Um Elektriker wird mit Jahresgehältern von einer Million umworben, Meta steht unter so großem Druck, dass es selbst eine Berufsschule betreibt.

Man geht davon aus, dass der neue Engpass des KI-Wettbewerbs auf der Baustelle angekommen ist.

An einem frühen Morgen auf den Feldern der Stadt Saline in Michigan kommen Hunderte von Elektrikern und Bauarbeitern pünktlich zur Arbeit, arbeiten dann zehn Stunden am Stück und wiederholen dies sieben Tage die Woche.

Sie bauen den neuesten Campus des OpenAI-Projekts „Stargate“, ein riesiges Rechenzentrum mit einem Kostenaufwand von 16 Milliarden US-Dollar.

Nach der Arbeitskräfteprognose von McKinsey benötigen die Vereinigten Staaten zwischen 2023 und 2030 allein für die Erweiterung der KI-Infrastruktur zusätzlich 130.000 Elektriker, 240.000 Bauarbeiter und 150.000 Bauleiter.

Das US-Arbeitsamt prognostiziert dagegen, dass zwischen 2024 und 2034 jährlich 80.000 Stellen für Elektriker nicht besetzt werden können.

Trotzdem sind KI-Unternehmen im Vergleich zu den Bereichen traditionelles Wohnen, Gesundheitswesen und Energie sehr bereit, hohe Aufschläge zu zahlen.

Beispielsweise kann das Gehalt für eine kurzfristige Wartungsstelle in einem KI-Rechenzentrum um 42 % höher sein als im traditionellen Bereich, und ein hervorragender Elektriker verdient jährlich bis zu 240.000 bis 280.000 US-Dollar.

Doch im Vergleich zu den Projektverlusten großer KI-Unternehmen im Online-Bereich ist dieser Betrag völlig unbedeutend.

Immerhin macht der Bau elektrischer Systeme 45 % bis 70 % der Gesamtkosten des gesamten Rechenzentrums aus. Bei einem einzigen Projekt mit einer Leistung von 60 Megawatt führt eine Lieferverzögerung aufgrund von Personalmangel direkt zu einem Einnahmeverlust von 14,2 Millionen US-Dollar pro Monat.

Aus diesem Grund erklärte Microsoft-Präsident Brad Smith öffentlich: „Der Mangel an Elektrikern ist bereits das Haupt Hindernis für die Erweiterung unserer Rechenzentren in den Vereinigten Staaten.“

Warum benötigen KI-Unternehmen so viele Facharbeiter?

Ein intensiver Arbeitsrhythmus ist für den Bau von KI-Rechenzentren wahrscheinlich unvermeidlich.

KI-Unternehmen brauchen nicht „einfach mehr Bauarbeiter“, sondern mehr „fachkundige Spezialisten, die in der Lage sind, mit hoher Arbeitsintensität umzugehen“.

Der Bau von KI-Rechenzentren ist weit schwieriger als man denkt. Seine Komplexität hat kaum vergleichbare Präzedenzfälle.

Diese Komplexität zeigt sich hauptsächlich in drei Aspekten.

Der wichtigste ist die enorme Leistung, die KI-Rechenzentren benötigen. Immerhin verbraucht ein einzelnes GPU-Rack bereits 120 bis 140 Kilowatt, was das Zehnfache des Stromverbrauchs eines Standard-Server-Racks vor zehn Jahren ist.

Ein typisches groß angelegtes KI-Rechenzentrum kann Zehntausende oder sogar Hunderttausende von GPUs einsetzen, und der Stromverbrauch der gesamten Anlage erreicht leicht mehrere Hundert Megawatt, was dem gleichzeitigen Stromverbrauch von Hunderttausenden von Haushalten entspricht.

Sam Altman hat einmal einen Beitrag veröffentlicht, das Bild zeigt die Stargate Basis 1

Als Nächstes kommt das äußerst komplexe Verteilungssystem für Strom.

