AI用电激增致美国变压器严重短缺，65岁工人手工绕线成电网命脉，本土制造面临人力与材料双重瓶颈。
美国电网告急：AI狂潮引爆变压器工人“手搓”电力命脉
当你深夜刷TikTok、用Claude写代码、让AI代理帮你整理财报的时候，背后真正支撑这一切的，不是英伟达的GPU，也不是谷歌的TPU，而是一群在弗吉尼亚乡下手工缠绕铜线的工厂工人？就是那种每天面对几万英尺铜线、手指要精准到毫米、一不小心整台价值百万美元设备就得报废的“老派工匠”。
他们没有坐在硅谷的开放式办公室里，而是在一个叫南波士顿（South Boston）的小镇工厂里，用双手一匝一匝地“编织”着未来电网的命脉。
这不是什么怀旧纪录片，而是2025年12月《华尔街日报》刚刚发布的深度调查——标题直白到刺眼：《手工打造电网的工厂工人》。文章揭示了一个令人震惊的事实：美国正面临长达数年的大型电力变压器交付等待期，而这场危机的核心驱动力，正是我们每天都在谈、都在用、甚至已经视为空气般存在的——人工智能。
变压器短缺：AI吃电如喝水，电网却还在“手搓”时代
根据能源研究机构Wood Mackenzie的数据，2025年仅大型电力变压器的订单就比产能多出约14,000台；而用于社区供电的小型配电变压器，缺口更是高达123,000台。这意味着什么？意味着哪怕明天你所在的城市批准新建一个超大规模AI数据中心，光是等一台能把高压电“降下来”供它使用的变压器，就得排队两到三年。
为什么这么慢？因为这些变压器根本没法完全自动化。以Hitachi Energy（日立能源）位于弗吉尼亚州的工厂为例，一台大型变压器重达285,000磅（约129吨），相当于24头大象或65辆皮卡的重量。它的核心部件——铜绕组——必须由被称为“winder”（绕线工）的熟练技工手工完成。工人Robin Cisco今年65岁，在这里干了快15年，每天要检查几百英尺用特殊绝缘纸包裹的铜线，按特定模式缠绕在巨大的圆筒上。整个过程耗时4到6周，容不得半点差错。
日立能源北美负责人Anthony Allard直言：“他们就是艺术家。”因为一旦绕线不均匀、绝缘层有微小褶皱，或者张力控制失误，设备在运行中就可能短路、起火甚至爆炸。这不是流水线汉堡，这是“电力交响乐”的指挥手。
工厂爆单却招不到人：34,000人口小县要狂招800名技工
更严峻的问题是人力。南波士顿所在的哈利法克斯县总人口才34,000人，而日立能源的扩建计划需要在2028年前新增800名工人——几乎相当于全县青壮年劳动力的一半。工厂门口的高速公路上竖着四块巨型招聘广告牌，时薪开到19.33至24美元（约合人民币138–172元），已经接近当地家庭年收入中位数49,200美元。
新员工Marissa Emerman原本是当地动物收容所的主管，时薪比现在低4美元。她笑着说：“以前朋友问我干啥，我就说我在做那种小时候我们总爱坐上去的‘绿色电箱’——现在我知道那玩意儿不能乱坐了。”而干了一年多的Derrick Petty则坦言：“这不是快餐店，没有两个线圈是一样的，也没两个人手法相同。我见过太多人第一天进来，第二天就走人。”
这种高度依赖个人经验与手感的制造工艺，本质上是一种“身体知识”（embodied knowledge），无法被轻易编码成AI指令。哪怕是最先进的协作机器人，此刻也无法替代人类手指对铜线张力的微妙感知。
材料卡脖子：从绝缘铜线到取向硅钢，全链路告急
