华盛顿邮报：AI引发蓝领岗位激增，如何填补这些空缺？

《华盛顿邮报》于2026年6月22日载文（作者：Brian Deese与Anna Pasnau）——要满足对电工、焊工和水管工的巨大需求，需要真正的远见卓识。

无论到哪里，人们都在担忧AI会造成美国就业岗位流失。佛蒙特州独立参议员伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）曾表示，AI可能会导致近1亿个美国工作岗位消失，而密苏里州共和党参议员乔什·霍利（Josh Hawley）则担心，这项技术可能在五年内将失业率推高至20%。《经济学人》杂志在五月刊的封面文章中警告说，AI可能会引发一场“就业末日”，届时“人类可能会像汽车时代的马匹一样，变得不再经济”。

这种担忧如此普遍且关乎生存，以至于掩盖了一个迫在眉睫的就业风险：AI正在加剧关键行业的劳动力短缺。多年来，美国一直面临着技术工人短缺的问题，而AI正在使许多行业的情况雪上加霜。原因在于基础设施。要实现AI的经济潜力，需要大规模建设基础设施——不仅是数据中心，还包括发电厂、输电线路、电网升级和半导体工厂。

所有这些都必须由技术熟练的技工——电工、焊工、水管工、暖通空调技师——来建造、布线和维护，而这些技工的数量远远不够。80%的总承包商已经表示难以招到合适的员工。五分之一的建筑工人年龄在55岁或以上。据估计，30%的电工将在十年内达到退休年龄。

这种需求即将激增。仅美国五大云和AI基础设施提供商就承诺在2026年投入至少6600亿美元的资本支出，其中绝大部分用于数据中心和网络建设。已公布的数据中心建设项目将需要约120万名/每年的熟练劳动力——而数据中心仅仅是全部基础设施需求的一部分。熟练技工对于建设充足的能源生产和输送能力也至关重要。在AI、电气化和国内制造业的推动下，预计未来五年全国电力需求将增长超过30%。满足这一需求将需要大规模调动熟练劳动力。

危机已在地方层面显现。在全美数据中心最集中的地区——北弗吉尼亚，当地电工工会的会员人数在七年内翻了一番，却仍然无法满足需求。在全国各地的大都市区，经通胀调整后的电工工资在过去十年间波动剧烈，有的地方上涨超过60%，有的地方则下降了一半，这表明各地供需严重失衡。

各都市区电工的收入增长差异很大

2015-2025年各都市区实际小时工资中位数变化

（数据来源：美国劳工统计局职业就业和工资统计数据）

单靠提高工资无法解决这个问题。技术工人需要多年的培训，而劳动力储备不足又制约着招聘。因此，劳动力短缺正在拖慢数据中心的建设；微软总裁布拉德·史密斯（Brad Smith）称这是美国新建数据中心面临的最大挑战。

其后果远不止于科技领域：如果国家所需的电力生产和电网基础设施无法建成，将导致美国家庭和企业的生活成本上升，工业项目延期，经济也无法跟上自身的发展步伐。

解决这个问题并非易事——但这或许是我们展示AI蓬勃发展如何帮助美国工人创造高质量就业机会的最佳契机。

以下是我们需要采取的措施：

首先，要让劳动者更容易流动到需要他们的地方。俄亥俄州的持证电工如果想搬到亚特兰大——如今美国第二大数据中心市场——就必须办理大量手续并重新考试。目前还没有全国统一的电工执照，各州之间的互惠协议也零散不全。2023年，弗吉尼亚州实施了普遍认可的执照制度，允许在其他地区拥有三年良好记录的电工无需重新考试即可在当地工作。每个州都应该效仿弗吉尼亚州的做法。由政府、雇主和工会共同制定的全国学徒资格认证标准将加速这一转变。

其次，要充分利用AI本身。提供实时在职指导、沉浸式培训模拟和简化管理的新工具可以提高技术工人的生产力和供应量。正如麻省理工学院的达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）、大卫·奥特（David Autor）和西蒙·约翰逊（Simon Johnson）最近所论证的那样，AI作为协作工具的潜力——“扩展人类判断、支持新任务并加速技能习得”——与其自动化能力同样重要。

第三，也是最重要的一点，我们需要一项彻底的全国性学徒制改革。仅仅对现有培训体系进行小修小补，只会让问题解决得晚十年。美国以前也曾有过类似的尝试：上世纪60年代，联邦政府和各州平均每周新建一所社区大学，五年内入学人数翻了一番还多。如今，我们再次需要这种远见卓识。

1963年至1975年间，社区大学入学人数迅速增长

两年制社区大学秋季入学总人数

（资料来源：美国国家教育统计中心）

首先要做的就是按绩效付费：当学员达到既定目标时，向学徒赞助者支付报酬。澳大利亚、芬兰和英国都采用了这种模式。加利福尼亚州于2022年采用了该模式，并在次年实现了学徒注册人数近10%的增长。拜登和特朗普政府都支持试点这种模式，但目前1.45亿美元的联邦投资远远不够。如果每个学徒的报酬为4000美元，那么一项全国性计划每年的成本可能约为40亿美元——是目前联邦支出的九倍，但仅占劳动力总支出的约20%。除了按绩效付费之外，联邦学徒基金还应该投资于培训教师、中介机构以及在目前能力不足的情况下启动项目所需的资金。

构建AI基础设施的科技公司在劳动力短缺问题上损失最大，同时也能从解决这一问题中获益最多。它们应该积极参与，为全国性的学徒计划提供资金支持。目前，一些公司已经做出了令人鼓舞的个别承诺，例如谷歌承诺培训10万名电工和3万名新学徒。

但眼下形势需要更大的雄心。如果超大规模数据中心企业不积极行动，政府应该通过对数据中心建设征税来确保它们承担应有的责任。培养这批劳动力的成本应该由受益企业承担，而不是纳税人。

构成21世纪经济核心的发电厂、输电线路、数据中心和半导体制造厂并非算法可以凭空捏造——它们必须由人来建造、布线和维护。技术工人短缺问题迫在眉睫，但并非无法解决。直面这一问题将是AI能够为美国工人——以及每一位支付电费的美国人——做的最好的事情之一。

（作者之一Brian Deese：麻省理工学院创新研究员，于 2021 年至 2023 年担任国家经济委员会主任。作者之二Anna Pasnau：斯坦福大学法学院学生，于 2021 年至 2024 年在经济顾问委员会工作。）

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