从投资来看，AI 发展得靠大量基建和电力支撑，这里面有不少机会。像建 AI 数据中心需要很多硬件，比如 GPU、服务器这些，还有配套的液冷散热设备，做这些的企业能跟着受益。另外，数据中心特别耗电，2030 年电力需求要涨 160%，现在电网又老旧，所以天然气电厂、太阳能项目这些能源相关的投资方向有潜力，新加坡 REIT 因为税收优势，也是数据中心相关投资的热门选择，还有电网升级需要不少铜，铜相关的投资也值得关注。
就业方面，技术岗需求变得更偏向 “软硬结合”，比如得有人去搭建 AI 需要的算力集群，也就是 AI Infra 工程师，还有数据中心要解决高功耗散热问题，液冷系统工程师、电力规划师这些岗位都缺人，薪资也不低。非技术岗里，把 AI 和具体行业结合的岗位很吃香，像 AI 产品经理，不用特别懂编程，但得能把 AI 技术和金融、医疗这些行业的需求对接起来，AI 运营专员也需要，帮着优化 AI 工具的用户体验。另外，建数据中心还需要不少电工、水管工，这些技能工种的需求也多了。
长远看，资本会更倾向那些能解决 AI 发展瓶颈的领域，比如新的融资方式 SASB 证券化，做相关金融服务的岗位会有需求，主权基金、保险公司也在往 AI 基建里投钱，相关的投资岗位有成长空间。人才方面，电力是大瓶颈，所以懂核电技术、能设计微电网的人会更抢手，而且现在对 AI 监管越来越严，AI 合规审计、伦理顾问这些新岗位也冒出来了。还有，数据中心选址成了地缘政治里的事，懂不同地方电力政策、有跨境基建经验的人，企业会更想要。
#后工业时代 #大模型 #人工智能发展 #全球化竞争
就业方面，技术岗需求变得更偏向 “软硬结合”，比如得有人去搭建 AI 需要的算力集群，也就是 AI Infra 工程师，还有数据中心要解决高功耗散热问题，液冷系统工程师、电力规划师这些岗位都缺人，薪资也不低。非技术岗里，把 AI 和具体行业结合的岗位很吃香，像 AI 产品经理，不用特别懂编程，但得能把 AI 技术和金融、医疗这些行业的需求对接起来，AI 运营专员也需要，帮着优化 AI 工具的用户体验。另外，建数据中心还需要不少电工、水管工，这些技能工种的需求也多了。
长远看，资本会更倾向那些能解决 AI 发展瓶颈的领域，比如新的融资方式 SASB 证券化，做相关金融服务的岗位会有需求，主权基金、保险公司也在往 AI 基建里投钱，相关的投资岗位有成长空间。人才方面，电力是大瓶颈，所以懂核电技术、能设计微电网的人会更抢手，而且现在对 AI 监管越来越严，AI 合规审计、伦理顾问这些新岗位也冒出来了。还有，数据中心选址成了地缘政治里的事，懂不同地方电力政策、有跨境基建经验的人，企业会更想要。
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