是必不可少的，但在面向AI的数据中心，电气设备的重要性要大得多。

大量排列的高性能AI半导体服务器群消耗极大的电力。设施中安装了变电设备、配电盘、变压器、不间断电源装置、应急发电机、蓄电池、冷却装置等。为了防止发生故障时整个设施停止运作，电力路径的双重化、三重化设计也并不罕见。

工作并不是通电就结束。

需要阅读设计图纸，按照严格的标准进行布线，测试设备，确认安全性，并在完成后继续进行检查和维护。工作中的失误可能导致数十亿美元规模的设备停机、火灾或触电事故。

这不是通过招募没有资格的新手就能立即解决的问题。

根据美国劳工统计局的数据，许多电工通过4到5年的学徒期掌握技能。除了每年约2000小时的实地培训外，还学习电气理论、图纸阅读、法规和安全管理等。

也就是说，即使企业今天意识到人手不足，也无法从明天开始大量投入具备足够技能的人才到现场。

AI企业面临的是一个仅靠资金无法在短期内解决的供应限制。

AI需求叠加在已经短缺的职业上

电工短缺并不是因为生成AI的出现而突然开始的。

在美国，熟练工人的老龄化加剧，退休人数超过年轻人才的加入。美国劳工统计局预测，电工的就业将在2024年至2034年间增长9%，预计每年将产生约81000个职位空缺，包括因转职和退休而需要的补充。

此外，不仅是数据中心，输电网的增强、可再生能源、半导体工厂、电动汽车相关设施、老化基础设施的更新也需要具备相同技能的人才。

据路透社报道，美国的大量建筑工人预计将在2031年前退休。电工和输电线工人的竞争已经非常激烈，紧急性高的数据中心项目提供比平时更高的报酬的情况也在增加。

AI投资并不是从零创造了新的工作，而是将巨大的需求叠加在原本已经短缺的职业上。

巨额报酬带来的“工匠吸引力”

高工资在改善技能工人待遇方面是一个值得欢迎的变化。

长期以来，大学升学为中心的职业观被强调，而从事建筑和电气设备的职业并未获得与其专业性和社会重要性相称的评价。

AI数据中心的建设热潮可能会逆转这种评价。

在社交媒体上，有人反应说：“与其上大学背负巨额学生贷款，不如作为学徒领取工资并获得资格更合理”，“应该更多地鼓励年轻人从事不易被AI取代的工作”。

另一方面，报道和社交媒体上介绍的极高年收入并不一定仅通过正常的基本工资获得。通常是远程出差、夜班、危险津贴、周末工作、大量加班的结果。

如果只有高额年收入独自传播，工作内容、培训时间、身体负担和安全风险可能会被忽视。

电气工程并不是通过短期课程就能让每个人都获得高收入的工作。资格制度和地区法规也不同，成为一名合格的工人需要数年的时间。

科技公司资助职业培训的原因

如果放任人力短缺，数据中心的完工将被推迟。如果设备未完成，即使购买昂贵的半导体也无法扩大AI服务。

因此，科技公司和大型投资公司开始亲自参与职业培训的供给。

谷歌表示将支持电工的培训组织，计划帮助现有的约10万名电气工人和约3万名新学徒的培养。计划在几年内大幅增加培训的接纳能力，扩大支持电网和数据中心建设的人才基础。

Meta启动了首年度投资1.15亿美元的“America’s Workforce Academy”。该计划取消了参与者的费用负担，并承诺为培训毕业生提供合作企业的工作。目标不仅包括电工，还包括焊工、管道工、通信和光纤技术人员等。

微软也与北美建筑工会合作，支持技能工人的AI教育、职业培训和职业发展。谷歌、贝莱德、福特和工作服制造商Carhartt等公司还成立了一个扩大技能职业培训的企业联盟。

这既是慈善活动，也是明确的经营战略。

对于AI企业来说，电工的短缺首先是一个阻碍公司增长的业务风险，而不是一个社会问题。

“几周的培训”和“熟练技能”并不相同

尽管企业主导的培训备受期待，但现有的工会和熟练工人也持谨慎态度。

短期的集中培训在扩大建筑行业的入口方面是有效的。如果学费和住宿费由企业承担，并在完成后提供就业机会，那么以前难以选择技能职业的人也将有机会。

然而，几周内可以获得的结业证书与经过数年学徒期获得的熟练资格并不相同。

在大型数据中心中，可能会重复安装相同设计的设备。长期被安排在特定工序的学徒，即使对该工作熟练，也可能无法积累在住宅、工厂、医院、公共基础设施等所需的广泛经验。

在社交媒体上的电工社区中，也有人质疑“仅在数据中心接受培训的人在建设热潮结束后能否转移到其他工地”。

仅增加培养人数是不够的。

接受培训的人能否不依赖于特定企业或特定形式的设施，掌握在其他行业也能通用的技能是至关重要的。

在社交媒体上受到欢迎的“蓝领复兴”

