1、算力需求紧张，计算资源稀缺性体现

　　ChatGPT不支持Plus付费原因很简单：High demand。即需求量太大，以至于OpenAI不得不暂停Plus的销售。在此之前，微软被爆曾专门为ChatGPT砸下数亿美元，打造了一台由上万张英伟达A100组成的专用超算，甚至还专门为此调整了服务器架构，只为给ChatGPT和新必应提供更好的算力。不仅如此，微软还在Azure的60多个数据中心部署了几十万张GPU，用于ChatGPT的推理。即使消耗数亿美元打造的计算资源，仍然不足以支撑ChatGPT持续的运行，算力资源稀缺性体现。

　　2、GPT持续迭代过程中，算力需求或将持续增长

　　现阶段的ChatGPT是在拥有3000亿个单词的语料基础上预训练拥有1750亿参数的模型，而GPT4官方资料没有讲模型参数和数据规模，没有讲任何技术原理，但GPT4模型输入更长，可以处理文字输入长度增加到3.2万个token，约25000字文本，同时智能程度大幅跃迁，可以接受图片输入。可以看到GPT模型在持续迭代过程中，能力持续增强，所需要的算力需求也或将持续增长。

　　3、AI服务器作为算力基础设备有望受益于算力需求持续增长

　　AI服务器作为算力基础设备，其需求有望受益于AI时代下对于算力不断提升的需求而快速增长。根据电子发烧友公众号，AI服务器是异构服务器，可以根据应用范围采用不同的组合方式，如CPU + GPU、CPU + TPU、CPU +其他加速卡等。IDC预计，中国AI服务器2021年的市场规模为57亿美元，同比增长61.6%，到2025年市场规模将增长到109亿美元，CAGR为17.5%。相关标的：中兴通讯、紫光股份（与计算机团队联合覆盖），建议关注：锐捷网络。

　　4、AI带动带宽提升，促进光通信迭代升级需求增长

　　在2022年OCP峰会上，Nvida的Craig Thompson提出AI计算需要的网络带宽将面临32倍的提升，这也将带动光通信如光模块、光芯片等的迭代，以及应用需求。

　　相关标的

　　①光模块：中际旭创、新易盛、天孚通信，建议关注：博创科技等

　　②光芯片：源杰科技（与电子团队联合覆盖），建议关注：仕佳光子、长光华芯

　　③光纤光缆&光模块：亨通光电、中天科技

　　5、算力基础设施底座，IDC向高功率液冷机柜升级

　　基于CPU+GPU的异构计算平台可以优势互补，GPU重点处理数据密集型的并行计算程序。但同时功耗将明显提升，以NVIDIA的DGXA100640GB为例，系统功耗达到最大6.5千瓦，带来数据中心机柜功率的大幅提升，同时也带来液冷应用需求。

　　相关标的：润泽科技（与机械团队联合覆盖）、奥飞数据（与计算机团队联合覆盖）、科华数据（与电新团队联合覆盖）、润建股份、光环新网等。

　　风险提示：ChatGPT应用推动不及预期、GPT新模型迭代进度不及预期、算力需求不及预期、新技术迭代发展不及预期等