招商證券指出，ChatGPT引發人工智能算力增長，背后的數據中心需求增長需要龐大 清潔電力支撐，“綠色IDC+- -體化清潔能源基地”協同發展存在必然性。

1)人工智能興起、數字經濟發展帶動算力增長，智能算力、IDC用電需求增長可觀ChatGPT再次弓|發全世界對人工智能關注熱潮，人工智能發展背后需要強大的算力支撐，對應基礎設施是高性能的服務器集群-數據中心(IDC)

數據中心同時也是數字經濟的重要底座，2019年中國數字經濟對經濟增長貢獻率達到了60%以上。隨著AI和產業數字化轉型等多樣化算力需求場景涌現，預計算力需求每年將以20%以上速度快速增長，相應的對IDC的需求也在飛速增長。

智能算力用電需求龐大，根據測算,

ChatGPT平均年耗電可達2.58億千瓦時。IDC更是耗電大戶，2021年全國IDC的耗電量超2100億千瓦時，到2025年預計將增長至近4000億千瓦時，占全國用電量比重預計從2021年2.5%增長至2025年5%左右。

算力需求爆發和IDC快速發展帶來的電力需求增長非常可觀。

2)“東數西算"政策加持和成本優勢突出，西部地區建設IDC成為趨勢

西部地區土地、用電和人力價格低廉，氣候.適宜，建設IDC成本優勢突出。

數據中心密集的東部地區工商業平均電價約為0.676元/度，西部地區工商業平均電價約為0.541元/度，電力成本優勢明顯。

此外，數據中心能耗約40%用于制冷，如果可以利用自然環境冷卻將極大降低成本，東部地區年平均氣溫約為18.3°C，西部地區年平均氣溫約為10.7°C，十分有利于降低制冷成本。根據估算，環境溫度每降低1°C，10萬服務器規模的數據中心每天可節省電費9.6萬元。

在政策端，“東數西算"政策提出規劃建設10個國家數據中心集群，其中5個位于中西部地區，將東部算力有序引導西部。政策導向和成本優勢使西部地區建設數據中心成為趨勢。

3)“雙碳’目標推動IDC改善能源結構，“風光水火儲一體化”清潔能源基地助力建設綠色數據中心

PUE指標要求愈來愈嚴，最新技術已能將PUE值降至1.1以下，通過降能耗方式降碳已然面臨瓶頸，從能源結構突破實現進一步降碳成為數據中心的必然選擇，政策端也鼓勵數據中心采用清潔能源。

傳統風光發電波動性大，與數據中心對電源穩定性要求存在結構性矛盾。據測算，傳統風光電場發電功率難以滿足標準IDC用電需求，“綠電直購”方式受限。

為保證能源供應清潔低碳、高效穩定，“風光水火儲一體化”大型清潔能源基地應運而生。“十四五”規劃9大清潔能源-體化基地，其中7座位于中西部地區，使未來綠色數據中心全部使用清潔能源具備現實基礎。

測算了在清潔能源占比分別提升至60%、90%情況下，數據中心碳排放量將降低40.25%、80.51%。在數據中心用電量全國占比可觀背景下，改善數據中心能源結構對實現“雙碳”目標意義重大，“綠色數據中心+清潔能源一體化大基地”協同發展模式具有可行性和必然性。