配资优秀股票配资网站比如说数据中心相关的电工、水管工、维修工等

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1 月 21 日，黄仁勋在达沃斯世界经济论坛上说，由于对运行和训练人工智能的数据中心建设的需求，水管工、电工和建筑工人将能够获得"六位数年薪"。

我一直说，目前的 AI 界有一种"大佬发言过度膨胀综合征"。具体表现为大佬们越来越敢说，同时大众越来越爱听。这句话一出可不得了，直接就被国内众多媒体缩减成了"黄仁勋说，水管工和电工即将年薪十万美元"。以至网友们大声发问，我现在改学电工还来得及吗？

究竟 AI 基建是不是能让蓝领工作实现六位数美元的年薪，可能尚需时日加以观察。但这个"黄仁勋之梦"能引出一个非常关键的话题：在 AI 与就业的关系上，似乎绝大部分媒体都"默契"地将讨论点集中在了白领工作上，比如编程、设计、产品经理等。但 AI 会给蓝领工作带来什么影响？体力劳动者是应该与白领们一样焦虑 AI，还是可以大胆相信黄仁勋的美好预言？

不妨借助我们探访过的一些真实案例，来聊聊这个话题。

稍加分析一下，会发现黄仁勋的观点里就包含了两层意思。首先是以 AI 数据中心为代表的基础设施建设，将带来大量蓝领岗位的就业需求增长，比如说数据中心相关的电工、水管工、维修工等。据说这一现象在美国风风火火的"星际之门"里已经得到了验证。

美国劳工统计局数据显示，美国电工岗位年均缺口超过八万人，而数据中心所需电工堪称其中的王冠。有报道提到，在美国能适配数据中心工作的熟练电工年收入已经突破 20 万美元，远超过绝大多数白领。

如果说 AI 基建能带来大量蓝领工作岗位，并提升相关报酬是一个点，那么这背后 AI 对不同工作的差异影响则是一个面。在数据中心电工紧缺，报酬突破新高的同时，硅谷迎来了史上第一次与 AI 紧密相关的裁员潮。各大科技公司海浪般裁掉了产品经理、项目经理和软件工程师。二者对比仿佛上演了一出时代的默剧。

这就能引出黄仁勋的第二层意思，AI 可能会大量取代白领，反而对蓝领的取代率很低。

有个说法一度很流行，叫作"原本想的是人类写诗，AI 干活；现在反而是 AI 写诗，我们人类扫地擦桌子"。但如果换个角度理解这句话，是不是意味着如果我本来就从事体力劳动，AI 就能大大方方地放过我了？

从实际情况上看，这种说法是有一定合理性的。在美国，伴随着 AI 导致大批白领失业，而电气、管道、设备维修等蓝领工人的职位需求与收入水平快速增长。在中国国内，也能看到网络设备维修等相对蓝领，同时具备一定技术门槛的职位需求快速增长。

除了" AI 斩白不碰蓝"的基础逻辑线索之外，我们还能看到 AI 在各个方面都对蓝领工作有较强的赋能。

比如有个反常识的真实情况：职业教育往往更先接触智能化技术。我们探访过大量的职业技术学院，会发现相较于恪守象牙塔教育规则的普通高校，职业院校有着更强的就业与招生压力，因此在吸收智能化技术上更果断也更灵活。大批面向蓝领工作的技能学习与职业培训，反而成为最先接触 AI 技术的地方。举个例子，在山东的一所技校，就在"刮腻子"这个听上去跟 AI 没啥关系的课程中，加入了智能化设备的学习与操作环节。

此外，AI 技术能够对蓝领工作的工作环境造成真实可见的改善。我们曾经采访过一位仓库管理员，他提到从业多年以来，他都需要每天走三万步左右。但经过 AI 重新规划仓库摆放与管理员动线，变成了每天只需要走一万步上下，工作环境得到了极大改善。

多年以来，中国在多种高危高风险工作中广泛推进 AI 替代，取得了非常可观的成果。比如在 AI 巡检的支持下，很多需要高空爬塔作业的巡检工作可以不再上塔。在 AI 无人采矿技术成熟后，大批矿山减少甚至取消了井下作业。AI 在这些领域的价值，是如何高估也不为过的。

还有一个角度值得一提，那就是 AI 技术可以推动很多服务与评价体系标准化。比如在家政领域使用 AI 服务认定系统，让相关服务质量不再止步于主观印象。我身边很多朋友此前是不愿意使用家政服务的，因为感觉会经常扯皮，缺乏标准。但 AI 推动了服务标准化之后，让年轻人对家政保洁的认可度极大提升。

从这些角度看，AI 似乎真的在给蓝领工作镀金。但是先别急，反方还没发言呢。

提到 AI 时代蓝领工作反而受益，经常会被提到的一个观点是 AI 将创造大量蓝领岗位，同时为蓝领工作提供海量新工具。比如说无人机操作员、智能设备运维、数据中心电工等。

