原标题 |看完DeepSeek的招聘公告，土木老哥的黄金时代回来了？

撰稿 |小陈&八戒

编辑 |江江&面线

前几天差评君在网上冲浪的时候发现，DeepSeek开启了新一波大招聘计划，除了传统的工程师、AI人才，名单里居然出现了土木老哥的身影。

难道说，老一辈土木人描述的黄金岁月，什么央企冲宿舍招人、五险一金包吃包住、入职还能拿到签字费、三总五项（指员工入职三年升任总工、五年成为项目经理）又要回来了？

emm，我们简单看了下，发现DeepSeek这次之所以要和土木老哥们上演一出 “双向奔赴”，倒也不是要重振什么土木荣光，说到底， 还是要给AI基建添砖加瓦。

DeepSeek打算造一个比大更大的数据中心。

这个“大”是什么概念呢？ 过去的数据中心，功耗基本都在兆瓦级别，但现在，他们要把功耗干到了十亿瓦（1GW）的级别。

这是个什么概念呢？就这么说吧，今年上半年，杭州市的平均用电功率差不多是12GW，相当于一个数据中心要用掉全杭州接近十分之一的电。

实际上，这也不是DeepSeek一家的选择，建超级数据中心，早已经成为当下大模型厂商们的军备竞赛。

隔壁Meta正计划在美国路易斯安那州手搓一个5GW的超级数据中心；马斯克更是财大气粗，抢先弄出了全球首个GW级的数据中心Colossus 2；至于OpenAI和Anthropic这俩老冤家，规划中的超级数据中心数量，估计比咱们过年锅里煮的饺子还要多。

不过，设计图画起来很轻松，真要到了破土动工的阶段，厂商们没少吃瘪，选址、用电、用水、散热……一大堆麻烦就来了。

你可能会说，造个数据中心有这么难吗？

说实话，真挺难的，最本质的原因就是， 如今的超级数据中心和传统的数据中心，压根就不是一种东西。

过去想要造个数据中心，设计思路其实没那么复杂，先大概选个合适的地方，然后在里面盖个机房，再堆积服务器等等设备。

但超级数据中心做不到， 因为散热成了决定整个机房怎么造的X因素。

在大模型崛起前，数据中心其实是以CPU为主的，一个机柜的芯片加起来，功率满打满算可能也就15kW左右。

这点发热量，拿几排大风扇呼呼一吹也就带走了。

但现在不一样了，为了满足AI需求，数据中心塞进去了各种功耗贼高的显卡，几十千瓦的机柜满地走，之前老黄搞出的GB 300机柜，功率甚至直接干到了140kW。

这种级别的功耗，早就把传统的“风冷”按在地上摩擦了。想让这些金贵的机柜在合适的温度里玩命干活，就得上液冷。

可一旦用上大规模液冷，你得提前规划好冷板装在哪？每个机柜分配多少流量？CDU（冷却剂分配装置）怎么配？管路排多粗？用啥冷却液？是纯液冷，还是液冷里稍微掺点风冷……

