एआई उछाल के अप्रत्याशित नायक "इलेक्ट्रिशियन" थे - डेटा सेंटर निर्माण को रोकने वाली जनशक्ति की कमी

जनरेटिव AI का भविष्य केवल शोधकर्ताओं द्वारा लिखे गए कोड या अत्याधुनिक सेमीकंडक्टर पर निर्भर नहीं है।

AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं को उत्तर प्रदान करने के लिए, बड़ी संख्या में सर्वरों को समायोजित करने वाली इमारतों की आवश्यकता होती है। इन इमारतों में स्थिर बिजली आपूर्ति के लिए उपकरण, गर्म उपकरणों को ठंडा करने के लिए सिस्टम, बिजली कटौती के दौरान संचालन जारी रखने के लिए आपातकालीन बिजली स्रोत, संचार केबल, अग्नि सुरक्षा उपकरण, और निगरानी उपकरण शामिल होते हैं।

इन सबको साइट पर स्थापित करने वाले लोग इलेक्ट्रिशियन, प्लंबर, एचवीएसी तकनीशियन, बढ़ई, स्टीलवर्कर, वेल्डर, और संचार उपकरण तकनीशियन होते हैं।

चमकदार AI उद्योग के आधार पर, आज सबसे अधिक कमी वाले संसाधनों में से एक "मानव के कुशल हाथ" हैं।

मिशिगन राज्य में शुरू हुआ कारीगरों का बड़ा प्रवास

अमेरिका के मिशिगन राज्य के डेट्रॉइट क्षेत्र में, डेटा सेंटर का निर्माण क्षेत्रीय श्रम बाजार को बदलना शुरू कर रहा है।

न्यूयॉर्क टाइम्स द्वारा प्रस्तुत 29 वर्षीय इलेक्ट्रिशियन प्रशिक्षु आमतौर पर भूमिगत मैनहोल में जाकर केबल और विद्युत उपकरणों की मरम्मत करते हैं। लेकिन उनके कई सहकर्मी अब एक घंटे की ड्राइव पर स्थित विशाल डेटा सेंटर निर्माण स्थल पर भेजे जा रहे हैं।

कारण स्पष्ट है। डेटा सेंटर का काम आमतौर पर सामान्य साइटों की तुलना में उच्च वेतन और भत्ते प्रदान करता है, और ओवरटाइम के माध्यम से आय को काफी बढ़ाने की संभावना भी होती है।

मिशिगन के सालीन टाउनशिप में चल रही OpenAI से संबंधित परियोजना को राज्य के इतिहास में सबसे बड़े निवेश मामलों में से एक माना जा रहा है। निर्माण स्थल पर बड़ी संख्या में इलेक्ट्रिशियन की आवश्यकता है, और लंबे समय तक लगातार काम की उम्मीद की जा रही है।

युवा कुशल श्रमिकों के लिए, यह घर खरीदने के लिए डाउन पेमेंट जल्दी से बचाने का एक अवसर हो सकता है। दूसरी ओर, यदि वे हर दिन लंबे समय तक काम करना जारी रखते हैं, तो परिवार के साथ समय, स्वास्थ्य, और समुदाय में जीवन की बलि चढ़ सकती है।

उच्च आय या जीवन की स्वतंत्रता?

AI इंफ्रास्ट्रक्चर निर्माण स्थलों पर, इस तरह के विकल्प वास्तविकता बन रहे हैं।

डेटा सेंटरों को बड़ी संख्या में इलेक्ट्रिशियन की आवश्यकता क्यों होती है

सामान्य इमारतों में भी विद्युत कार्य आवश्यक होता है, लेकिन AI के लिए डेटा सेंटरों में विद्युत उपकरणों का महत्व बहुत अधिक होता है।

उच्च-प्रदर्शन AI सेमीकंडक्टरों से भरे सर्वर समूह अत्यधिक मात्रा में बिजली की खपत करते हैं। सुविधाओं में सबस्टेशन उपकरण, वितरण पैनल, ट्रांसफार्मर, निर्बाध बिजली आपूर्ति, आपातकालीन जनरेटर, बैटरी, और कूलिंग उपकरण स्थापित होते हैं। किसी भी खराबी के मामले में सुविधा को बंद होने से बचाने के लिए, बिजली मार्गों को दोहरी या तिहरी करने का डिज़ाइन असामान्य नहीं है।

