SemiAnalysis 狂野数据中心建设潮揭示 AI 的劳动力瓶颈

SemiAnalysis 于 7 月 29 日发布了一份关于模块化数据中心的狂野评估，追踪了超过 1,000 个站点、合计逾 61 吉瓦的容量。其核心矛盾很简单：AI 公司希望获得计算容量的速度，已超过传统施工团队所能交付的速度。

提出的解决方案类似一套工业级 LEGO。工厂在承包商完成现场施工的同时，组装墙体、电气间、冷却设备和预制数据厅。随后，卡车将这些单元运至现场进行安装和最终调试。

但模块化建设并不能消除所有制约因素。它将可重复的工作转移到工厂，缩短部分关键路径，并改变了谁来掌控集成工作。电力供应、许可、设备供给、运输和测试，仍然顽固地具有本地属性。

这一差异，正是可信的建设策略与行业中不断扩张的模块化营销宣传之间的分界线。AWS、Meta、托管数据中心运营商、设备制造商和专业集成商，都在用同一个标签指代实质上不同的系统。

SemiAnalysis 狂野数据揭示了什么变化

模块化建设已从一种专业化选项，转变为交付大型 AI 园区的核心策略。

这项 SemiAnalysis 调查 描述了 80 多家活跃于模块化供应链的供应商。其追踪器覆盖超过 1,000 个站点、逾 61 吉瓦的规划或运营容量。

SemiAnalysis 估计，到 2028 年底，模块化设施将占在运容量的 30% 以上。这一预测属于专有分析，并非行业普查。不过，底层的建设转变已在多个设施层面显现。

预制是指在最终现场以外生产任何建筑构件。模块化单元的定义更窄：它是一个基本完成组装、可直接连接的独立模块。

这一区别很重要，因为几乎所有现代项目都包含某些预制材料。工厂制造的一块墙板，并不会让整个园区变成模块化数据中心。

当前这场变革的影响范围更深。运营商可以订购开放式撬装电气设备、完整电力间、冷却组件、可直接部署机架的数据厅，甚至接近完整的设施模块。

子系统模块化覆盖配电或液冷等有限功能。整设施模块化则在协调一致的结构中整合多项功能。

场地本身仍主要采用传统施工方式。承包商必须平整土地、浇筑地基、连接公用设施、处理排水，并满足当地要求。这些工作无法靠卡车运来。

建筑外壳提供了下一项机会。预制混凝土板、标准化钢框架和轻型围护结构可以减少现场加工，也能让工厂在施工团队准备场地时同步开工。

内部系统提供了最大的模块化空间。电气设备、管道、泵、冷却分配单元、母线槽、控制系统和机架基础设施，都包含大量可重复的工作。

SemiAnalysis 估计，模块化方法可将建设周期缩短约 36%，即 7 至 9 个月。其模型还估计，每兆瓦资本支出可减少 8%。

这些结果应被视为分析估计，而非普遍保证。项目规模、地理位置、设计成熟度、运输条件和公用设施进度，都可能显著改变结果。

成熟供应商也提出了类似的速度主张。Vertiv 表示，其 MegaMod system 与传统建设相比，最多可将部署时间缩短 40%。

Schneider Electric 描述了更广泛的结果范围。其 模块化评估 表示，标准化模块能带来更快、更可预测的部署，有时成本可与传统设施相当。

这些主张在方向上相符，但幅度并不一致。这一差距是市场术语宽泛、基准不一致的首个迹象。

因此，真正的变化远不止一种新的建筑形式。数据中心建设正在成为制造与集成问题，更多价值在设备抵达现场之前就已创造。

AI 建设热潮正遭遇劳动力瓶颈

最难突破的容量约束，日益变成将电力转化为可运行算力所需的受训劳动力。

数据中心需求与一个无法按半导体时间表扩张的劳动力体系发生碰撞。电工和管道安装工需要接受系统培训、积累受监督的经验，并且往往需要获得许可，才能承担关键工作。

美国劳工统计局 预计，2024 年至 2034 年间，每年约有 81,000 个电工职位空缺。该机构预计，在此期间电工就业人数将增长 9%。

这些职位空缺覆盖整个经济体系。数据中心必须与住房、制造业、公用事业、可再生能源、交通运输和常规商业建设项目，争夺同一批劳动者。

SemiAnalysis 估计，在数据中心项目中，电工工时占建设总工时的 30% 至 40%。其劳动力模型显示，得州和俄亥俄州的短缺情况将在 2027 年尤为严重。

