当AI需求如海啸般涌来，激光器厂商是乘风破浪，还是被浪潮吞没？AI时代浪潮下，超快激光器厂商面临的是“黄金机遇”还是“生死挑战”？

当ChatGPT、DeepSeek引爆全球AI浪潮，你刷手机时可能没意识到：支撑这场智能革命的，不仅是代码和算法——每一颗AI芯片的诞生，都有一束飞秒激光在0.000000000000001秒内“雕刻”未来。

从英伟达H100到华为昇腾，AI芯片算力每翻一倍，对制造精度的要求就严苛十倍。而在这场“原子级竞赛”中，超快激光器（尤其是飞秒激光器）正从幕后走向台前，成为先进封装、晶圆切割、光子芯片的“隐形引擎”。

先划重点：AI ≠ 纯软件。

训练一个大模型，需消耗数十万颗GPU芯片，而每颗芯片的制造，都卡在“最后一微米”。——从芯片前道加工工序中的切割、划线、打标、解键合，到量检测技术中的各类单色激光光源，再到TGV通孔加工等泛半导体加工技术，激光光源发挥了核心的作用，其中对于飞秒激光的需求尤为迫切：

• 3D先进封装：多层堆叠技术需TGV通孔、激光解键合等工艺支撑，飞秒激光是唯一能实现无损伤打孔与高效键合的工具；

• 晶圆隐切：不论是硅晶圆还是第三代半导体（如SiC）晶圆的高效切割，先进封装需求的晶圆厚度使得传统机械结构手段不再适用，激光隐切已经成为最可靠有效的切割手段；

• 硅光芯片：AI算力瓶颈转向光互联，飞秒激光直接“写”出纳米级波导；

• 晶圆级测试：AI质检系统每秒扫描千片晶圆，超快激光负责精准标记缺陷。

据Yole预测，2024年AI芯片制造将拉动超快激光设备需求增长35%（传统半导体仅12%）。

而TGV打孔、光子集成等新场景，已占飞秒激光器市场28%的份额（2021年仅8%）。

简单说：没有飞秒激光的“稳准狠”，AI芯片就是纸上谈兵。

根据联合国贸易和发展署（UNCTAD）、普华永道（PwC）及IDC的数据显示，到2035年，得益于其变革性能力及安全部署，AI应用或能将全球GDP提升15%。AI浪潮带来的，不仅是对于算力芯片需求的爆发式增长以及应用端的革命性重构，同时还带动了配套的散热系统、运维支持、基建建设乃至上游能源电力的巨大需求。同时AI也给激光器的生产研发模式带来了新的机遇。

机遇1：AI芯片制造需求爆炸式增长

→lHBM3e内存堆叠需10万+ TGV微孔/片，单台飞秒激光设备日产能仅50片——产能缺口达300%（TrendForce数据）；

→超快激光在半导体设备占比从2020年5% 飙升至2024年28%（Yole数据）；

→2023年全球超快激光器出货量中，37% 直接用于AI相关制造。

机遇2：AI反哺激光器自身升级

痛点破解：过去激光器稳定性依赖“老师傅经验”；

如今，AI让设备“自我进化”：

→ 实时监测脉冲能量波动，用算法动态补偿；

→ 预测光学元件寿命，故障率大幅下降；

机遇3：时代助力——政策东风+国产替代加速

全球行动：美国CHIPS法案拨款520亿美元，30%流向先进制造设备；

中国机会：2023年“芯片国产化”专项中，超快激光器获首批扶持，国产化率15%→35%。

相较于传统的激光加工技术追求更高的平均功率和更高的光束质量，AI时代的精密加工更注重微小空间内百万个脉冲激光之间微小的能量稳定性，这直接影响最终产品的极限性能和生产良率，这也给相对粗放的激光器带来了崭新的挑战。

真相：AI芯片制程进入2nm，要求激光脉冲能量RMS波动≤±0.5%（此前±2%即 可），如：激光隐切和解键合等应用场景普遍要求激光脉冲能量RMS波动≤±0.5%，在一些更严格的应用场景（如TGV打孔应用）中，每个单脉冲能量的波动都将直接影响成孔的质量，因此常规的RMS波动要求已经不适用，往往需要更加精确的脉冲能量峰峰值稳定性来表征（详见后续分析文章）；

现实：90%国产激光器能量RMS波动在±1.5%，长期工作的稳定性和可靠性迟迟达不到使用需求，核心激光器仍依赖进口；

新的时代挑战要用新的方法和思路应对，而其实质就是通过底层技术创新解决关键痛点，用传统的思路解决全新的挑战往往会导致在错误的方向上越走越远。

国产高端飞秒激光器代表厂家爱鸥光学，凭借多年对激光器产学研开发的技术积累，用先进的AI工具重构激光器的研发流程和产品定义，成功突破了困扰学术界和工业界多年的飞秒脉冲能量波动实时监测技术，《爱鸥光学创始人义理林教授课题组在飞秒脉冲测量方面取得重要进展》，配合经过深度匹配的闭环反馈系统，实现了激光脉冲能量稳定性的显著提升，做到了脉冲能量波动＜±0.3%的极限水平，真正做到了赶上AI芯片制造工艺的进步步伐。

AI的时代浪潮下，毫无疑问会给我们的经济和社会发展带来新一轮的发展红利，广泛的需求带动让让飞秒激光器从原来的“小众设备”跃升为如今的“战略武器”。

但机遇永远留给有准备的人！对厂商：别再沉迷“输出功率”数字游戏，稳定性才是AI时代的“硬通货”；对行业：国产替代不是口号，而是每0.1%能量波动的死磕。最危险的从来不是技术落后，而是用旧地图走新大陆。