但是先打住，抛开时间长短讨论会否发生纯属耍流氓。这些工作听上去很好，但是在哪呢？一个刚刚走向社会的年轻人，要如何寻找一份数据中心里的工作？外卖骑手到底如何转型成无人机飞手？这些理论上存在的可能性，会在短视频和社交网络上编织一些美丽图景。但现实情况是，AI 对于绝大多数需要辛苦赚钱养家的人来说只是一种奇谭。

虽然由 AI 创造的职位和机会还没看到，但 AI 对蓝领工作的异化却已经真实可见。最广为人知的就是 AI 算法对外卖骑手、快递员、网约车司机的平台压榨。随着算法能力的提升，AI 对这些岗位工作节奏、工作效率的掌控力不断加强。虽然当"外卖骑手困在算法里"成为显性社会议题，一些突出矛盾得到了解决。但如果稍微和这些平台用工从业者聊聊，就会发现算法的压榨往往是在一方面减轻后再另一方面加强。从业者的戾气与愤怒还在不断升级。

AI 不仅在压榨蓝领劳动的效率，还呈现出一种无处不在，愈发严苛的监控感。在一些工厂中，智能头盔、智能工牌会跟 AI 摄像头一道，组成严密到骇人听闻的监控网络。工人休息、喝水、如厕的时间都将被记录并计算，让劳动过程呈现出一种极端的透明化。随之而来是幸福感坠入谷底，心理压力指数级升级。

在劳动者没有掌握 AI，但资方能够轻易拥抱这门技术的当下，AI 往往会成为压榨蓝领从业者的利器。并且进一步看，" AI 只会给蓝领创造新岗位，但不会取代"的叙事也并非没有漏洞。比如在制造业，随着无人产线、黑灯工厂与工业机器人搭载量的提升，工厂这个原本的劳动密集型场景正在飞速发生改变，用工量不断下降，由此引发的就业风险也必须得到重视。

那么，AI 对蓝领到底是好还是坏？

可能真实答案就是好坏兼有。每个人从时代那里拿到的礼物，向来都不相同。

在采访了足够多与 AI 相关，不同职业的从业者之后，我们的一个基础看法是智能化对职业的影响烈度确实很高，但同时这种影响也是非常复杂，细节多样的。以蓝领工作为例，一方面 AI 确实有着相对保护体力、技能、动手类职业的特点，同时另一方面 AI 也在通过平台算法、监控体系、无人工厂等场景对体力劳动者造成冲击。在坦诚于二者并存的现状之后，我们总结出 AI 时代蓝领工作整体将不可避免呈现出这样三个特征：

1. 新的职业分水岭。

某种程度上来说，AI 可以降低人类学习与掌握工作技能的成本，但另一方面来看，AI 本身就是一种学习成本。AI 数据中心的电工可能确实紧缺，但这是建立在这个岗位可能同时要理解 AI、IT 设备、电力甚至散热等不同领域知识基础上的。智能化正在成为蓝领工作新的分水岭。能够快速掌握智能化相关知识与技能，同时愿意从事蓝领工作的人，将获得众多职业利好。但对于绝大多数低学历、年龄较大、学习能力不强的传统蓝领从业者来说，智能这道门槛很有可能变成不可逾越的鸿沟。

这里隐藏的一个矛盾是，当我掌握了 AI，数据分析、IT 基础设施等能力后，我还愿意从事蓝领工作吗？或者说我从事的还能被定义为传统意义上的蓝领工作吗？这个问题可能需要从社会文化层面重新去整理与解答。

2. "去技能化"是一把双刃剑。

AI 带来蓝领工作另一个显著工作，是人类的去技能化（De-skilling）。很多媒体报道过，在一些现代化工厂中，工人已经可以按照 AR 眼镜中的智能化系统指引去操作，自身可以完全不思考，不掌握技能，不具备技术。这种情形我们有亲身经历，在南方一座水务站。我们看到智能化改造之后，这里的工人只需要盯着屏幕，而不是亲身参与巡检。而一旦出现故障，AI 也会自动上报启动应对方案，也就是说盯着屏幕这个步骤事实上也是不必要的。

走向去技能化，确实降低了蓝领工作的准入门槛与学习成本，但同时也消解了人类作为从业者的尊严感与不可替代性。这种自身不重要，随时可能被抛弃的心理恐怖感，可能会带来更为严重的社会化职业危机。

3. "蓝领"概念本就复杂。

以脑力、体力来划分劳动者范畴本就十分简陋，而 AI 时代这种简陋性会被暴露得更加彻底。美国的电工就业需求在增加，但可能同一时间制造业工人正遭遇失业。中国的大型煤矿无人化确实提升了矿工的安全性与舒适度，但也势必带来矿山用工数量减少，进而有可能导致矿工反而要去安全性与工作环境更加恶劣的小煤矿工作。这些复杂性的缠绕，让我们很难简单对 AI 带给蓝领的影响进行简单定义。蓝领内部的划分可能会更加显著，有人享受时代红利，也有人遭遇 AI 的无情折磨。