这一预测依赖于有关项目进度和可触及劳动者的专有假设。更广泛的压力则更容易确认：多个大型园区正同时在技术工种产能有限的市场中开发。

SemiAnalysis 表示，Crusoe 在为其 Abilene 建设现场配备人员时，将工资提高了 30%。据报道，该项目在施工高峰期需要超过 9,000 名工人。

更高的工资可以从附近项目或其他地区吸引劳动者，但无法立即创造经验丰富的电工、调试专家或管道安装工。

这种短缺还会自我叠加。将劳动者吸引至一个大型园区，可能导致同一地区的工厂、变电站、输电升级、住房和其他配套项目延误。

传统建设使这种竞争更加严重，因为大量工作按顺序进行。建筑外壳延误可能阻碍电气安装，继而推迟冷却、布线、测试和服务器交付。

模块化改变了这一顺序。工厂团队在现场承包商准备地基和公用设施连接的同时，组装可重复的系统。并行作业取代了传统链条中的部分环节。

工厂还能创造更稳定的劳动环境。工人留在一个受控地点，而不是在天气变化、临时设施各异的遥远工地之间流动。

重复作业有利于专业化。一个团队可以反复为同一电力模块布线，另一个团队则在发运前进行标准化测试。这种安排减少了现场接口的数量。

它并未消除技能型工作，而是将特定任务集中到制造中心，并让本地团队负责就位、连接、检查和调试。

因此，这一转变改变了谁在承受压力。工程、采购和施工承包商必须培养制造能力，或与专业集成商协作。

设备供应商必须决定希望掌控多少成品系统。销售一个开关设备组件，与为一个集成电力模块提供保证，存在实质性差异。

运营商也面临自己的选择：保留设计控制权、外包集成工作，或向一家制造商购买协调一致的系统。

大型超大规模运营商拥有足够的工程和采购能力，可以推进运营商主导的模块化。较小的开发商通常需要集成商或原始设备制造商承担更多风险管理工作。

这正是劳动力故事演变为竞争故事的地方。稀缺的能力不再只是安装设备，而是在不把复杂性转移到其他环节的前提下，协调设计、采购、装配、物流和测试。

工厂集成胜过更快的现场装配

模块化建设只有在消除依赖关系时才有效，而不只是改变工人拧紧螺栓的地点。

最有力的案例出现在电力系统中。电力模块将开关设备、变压器、电池、母线槽和控制系统等设备，整合在一个经过测试、由工厂制造的套件中。

SemiAnalysis 估计，按内容价值计算，电力系统约占数据中心建设的 26%。据称，将这部分范围转入工厂，带来了模块化建设的大部分进度优势。

其模型显示，模块化电力厅达到 IT 就绪状态约需 13 个月；可比的传统设计则需要约 16.7 个月。

预计节省的一部分来自将机电安装周期从约 5.5 个月压缩至 2.5 个月。SemiAnalysis 还估计，每兆瓦成本可降低 5%。

工厂工作可以在建筑尚未准备好接收设备之前启动。这种重叠比任何单项装配任务的速度都更重要。

测试也会更早进行。技术人员可以在模块运往工期紧张的现场之前，识别布线、控制或组件问题。

冷却系统提供了第二个例子，尽管其模块化价值有所不同。冷却分配单元控制设施基础设施与产生热量的计算设备之间的液体流动。

一些供应商将泵、储罐、控制系统、热交换器和泄漏检测装置安装在同一个撬装底座上。现场团队随后连接电力和数量有限的管道。

随着 AI 机架密度提高，模块化冷却变得更具吸引力。液冷部署比传统风冷机房需要更多管道、控制点和协调工作。

工厂可以预先组装这些重复部分。然而，特定场地的气候、水资源、散热方式和设备布置，仍会影响最终系统。

预制数据厅让工厂集成进一步接近服务器。它们可以包含机架位置、母线槽、布线路径、封闭系统和冷却连接。

Schneider 将其 预制数据厅 描述为在工厂制造、再于现场拼接的 IT 模块。其系统面向每次部署 50 至 200 个机架的需求。

这种方法将数据厅变成协调一致的产品。运营商无需在现场重建每一个支撑接口，便可安装服务器。