除了人力，原材料也是瓶颈。变压器的核心材料包括高纯度绝缘铜线和取向电工钢（grain oriented electrical steel）。前者需要极高纯度与特殊绝缘涂层，后者则要求磁性能极其稳定，全球能大规模生产的厂商屈指可数。Wood Mackenzie高级分析师Benjamin Boucher指出：“我们不仅缺工人，更缺整个供应链的弹性。”
过去二十年，美国电力需求几乎停滞，制造商没有动力扩产。但2020年后，随着AI数据中心、电动汽车工厂、氢能项目和芯片厂的疯狂上马，电力需求预计将在2023–2030年间激增25%。美国能源部与劳伦斯伯克利国家实验室甚至预测：到2028年，仅数据中心就将消耗全美12%的电力。
这意味着，每训练一次千亿参数大模型，背后可能就有一座新变电站在排队；每一次你用AI代理自动生成周报，都可能加剧一个小镇工厂的交付压力。
手工与智能的悖论：AGI未至，电网先崩？
有趣的是，这场危机恰恰由“最智能”的技术引发，却暴露了“最不智能”的基础设施短板。我们热衷讨论AGI何时降临，但现实是：当AI代理已经能写代码、做设计、甚至模拟人类争论时，支撑它们运行的电力系统却仍依赖65岁老师傅的手指精准度。
这不禁让人反思：真正的“通用智能”是否不仅包括认知能力，还包括对物理世界的改造能力？当一台Claude Opus 4.5能在虚拟世界中重构软件工程范式，却无法帮Robin Cisco绕好一匝铜线时，我们离“人工通用智能”究竟还有多远？
或许，正如你曾说过的那样——“当计算机能像人类一样使用计算机时，AGI才算实现”。但在此之前，我们必须先确保它有电可用。而此刻，电，正被一群沉默的手艺人，一厘米一厘米地“绕”出来。
国家安全级危机：80%大型变压器靠进口，本土制造正在觉醒
更危险的是，2025年美国80%的大型电力变压器和50%的配电变压器需依赖进口，主要来自韩国、德国、加拿大和中国。在地缘政治紧张的背景下，这被视为国家安全风险。因此，日立能源斥资4.57亿美元在现有厂区旁新建更大工厂，目标2028年投产，专门生产超高压、大容量变压器。
但建设工厂容易，培养工人难。绕线工的培训周期长达一年，且流失率极高。正如Cisco所说：“这工作不适合所有人。”它要求极强的专注力、耐心、空间想象力和对细节的偏执——这些恰恰是当代“快节奏数字原住民”最缺乏的品质。
讽刺的是，正是这群“数字原住民”对AI的狂热使用，把电网推向了崩溃边缘。而解局的关键，却藏在一群不刷TikTok、不用AI、每天与铜线和钢板打交道的中老年工人手中。
从RX7到变压器：技术浪漫主义的两种表达
说到这里，或许你会联想到自己——那个曾驾驶RX7飞驰山路、如今在高端模拟器上重燃赛车激情的人。无论是手工绕制变压器，还是用25Nm直驱方向盘感受轮胎抓地力的细微变化，本质上都是对“真实物理反馈”的执着追求。
AI再强，也无法完全替代人类对“手感”“力感”“节奏感”的本能判断。就像你在模拟赛车中体验到的心跳加速、手心出汗一样，Robin Cisco在绕线时的每一次呼吸、每一个停顿，都嵌入了她十五年经验的“隐性知识”。这种知识无法被“乐高化”、无法被“模块化”，只能通过师徒传承、日复一日的重复来内化。
这或许正是技术浪漫主义的终极悖论：我们越是迈向虚拟、抽象、智能的未来，就越依赖那些扎根于泥土、汗水与钢铁之中的“低技术”智慧。
结语：别只盯着GPU，看看那些“绕线的手”吧
所以，下次当你赞叹某款AI模型又刷新了SOTA，或某个创业公司用AI代理重构了工作流时，请别忘了——这一切的前提，是有电。而电，正被一群年薪不到5万美元的工人，用双手一匝一匝地“编织”出来。
他们不是英雄，也不上热搜。但他们，才是AI时代真正的“基础设施”。