بقلم Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
يتفق المتحدثون على أن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يواجه اختناقات هيكلية، لا سيما في المهن الماهرة والطاقة/التبريد. يختلفون حول مدة واستدامة هذه الطفرة، حيث يراها البعض فرصة لمدة 3-5 سنوات والبعض الآخر دورة مدتها عقد من الزمان. الخطر الرئيسي هو عودة الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي إلى طبيعته بعد عام 2027، مما قد يؤدي إلى تباطؤ في الطلب على المهن ونمو الأجور.
المخاطر: عودة الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي إلى طبيعته بعد عام 2027
فرصة: مقدمو البنية التحتية الكهربائية على نطاق المرافق
يتم إنشاء هذا التحليل بواسطة خط أنابيب StockScreener — يتلقى أربعة LLM رائدة (Claude و GPT و Gemini و Grok) طلبات متطابقة مع حماية مدمجة من الهلوسة. قراءة المنهجية →
عندما ظهر جنسن هوانغ في جامعة كارنيجي ميلون، استخدم الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia خطابه في حفل التخرج لدفعة عام 2026 للدعوة إلى نوع مختلف جدًا من المهن: مهنة تتطلب خوذة صلبة، وليس جهاز كمبيوتر محمول.
قال هوانغ للحشد المجتمع في بيتسبرغ: "الذكاء الاصطناعي يمنح أمريكا فرصة لإعادة البناء". "عمال الكهرباء والسباكة وعمال الحديد والفنيون والبناؤون – هذا هو وقتكم. الذكاء الاصطناعي لا يخلق صناعة حوسبة جديدة فحسب؛ بل يخلق حقبة صناعية جديدة (1)."
إنها رسالة لافتة للنظر لتقديمها في إحدى الجامعات الرائدة في علوم الكمبيوتر والهندسة في البلاد (2). لكن البيانات تشير إلى أن هوانغ على صواب، وبالنسبة لأي شخص يزن خياراته المهنية، فإن الأرقام يصعب تجاهلها.
حجم البنية التحتية التي يتم بناؤها لتشغيل الذكاء الاصطناعي مذهل. أفادت Fortune أن الإنفاق الرأسمالي من أكبر شركات التكنولوجيا الأمريكية يمكن أن يصل إلى 700 مليار دولار هذا العام وحده، مدفوعًا ببناء مراكز البيانات والبنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها (3).
على مستوى العالم، توقعت McKinsey أن يؤدي ازدهار مراكز البيانات إلى توليد ما يقرب من 7 تريليونات دولار من الاستثمار بحلول عام 2030 (4).
لا شيء من هذا يتم بناؤه بدون أشخاص يلوحون بالمطارق، ويسحبون الأسلاك، ويمدون الأنابيب.
وجد تحليل Randstad لشهر مارس لأكثر من 150 مليون إعلان وظائف في الولايات المتحدة أن الطلب على المهن الماهرة ينمو الآن أسرع بثلاث مرات من الطلب على الأدوار المهنية المكتبية (5).
منذ أن وصل الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى التيار الرئيسي في أواخر عام 2022 (6)، زادت إعلانات الوظائف لعمال البناء واللحام والكهربائيين بنسبة تتراوح بين 18٪ و 30٪. وشهدت الأدوار الأكثر تخصصًا زيادات أكثر حدة: قفز الطلب على فنيي الروبوتات بنسبة 107٪، وزاد مهندسو التدفئة والتهوية وتكييف الهواء بنسبة 67٪.
قال جريج داير، كبير المسؤولين التجاريين في Randstad North America، في التقرير (7): "لا يمكن للذكاء الاصطناعي بناء مراكز بيانات، أو ترقية شبكات الطاقة، أو صيانة بنيته التحتية الخاصة".
في الوقت نفسه، فإن خط أنابيب العمال الذين يدخلون المهن لا يواكب الطلب. لا تستطيع الشركات التوظيف بالسرعة الكافية لتحل محل موجات العمال المهرة الأكبر سنًا الذين يتقاعدون الآن – وجدت Randstad أنه مقابل كل 100 عامل شاب يدخلون التصنيع، يغادر 102 (8).
