ChatGPT如火如荼，开启大算力时代。我们认为ChatGPT体现了当前AI训练速度、训练精度的提升，背后的根本逻辑在于庞大训练数据集的支撑，而对于硬件层面来说，计算与传输是保证ChatGPT平稳运行的核心。根据贝壳财经咨询，北京时间2月9日，由于训练量超负荷，ChatGPT官网无法登录，页面显示“超负荷”，侧面印证了当前的网络资源/计算能力无法保证未来大量涌入的算力需求。ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days，从摩尔定律角度看，以ChatGPT为代表的AI发展速度呈指数级上涨，约每隔3～4个月翻倍（摩尔定律翻倍周期约18个月）。

　　纵使开启收费模式，算力需求仍将高企。北京时间2月2日，ChatGPT推出收费版，每月约20美元（免费版仍面向客户可用）。我们认为收费版一定程度上是OpenAI为限制流量/缓解算力做出的“权宜之计”。在ChatGPT训练集需带完善的情况下，迅速推向市场，扩大用户面试ChatGPT提升模型精度的“第一要务”，收费版的ChatGPTPlus比起原先的免费版，更像是OpenAI构建获利商业模式的一次探索。从数据中心的角度出发，为支持ChatGPT 3640PF-days算力，需要投资约7~8个标准数据中心（按500P算力为例），我们以国家先进计算产业创新（宜昌）中心项目投资额为参考，则ChatGPT带动数据中心投资额约240亿元。考虑到国内GPU及AI性能仍需跟进，若实现同等算力需更高IDC投资额。

　　全球供给紧平衡，数据中心配套产业同样值得关注。根据DataCenterHawk统计，2022年北美一级市场数据中心空置率平均为4.4%，达到有史以来的最低点。弗吉尼亚州北部市场数据中心的空置率接近1%。首次跌破5%。而根据信通院统计，当前全球数据中心规模增长相对稳定，各数据中心厂商或通过增加机架密度满足算力需求。根据中国信通院，随着数据中心功率密度提升，数据中心平均机架功率亦有所上行。2020年全球5-9kW/rack机架占比最大；功率超10Kw/rack机架占比达30%。我们认为随着高密度数据中心的建设节奏加快，传统风冷已无法满足高性价比、低PUE需求，因此改进数据中心制冷等基础设施技术，提高制冷效率，减少制冷系统的能耗水平，成为未来发展方向。

　　投资建议：ChatGPT带动AI算力增长，我们认为数据中心作为底层硬件核心环节，承担算力部署、运维的关键作用，建议关注第三方头部IDC运营厂商奥飞数据、数据港、宝信软件、光环新网、润泽科技；同时我们认为随着未来高密度数据中心兴起，叠加ESG要求，IDC储能温控环境有望核心受益，建议关注科华数据、英维克、朗进科技。

　　风险提示：行业竞争风险，客户集中度高，资本开支压力