人工智能革命：基础设施劳动力面临的挑战
在关于人工智能(AI)的讨论中，人们的注意力通常集中在芯片、数据中心、发电厂和电力需求上。然而，另一个障碍正在逐渐显现，这可能是一个被低估的挑战。那就是电力基础设施对人力资源的需求。
人工智能革命不仅需要软件工程师，还需要电工、电网工人、变电站技术人员、电网工程师、机械承包商、焊工、建筑团队以及系统完善专家。这些工作无法通过软件更新或新一轮融资立即填补。它们需要培训、经验以及稳定的劳动力流，而当前电力行业正面临这些方面的短缺。
从芯片到建筑
AI发展的第一阶段主要集中在计算能力的争夺上。投资者关注半导体、云服务提供商以及建设大型数据中心以支持AI工作负载的公司。
然而，每个这样的设施都必须连接到电网。它们需要变压器、变电站、备用电源、冷却系统、输电接入以及足够熟练的工人来建设和维护这些基础设施。问题就在这里变得复杂起来。
路透社最近报道，数据中心建设的竞争正在加剧电力和电网行业的人力短缺，包括电工、电网工人以及其他技术、采购和建筑岗位。问题不仅在于需求在增加，而在于需求在增加的同时，大量有经验的建筑工人正接近退休年龄。
需求的规模
根据高盛(Goldman Sachs)的研究，美国数据中心的电力需求可能从2025年的31吉瓦增加到2026年的41吉瓦，到2027年达到66吉瓦。这可能是从2025年底到2027年底数据中心预期容量的两倍。
为了满足这一需求，将需要大幅扩大生产、输电、连接和备用系统。高盛还估计，到2030年，美国电力行业将需要约51万名额外工人，而欧洲则需要25万名。
| 年份 | 电力需求(吉瓦) |
|---|---|
| 2025 | 31 |
| 2026 | 41 |
| 2027 | 66 |
这些数字解释了为什么劳动力问题可能成为一个限制因素。电力行业不仅在内部竞争。数据中心、公用事业公司、可再生能源开发商、制造商、电网现代化项目都在争夺相同的有技能工人。
劳工统计局预测，从2024年到2034年，电工就业将增长9%，远高于所有职业的平均水平。他们还预测每年约有81,000个电工职位空缺，其中许多与工人离开该行业或退休有关。
成本、延迟和便利性账单
熟练劳动力的短缺并不意味着AI发展将会停止。它可能会使扩张过程变得更加昂贵和不均衡。资金最雄厚、地理位置最佳、公用事业合作伙伴关系明确的项目最有可能进行。其他项目可能会面临延迟、成本超支或更长的连接时间。
这种压力也可能影响输电升级、可再生能源项目、天然气发电厂和电网硬化工作。这对能源政策、公用事业客户和投资者有直接影响。
如果电力公司必须建设额外的基础设施来服务大型数据中心，那么谁应该为此付费？运营商一直在努力解决这些成本应该主要由推动需求的大客户承担，还是应该按比例更广泛分摊的问题。劳动力的短缺为这一争论又增加了一层，因为建设成本的提高最终会出现在项目经济中。
谁将受益
对于投资者来说，明显的受益者不一定是AI公司。这一障碍可能会使电气承包商、电网建设公司、设备供应商和电力基础设施公司受益。
像Quanta Services、MYR Group、MasTec、EMCOR、Eaton和Vertiv这样的公司比大多数软件公司更接近物理基础设施的建设。然而，需要注意的是，劳动力短缺可能产生双向影响。它可以增强定价能力和积压订单，但也可能限制项目完成速度。另一个需要注意的是，这些公司大多数的股票在过去一年中已经大幅上涨。
更大的图景
AI可能存在于云端，但云端需要被建设、供电、连接、冷却和维护。一个在云端运行的模型。一个回答问题的聊天机器人。一个即时出现的搜索结果。但在这些体验的背后是一系列物理资产。
芯片可能获得最多的关注。随着电力需求预测的增加，发电厂和天然气涡轮机也获得了大量关注。但劳动力可能成为最重要的限制因素之一。
这并非支持或反对AI或数据中心的论点。这是为了理解它们背后的整个供应链。下一阶段AI发展定位最佳的公司可能不仅拥有最好的芯片或最大的数据中心。他们也可能是那些能够接触熟练劳动力并有能力执行大型项目的电力公司、承包商、设备供应商和基础设施公司。
AI的爆发可能在表面上是数字化的，但其下面是一个传统的建筑挑战。在那个世界里，电工和电网工人可能和算法一样重要。
— Robert Rapier