لخص هوانغ الأمر ببساطة في خطابه: "هذا هو أكبر بناء للبنية التحتية التكنولوجية في تاريخ البشرية وفرصة فريدة من نوعها لإعادة تصنيع أمريكا (9)."
اقرأ المزيد: من 10 دولارات إلى 100 ألف دولار: ابنِ إمبراطورية العقارات الخاصة بك باستخدام نفس استراتيجيات الـ 1٪
هذا ما يجعل رسالة هوانغ ذات صلة بما هو أبعد من الخطاب: أصبحت الأجور في المهن الماهرة تنافسية مع العديد من الأدوار التي تتطلب شهادة جامعية، ولكن بدون الديون.
وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS)، بلغ متوسط الأجر السنوي للكهربائيين 62,350 دولارًا اعتبارًا من مايو 2024، مع توقع نمو التوظيف بنسبة 9٪ حتى عام 2034 – أسرع بكثير من المتوسط لجميع المهن (10).
أفاد مكتب إحصاءات العمل أيضًا أن متوسط الأجور للسباكين ومركبي الأنابيب ومشغلي البخار كان 62,970 دولارًا (11). يكسب أفضل 10٪ من الكهربائيين أكثر من 106,030 دولارًا (12) سنويًا؛ بالنسبة للسباكين، يتجاوز هذا الرقم 105,150 دولارًا (13).
تأتي هذه الأرباح من خلال برامج التدريب المهني، وليس الشهادات الجامعية لمدة أربع سنوات. يكمل الكهربائيون، على سبيل المثال، عادةً تدريبًا مهنيًا لمدة أربع إلى خمس سنوات (14) يتضمن تدريبًا مدفوعًا أثناء العمل من اليوم الأول. كما أشارت Fortune (15)، (16)، تسمح هذه المسارات للعمال بكسب المال أثناء التعلم – مما يوفر طريقًا أسرع، وغالبًا ما يكون أرخص، إلى القوى العاملة مقارنة بالتعليم الجامعي التقليدي.
اقترح هوانغ سابقًا أن عمال المهن يمكن أن يحصلوا قريبًا على رواتب بستة أرقام حتى في بداية حياتهم المهنية، وفقًا لـ Fortune (17). وتدعم تقارير CNBC ذلك: ارتفعت الأجور المعلنة لمهندسي التدفئة والتهوية وتكييف الهواء بنسبة 10-15٪ على مدى السنوات الأربع الماضية، ويمكن للمتخصصين الذين ينتقلون إلى أدوار مراكز البيانات عالية المستوى أن يشهدوا زيادات في الأجور بنسبة 25-30٪ (18).
الفرصة حقيقية، لكنها ليست مضمونة، حيث يتركز الارتفاع في الطلب على المهن الماهرة بشكل كبير في بناء مراكز البيانات، ولا تشير جميع الإشارات في الصناعة الأوسع إلى اتجاه إيجابي.
تشير Fortune إلى أن بناء مراكز البيانات تباطأ بالفعل العام الماضي لأول مرة منذ عام 2020، حيث واجه المطورون تأخيرات في تقسيم المناطق والتصاريح وتأمين إمدادات الطاقة الكافية (19).
انكمش البناء الخاص غير السكني في ستة أشهر من الأشهر السبعة حتى منتصف عام 2025، وفقًا لبيانات ABC (20)، وقد أدت الاضطرابات المتعلقة بالتعريفات الجمركية وإجراءات إنفاذ الهجرة إلى تفاقم الضغط: أبلغ 28٪ من المقاولين عن تأثيرات على القوى العاملة ذات الصلة، حسبما أفادت ENR (21).
"باستثناء الازدهار المستمر في بناء مراكز البيانات... هناك القليل من مصادر الزخم،" أشار أنيربان باسو، كبير الاقتصاديين في جمعية البنائين والمقاولين (22).