整设施模块则更进一步，将数据厅与电力和冷却系统结合。尽管被描述为“盒中数据中心”，它们仍以多个可运输的部分进行运输。

运输成为工程的一部分。设计人员必须考虑道路尺寸、桥梁限值、吊装能力、模块重量、交付路线和装配公差。

为运输优化的系统未必为未来硬件而优化。固定尺寸可能限制机架布置、冷却方案或后续改造。

这正是为什么，最好的模块化设计未必是功能最齐全的模块。它应当能够转移可重复的工作，同时不把运营方锁定在错误的假设之中。

参考设计有助于解决这一问题。经过验证的架构会在每个站点进行本地调整之前，统筹计算、网络、电力、冷却、控制和结构要求。

工厂随后基于该架构生产可重复部署的单元。现场工程师则调整地基、公用设施、许可文件和环境控制措施。

这一机制更像制造业，而非传统承包模式。设计决策更早发生，采购得到协同，质量取决于可重复的流程。

在这一模式下，后期变更的成本会更高。一项定制需求可能影响多个已在生产流程中推进的模块。

因此，运营方必须更早冻结设计。这一要求可能与快速演进的加速器系统、网络标准和冷却需求产生冲突。

核心取舍很明确：标准化通过减少现场决策来争取时间，同时也降低了制造启动后重新设计设施的自由度。

AWS 和 Meta 正在简化不同层面

AWS 和 Meta 表明，模块化是一种战略，而非单一产品类别。

SemiAnalysis 将 AWS Project Houdini 描述为一项对机房白区基础设施进行预制的项目。白区是指容纳机架及其直接电力、冷却和网络连接的区域。

据报道，该项目会在场外预制数据大厅滑撬系统。SemiAnalysis 表示，这可将服务器到场前的准备周期从数月缩短至数周。

AWS 仍对设计和设备选型保有较大控制权。据报道，Cupertino Electric 作为设计合作伙伴支持该项目，而 AWS 则以超大规模运营商的体量管理采购。

这种由运营商主导的模式保留了对组件和架构的灵活性，但也将库存、排期、集成和质量风险直接置于运营商一方。

AWS 还开发了一种较新的模块化设计，SemiAnalysis 将其称为 SAMDC。该分析将其描述为围绕内部系统协调的、更窄且可重复的结构。

更窄的大厅可减少结构跨度和不必要的建筑体量，也能减少现场施工团队必须完成的接口数量。

Meta 则更明显地从建筑外壳入手。其位于俄亥俄州 New Albany 的 Prometheus 园区采用铝制框架和织物覆层结构，外观类似大型工业帐篷。

SemiAnalysis 报告称，每座结构覆盖面积约为 125,000 平方英尺。卫星观测显示，在该项目于 2025 年 7 月公布后，截至 2026 年 4 月已有八座结构竖立完成。

这一时间线并不意味着八座数据中心已经完工。围护结构只是正常运行设施中的一个层面。

后续仍需完成配电、冷却、网络连接、控制系统、服务器安装、测试和调试。公用事业就绪情况仍可能决定整体工期。

与传统混凝土建筑相比，织物围护结构也隐含不同的耐久性和灵活性假设。更快实现防风雨保护，并不自动意味着具备同等的全生命周期表现。

Meta 的方法体现的是设计简化，而非完全模块化。它减少建筑外壳的材料和施工需求，让团队能够专注于支撑计算运行的系统。

AWS 将更多集成工作转移至预制大厅中。Meta 则从这些系统周边的建筑中移除了复杂性。

两种战略都未证明某一种模块化形态会占据主导。它们共同表明，超大规模运营商正围绕速度重新设计设施，而非改造传统建筑。

托管数据中心提供商面临的是不同的问题。他们服务于多家客户，而这些客户的设备、冗余要求、安全需求和部署计划可能各不相同。

超大规模运营商可以围绕自身要求进行标准化。托管数据中心运营商则必须保留足够的灵活性，以支持那些在开工时尚未出现的客户。

设备供应商提供了另一条路径。Vertiv、Schneider Electric、Eaton 和 Flex 可以提供多个层面，包括电力模块、冷却系统、预制大厅和集成式模块。

