摘要：当所有人都在为ChatGPT和各种AI应用疯狂的时候，很少有人注意到一个更加致命的问题正在悄悄浮现。就在上周，一位建筑供应链公司的CEO在彭博电视台上说出了一个让硅谷巨头们夜不能寐的真相：建设这些AI数据中心最大的障碍，根本不是买不到英伟达的芯片，而是找不到足

当所有人都在为ChatGPT和各种AI应用疯狂的时候，很少有人注意到一个更加致命的问题正在悄悄浮现。就在上周，一位建筑供应链公司的CEO在彭博电视台上说出了一个让硅谷巨头们夜不能寐的真相：建设这些AI数据中心最大的障碍，根本不是买不到英伟达的芯片，而是找不到足够的电工和建筑材料。

这听起来，像个笑话，可却是残酷的现实。当谷歌、微软、亚马逊们准备砸下7万亿美元去打造AI帝国之时，他们发觉自己被一个最为原始的问题困住了：压根儿没人给他们盖房子。

想象一下这样的画面：世界上最聪明的工程师设计出了能改变人类命运的AI系统，最有钱的公司准备了数千亿美元的预算，最先进的芯片也已经下单生产，但整个计划却被一个简单的问题卡住了—找不到电工。

这不是科幻小说，而是正在硅谷上演的真实剧情。根据Kojo公司CEO玛丽亚·戴维森所透露的数据，美国现今缺少整整50万名建筑工人。而与此同时，仅只是今年，美国就要投入400亿美元，用于数据中心建设，到2030年，这个数字将会达到650亿美元。

更让人震惊的是，建设周期被强行压缩所带来的代价。原本需要两到三年才能够建成的数据中心，现在却被要求在一年之内完工。这种疯狂的时间压缩背后，隐藏着一个更为巨大的危机：整个建筑行业，压根就没有做好准备去迎接这波AI的浪潮。

这里有个令人啼笑皆非的现实：那些将要运行最先进人工智能的数据中心，其建设过程却还停留在纸笔时代。没错价值数十亿美元的AI基础设施项目，竟然还在用Excel表格来管理材料采购和施工进度。

戴维森在访谈中毫不客气地指出了这个问题的荒诞性。她说建筑公司们面临着一个巨大的挑战：他们不知道材料什么时候能到，不知道工人什么时候能到位，甚至不知道已经采购的材料现在在哪里。这些看似简单的问题，却成为了拖累整个AI基础设施建设的致命短板。

想想看一边是能够在几秒内生成复杂文本的AI系统，另一边是连自己的钢筋水泥在哪里都搞不清楚的建筑队伍。这种强烈的对比，折射出了科技革命与传统行业之间巨大的发展鸿沟。

更糟糕的是，材料成本也在疯狂地上涨着。相较于2020年疫情以前，建筑材料的价格，已然暴涨了44％。这就意味着，那些早早制定好的建设预算，如今看来完全是不够用的。

在这场看似混乱的建设狂潮之中，聪明的资本轻易地就嗅到了商机。Kojo公司，便是这其中极为典型的代表之一，它们特地为建筑承包商，提供起了数字化的供应链管理服务，目前已然融得了9400万美元的资金，正在为600家建筑公司提供着服务。

这让人联想到加州淘金热时的经典事例：真正赚到钱的，往往不是那些埋头“深挖”金矿的人，而是向淘金者售卖“挖掘工具”、贩卖牛仔裤的商人。在这一轮AI基础设施建设的热潮中，那些能解决建筑行业“难题”的科技企业，也许比AI公司自身更容易获得可观收益

戴维森着重强调，他们的重点在于，帮助那些长期为科技行业所忽视的一线建筑工人，例如电工、管道工以及暖通工程师。这些人虽然对大语言模型一无所知，不过他们手中的扳手与电钻，却左右着AI革命能否切实落地。

预制化以及模块化建设正逐渐成为应对这一问题的关键所在。借助工厂预制，再经由现场组装的途径，能够极为显著地缩减建设周期，与此同时降低对现场工人的依赖性。此类建设模式的转变，亦给相关技术公司带来了颇为巨大的投资契机。

有趣的是，人工智能基础设施的争夺不局限于美国。英国正悄然兴起，逐渐成为科技巨头们争相布局的新兴阵地。微软和谷歌相继宣布，将在英国推进大规模投资计划，旨在把英国建设成继美国之后另一个全球AI发展的关键中心

戴维森对英国市场表现出了极大的乐观。她觉得英国拥有世界级的大学以及研究机构，像DeepMind这般突破性的成果，就是最为良好的证明。更为关键的是，英国在人才培养这个方面，有着深沉的基础。这为AI产业的发展，提供了坚固的支撑。

但这种跨大西洋的布局，实际上也反映出了美国本土建设能力的欠缺。当一个国家的建筑工人缺口达到50万人之时，向海外进行扩张，或许是更为现实的一种选择。这种资源的重新调配，也预示着全球AI产业格局的重大转变。

回顾历史，每一次技术革命，都伴随着基础设施的大规模建设。从19世纪的铁路热潮，到20世纪的电网建设，再到互联网时代的光纤铺设，成功的技术革命，往往需要强大的基础设施支撑。

但这一次的AI革命似乎遇到了前所未有的挑战。当资金和技术都不是问题的时候，最基础的人力和材料却成为了瓶颈。这种矛盾的现象，让人不禁要问：这7万亿美元的投资狂欢，会不会最终因为这些看似微不足道的问题而功亏一篑？

也许真正的投资机会并不在那些光鲜亮丽的AI公司，而在那些能够解决最基础问题的传统行业。毕竟再先进的算法也需要实实在在的钢筋水泥来承载。

正如一位业内人士所说：“AI革命的成败，最终或许并非取决于算法的先进程度，而是取决于我们能否找到充裕的电工。”这句话乍一看颇为诙谐，但或许却是最为贴近真相的言论。

面对这样一个充满矛盾和机遇的时代，普通投资者应该如何选择？是继续追逐那些估值高昂的AI独角兽，还是把目光转向那些被忽视的传统行业？你觉得在当下人工智能基础设施建设的热潮之中，哪些相对较为传统的行业，可能会有出其不意的发展机遇呢？欢迎在评论区讲出你的看法。

本文信息来源：彭博科技节目访谈，Kojo公司官方数据，美国建筑业协会统计数据
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来源：跑渣明哥