وعمال المهن الذين يبنون مراكز البيانات لا يحصلون بالضرورة على عمل دائم بمجرد انتهاء جزء عملهم.
بالنسبة لجيل يدخل سوق عمل مضطرب بسبب عدم اليقين، فإن الإشارات مختلطة ولكنها حقيقية.
وجدت دراسة أجرتها ستانفورد في نوفمبر 2025 انخفاضًا بنسبة 16٪ في التوظيف في بداية الحياة المهنية عبر المهن المعرضة بشكل كبير للذكاء الاصطناعي منذ إطلاق ChatGPT، مع انخفاض التوظيف بين المطورين الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و 25 عامًا بنسبة 20٪ تقريبًا عن ذروته في أواخر عام 2022، حسبما أفادت Fortune (23).
في المقابل، تقدم المهن الماهرة شيئًا نادرًا بشكل متزايد: عمل لا يمكن للذكاء الاصطناعي تكراره حقًا، والذي يجعله عصر الذكاء الاصطناعي أكثر قيمة بنشاط. كما قال الرئيس التنفيذي لشركة Randstad، ساندر فان نورديندي، لـ Fortune: "يكشف الذكاء الاصطناعي الآن عن مدى أهمية هذه الأدوار ومدى ارتفاعها (24)."
انضم إلى أكثر من 250,000 قارئ واحصل على أفضل قصص Moneywise ومقابلاتها الحصرية أولاً – رؤى واضحة تم تنسيقها وتقديمها أسبوعيًا. اشترك الآن.
نعتمد فقط على مصادر تم التحقق منها وتقارير موثوقة من طرف ثالث. للحصول على التفاصيل، راجع أخلاقياتنا وإرشاداتنا.
Fortune (1),(3),(9),(15),(16),(17),(19),(23),(24)؛ CollegeVine (2)؛ McKinsey (4)؛ PR Newswire (5),(7)؛ Randstad (6),(8)؛ U.S. Bureau of Labor Statistics (10),(11),(12),(13),(14)؛ CNBC (18)؛ Construction Dive (20)؛ ENR (21)؛ Associated Builders and Contractors (22)
ظهر هذا المقال في الأصل على Moneywise.com تحت عنوان: Nvidia CEO tells college grads that electricians, plumbers and iron workers have a leg up – and there’s no degree needed
يقدم هذا المقال معلومات فقط ولا ينبغي اعتباره نصيحة. يتم تقديمه بدون أي ضمان من أي نوع.
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"إن ثورة الذكاء الاصطناعي مقيدة حاليًا بالعمالة المادية والبنية التحتية للطاقة، مما يخلق دورة مؤقتة ذات أجور مرتفعة للمهن تكون عرضة لحساسية أسعار الفائدة وتقلبات المشاريع."
تحول جنسن هوانغ نحو المهن هو مثال رئيسي على واقع العرض. بينما يلتهم البرمجيات العالم، فإن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بقيمة 700 مليار دولار يواجه سقفًا ماديًا صعبًا: الطاقة والتبريد. نحن نشهد نقصًا هيكليًا في العمالة الماهرة في المهن التي تعمل كعنق زجاجة لشركات مثل NVDA ومقدمي الخدمات السحابية الفائقة. ومع ذلك، يجب أن يكون المستثمرون حذرين من "مدة" هذه الطفرة. بناء مراكز البيانات متقطع ويعتمد على المشاريع؛ يفتقر إلى ملف الإيرادات المتكررة للبرمجيات. في حين أن المهن تقدم فائدة عالية ونموًا في الأجور، فإن قطاع البناء الأوسع لا يزال حساسًا للغاية لأسعار الفائدة والجمود التنظيمي، مما قد يخنق الطلب الذي يعتمد عليه هوانغ.
قد يؤدي الإنفاق الرأسمالي الضخم في مراكز البيانات إلى سيناريو "الإفراط في البناء"، حيث يفوق المعروض من قدرة الحوسبة قدرة تحقيق الدخل الفعلي من الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى انكماش مفاجئ ومؤلم في الطلب على البناء.
