AI時代水電工最吃香?黃仁勳估資料中心擴建將迎「藍領荒」,電工、管線、木工⋯身價看漲
AI時代水電工最吃香?黃仁勳估資料中心擴建將迎「藍領荒」,電工、管線、木工⋯身價看漲

重點一:輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳預測資料中心建設將加速,帶動電工、管線、木工等技術職出現大幅缺工,需求以倍數成長。

重點二:輝達表示擬投入最高1,000億美元,與OpenAI合作部署以NVIDIA系統為核心的資料中心(規模約10GW),並非對整體市場的通用資料中心投資承諾。

重點三:以單一25萬平方英呎的資料中心為例,施工期最多可雇用1,500名工人;完工後約有50個常設職缺,每一職缺可在在地經濟再衍生3.5個工作機會。

輝達執行長黃仁勳近期表示,AI時代的就業核心並不僅限於「白領」與軟體工程;驅動實體基礎設施的技術職反將迎來需求暴增。

他在英國《Channel 4 News》受訪指出,為滿足全球資料中心與半導體工廠建設,電工、管線技師、木工等「skilled craft」人力將以倍數成長,「我們將需要數十萬名這樣的人才」。

他也坦言,若今日再讀大學,會優先選擇物理科學與工程等「動手做」的學門,反映他對次世代就業版圖的判斷。

一座資料中心,可約產生1,500人次工作機會

輝達近日表示,擬投入最高1,000億美元支援OpenAI的資料中心計畫,以其AI系統為核心;諮詢機構麥肯錫則預估,至2030年全球資料中心資本支出約為6.7兆美元(約新台幣204兆元),顯示基礎設施投資的長期動能強勁。

據《Fortune》報導,以一座在美國建造、單一面積約25萬平方英呎的資料中心為例(約7,000坪、約4個標準足球場),施工階段可創造最多1,500名建築工人的工作機會,許多職位年薪可超過10萬美元(約新台幣304萬元),且通常不需要大學學位;待資料中心完工後,涵蓋設備維運、機電與電力工程、網路與伺服器管理、冷卻與環境監控、安全與物業等職務的常設人力,約為50名。

值得注意的是,資料中心營運的在地乘數效應明顯,每一個中心內的職缺平均可在周邊社區再帶動3.5個工作機會,進一步擴散至物流、維護、餐飲與住宿等產業。

但要說明的是,上述皆為美國案例,若換成其他國家,實際人數會因工地規模、工會制度、承包模式、法規與自動化程度而有差異。

產業一致警訊:人力缺口恐影響AI建設時程

多位大型企業領袖對技術職人力缺口釋出警訊。BlackRock(貝萊德)執行長Larry Fink今年在能源會議表示,他已向美國政府反映,若移民勞動力收縮,加上本土青年對技職意願不足,AI資料中心建設恐因「電工不足」而放慢。他直言:「我們就是人不夠多。」

福特執行長Jim Farley近期亦指出,華府推動供應鏈回流與製造業重振的宏願,仍缺乏相應的技術勞動力支撐。

報導指出,美國目前約短少60萬名工廠工人與50萬名建築工人。教育端方面,美國教育部已將擴充技職課程作為政策重點,部分Z世代也開始轉向技職路線。

例如,北卡羅來納州的Jacob Palmer在學徒制度下成為水電工,21歲自立門戶,去年營收近9萬美元(約新台幣273萬元),今年則已突破六位數。他直言自己「零學貸壓力」,顯示技職管道在高需求產業鏈中的可行性。

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資料來源:Fortune

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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