思腾合力（天津）科技有限公司：工业软件与信息服务、核心元器件与数字硬件专精特新企业档案

一、企业速览

企业基础信息：公司名：思腾合力（天津）科技有限公司；地区：天津市武清区；行业：工业软件与信息服务；成立时间：2018-07-24；注册资本：2416万元；员工数：98 人；专利数：未知 件；认定批次：2022年 第四批；上市状态：未上市。

思腾合力主要从事人工智能服务器的生产、组装与销售，并配套开发算力调度、信息抓取等软件系统。在“电子信息与数字技术”产业链中，公司定位为“核心元器件与数字硬件”环节的算力基础设施集成商，向下游提供从硬件到基础软件的AI算力解决方案。

二、主营产品与产业链定位

思腾合力的核心产品是人工智能服务器，尤其是基于液冷散热技术的高性能算力服务器。其产品解决的产业链核心问题是：在AI大模型与高密度计算场景下，单芯片功耗突破700W（行业共识）带来的散热瓶颈与算力协同调度难题。公司通过自研的自适应液冷散热装置和边云织网·分布式边缘算力协同调度管理软件，提供从物理硬件到资源管理的“交钥匙”方案。

在“电子信息与数字技术”产业链中，“核心元器件与数字硬件”环节是承上启下的枢纽：

• 上游：需要采购GPU加速卡（典型来源：NVIDIA、AMD、华为昇腾）、CPU处理器（Intel、AMD）、高速内存（三星、SK海力士、长鑫存储）、固态硬盘（三星、长江存储）、液冷系统组件（冷板、管路、CDU——Coolant Distribution Unit，冷却液分配单元）以及电源模组、PCB板。
• 下游：客户类型主要包括互联网大厂（如字节跳动、百度、阿里）、AI初创企业（如智谱AI、百川智能）、科研院所（天津大学、中科院计算所）以及政府智算中心。

其产业链关系具体表现为：公司将上游高度集成的GPU模组、CPU主板、液冷套件整合成标准化的服务器整机，再通过自研的软件系统实现算力资源池化与远程管理，最终交付给下游客户用于模型训练和推理。与单纯销售白牌服务器的厂商不同，思腾合力附加了软件定义算力的能力，提高了产品在链条中的技术附加值。

三、核心工序与技术依赖

该类企业的关键生产与研发工序，根据行业共识，主要集中在以下五个步骤：

1. 系统架构设计：根据芯片功耗与互联拓扑，设计服务器主板布局、散热风道及液冷管路。典型参数：设计需满足800W级GPU（如NVIDIA B200）的TDP（Thermal Design Power，热设计功耗）散热要求，确保GPU-NVLink总线带宽不低于900GB/s。

2. 板级组装与测试：通过SMT（Surface Mount Technology，表面贴装技术）线将CPU、GPU底座、内存插槽等核心元器件焊接至PCB主板。典型要求：焊接温度曲线控制精度在±2°C以内，避免虚焊导致信号不稳定。

3. 整机集成与液冷管路装配：将计算模组、液冷冷板、水泵、快接头等部件集成。难点在于冷板与芯片表面的接触压力需精确控制，热阻控制在0.05°C·cm²/W以下（行业共识），否则影响散热效率。

4. 系统级压力与泄漏测试：对组装好的液冷服务器进行1.5倍工作压力的气密性测试，保压时间30分钟，压力衰减需小于0.5%（行业共识），防止冷却液泄漏造成短路。

5. 软件适配与压力测试：安装自研的管理软件，运行MLPerf或高负载HPC（High Performance Computing，高性能计算）基准测试，验证集群稳定性。典型要求：在满载运行72小时后，GPU核心温度波动不超过5°C（行业共识）。

上游关键原材料和设备的典型来源：

基于经营范围的判断：思腾合力在该产业链中的定位是“硬件集成+软件支持”的垂直整合商。其计算机生产及组装（硬件）和计算机加速计算数据处理服务（软件）的经营范围，表明其并非纯粹的元器件供应商，而是围绕AI服务器提供完整产品。然而，其未知 件的专利数量，与行业近年来的“千件俱乐部”趋势（如AI服务器出货量前三大厂商）存在显著差距，暗示其核心技术更多集中于液冷结构设计与软件管理，在芯片互联、高速信号完整性等底层硬件设计上的专利布局可能较弱。