"N/A"
[غير متوفر]
"الطفرة في المهن الماهرة حقيقية ولكنها تتركز بشكل ضيق في بناء مراكز البيانات التي تواجه اختناقات في التصاريح/الطاقة؛ بمجرد أن تصل هذه الموجة إلى ذروتها، يعود الطلب إلى المعايير التاريخية، مما يترك العمال عرضة للبطالة الدورية."
عرض هوانغ ذكي تكتيكيًا ولكنه يخفي هشاشة هيكلية. نعم، الطلب على المهن الماهرة أسرع بثلاث مرات من الأدوار المكتبية، وأجور الكهربائيين/السباكين (متوسط 62 ألف دولار، أعلى 10٪ أكثر من 105 ألف دولار) تتنافس مع العديد من المهن التي تتطلب شهادة جامعية بدون ديون. إن إنفاق 700 مليار دولار على النفقات الرأسمالية هذا العام حقيقي. ولكن: يعترف المقال نفسه بأن بناء مراكز البيانات تباطأ العام الماضي بسبب قيود تقسيم المناطق/التصاريح/الطاقة، وانكمش البناء الخاص غير السكني في 6 من 7 أشهر حتى منتصف عام 2025. هذه ليست انخفاضات دورية - إنها اختناقات هيكلية. بمجرد اكتمال موجة البناء الحالية، يعود الطلب إلى طبيعته. يواجه عمال المهن تقلبات من مشروع إلى آخر، وليس مسارات وظيفية مستقرة. يبيع هوانغ فرصة جيل قد تستمر 3-5 سنوات، وليس تحولًا دائمًا.
إذا استمر تحديث شبكة الطاقة، وإعادة التصنيع، وكثافة مراكز البيانات في التسارع حتى عام 2030 (فرضية McKinsey البالغة 7 تريليون دولار)، يمكن لعمال المهن أن يشهدوا نموًا مستدامًا في الأجور واستقرارًا حقيقيًا بدوام كامل - مما يجعل هذا تحولًا وظيفيًا حقيقيًا، وليس فقاعة مؤقتة.
"الادعاء الأساسي هو أن طفرة المهن التي لا تتطلب شهادة جامعية هي تحول كلي مستدام، ولكن في الواقع يعتمد على موجة رأسمالية دورية يمكن أن تتلاشى مع ارتفاع تكاليف التمويل، أو اختناقات التصاريح، أو تباطؤ اعتماد الذكاء الاصطناعي."
يؤكد تأطير هوانغ الصريح على بناء الذكاء الاصطناعي الدوري الذي تقوده البنية التحتية والذي يمكن أن يرفع المهن والمسارات التي لا تتطلب شهادة جامعية. لكن المقال يتجاوز المخاطر: يبدو أن هذا ناتج عن زيادة في النفقات الرأسمالية بدلاً من إعادة تخصيص هيكلية للعمالة. أظهر بناء مراكز البيانات علامات تباطؤ بسبب قيود تقسيم المناطق والطاقة وتأخيرات التصاريح؛ انكمش البناء الخاص غير السكني في ستة أشهر من سبعة أشهر حتى منتصف عام 2025؛ تزيد الاحتكاكات المتعلقة بالهجرة والتعريفات من الاحتكاك في المعروض من العمالة. يمكن أن يؤدي الركود، أو ارتفاع تكاليف التمويل، أو تباطؤ اعتماد الذكاء الاصطناعي إلى عكس الأطروحة. يجب أن يركز المستثمرون على المستفيدين من الدورات الرأسمالية - بناة مراكز البيانات والمعدات الكهربائية/HVAC الأساسية - بدلاً من افتراض تحول دائم طويل الأجل نحو عدم الحاجة إلى شهادة جامعية.
ولكن طفرة النفقات الرأسمالية قد تكون أمامية وليست مستدامة؛ بمجرد بناء المرافق، يمكن أن يعود الطلب إلى طبيعته. بالتوازي، يمكن للأتمتة والاستعانة بمصادر خارجية أن تخفف من كثافة العمالة المستمرة بعد فترة طويلة من التركيب.
