AI基础设施的快速扩张正将数据中心建设推至全球施工产能最紧张的境地，对专业承包商的争夺加剧，成本与工期风险同步上升。

根据Turner Townsend发布的《全球建筑市场情报2026》报告，该研究覆盖44个国家112个市场，结果显示超过70%的市场报告数据中心承包商产能趋紧或已过载。近90%的受访者指出机械、电气和管道工种存在短缺。在整个建筑行业，约71% 的受访者反映劳动力不足，人力可及性已成为成本上涨的首要驱动因素。报告指出，数据中心建设需求领跑全球建筑市场，紧随其后的是工业和物流项目。

数据中心编排公司Pado AI首席执行官兼创始人Wannie Park指出，日益扩大的熟练劳动力缺口正迫使数据中心开发商重新思考设施的选址与组装方式。他表示，美国数据中心建设和运营在2026年增长阶段大约需要65万名工人。Park提到，采用电气滑轨、冷却模块和电力室的预制化方案可将现场劳动力需求削减20%至40%，其核心设计逻辑是将复杂性从暴露、多变的施工现场转移到受控环境中进行精确工程、质量检测和测试。他还表示，模块化设计正从集装箱式系统扩展至10兆瓦或更大的可扩展单元。

劳动力短缺的核心瓶颈集中在机电管道工种。数据中心建设涉及大量精密电气、冷却和管道系统安装，这些工种培训周期长、专业要求高，短期内难以快速补充。随着全球AI算力投资持续加码，超大规模云服务商和AI企业纷纷加速数据中心部署，进一步加剧了对有限专业施工资源的争夺。

这一趋势对AI产业投资者意味着，数据中心建设成本可能持续攀升，项目交付周期存在延长风险。依赖大规模数据中心集群进行模型训练和推理的AI公司，以及提供数据中心托管和云服务的厂商，都将面临供应链与成本端的双重压力。同时，预制化和模块化建设方案的需求有望增长，相关技术供应商或迎来发展机遇。