四、竞争格局

国内AI服务器赛道竞争激烈，全国同一产业链位置（核心元器件与数字硬件）企业多达4023家。思腾合力面临的直接竞争对手主要分为两类：

竞争集中在三个维度：

1. 算力密度与能效比：能否支持最新一代GPU、支持液冷方案且单位TCO（Total Cost of Ownership，总拥有成本）最优。

2. 供应链稳定性：在NVIDIA GPU缺货周期内，能否通过国产芯片（如昇腾）替代方案维持出货。

3. 生态绑定能力：与主流AI框架（PyTorch、TensorFlow）的深度适配程度，以及是否提供集群管理平台。

思腾合力在专利维度上处于劣势：行业中位数已到 89 件，而同批次天津市专精特新企业虽未公布全部数据，但行业头部企业专利数普遍在200-2000件。思腾合力的未知 件专利数，除非其采取不公开专利的策略，否则很难在技术形象上与同行竞争，特别是在客户招标过程中，专利数量往往是技术实力的硬性打分项。

五、护城河判断

• 技术壁垒：低。基于仅98 人的团队规模和未知 件的专利数据判断，公司核心技术集中在液冷散热结构和软件管理（如“服务器信息抓取软件”），这部分技术门槛相对较低。液冷散热领域中，相关设计原理与结构创新已相当成熟，较难形成难以绕过的专利墙。真正的技术壁垒（如高速PCB信号完整性设计、GPU互联拓扑算法）往往需要数百人的研发团队和长达数年的积累，思腾合力当前体量难以支撑。
• 客户壁垒：中等。该环节客户（尤其是互联网大厂）对服务器产品的验证周期通常为6-12个月（行业共识），从样机测试到小批量试产再到批量采购，需要经过严格的可靠性、稳定性、兼容性测试。一旦进入供应商名单，切换成本较高（涉及软件适配、运维流程变动）。但对于中小型客户（如AI初创、科研机构），验证周期相对较短，切换成本较低。思腾合力的定制化服务模式有助于锁定这部分长尾客户。
• 规模壁垒：低。98 人的团队规模，意味着其年产能大概率在千台级别，难以支撑单笔数百台以上的大订单。相比之下，一线厂商单厂员工数千人，年出货量数十万台，能提供极强的交付保障和快速的售后响应。思腾合力更适合承接中小型智算中心或高校实验室的定制化需求，体量是其规模化扩张的主要天花板。
• 认定价值：有限。第四批（2022年）专精特新“小巨人”认定门槛相对前三批略有放宽，且当前政策重点已从“认定”转向“培育”和“质量提升”。该认定更多体现为地方政府的税收优惠、融资增信和资质背书，但并非直接的技术或市场准入壁垒。在天津“制造业立市”的战略下，企业可对接区域政策资源，但在全国范围内的竞争对手名单中，该资质已不构成稀缺优势。

六、风险与机会

• 行业风险：
• 供应链与地缘政治风险：AI服务器核心GPU长期依赖美国芯片，美国商务部2023年10月出台对华高端芯片出口管制新规，直接限制NVIDIA A100/H100等芯片的对华销售，导致非自研芯片的服务器厂商面临断供风险，被迫切换至华为昇腾等国产芯片，但国产芯片在生态成熟度、算力峰值上仍有差距。
• 价格战内卷：随着阿里、百度等大厂自研服务器推进，以及中小厂商的涌入，标准化AI服务器产品毛利已从2019年的20%-25%下滑至2024年的10%-15%（行业共识），“卖箱子”的红利正在消退，软件和服务才是利润增长点。
• 公司风险：
• 专利风险暴露：未知 件的专利数大幅低于行业中位数（89件），在科创板上市或被大客户审查时，可能被认定为技术资质不足，影响融资和高端客户开拓。
• 财务信息不透明：营收与利润完全未披露，无法判断其现金流和盈利能力。仅2416万元实缴资本的有限责任公司架构，结合98 人的团队，意味着公司在应对大客户垫资和供应链账期时，财务弹性可能非常有限。
• 注册地单点风险：注册地址在天津经济技术开发区，虽有一定产业政策扶持，但相比深圳光明科学城、杭州城西科创大走廊等AI算力产业集聚区，其上下游配套（如本地芯片设计、封装测试、IDC资源）完整度较弱，可能导致采购成本和物流周期偏高。
• 机会窗口：
• 政府与信创算力市场：2024年，国家发改委等部门持续推进“东数西算”工程和各地智算中心建设，政策明确要求党政及关键行业（如金融、能源）使用的服务器需确保供应链自主可控。思腾合力可通过与天津大学等本地高校合作，深耕区域科教机构边缘算力节点，避开与头部厂商在互联网市场的正面竞争。
• 液冷解决方案红利：随着单芯片功耗超过700W，风冷方案已逼近极限，液冷（特别是冷板式）渗透率正在快速提升。思腾合力在液冷散热技术领域的多项专利，构成了差异化竞争优势。公司若能抓住这一技术窗口，将其自研的“边云织网”软件系统与液冷硬件深度结合，从“卖硬件”转向“卖PUE（Power Usage Effectiveness，电能利用效率）降低服务”，有机会在边缘计算和小型智算中心领域构建一定竞争壁垒。