不用大學學歷！5大職缺年薪上看330萬：藍領技師收入「未必輸給坐辦公室的」|數位時代 BusinessNext

重點1：美國研究發現，許多職業不需要大學學位也能獲得高薪，且美國有近五分之一無大學學位勞工的收入，超過大學畢業生的平均水平。

重點2：這些不需大學學位的高薪職缺包括：飛機維修技師、電力線安裝人員、鐵路列車長、風力渦輪機維修技師，以及化工廠操作員，最高收入者年薪可達六位數美元，近新台幣330萬元。

重點3：美國學生援助組織 (ASA) 的研究將這些職業稱為「跳板工作」，這些工作提供晉升機會、高收入潛力、良好福利和工作保障。

一項由American Student Assistance (ASA) 和 Burning Glass Institute共同進行的研究發現，美國有近五分之一無大學學位的勞工收入超過大學畢業生的平均水平，更有兩百萬名美國人在沒有學位的情況下年收入超過10萬美元。

《CNBC》引述該報告，將這些職業稱為「跳板工作」，可為年輕勞工提供晉升和職涯發展的機會、高收入潛力、良好的福利和工作保障。 報告指出，2023年美國此類工作的入門職位空缺接近200萬個，包括緊急救護技術員、電工和銀行櫃員，它們通常是通往管理職位或六位數薪水的墊腳石。

除此之外，維護、製造和公用事業產業中的職業往往更具技術性，也具有更高比例的「跳板工作」。 ASA和Burning Glass Institute的研究列出了五項高需求且無需大學學位的職業，這些職業具有很高的工作保障，並且有可能獲得六位數的年薪（薪資數據來自美國勞工統計局）：

1.飛機維修技師：薪資中位數75,020美元，前10%收入者薪資中位數114,750美元（約新台幣376萬元）。

2.電力線安裝人員：薪資中位數85,420美元，前10%收入者薪資中位數119,920美元（約新台幣392萬元）。

3.鐵路列車長：薪資中位數71,130美元，前10%收入者薪資中位數99,210美元（約新台幣325萬元）。

4.風力渦輪機維修技師：薪資中位數61,770美元，前10%收入者薪資中位數90,300美元（約新台幣295萬元）。

5.化工廠和系統操作員：薪資中位數80,030美元，前10%收入者薪資中位數108,470美元（約新台幣355萬元）。

即使是一些低薪的入門級工作，不需要大學學位也能帶來六位數的職業生涯。例如，銀行櫃員的平均起薪不到每年29,000美元（約新台幣95萬元），但報告發現，許多櫃員在職業生涯的前十年內就進入了高薪工作，包括貸款專員，據Indeed報告顯示，該職位的平均年薪為 192,339美元（約新台幣630萬元）。

ASA總裁兼首席執行官Jean Eddy表示，「高中畢業後立即加入勞動力市場的年輕人，很可能僅根據起薪做出決定，但起薪並非最重要的因素。」例如，更高的機會成本。舉例而言，風力渦輪機維修技師是美國成長最快的職業，預計未來十年該行業的就業人數將增加近一倍。

儘管對風力渦輪機維修技師的需求量很大，但德風力渦輪機製造商Vestas的風力渦輪機維修技師 Jessica Jackson指出，這個職業仍然被「低估和忽視」，部分原因可能是， 一些入門級技術員的年收入不到50,000美元，但該職業是工傷發生率最高的職業之一。

Jackson說：「在這個領域工作很辛苦，但也很有意義。」他補充說，這個職業為渴望冒險和有競爭力薪水的求職者提供了機會。

資料來源：AAS、CNBC

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

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換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。