更要命的是，相较于成熟的风冷方案， 液冷机房还是个非标品，接头、冷却液、冗余设计和维护流程上，市面上还存在好几套不同的技术路线，没有完全统一。

所以超级数据中心，光是机房的建设周期，就会比以前多两三个月。

如果说为了解决散热，已经足够让人头大，但这对于超级中心来说，才刚刚开始。

紧接而来的就是用电的问题。

之前数据中心的用电量已经不小了，不过电网努努力还能想法消化，但现在单个数据中心冲上了GW水平，就有点欠债的反而是大爷的感觉了。

按照国际能源署的数据，建设一座数据中心本身，通常可能只需要几年。

但为了给这些数据中心供电，新建输电线路、变电站和其他电网基础设施，从规划、审批到真正建成，周期可能长得多。

这就出现了一个非常荒诞的场面：明明楼可能已经快盖好了，电却还没通。

在咱们这，大家常年用着低电费还没什么感觉，隔壁的老美可就真活在水深火热当中了。

因为他们电费是有涨有跌的，你家边上多了个耗电大王，电价自然而然就会涨上去。

有媒体此前针对美国部分地区电价进行过追踪，发现一些数据中心高度集中的区域， 居民电价比5年前贵了267%。

我只能说，AI或许将会改变美国人的生活，但已经先改变美国人的电费账单了。

类似的，水也成了数据中心的麻烦事。

前面提到过，为了压住高功耗，机房里都换上了液冷。但是，把热量从芯片上导出来，只是散热的第一步。

这些热量最终还是要靠冷却塔里源源不断的水蒸发，排散到大气中。

这个过程就得耗费大量的水资源，加州大学河滨分校的李鹏飞团队在23年做过一个估算： 大家每和ChatGPT聊20次天，可能就会有500ml的水被蒸发掉。

这些水虽然不会直接从地球上消失，但水一蒸发再想让它们落回当地，可就不咋现实了。

更变态的是， 很多数据中心还偏偏要往水资源匮乏的地区挤。

因为这些不少缺水的地区，其实就是沙漠，而又因为是沙漠，所以风电光电发达，电费便宜，地价也划算。

而当地政府为了吸引数据中心落地（也是增加当地工作岗位的一种方式），还会签协议优先保证水量供应。

比如美国亚利桑那州政府，因为供水给数据中心，被迫停了城市基建，还被美国联邦政府教训：“少用点河水”。

而谷歌还因为数据中心抢水的事儿，被告上过法院。

之前谷歌打算在智利的圣地亚哥建个数据中心，一开始的降温方案非常“简单粗暴”：直接抽当地的地下水来冷却。

好巧不巧，智利那个地方已经连着干旱了快十年，老百姓连种田、喝水的水库都快见底了。一听说谷歌要来和他们抢地下水，当地人直接炸锅。

最终，民众的怒火转化成了法律的铁拳。智利环境法院硬是顶住了跨国资本的压力，当庭撤销了该项目的部分环评许可。

谷歌最终只能把图纸撕了重新想辙。

好在，被全世界骂了几年之后，大厂们现在也开始想办法给数据中心“戒水” 了。

目前一些新建的AI数据中心，开始采用更复杂的密闭式循环冷却方案。冷却液灌进管道后，就在芯片、换热器和冷水机之间疯狂打转，热量带到机房外后，不再像以前那样毫无节制地用水降温，也尝试用一些风扇和机械制冷等方案。

根据微软自己给出的数据，这种新设计能让蒸发耗水降到接近于零，单座数据中心一年最多能省下1.25亿升水。

所以，我们也能看出来，如今想要建造这些能跑大模型的超级数据中心，早就不是几台服务器拉根网线那么简单了。

这本质上是一场横跨土木、电气、暖通、能源、通信，甚至环境工程的超大型系统性工程。

所以，很多人都在说，现在的AI进化，正在一点点迈入重工业时代。

买不到芯片？那就花大价钱自己研制；

租来的算力掉链子？那就自己拿地盖数据中心；

电网负荷跟不上？那就去找电厂谈合作、修变电站、建储能设施。

。。。

这段时间，其实外界不少人对AI发展方向颇具微词， 说什么本以为AI到来是帮大家干活的，结果却发现AI是来抢大伙饭碗的。

但如果顺着数据中心这个故事看，你会发现AI带来的，可能还不全是“哪些工作会被替代”。

它也正在重新定义，到底什么工作算是“AI 行业”。

以前提到AI，大家脑子里出现的，可能还是算法工程师、研究员、程序员们。

可当模型的规模继续往上膨胀之后，真正决定它还能不能跑得动的，已经开始变成芯片够不够、电从哪里来、热怎么排出去、水够不够用，以及这栋楼到底该怎么盖。

于是，常年在工地“打灰”的土木老哥、天天和高压电打交道的电气工程师、研究冷却系统的暖通工程师们，也被一点点卷进了AI的产业链里。

这么看的话，土木行业当年的黄金岁月会不会回来，咱们暂时不好说。

但至少，当AI开始从代码卷到水电煤、从实验室卷到工地之后，DeepSeek的位置，确实已经不只留给程序员了。