ChatGPT是OpenAI推出的人机对话聊天机器人，月活用户数在上线两个月后便突破了1亿，成为史上用户数增长最快的消费应用。我们认为ChatGPT并非偶然、亦不会是个例，以此为代表的AIGC应用有望随着技术和商业模式的不断成熟，驶入发展的快车道，长期或将深刻影响社会生活的方方面面。从投资角度来看，应用端的百花齐放意味着短期回报的不确定性，而支撑AIGC应用蓬勃发展、及其背后海量参数的大模型训练的底层硬件基础设施有望成为“卖水者”，凭借较高的确定性在投资层面先行。

结合ChatGPT在训练和推理过程中对算力、网络等硬件的需求，我们量化测算出在中性情景下，该应用有望推动约65亿美元的增量市场空间。展望未来，我们认为GPT-3向GPT-4的迭代、更丰富的AIGC应用出现，都将推动这一增量空间持续向上。建议关注AI芯片、AI服务器、高速率光模块/网络设备等弹性较高的细分赛道及龙头供应商。

半导体方面，我们认为大模型的出现对芯片算力、存储容量、通信带宽、及软件栈等多个维度上的技术要求将呈现提高，并有望创造出可观AI芯片增量市场空间。在中性情形下，我们测算训练及推理相关AI芯片增量市场空间有望达到3亿/20亿美元。此外，我们认为服务器CPU、存储芯片、FPGA、PCB相关产品技术规格有望向更高水平迭代，市场规模也呈现相应增加。

在云计算设备方面，我们认为AI模型训练的高算力、高能耗需求与国内“东数西算”的算力布局相契合，有望加速西部AI超算中心的建设；同时，服务器、光模块、存储器等硬件设备有望率先受益。

► 服务器：我们认为AI服务器相较于通用服务器，具备大存储带宽/大片间互联带宽及良好的散热能力。在中性假设下，我们测算模型训练/ChatGPT应用对应的服务器增量空间约8亿美元/50亿美元。

► 光模块：我们认为ChatGPT对光模块行业存在以下三方面的深远影响：1）中性情景下，模型训练/ChatGPT推理将分别新增约214万美元/1055万美元的光模块需求；2）驱动高速光模块渗透率加速提升；3）硅光+CPO方案优势进一步凸显，新技术有望加速普及。

► 存储/温控等：我们认为，GPT-3.5等AI模型的训练及推理对存储器提出了更高的要求，有望加速SSD对HDD的替代进程；同时，AI服务器高能耗特性，有望推动数据中心的散热系统向液冷更新迭代。