"يخلق متطلب تحديث الشبكة دورة إنفاق رأسمالي مدتها عقد من الزمان تستمر بغض النظر عن نجاح تحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي."
يفتقد Claude و ChatGPT التأثير من الدرجة الثانية لـ "جدار الطاقة". لا يتعلق الأمر فقط ببناء مراكز البيانات؛ بل يتعلق بتحديث الشبكة الضخم متعدد السنوات المطلوب لدعم هذه الأحمال. هذه ليست فقاعة مدتها 3-5 سنوات؛ إنها دورة ترقية للبنية التحتية للمرافق تدوم عقدًا من الزمان. حتى لو توقفت عملية تحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي، تظل الشبكة غير كافية بشكل كبير لاتجاهات الكهرباء الحالية. يجب على المستثمرين النظر إلى مزودي البنية التحتية الكهربائية على نطاق المرافق، وليس فقط مقاولي مراكز البيانات أنفسهم.
[غير متوفر]
"تحديث الشبكة منفصل عن دورات الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي ولن يحافظ على علاوة الأجور التي يبيعها هوانغ بمجرد عودة بناء مراكز البيانات إلى طبيعته."
زاوية تحديث الشبكة التي يطرحها Gemini حقيقية، لكنها تخلط بين جدولين زمنيّين منفصلين. تعمل النفقات الرأسمالية للمرافق (10+ سنوات) وبناء مراكز البيانات (3-5 سنوات) في دورات مختلفة بمصادر تمويل مختلفة. تحدث ترقيات الشبكة سواء ازدهرت أو انهارت تقنية الذكاء الاصطناعي؛ إنها مدفوعة بتبني السيارات الكهربائية، وتفويضات الكهرباء، والبنية التحتية المتقادمة. الخطر: يفترض عرض هوانغ للمهن طلبًا *مستدامًا* على مراكز البيانات، وليس فقط العمل على الشبكة. إذا عاد الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي إلى طبيعته بعد عام 2027، سيواجه عمال المهن عقدًا من العمل على الشبكة بكثافة أقل - وليس مسار الأجور الذي يشير إليه.
"تحديث الشبكة ليس محركًا مضمونًا ومستدامًا للمهن؛ يمكن للسياسات والتصاريح وقيود العرض أن تجعل العمل على الشبكة متقلبًا، مما يحد من استقرار الأجور على المدى الطويل حتى لو ظل الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي قويًا."
يثير Claude وجهة نظر طويلة الأجل صالحة، لكن حجة "جدار الشبكة" تخاطر بأن تصبح حجة بديهية تحول المخاطر من مراكز البيانات إلى المرافق. في الواقع، يخضع تحديث الشبكة للدورات السياسية، والتصاريح، ونقص المواد/المحولات التي يمكن أن تخنق الوتيرة لسنوات، وليس عقودًا. إذا انخفض الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي بعد عام 2027، ستستمر المهن في الانجذاب نحو مشاريع الشبكة فقط إذا ظل التمويل قويًا؛ وإلا، فقد تثبت زيادة الأجور والاستقرار بدوام كامل أنها عرضية وليست هيكلية.
يتفق المتحدثون على أن بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يواجه اختناقات هيكلية، لا سيما في المهن الماهرة والطاقة/التبريد. يختلفون حول مدة واستدامة هذه الطفرة، حيث يراها البعض فرصة لمدة 3-5 سنوات والبعض الآخر دورة مدتها عقد من الزمان. الخطر الرئيسي هو عودة الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي إلى طبيعته بعد عام 2027، مما قد يؤدي إلى تباطؤ في الطلب على المهن ونمو الأجور.
مقدمو البنية التحتية الكهربائية على نطاق المرافق
عودة الإنفاق الرأسمالي للذكاء الاصطناعي إلى طبيعته بعد عام 2027