यह केवल बिजली प्रवाहित करने का काम नहीं है।

डिज़ाइन योजनाओं को पढ़ना, सख्त मानकों के अनुसार वायरिंग करना, उपकरणों का परीक्षण करना, सुरक्षा की पुष्टि करना, और पूरा होने के बाद भी निरीक्षण और रखरखाव जारी रखना आवश्यक है। कार्य में कोई भी गलती अरबों डॉलर के उपकरण बंद होने, आग, या बिजली के झटके का कारण बन सकती है।

अयोग्य नौसिखियों को इकट्ठा करना तुरंत समाधान नहीं है।

अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के अनुसार, अधिकांश इलेक्ट्रिशियन 4 से 5 साल की प्रशिक्षुता के माध्यम से कौशल प्राप्त करते हैं। लगभग 2000 घंटे की वार्षिक व्यावहारिक प्रशिक्षण के साथ, वे विद्युत सिद्धांत, ब्लूप्रिंट पढ़ना, कानून, और सुरक्षा प्रबंधन सीखते हैं।

इसका मतलब है कि यदि कंपनियां आज श्रमिकों की कमी को पहचानती हैं, तो वे कल से पर्याप्त कुशल श्रमिकों को बड़ी संख्या में साइट पर नहीं भेज सकतीं।

AI कंपनियों को जिस आपूर्ति बाधा का सामना करना पड़ रहा है, वह केवल वित्तीय संसाधनों से अल्पकालिक में हल नहीं की जा सकती।

पहले से ही कमी वाले व्यवसायों पर AI की मांग का प्रभाव

इलेक्ट्रिशियन की कमी जनरेटिव AI के आगमन से अचानक शुरू नहीं हुई।

अमेरिका में कुशल श्रमिकों की उम्र बढ़ रही है, और सेवानिवृत्त होने वाले लोगों की संख्या में युवा श्रमिकों की प्रविष्टि की गति नहीं मिल रही है। अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो का अनुमान है कि 2024 से 2034 तक इलेक्ट्रिशियन की नौकरियों में 9% की वृद्धि होगी, और नौकरी बदलने या सेवानिवृत्ति के कारण प्रतिस्थापन सहित, सालाना लगभग 81,000 नौकरियों की आवश्यकता होगी।

इसके अलावा, न केवल डेटा सेंटर, बल्कि पावर ग्रिड को मजबूत करना, नवीकरणीय ऊर्जा, सेमीकंडक्टर फैक्ट्री, इलेक्ट्रिक वाहन सुविधाएं, और पुरानी हो चुकी इंफ्रास्ट्रक्चर के नवीनीकरण के लिए भी समान कौशल वाले श्रमिकों की आवश्यकता होती है।

रॉयटर्स की रिपोर्ट के अनुसार, अमेरिका के निर्माण श्रमिकों का एक बड़ा हिस्सा 2031 तक सेवानिवृत्त होने की उम्मीद है। इलेक्ट्रिशियन और पावर लाइन वर्कर्स के लिए प्रतिस्पर्धा पहले से ही तीव्र है, और आपातकालीन डेटा सेंटर प्रोजेक्ट्स उच्च वेतन की पेशकश कर रहे हैं।

AI निवेश ने नए रोजगार शून्य से उत्पन्न करने के बजाय, पहले से ही कमी वाले व्यवसायों में विशाल मांग को जोड़ा है।

विशाल वेतन से उत्पन्न "कारीगरों की आकर्षण शक्ति"

उच्च वेतन, कुशल श्रमिकों के लिए बेहतर待遇 के रूप में स्वागत योग्य परिवर्तन है।

लंबे समय से, विश्वविद्यालय की शिक्षा पर आधारित करियर दृष्टिकोण पर जोर दिया गया है, जबकि निर्माण और विद्युत उपकरणों को संभालने वाले व्यवसायों को उनके विशेषज्ञता और सामाजिक महत्व के अनुसार मूल्यांकन नहीं किया गया है।

AI डेटा सेंटर का निर्माण उछाल इस मूल्यांकन को उलट सकता है।

सोशल मीडिया पर प्रतिक्रियाएं हैं कि "विश्वविद्यालय में जाकर भारी छात्र ऋण लेने की बजाय, प्रशिक्षु के रूप में वेतन प्राप्त करते हुए प्रमाणपत्र प्राप्त करना अधिक तार्किक है" और "AI द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने की संभावना कम होने वाले काम के रूप में, युवाओं को अधिक कौशल वाले व्यवसायों की सिफारिश की जानी चाहिए"।

हालांकि, मीडिया और सोशल मीडिया में प्रस्तुत की गई अत्यधिक उच्च आय, सामान्य आधार वेतन से प्राप्त नहीं होती है। अक्सर यह दूरस्थ स्थानों पर यात्रा, नाइट शिफ्ट, जोखिम भत्ता, सप्ताहांत कार्य, और भारी ओवरटाइम के परिणामस्वरूप होती है।