SemiAnalysis 估计，Vertiv 在传统项目中的潜在供货内容价值约为每兆瓦 350 万，而采用模块化解决方案后可升至约每兆瓦 700 万。

这一数字代表 SemiAnalysis 的建模结果，并非有保障的合同价值。它说明了供应商为何希望掌握更多集成环节。

一家原本销售组件的供应商，如今可以打包提供工程设计、装配、控制、测试和调试服务。更大的责任带来更高的单项目收入，同时也伴随更大的执行风险。

集成商处于运营商控制与供应商主导之间。它们可以组装业主选定的设备，同时提供制造能力和生产纪律。

这张竞争版图很重要，因为胜出者未必是拥有最佳单一组件的公司，而可能是能够管理多个组件之间接口的组织。

这一变化给传统承包商带来压力。他们的现场专业能力仍不可或缺，但客户越来越希望在工地执行之外，也获得可预测的制造能力。

它同样给较小的模块化供应商带来压力。一套优秀的冷却滑撬系统必须融入更大的电气、结构、控制和调试方案。

LEGO 的比喻掩盖了这一难点。现实中的模块不是可互换的塑料积木。每一个连接都涉及电力、水、数据、安全、控制和物理公差方面的要求。

模块化标签掩盖了不均衡的风险

模块化市场的发展速度快于其定义，这使供应商之间的比较异常困难。

SemiAnalysis 的激进论点始于一个术语问题。供应商使用“模块化”来描述的产品，范围从设备滑撬到完整的预制设施。

这些产品解决的是不同的约束条件。若不审视范围便比较其工期承诺，结果会产生误导。

工厂制造的电气间或许能缩短一条关键路径，但无法解决电网并网延迟、土地审批、光纤接入或本地许可问题。

快速建成的围护结构可以让施工人员更早免受天气影响，但无法保证冷却设备或变压器按计划到货。

完整的设施模块会将更多工作转移至工厂，但也会带来更大的运输、协调和单一供应商风险。

营销中的百分比往往采用不同的起算点。一家供应商可能衡量制造时间，另一家则衡量从设计获批到调试完成的周期。

项目成熟度也会影响基线。重复部署经过验证的模块，应当优于需要全新工程设计、工装和认证的首次部署。

工厂产能也可能成为另一项瓶颈。将工作从现场转移出去，并不会创造无限的装配线、熟练技术人员或组件库存。

集中式制造会引入地域风险。一家工厂发生中断，可能影响共享同一设计的多个项目。

大型模块必须抵达目的地。重载运输许可、道路通行条件、起重机、堆放区域和交付顺序都可能限制部署。

设计冻结问题同样严峻。AI 硬件快速演进，而大型设施的规划和建设可能持续数年。

当客户采用发热量更高的加速器或不同的冷却连接方式时，为某一种机架功率密度设计的模块可能需要修改。标准化系统届时可能变成标准化的不匹配。

参考设计能减少协调错误，但无法消除这种时间风险。运营商需要为电力、冷却、网络和控制系统提供清晰的升级路径。

质量声明也应受到类似审视。受控的工厂环境有利于重复和测试，但不良流程也可能在大量单元中重复缺陷。

现场建造的系统可以在形成过程中接受检查。工厂系统则要求买方了解供应商的测试、文档、可追溯性和验收程序。

集成责任也必须保持明确。当多个供应商提供模块时，必须有人保证其控制系统和物理接口能够协同运行。

运营商主导的模式让这份责任紧贴业主，但它需要深厚的工程人才和采购影响力，而具备这些条件的公司并不多。

集成商主导的模式会集中协调工作，但也增加了一道组织边界。性能取决于集成商对供应商和设计变更的控制权。

设备供应商模式提供了更统一的方案，但也可能加深对单一供应商产品路线图、工厂产能和服务组织的依赖。