Ein so hoher Stromverbrauch bedeutet, dass das gesamte Verteilungssystem von Grund auf neu entworfen werden muss, einschließlich Schaltgeräten, Transformatoren, unterbrechungsfreien Stromversorgungssystemen, Stromschienenkanälen, Kühlkreisläufen und vielem mehr. Außerdem müssen zertifizierte Fachkräfte die Installation und Inbetriebnahme durchführen, was durch keine Software ersetzt werden kann.

Darüber hinaus führt der hohe Stromverbrauch auch zu Problemen mit der Wärmeabfuhr: Die Wärmedichte von KI-Anlagen hat die Grenze der Luftkühlung überschritten, sodass auf direkte Flüssigkeitskühlung und Tauchkühlung umgestiegen werden muss. Die Konstruktion und Installation dieser Systeme hängt ebenfalls von zertifizierten Klempnern und HLK-Ingenieuren ab.

Aus diesem Grund ist nicht nur die Zahl der offenen Stellen für Elektriker gestiegen, sondern auch die der HLK-Ingenieure in den Vereinigten Staaten zwischen 2022 und 2026 um 78 % gewachsen.

Große Unternehmen beginnen erneut, um Arbeitskräfte zu kämpfen – Fachkräfte müssen schon früh gefördert werden

Junge, erfahrene Elektriker sind das Ziel von Abwerbungsmaßnahmen großer Unternehmen.

Diese Elektriker wurden innerhalb von nur 18 Monaten jeweils dreimal abgeworben, genau wie beim „Draft der großen Profisportligen“.

Im Jahr 2026 kündigten Alphabet und Meta an, insgesamt 265 Millionen US-Dollar für die Ausbildung von Facharbeitern auszugeben (obwohl ihre gesamten Kapitalausgaben bereits 335 Milliarden US-Dollar betragen).

Angesichts des Mangels an Facharbeitern gilt: Es ist besser, selbst auszubilden, als neue Arbeitskräfte einzustellen. Diese für ihre Geschwindigkeit bekannten KI-Unternehmen können nicht tatenlos zusehen, sie haben bereits Maßnahmen ergriffen.

Beispielsweise stellt Meta 115 Millionen US-Dollar für eine langfristige Ausbildungsstätte für Bauarbeiter bereit. Die ersten 5000 Teilnehmer erhalten kostenlose Ausbildung, Flugtickets und Unterkunft sowie zusätzliche Lebensunterhaltsbeihilfen. Nach einer vierwöchigen Ausbildungsperiode treten die Teilnehmer sofort ihre Arbeit an.

Meta schaltet überall auf Facebook und Instagram Anzeigen für dieses Programm und lädt junge Leute eifrig und dringend zur Teilnahme ein.

Anzeige für die Meta-Ausbildungsstätte

Auf der anderen Seite hat OpenAI im März dieses Jahres eine Kooperation mit der nordamerikanischen Bauarbeitergewerkschaft geschlossen, um im Voraus die Einstellung von Gewerkschaftsarbeitern zuzusichern und dadurch langfristigere, erfahrenerere Baufachkräfte zu erhalten.

Dieser „Goldrausch“ nach Facharbeitern hat inzwischen auch die High Schools erreicht. Diese KI-Unternehmen suchen ungeduldig Schüler, die kurz vor dem Abschluss stehen, und versprechen ihnen eine Möglichkeit, viel Geld zu verdienen.

Junge, du solltest Elektriker werden, das bringt wirklich viel Geld, komm schnell!

Die Ergebnisse sind zweifellos sehr beeindruckend.

Daten zeigen, dass die Einschreibungsrate von Mitgliedern der Generation Z an Berufsschulen zwischen 2017 und 2025 um 1421 % gestiegen ist (dieses hohe Wachstum kann auf eine niedrige statistische Basis zurückzuführen sein). Eine Umfrage im Jahr 2025 ergab, dass 42 % der Generation Z bereit sind, das Universitätsstudium zu überspringen und direkt eine Fachausbildung zu absolvieren. Nach den Daten dieses Jahres planen 60 % der Generation Z bereits, in einem handwerklichen Beruf zu arbeiten.

