新聞速讀｜為 AI 世代蓋資料中心，懂機電的建築工人薪資衝上 20 萬美元
新聞速讀｜為 AI 世代蓋資料中心，懂機電的建築工人薪資衝上 20 萬美元
AI 資料中心熱潮改寫藍領薪資階梯，靠近基礎設施的人先加薪
InfoAI 編輯部
AI 革命看起來發生在雲端與模型，但真正先被改寫人生的，可能是戴安全帽走進資料中心工地的那一群人。
AI 帶來的，不只是白領被演算法取代，而是「誰站在 AI 基礎設施旁邊，誰先拿到加薪籌碼」的重新洗牌。
AI 帶來的，不只是白領被演算法取代，而是「誰站在 AI 基礎設施旁邊，誰先拿到加薪籌碼」的重新洗牌。
01｜理解事件
根據外媒報導，生成式 AI 帶動的新一波算力需求，正引爆美國資料中心建設潮，轉進這類工地的建築技術工，普遍拿到約 25％～30％ 的加薪，部分關鍵職位甚至直接跨入年薪超過 20 萬美元的區間。
在俄亥俄州哥倫布，一位原本接小型石膏板工程的老闆 DeMond Chambliss，如今改到資料中心工地上夜班，年薪超過 10 萬美元，工作內容從奔波找案源，變成坐著小車在工地巡場、協調進度，他形容自己「有種在作夢的感覺」。在奧勒岡州，負責電力安全的專家 Marc Benner 一年收入約 22 萬 5 千美元；維吉尼亞州「資料中心走廊」裡，主管六個工地的電機技師 Andrew Mason，年薪同樣超過 20 萬美元。
值得注意的是，這不只是底薪提高。部分資料中心工地還提供 每天 100 美元的額外激勵獎金、免費午餐、保暖休息帳棚，甚至遠距專案管理職位，相較一般營建案場，條件明顯優渥。
背後的結構因素也很清楚︰亞馬遜、Google、微軟等雲端大廠已營運數百座資料中心，另有逾四百座在建或規劃中；同時，美國營建產業長期缺工，估計 欠缺約 43 萬 9 千名技術工人，尤其是水電與機電工種最為吃緊。當 AI 讓資料中心成為新戰場，第一波被市場抬高身價的，就是能把這些「AI 工廠」蓋出來的人。
02｜解讀新聞
表面上這是「工地變高薪行業」的故事，但更深一層的是 AI 算力競賽外溢到實體世界，造成技術藍領的短期溢價。過去談 AI 與工作，多半聚焦「白領會被自動化多少」，這則新聞則提醒我們︰當一項技術需要大規模新基礎建設時，最靠近施工現場的人，反而暫時成了贏家。
從產業策略來看，AI 雲服務的競爭，已從「誰的模型更強、誰拿到更多 GPU」延伸到誰能更快、更有效率地蓋出高密度資料中心版圖。多份市場研究預估，未來十年建築機器人與自動化設備市場，年複合成長率大約在一成以上，其中有研究給出約 15％ 左右 的成長預測，反映出全球對提升工程現場效率與安全的長期需求。在這些技術真正普及之前，能理解高壓電力、冷卻系統與複雜配管的技術工，仍然是不可取代的瓶頸。
對 AI 雲端業者而言，這也改變了成本結構。資料中心本來就在土地與電費上承受巨大壓力，現在又疊加技術藍領薪資競價，市場開始更頻繁討論這些 AI 服務的長期毛利與估值是否站得住腳。當前端為了搶市占壓低價格，後端建置與維運成本卻持續墊高，未來幾季財報中，投資人很可能會把目光拉回到這條看似「隱形」的成本曲線。
03｜延伸思考
從這篇新聞可以看見 AI 與勞動市場互動的真實新樣貌。AI 並不是單向「消滅工作」，而是重新分配哪些工作被軟體吃掉，哪些工作被放大價值。資料中心工地的例子清楚顯示︰當一項技術成為關鍵基礎設施，離它最近的一圈實體工作，往往先被市場抬價。
這也透露了 AI 的核心運作邏輯︰再抽象的模型與雲端服務，最後都落在很具體的土地、電力與機電系統上。能讀懂藍圖、掌握高壓配電、空調冷卻與消防規範的人，變成算力供應鏈的稀缺節點。國際組織的多國調查也發現，有接觸 AI 或相關技術訓練的勞工，平均而言較常回報工作表現與滿意度提升，但不同產業與年齡層差異很大，顯示「能與新技術合作」本身就是一種新的基礎素養。
對一般專業工作者來說，重點不是要不要轉行去當電機技師，而是調整看待職涯的位置感︰你的工作，現在離 AI 的核心流程有多遠？是容易被自動化的那一層，還是設計、維運、監督 AI 系統的那一層？從資料中心工地案例可以看到，越靠近「替 AI 打地基」的角色，越有機會在震盪中談到更好的條件與保障。
對讀者來說，這代表︰在 AI 時代，職涯安全感不再來自產業標籤，而是來自你和關鍵技術及基礎設施之間的距離，以及你願不願意主動拉近這個距離。
04｜重點提煉
生成式 AI 帶動資料中心建設潮，投入相關工程的建築技術工，薪資普遍成長約 25％～30％，部分職位年薪超過 20 萬美元，還享有每日獎金、免費餐食與較佳工地環境。背後是雲端大廠新建與擴建數百座資料中心，加上美國營建產業長期缺工，讓能蓋「AI 工廠」的人變得稀缺。
AI 競賽已從模型與 GPU 延伸到實體基礎建設，形成一波「實體勞動溢價」。在建築機器人與自動化尚未全面普及之前，懂高壓電力、冷卻與機電整合的技術工，成為算力供應鏈中的關鍵瓶頸，也讓市場開始重新檢視 AI 雲服務的成本結構與長期毛利。
這則新聞提醒我們，AI 並非只是在取代白領，而是改寫哪些工作被軟體吃掉、哪些工作因靠近基礎設施而被放大價值。在多國勞動調查中，有接觸 AI 或相關訓練的勞工，平均較能感受到表現與滿意度提升，顯示「與技術維持適當距離、懂得與新系統合作」成為職涯韌性的核心能力。
真正值得思考的，不是「AI 會不會搶走工作」，而是你目前站在價值鏈的哪一層，是被自動化的流程，還是設計、維護與監督 AI 系統的一環；能否主動讓自己靠近「為 AI 打地基」的那些關鍵節點，決定了你在下一輪變局中的談判位置。
05｜後續觀察
接下來，要觀察的是這波技術工高薪是否具有持續性。資料中心在興建期需要大量人力，但完工後長期營運所需人數有限，未來幾年如果新建案放緩，今天享受高薪紅利的技術工，是否會面臨下一輪工資與職缺調整，將成為勞動市場的重要考驗。
而另一個關鍵變數則是建築自動化與機器人導入的速度與範圍。若未來十年相關技術愈來愈成熟、導入成本持續下降，現有工地職務內容與人數需求，可能再被結構性改寫。這不只關係到工程現場的安全與效率，也會影響 AI 產業整體成本曲線，甚至牽動各國對能源與土地使用的政策討論。
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參考資料：
Construction workers are cashing in on the AI boom
Data Centers Are a "Gold Rush" for Construction Workers
Future of Jobs Report 2025
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