यदि केवल उच्च आय की चर्चा होती है, तो काम की प्रकृति, प्रशिक्षण अवधि, शारीरिक बोझ, और सुरक्षा जोखिम अस्पष्ट हो सकते हैं।

इलेक्ट्रिकल वर्क, एक अल्पकालिक कोर्स लेकर हर कोई उच्च आय प्राप्त कर सकता है, ऐसा काम नहीं है। प्रमाणपत्र प्रणाली और क्षेत्रीय नियम भिन्न होते हैं, और एक कुशल कार्यकर्ता बनने में वर्षों का समय लग सकता है।

प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा व्यावसायिक प्रशिक्षण में निवेश के कारण

यदि मानव संसाधन की कमी को अनदेखा किया जाता है, तो डेटा सेंटर का निर्माण विलंबित हो सकता है। यदि उपकरण पूरा नहीं होता है, तो महंगे सेमीकंडक्टर खरीदने के बावजूद AI सेवाओं का विस्तार नहीं किया जा सकता।

इसलिए, प्रौद्योगिकी कंपनियां और बड़ी निवेश फर्में खुद को व्यावसायिक प्रशिक्षण के प्रदाता के रूप में बदल रही हैं।

Google ने इलेक्ट्रिशियन प्रशिक्षण संगठनों का समर्थन किया है और मौजूदा इलेक्ट्रिकल वर्कर्स के लगभग 100,000 और नए प्रशिक्षुओं के लगभग 30,000 के विकास को प्रोत्साहित करने की योजना बनाई है। वे प्रशिक्षण की क्षमता को कुछ वर्षों में काफी बढ़ाना चाहते हैं और पावर ग्रिड और डेटा सेंटर निर्माण का समर्थन करने वाले मानव संसाधनों का विस्तार करना चाहते हैं।

Meta ने प्रारंभिक वर्ष में $115 मिलियन का निवेश करते हुए "America’s Workforce Academy" शुरू किया है। यह प्रतिभागियों के लिए लागत को समाप्त करता है और प्रशिक्षण पूरा करने वालों को साझेदार कंपनियों में नौकरी की गारंटी देता है। इसमें केवल इलेक्ट्रिशियन ही नहीं, बल्कि वेल्डर, प्लंबर, संचार और फाइबर ऑप्टिक्स तकनीशियन भी शामिल हैं।

Microsoft भी उत्तरी अमेरिका के निर्माण श्रमिक संघों के साथ सहयोग कर रहा है, कुशल श्रमिकों के लिए AI शिक्षा, व्यावसायिक प्रशिक्षण, और करियर विकास का समर्थन कर रहा है। Google, BlackRock, Ford, और कार्य पोशाक निर्माता Carhartt जैसी कंपनियों ने कौशल विकास को बढ़ावा देने के लिए एक गठबंधन भी स्थापित किया है।

यह एक परोपकारी गतिविधि होने के साथ-साथ एक स्पष्ट व्यावसायिक रणनीति भी है।

AI कंपनियों के लिए, इलेक्ट्रिशियन की कमी एक सामाजिक समस्या से पहले, उनकी अपनी वृद्धि को बाधित करने वाला एक व्यावसायिक जोखिम है।

"कुछ हफ्तों का प्रशिक्षण" और "कुशल कौशल" समान नहीं हैं

कंपनी द्वारा संचालित प्रशिक्षण के प्रति उम्मीदें बढ़ रही हैं, जबकि मौजूदा श्रमिक संघों और कुशल श्रमिकों से सावधानीपूर्वक दृष्टिकोण भी सामने आ रहा है।

संक्षिप्त अवधि का गहन प्रशिक्षण निर्माण उद्योग में प्रवेश के लिए प्रभावी हो सकता है। यदि ट्यूशन और रहने की लागत कंपनियों द्वारा वहन की जाती है और प्रशिक्षण के बाद रोजगार की गारंटी होती है, तो यह उन लोगों के लिए अवसर पैदा कर सकता है जिन्होंने पहले कौशल वाले व्यवसायों को चुनना कठिन पाया था।

हालांकि, कुछ हफ्तों में प्राप्त किया गया प्रमाणपत्र और कई वर्षों के प्रशिक्षुता के बाद प्राप्त कुशल प्रमाणपत्र समान नहीं हैं।