在此次话题中，社交媒体上最显著的反应是对技能工人价值重新评估的欢迎。

有人表示：“国家的基础设施一直以来都是由这些人推动的”，“并不是在AI时代才开始重视工匠，而是社会终于意识到他们的重要性”。

在讨论白领工作因AI而变化的同时，现场安装、修理和确认安全的工作的需求增加，这一构图被许多人视为意外。

对于年轻一代来说，技能职业不再是“无法升学的人选择的道路”，而是伴随报酬和专业性的积极职业选择。

不支付学费，而是作为学徒在获得收入的同时学习。获得资格后，不仅可以在数据中心工作，还可以在住宅、制造业、能源设施、公共基础设施等领域工作。

因此，将AI热潮视为职业教育转折点的观点自然会出现。

“无法请求家庭修理”的生活者不满

相反，由于数据中心吸引了当地的工匠，日常生活中所需的工作被推迟的反应也很强烈。

在Hacker News上，有人发布帖子称，由于周边多个数据中心的建设开始，电工和空调技术人员转移到远方的工地，导致无法请求家庭修理。还有人分享了估价大幅上涨，甚至不得不自己学习简单作业的经历。

这表明AI基础设施投资带来的利益并未均匀分配。

技能工人获得高收入。建筑公司获得大型合同。地方政府期待税收和投资。

然而，地方居民可能在住宅布线修理、空调设备更换、店铺改装、新建住宅建设等方面面临长时间等待和高额费用。

医院、学校、工厂、住宅和数据中心将争夺同样有限的人才。

AI服务的使用费用中未体现的成本可能会以生活成本上升和住房供应延迟的形式显现。

对电力、水和环境负担的担忧

尽管社交媒体上对就业表示欢迎，但也有不少声音关注数据中心的电力消耗和水资源使用问题。

据称，萨利恩镇的项目伴随着巨大的电力需求。在密歇根州，围绕数据中心对电费、输电网、水资源、噪音和环境的影响展开了讨论，越来越多的地方政府暂停了开发。

仅凭创造就业机会的说法，并不能正当化所有的负担。

即使在建设期间创造了数千个工作岗位，完工后的常驻就业可能会大幅减少。社区需要为短期的建设特需承担长期的电力、水和土地利用负担。

因此，数据中心在多大程度上承担电力设备的增强费用、是否影响普通家庭的电费、是否公开水的使用量、如何设计对社区的利益回馈变得重要。

最大的担忧是“热潮过后”

在技能工人的社区中，反复提到的是对AI投资减速后的担忧。

有人认为数据中心建设将持续超过10年，但也有人认为并非所有计划的设施都会完工，如果AI企业未能获得足够的收益，建设计划可能会缩减。

如果在建设热潮中大量招聘学徒，而项目在数年后同时结束，可能会导致技能工人供过于求。那些以高工资为前提购买住房或移居远方的人更容易受到影响。

不过，即使数据中心需求减少，电网更新、住宅建设、制造业的回归、可再生能源、蓄电池、交通基础设施等需要电工的领域仍然存在。

问题不在于人数，而在于技能的可转移性。

如果企业真的致力于可持续的人才投资，就必须培养能够在多个行业工作的工匠，而不是仅能在眼前的数据中心工作的工人。

AI时代的就业不能仅用“消失的工作”来描述

围绕AI和就业的讨论迄今为止集中在“哪些职业会被机器取代”。

然而，数据中心建设的现场展示了更复杂的现实。

软件越先进，运行它的物理设施就越需要。数字空间越扩展，发电厂、输电线、变电设备、冷却装置、通信电缆、建筑物的建设工作就越多。

AI在自动化某些工作的同时，在其他地方需要大量体力劳动。

而这种需求带来的利益和负担并不落在同一个地方。

有些工匠获得高工资，而有些居民却无法请求修理。有些地方政府欢迎投资，而有些地区担心电费和水资源短缺。有些企业希望在短时间内确保人力，而有些培训机构则花费数年时间培养安全的工匠。##HTML