激光工艺在AI数据中心的应用

AI数据中心基础设施，是为支持人工智能工作负载而专门构建的硬件、软件、网络和电力系统的集成组合。它包括配备GPU或专用加速器的高性能服务器、可扩展的数据存储、低延迟网络、先进的冷却技术以及优化的电源管理，能够处理训练和部署人工智能模型所需的大数据集和高计算密集型任务，同时在云、企业和边缘部署中保持高水平的可靠性、可扩展性、运营效率和能源优化。

当前，全球AI数据中心市场正处于一个由大模型技术驱动的爆发式增长和结构性变革期。根据Stratistics MRC的数据，全球AI数据中心基础设施市场规模在2026年为1802.9亿美元，预计到2034年将达到20488.2亿美元，预测期内的复合年增长率为35.5%。

中国市场在AI算力需求上，展现出惊人的爆发力。仅字节跳动和阿里巴巴两家头部企业在2026年的国内数据中心需求规划就分别达到1.5GW和2GW，这一量级已超过部分区域的电力新增指标总量。为抢占AI算力高地，云厂商的资本开支持续增长，并且倾向于提前锁定优质资源。

 

图1：大型数据中心需要消耗大量电力来为其服务器和高性能计算机保持冷却

同时，AI数据中心行业经历三大深刻变革。首先是技术升级，迈入“高功率＋液冷”时代。为训练千亿、万亿参数的大模型，单机柜功率已从传统的5-10kW快速跃升至20kW以上，部分甚至达到50kW。传统的风冷已无法应对如此高的散热需求。液冷技术已成为新建智算中心的“必选项”。以字节跳动的招标要求为例，超过21kW的机柜必须采用液冷方案。

其次，算力格局呈现出国产化替代加速的趋势。受国际供应链影响，国内互联网巨头正加速引入国产AI芯片。目前，阿里的国产卡比例已提升至20%-30%，字节也达到了15%-20%。当前，行业普遍采用“高端训练依赖进口，推理逐步国产化”的过渡策略。国产芯片在推理场景已可成熟应用，而最复杂的模型训练仍主要依赖英伟达等高端GPU。

 

图2：厚度不到1µm的砷化镓基半导体，将构成光子冷却板的大部分
 

最后，“算电协同”成为新国策。随着算力爆发，电力供应和成本已成为数据中心运营的最大挑战。今年3月，“算电协同”首次被写入我国《政府工作报告》，并列为新基建工程。这意味着数据中心将从单纯的“用电大户”，转变为能根据电网负荷和绿电供应情况，灵活调度算力任务的“虚拟电厂”，成为电力系统柔性调节的一部分。其核心目标是利用我国强大的电力系统优势，来支撑数字经济的长期竞争力。

AI数据中心的爆发式增长，为激光产业带来了多个非常明确且规模可观的市场机会。主要集中在光互联、热管理、以及先进封装三大领域，它们分别对应着数据传输、散热和算力芯片制造这三大核心瓶颈。

 

光互联：引爆高速激光光源需求

AI数据中心的爆发式增长，正以前所未有的速度推动光模块从400 G向800G、乃至1.6T/3.2T代际跃迁。据预测，800G以上光模块在2026年的需求量将达近6300万支。而在这一轮高速光互联浪潮中，EML（电吸收调制激光器）芯片与CW（连续波）激光器作为核心光源，正成为决定整个产业链性能与供给能力的关键环节。

在高速光模块中，激光器芯片承担着将电信号转换为光信号的核心任务，直接决定了传输带宽、信号质量和系统功耗。

EML芯片通过将激光器与电吸收调制器单片集成，具备高速调制能力与低啁啾特性，是目前400G/800G光模块的主流光源方案。目前100G EML芯片已广泛应用于400G及800G产品中，而随着1.6T光模块的落地，200G EML芯片正成为下一代升级的关键。

CW激光器则是硅光技术路线的核心光源。硅光方案将调制器、探测器等集成在硅基芯片上，而CW激光器作为外部光源提供连续光功率。在800G及1.6T硅光模块中，50mW、70 mW、100mW等功率型号已大批量应用；面向NPO（近封装光学）和CPO（共封装光学）等前沿架构，150mW至400mW的高功率CW芯片正加速开发。硅光技术的渗透率正快速提升，预计2026年超过50%的光模块销售额将来自硅光方案。

另一方面，尽管需求井喷，高速激光器芯片的供给却远未跟上。全球范围内，EML芯片产能被英伟达等AI巨头大量锁定，交期已排至2027年以后。为应对这一局面，Lumentum进一步通过更大尺寸晶圆提升产能。即便如此，供给缺口依然显著，这为国内芯片厂商打开了宝贵的市场窗口。根据相关市场调研数据，全球激光器芯片市场规模预计将从2024年的26亿美元增长至2030年的229亿美元，年复合增长率高达44.1%。其中，EML与CW芯片合计市场份额将从38.1%提升至90.9%，成为绝对主导。