成本主张也面临同样的限定。SemiAnalysis 估计，模块化建设的每兆瓦成本约低 8%，而 Schneider 则表示，在某些情境下成本相当。

两种观点都可能合理，因为压缩工期的价值超出了建设支出本身。更早投运能够更快产生收入或战略性产能。

然而，如果电力无法获得，速度的价值就微乎其微。已完成的模块若在未通电的站点旁等待，仍只是闲置资本。

土地是另一项取舍。单层大厅和轻型结构通常比高密度、多层设施需要更多土地。

这种设计适合土地供应充足的地区。在运营商必须最大化每英亩容量的受限城市市场中，它的适配性则较差。

耐久性同样重要。轻型外壳可以快速完成围护，但其维护、耐候性和改造选择需要长期证据支持。

谨慎的结论并非模块化主张毫无根据，而是每一项主张都需要明确的范围、基线和责任方。

买方应询问哪些工作被转移至工厂、哪个工期环节发生变化，以及哪些约束仍留在现场。他们还应明确谁对最终系统性能负责。

接下来三个月应揭示什么

三个信号将表明，模块化建设究竟是在缓解 AI 基础设施瓶颈，还是仅仅将其转移到了别处。

第一个信号是集成式电力和冷却系统的工厂产出。相比公告，更重要的是通过验收测试并投入使用的已交付模块。

积压订单、产能扩张和交付间隔将表明供应商能否随超大规模运营商的需求一同扩张。更长的排队周期将削弱“缓解劳动力压力”的论点。

稳定交付并保持可重复的质量，将增强这一论点。这将表明，制造产能能够承接此前分配给本地施工团队的工作。

第二个信号是在快速建设园区中，从围护完成到计算能力通电之间可量化的进展。Meta 在 New Albany 的结构提供了一个可见的测试案例。

观察者应将结构完工与运营能力区分开来。有意义的里程碑并非又一座竖立完成的外壳，而是系统完成安装、调试并开始服务计算工作负载。

围护完成与投运之间的短间隔，将支持简化外壳战略。若延误持续存在，则表明电力、设备或调试仍在控制工期。

第三个信号是供应商范围和性能基线的披露更加充分。客户需要能明确标注设计启动、站点就绪、安装和调试环节的工期比较。

具体定义将通过把模块化从一个营销类别转变为可衡量的建设方法，强化 SemiAnalysis 的激进论点。

模糊的说法会削弱可信度，尤其是在供应商比较覆盖设施不同部分的产品时。

读者还应关注谁承担集成责任。涉及完整电力、冷却和白空间方案的合同公告，将揭示买方将执行风险置于何处。

这一决策影响的远不止建筑公司。开发商、云客户和企业技术采购方，都取决于新增计算容量何时能够投入使用。

基础设施延迟可能限制加速器的获取、延长云容量短缺，并令 AI 部署计划更为复杂。更快交付则可能改变团队何时获得其预留资源。

知识工作者或许会通过产品可用性和服务可靠性间接感受到这一影响。开发者则会通过集群访问、区域容量和部署计划直接看到变化。

跟踪这类项目，需要整合来自多方的建设进展、供应商声明、许可证和技术文件。可搜索的知识库能够帮助团队保留这些证据，并重新审视先前的假设。

实际问题已不再是模块化建设是否存在，而是哪些环节能够带来可重复实现的收益，同时不会将风险转移到工厂、物流或僵化的设计中。

应关注已经完工并通电投运的容量，而非公布的吉瓦数。比较处于相同阶段的项目，并将每一项速度宣称视为尚不完整的信息，直到其适用范围明确为止。

“乐高式”数据中心正在成为现实，但这些积木仍高度专业化。在未来一个季度，请关注工厂交付、运营里程碑和合同范围。这些信号将表明，模块化是否已经解决了劳动力问题，还是仅仅改变了其边界。