Wie viel Strom wird das KI-Training in Zukunft noch verbrauchen?

Das Stromproblem schwebt ständig über den Schreibtischen der Führungskräfte von KI-Technologieunternehmen.

Heutzutage verbrauchen KI-Rechenzentren Strom mit erstaunlicher Geschwindigkeit.

Daten vom Juni 2026 zeigen, dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren in diesem Jahr 565 Terawattstunden erreichen wird, was einem Anstieg von 26,4 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Dieses Wachstum stammt fast vollständig von KI-Servern, die nur einen kleinen Teil der installierten Kapazität ausmachen, aber 31 % des Stroms verbrauchen – und diese Zahl wächst weiter mit einer jährlichen Rate von 84,2 %.

Die Daten der Internationalen Energieagentur (IEA) sind noch anschaulicher: Im Jahr 2025 war die Wachstumsrate des Stromverbrauchs von KI-Rechenzentren 16-mal so hoch wie die des weltweiten gesamten Stromverbrauchs. Einige Institutionen prognostizieren, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2028 6,7 % bis 12 % des gesamten Stromverbrauchs der Vereinigten Staaten ausmachen wird.

Prognose der Internationalen Energieagentur zum weltweiten Strombedarf von Rechenzentren

Diese Stromkosten werden bereits auf die Rechnungen der amerikanischen Bevölkerung umgelegt. Analysen zeigen, dass der Strompreis in Gebieten mit hoher Dichte an Rechenzentren um bis zu 267 % höher ist als vor fünf Jahren. Der unabhängige Marktüberwacher des größten US-Stromnetzes PJM schätzt, dass Rechenzentren die Verbraucher zwischen Illinois und Washington DC innerhalb von 12 Monaten ab Juni 2024 mit zusätzlichen Stromkosten von über 9,3 Milliarden US-Dollar belastet haben.

Wer soll dann die Infrastruktur bauen, die diesen Strom trägt? Gibt es genügend Elektriker?

Außerdem sind die Arbeitsplätze im Rechenzentrumsbau projektbasiert. Das bedeutet, dass die Anzahl der benötigten Arbeitskräfte für Bauprojekte und Betriebsprojekte nicht proportional ist.

Das Stargate-Rechenzentrum in Texas hat eine Leistung von 1000 Megawatt, was der Ausgangsleistung eines Kernreaktors entspricht. Für seinen Bau werden 6400 Arbeitskräfte gleichzeitig benötigt, während für den dauerhaften Betrieb nur 100 bis 1000 Personen erforderlich sind.

Bild wurde von KI generiert

Danach werden Hunderttausende von fachkundigen, ausgebildeten Arbeitskräften in andere Bereiche wechseln, was das allgemeine Lohnniveau der Branche senken wird.

Der beste Fall ist: Wenn diese Rechenzentren fertiggestellt und in Betrieb genommen werden, trifft dies genau auf einen Boom der Immobilienbranche.

Aber die Frage ist: Ist das möglich?

Referenzlinks:

[1]https://www.nytimes.com/2026/07/29/business/economy/data-center-electricians-training.html

[2]https://qz.com/ai-data-center-electricians-carpenters-meta-google-1851690612

[3]https://www.techtimes.com/articles/310086/20260622/ai-boom-needs-130-000-more-electricians.htm

[4]https://www.irecruit.co/insights/data-center-construction-labor-market-report

[5]https://qz.com/ai-electricians-data-center-boom-gen-z-trades-1851685432

[6]https://therinvio.com/electrician-shortage-data-center-boom/

[7]https://axis-intelligence.com/ai-data-center-energy-consumption-statistics/

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „QbitAI“ (ID: QbitAI), Autor: Cheng Qian, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.