技术突破赋能半导体，新兴应用拓展版图

半导体行业的发展日新月异，技术创新始终是推动其前行的核心动力。近期，半导体领域在技术研发和应用拓展方面取得了一系列令人振奋的成果，为行业的未来发展开辟了新的道路。

切割技术革新，碳化硅晶圆成本大降

碳化硅作为第三代化合物半导体材料，在新能源汽车等领域具有广阔的应用前景。然而，其从原材料到芯片的生产过程中，晶圆切割环节一直存在效率低、损耗大的问题。传统的金刚线切割法在切割 1 公分厚的碳化硅晶锭时，切出一片 500 微米厚的晶圆需用时 1 天，且晶锭损耗率高达 50%。随着我国新能源汽车产业的高速发展，这种切割方法的弊端愈发明显。

硅来半导体（武汉）有限公司成功实现技术突破，自主研发出混合光源激光系统，并为其匹配具备专利技术的 “自由曲面晶片”。该系统能将激光聚焦深度精密控制在 100 微米到 1000 微米区间，满足不同厚度碳化硅晶圆的生产需求，且从硬件到软件实现 100% 自主可控。经过验证，使用该技术在 1 公分厚的晶锭上可切出 15 到 16 片 500 微米厚的晶圆，单片切割时间仅 15 分钟。相比金刚线切割法，单片切割损耗从 500 微米降至 75 微米，晶锭损耗率降至 15%，单片晶圆成本下降超过 20%，良率超过 99%。这一技术突破不仅提升了碳化硅晶圆的生产效率，降低了成本，还将有力推动碳化硅芯片在新能源汽车等领域的更广泛应用。

AI 芯片与大模型推动半导体技术协同创新

在人工智能领域，AI 芯片与大模型的发展紧密相连，相互促进。随着生成式 AI 的快速发展，对 AI 芯片的性能要求不断提高。AI 芯片对高性能计算和低功耗的要求提升，推动了 SOI（绝缘体上硅）、InP（磷化铟）及 LiNbO3（铌酸锂）等特殊衬底材料的需求增长，同时 HBM 和 Chiplet 封装的发展也带动了高端硅基材料市场的扩展。随着 AI 数据中心对硅光子技术的采用增加，SOI 硅光衬底的应用前景更加广阔。

同时，人工智能与 EDA（电子设计自动化）互为催化与驱动。AI 正在深刻改变 EDA 工具，推动芯片设计流程的效率、精度和创新能力大幅提升。目前，AI 赋能 EDA 技术已成为业内最领先的前沿技术研究，通过大模型结合 EDA 领域的专业技术能力，可支持更智能化的人工智能辅助设计，从芯片设计更早期进行 QoR（品质因数）调优，缩短芯片设计的整体周期。

国内 AI 芯片厂商在市场需求和技术创新的驱动下，有望实现弹性较大、确定性较高的增长。随着 2025 年市场需求逐步恢复，产业链各环节有望逐步好转，为 AI 芯片的发展提供更有利的环境。

国际市场动态与国产替代机遇

在国际市场上，半导体行业巨头动作频频。继 7 月 15 日英伟达宣布对华特供版 H20 算力芯片恢复供应后，另一家算力巨头 AMD（超微半导体）也计划重启向中国出口 MI308 芯片。这一系列举措反映出中国半导体市场的巨大吸引力以及国际半导体企业对中国市场的重视。

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