विशाल डेटा सेंटरों में, एक ही डिज़ाइन के उपकरणों को बड़े पैमाने पर स्थापित करने का कार्य बार-बार किया जा सकता है। विशेष कार्यों में लंबे समय तक नियुक्त किए गए प्रशिक्षु उस कार्य में निपुण हो सकते हैं, लेकिन वे घरों, फैक्ट्रियों, अस्पतालों, और सार्वजनिक इंफ्रास्ट्रक्चर में आवश्यक व्यापक अनुभव प्राप्त नहीं कर सकते।

सोशल मीडिया पर इलेक्ट्रिशियन समुदायों में भी, "केवल डेटा सेंटर में प्रशिक्षित कर्मी निर्माण उछाल के बाद अन्य साइटों पर स्थानांतरित हो सकते हैं या नहीं" के बारे में सवाल उठ रहे हैं।

केवल प्रशिक्षण की संख्या बढ़ाना पर्याप्त नहीं है।

प्रशिक्षित व्यक्ति को किसी विशेष कंपनी या विशेष प्रकार की सुविधा पर निर्भर किए बिना, अन्य उद्योगों में भी लागू होने वाले कौशल प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए।

सोशल मीडिया पर "ब्लू-कॉलर की पुनर्वास" का स्वागत

इस विषय पर सोशल मीडिया की प्रतिक्रियाओं में, कुशल श्रमिकों के मूल्य का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए स्वागत है।

"देश का इंफ्रास्ट्रक्चर हमेशा से ऐसे लोगों द्वारा संचालित होता रहा है" और "AI युग में पहली बार कारीगर महत्वपूर्ण नहीं बने हैं, बल्कि समाज ने अंततः उनके महत्व को पहचाना है" जैसी आवाजें हैं।

जबकि व्हाइट-कॉलर नौकरियों के AI द्वारा बदलने पर चर्चा होती है, साइट पर उपकरण स्थापित करने, मरम्मत करने, और सुरक्षा की पुष्टि करने के काम की मांग बढ़ने का परिदृश्य कई लोगों के लिए अप्रत्याशित है।

युवा पीढ़ी के लिए भी, कौशल वाले व्यवसाय "जो लोग उच्च शिक्षा प्राप्त नहीं कर सके उनके लिए एक विकल्प" नहीं हैं, बल्कि वेतन और विशेषज्ञता के साथ एक सक्रिय करियर के रूप में पुनर्विचार किया जा रहा है।

ट्यूशन का भुगतान करने के बजाय, प्रशिक्षु के रूप में आय प्राप्त करते हुए सीखना। प्रमाणपत्र प्राप्त करने के बाद, डेटा सेंटर के अलावा, घरों, विनिर्माण, ऊर्जा उपकरण, और सार्वजनिक इंफ्रास्ट्रक्चर में भी काम कर सकते हैं।

इन बिंदुओं से, AI उछाल को व्यावसायिक शिक्षा के एक मोड़ के रूप में मूल्यांकन करने की राय स्वाभाविक है।

"घर की मरम्मत नहीं करवा पाने" की उपभोक्ताओं की शिकायतें

इसके विपरीत, डेटा सेंटर स्थानीय कारीगरों को खींचने के कारण, दैनिक जीवन के लिए आवश्यक कार्यों के पीछे छूटने की प्रतिक्रिया भी मजबूत है।

Hacker News पर एक पोस्ट में कहा गया है कि जब आसपास कई डेटा सेंटर निर्माण शुरू हुए, तो इलेक्ट्रिशियन और HVAC तकनीशियन दूरस्थ साइटों पर चले गए, जिससे घर की मरम्मत का अनुरोध करना असंभव हो गया। अनुमानित लागत में भारी वृद्धि हुई, और यहां तक कि सरल कार्यों को स्वयं सीखना पड़ा।

यह दिखाता है कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश से होने वाले लाभ समान रूप से वितरित नहीं होते हैं।

कुशल श्रमिक उच्च आय प्राप्त करते हैं। निर्माण कंपनियां बड़े अनुबंध प्राप्त करती हैं। नगरपालिकाएं कर राजस्व और निवेश की उम्मीद करती हैं।

लेकिन स्थानीय निवासी घर की वायरिंग की मरम्मत, HVAC उपकरण के प्रतिस्थापन, स्टोर के नवीनीकरण, और नए घरों के निर्माण के लिए लंबे इंतजार और उच्च शुल्क का सामना कर सकते हैं।

अस्पताल, स्कूल, फैक्ट्रियां, घर, और डेटा सेंटर एक ही सीमित मानव संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं।

AI सेवाओं के उपयोग शुल्क में दिखाई नहीं देने वाली लागतें स्थानीय जीवन व्यय और आवास आपूर्ति में देरी के रूप में प्रकट हो सकती हैं।

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