面对历史性机遇，国内激光器芯片企业正加速技术攻关与产能扩张，在EML、CW及硅光光源领域取得了显著进展。源杰科技作为全球第六大激光器芯片供应商，已成为国产替代的领军力量。2025年，公司数据中心业务收入首次超过电信业务，同比增幅超过1000%，标志着其全面向AI数据中心市场转型。在产品层面，CW 70mW及100mW激光器已实现规模交付；100G PAM4 EML完成客户验证，200G PAM4 EML正推进验证；更高功率的300mW CW光源及面向OIO（光输入/输出）领域的芯片也已启动研发。

长光华芯同样是国内IDM平台的代表企业。其100G EML已实现量产，200G EML已送样客户；70mW/100mW CW芯片量产出货，2025年前三季度营收同比增长67.42%。在国际舞台上，长光华芯在2026美国西部光电展上展示了200G PAM4 EML通信芯片，彰显了其在高速光通信领域的技术实力。

随着AI算力需求的持续释放，高速激光器芯片的国产替代已从“可选项”变为“必选项”。国内企业不仅在100G EML和百毫瓦级CW光源上实现了批量供货，更在200G EML和300mW以上高功率产品上加速追赶。
然而要真正打破海外垄断，仍需在芯片设计、外延生长、工艺稳定性及可靠性等方面持续深耕。同时，产业链上下游的协同——从光芯片、电芯片到光模块封装、设备测试——将决定国产方案能否实现从“能用”到“好用”的跨越。

 

热管理：液冷系统制造的核心工艺

随着AI芯片功耗迈向千瓦级、机架功率密度呈指数级增长，传统风冷技术已触及物理极限。液冷技术凭借其超高散热效率，正成为新建智算中心的主流选项。据IDC数据，2024年中国液冷服务器市场规模已达23.7亿美元，同比增长67%，预计2029年将增至162亿美元。

在液冷系统中，液冷板、分液器、快速接头等核心组件的制造，极度依赖激光焊接技术。激光焊接能实现微米级精度，确保焊缝在长期高压下100%密封，且热影响区小、变形小，已成为液冷组件大规模自动化生产的核心工艺。

 

图3：虽然激光最常用于加热物体，但当精确瞄准一个微小区域时也能冷却某些物质

传统液冷组件制造主要采用氩弧焊、钎焊及搅拌摩擦焊等工艺，但这些方法存在明显缺陷：热影响区大（氩弧焊可达1.5mm）、易导致材料性能劣化；变形控制难度高，薄壁结构焊后平面度误差可达0.3mm；钎焊工艺还存在能耗高、钎剂残留污染等问题。

激光焊接技术则带来了革命性突破。冷板焊接是液冷系统中实现热交换的核心环节。冷板通常采用铜、铝等高反射材料，这对激光焊接提出严峻挑战，铜对红外激光的吸收率不足5%，易产生飞溅和气孔。目前主流解决方案是采用摆动焊接头实现圆形、Z字型等轨迹焊接，增大光斑作用范围，有效应对装配间隙问题；同时配合焊中实时检测系统，实现缺陷的全程预防与数据追溯。

分液器焊接涉及主管路与分管接头的精密连接。该工艺要求精度高、可靠性高，需确保焊缝均匀牢固。快速接头焊接则是确保液冷系统可插拔、维护便捷的关键。激光焊接的非接触特性避免了机械应力对精密元件的损伤，保障了系统的长期可靠性。

面对液冷市场的爆发式增长，国内外激光企业已展开全面布局，并取得显著突破。华工激光于去年7月全球首发了动力电池液冷板激光自动化焊接智能装备，实现了七大核心技术突破：自适应激光能量控制技术攻克铝材高反射难题，AI智能闭环工艺将良品率提升至99%，焊接速度最快可达15m/min以上，热影响区控制在0.1mm以内。

大族激光推出了针对液冷组件的整套激光焊接解决方案，配置高速摆动焊接头和焊中智能检测功能。在冷板焊接方面，针对铜材料的高导热、高反射特性进行工艺优化；在分流器焊接方面，通过自制高精度旋转夹具实现不锈钢管的高同心度连接。

中辉激光在2026年慕尼黑上海光博会上发布了3000W连续绿光激光器平台，聚焦AI算力、数据中心等领域。绿光激光（波长515nm）对铜的吸收率可达40%以上，较红外激光提升8倍，可实现高效、无飞溅、高可靠的铜焊接，完美适配液冷板、散热模组等高精密器件的加工需求。

IPG提供了全自动化的液冷板激光焊接整体解决方案，其LDD实时焊接监测系统可无缝集成激光器、振镜与焊接系统，实现焊中实时监控与质量追溯。YLS-AMB系列可调模式光束激光器能有效减少焊接飞溅、提高焊接质量。

通快与吉文在2026年慕尼黑上海光博会上达成战略合作，全球首发了新能源汽车液冷板激光焊接系统。该系统采用TruLaser Cell 7040五轴加工系统，结合OCT光学相干断层扫描3D传感技术，确保稳定的焊接品质，标志着液冷板焊接技术向更高效、更精密、更可靠的方向迈进。

