2025年，AI热潮仍在延烧，但风口已不再只属于通用大模型。越来越多企业将目光投向“AI落地”，滴普科技正是这条赛道上最具代表性的选手之一。这家成立于2018年的中国AI企业，正计划在港交所主板上市，成为特专科技章节下的又一明星公司。
一、从“企业数字化”走向“大模型应用化”：滴普的业务模式
滴普科技定位为企业级大模型人工智能应用解决方案提供商，旗下拥有两大核心平台：
FastData Foil 数据融合平台（AI-Ready数据中台）
支持对多模态、结构化/非结构化数据的实时处理与统一治理，是大模型训练的数据基础。
Deepexi 企业级大模型平台
基于开源大模型SFT微调+RLHF强化学习，打造企业私有知识图谱和Agentic智能体，满足跨行业、跨系统的决策智能需求。
滴普的目标并非做出一个比肩GPT-4的通用大模型，而是要做成企业内部“可用、可部署、可管理”的智能运营中台。其重点不在“算力”而在“落地”：把大模型部署到医疗、制造、零售、交通等垂直行业里，解决真实业务痛点。
二、市场前景：企业大模型是泡沫，还是AI产业的真实爆发点？
根据招股书披露的数据：
2024年，滴普服务客户总数已达245家；
主要客户集中在消费零售、制造、医疗、交通等行业；
其FastData平台商用起步于2019年，FastAGI（企业级智能体系统）则在2023年年底刚刚启动商业化；
弗若斯特沙利文预计，到2029年，中国企业级大模型AI解决方案市场规模将达2394亿元，年复合增长率高达44%。
相比to-C的大模型应用，企业大模型的需求更真实、更有付费意愿，同时也更需要“个性化+工程化”的深度定制。
滴普当前市场份额为4.2%，排名中国市场第五。虽然起步晚于“通义千问”“文心一言”等头部玩家，但其定位差异化、打法轻巧，仍有空间成长为“AI系统集成服务”领域的头部公司。
三、财务数据：毛利率提升，盈利能力待解锁
滴普科技披露了2022-2024三年的财务数据，整体呈现“收入暴增，亏损收窄”的趋势：
收入增长：2022年人民币1.00亿元 → 2023年1.29亿元 → 2024年2.43亿元，年复合增长率达55.5%；
毛利率提升：由2022年的29.4%升至2024年的51.9%，反映出产品结构和服务能力持续优化；
经调整亏损（剔除股份支付与公允价值变动）：从2022年的2.24亿元降至2024年的0.39亿元，收窄明显。
不过，年内净亏损仍高达12.5亿元，主要由可赎回优先股的公允价值变动导致，属于财务账面非现金影响。且在2024年，经营现金流依然为负（约-1.17亿元），尚未实现自身造血。
但值得关注的是：滴普的研发投入逐年下降（从2022年的9370万降至2024年的8140万），在收入占比上也由93.7%降至33.5%，说明其产品逐步商业化，成本投入趋于理性。
四、核心竞争力：技术平台 × 行业经验 × 客户复购
平台型技术结构
滴普将AI工程化能力沉淀为两个平台（FastData+FastAGI），支持客户“从数据治理到大模型部署”的全链路闭环。
Agentic智能体架构
提出“运营智能体+生产力智能体+工作流智能体”的应用构想，区别于传统Chatbot，更像是“懂业务的AI助手”。
客户粘性与飞轮效应
截至2024年，已有33%的客户实现复购，五大客户贡献收入超30%。滴普聚焦头部企业，通过头部标杆客户带动行业复制。
投资方资源加持
滴普获IDG资本、深创投、源码资本、纪源资本等头部机构投资，背后资源能加速其商业拓展和国际化布局。
五、风险因素：盈利能力、现金流、技术更新都在考验耐力
招股书中明确列出若干关键风险，包括：
尚未盈利，且未来仍可能亏损：2022至2024年合计净亏损超24亿元，短期内盈利无望；
客户集中度高：前五大客户收入占比超30%，头部客户依赖度较高；
市场教育成本高：企业客户引入大模型项目周期长、集成复杂度高；
面临国际AI巨头与本土科技大厂夹击：阿里、百度、字节等都有自己的企业大模型布局；
资金压力大：截至2024年底，公司账面现金仅2.08亿元，远低于总负债（36亿元）。
六、IPO募资用途：五大方向，全面押注“商用落地”
滴普预计通过此次H股发行，募集的资金将投向以下领域：
强化研发投入：用于模型优化、Agentic架构扩展；
拓展中国市场销售网络：深耕行业解决方案；
开拓海外业务：瞄准东南亚、中东、新加坡等新兴市场；
潜在并购：尤其是补齐在某些行业的AI场景解决能力；
补充运营资金：支撑销售团队与渠道生态。
七、结语：滴普，是中国AI产业“基础设施派”的代表
与火热的模型创业潮相比，滴普选择了一条更为“工程化、实用主义”的路径。
它不追求模型规模之最，而追求落地之快；不争论模型对错，而专注客户用得起、用得上。它的IPO，是对“AI在产业里能否跑通闭环”的一次资本层面检验。
滴普能否成为企业级AI系统集成第一股？最终取决于它能否穿越泡沫，在“Agent落地”时代找到真正的盈利模型。
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