在全球低碳转型与AI算力需求的双重驱动下，2026年或将成为液冷组件的爆发年。从技术趋势看，激光焊接正朝着更高精度、更智能化方向发展：AI实时熔池监测与闭环反馈系统正在普及；绿光/蓝光激光器解决了铜、铝等高反材料焊接难题；超快激光的应用进一步提升了微细结构的加工能力。在液冷系统大规模放量的背景下，具备成套解决方案能力、掌握高反材料焊接工艺、拥有智能化检测技术的激光企业，将在这一轮热管理浪潮中占据核心生态位。

 

先进封装：支撑下一代AI芯片

为了突破算力瓶颈，AI芯片正从传统的二维平面走向3D堆叠，催生了如玻璃基板等新型封装技术。在玻璃基板上钻出数以万计的微孔（即玻璃通孔TGV工艺），是实现芯片3D互联的关键。超快激光（如飞秒、皮秒激光）是目前实现高质量、高效率TGV钻孔的最佳工具。这将是激光技术在半导体领域一个极具潜力的增长点。

TGV（Through-Glass Via，玻璃通孔）技术的核心挑战在于：玻璃是脆性材料，传统机械钻孔或长脉冲激光加工容易产生微裂纹、崩边和热应力，严重影响后续可靠性与良率。目前，激光诱导蚀刻技术已成为行业主流方案。

该技术采用两步法工艺。第一步激光改性：超快激光（飞秒或皮秒）聚焦到玻璃内部，通过多光子电离效应精确诱导局部结构变化，但不直接去除材料。此过程无机械接触、无碎屑、无热应力；第二步化学蚀刻：将改性后的玻璃浸入蚀刻液，改性区域的蚀刻速率比未改性区域快100倍，精准形成通孔、盲孔或沟槽。

 

图4：凭借专利光束整形技术、高速焊接能力和创新设计，通快为大型和小型部件提供专业的激光焊接解决方案

这一技术路径的核心优势在于：孔壁无微裂纹、无残余应力，侧壁粗糙度可控制在60nm以下，深径比可达50:1以上，且同一工艺可制作通孔、盲孔、沟槽等多种结构。

国际龙头已率先实现商业化。德国LPKF的LIDE®技术是TGV激光钻孔领域的标杆，其Vitrion系列设备采用“激光改性＋湿法蚀刻”工艺，可实现最小孔径10µm、深径比50:1、激光改性速度高达每秒5000孔。该设备已交付三星电机用于半导体玻璃基板中试线，支持2025年芯片封装原型开发。

通快集团与德国SCHMID合作开发的工艺，可将TGV加工时间缩短90%，加工的孔径公差±5µm，目前已进入商业化应用阶段，并计划在未来两年内推出支持更大尺寸、更高精度的新一代系统。立陶宛WOP公司的Femto TGV系统则实现了5µm最小孔径、100%加工良率，其技术能将数据中心光互联的功耗降低40%。

面对TGV技术的巨大市场空间，国内激光企业正加速布局，并已取得多项突破性成果。帝尔激光是国内TGV激光微孔设备领域的领军企业。目前，公司已完成面板级玻璃基板通孔设备的出货，实现了晶圆级和面板级TGV封装激光技术的全面覆盖。在技术指标上，帝尔激光加工的玻璃通孔最大深径比≥100:1、最小孔径≤5µm，处于国际领先水平。2026年1月，公司TGV设备出口订单顺利发货，标志着国产TGV设备开始走向国际市场。

华日激光在TGV深径比方面实现了更大突破，其工业级Femto2-R40飞秒激光器可实现深宽比高达150:1的玻璃通孔加工。该激光器脉宽小于190fs，单脉冲能量大于200µJ，加工速率高达每秒10000孔，孔圆度小于3µm，百万孔一致性超过98%。这些指标使给公司在高端制造领域展现出强劲竞争力。

超越激光的红外飞秒激光切割机在TGV玻璃通孔加工领域也取得了显著成果。针对某半导体封装企业100µm厚度玻璃基板的通孔加工需求，其设备实现了孔位偏差从±5µm缩小至±1µm、孔壁粗糙度从3.2µm降至0.5µm以下、综合良率从85%提升至99%以上，年节约生产成本超千万元。

锐科激光旗下国神光电的超快飞秒激光器也已应用于TGV激光诱导孔蚀刻领域。该激光器脉宽小于600fs，通过“激光改性＋化学蚀刻”两步法，可制备孔径约20µm、深径比＞10:1、孔壁粗糙度小于60nm的高质量通孔，还可拓展至异形孔、盲孔及微流道等复杂结构加工。

据Prismark预测，到2026年全球IC封装基板行业规模将增至214亿美元。英特尔等巨头的加入，正推动玻璃基板对硅基板的替代进程，预计未来3年内玻璃基板渗透率将达到30%。

在技术趋势上，TGV激光加工正朝着更高精度、更高效率、更大深宽比方向演进。国内企业在深径比和加工速度等关键指标上已具备国际竞争力。未来，随着AI芯片、HBM封装、CPO光互联等领域的持续放量，具备成套解决方案能力、掌握高深宽比加工工艺、拥有稳定量产经验的激光企业，将在先进封装这一蓝海市场中占据核心生态位。

 

来源：荣格-《国际工业激光商情》

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