滴普科技获评AI应用第一股,股价单日暴涨147%引爆港交所

1、盈利拐点何时到来:滴普科技在研发与人力方面投入巨大,短期内实现正向现金流面临不小挑战。
2、市场竞争加剧:第四范式、依图科技、商汤等行业巨头纷纷加码企业级AI赛道。
2、客户续约与规模化验证:能否将成功案例模式规模化推广,将决定其未来估值稳定与否。
10月28日,港交所迎来了一场人工智能的资本盛宴。北京滴普科技股份有限公司(Deepexi,01384.HK)正式挂牌上市,成为"港股企业级大模型应用第一股"。这家成立仅七年的AI公司,以高达7569.83倍的超额认购刷新港股主板纪录,堪称本年度当之无愧的"超购王"。
所谓"企业级大模型应用",可拆解为两层含义:"企业级"指服务对象为B端客户,强调可定制、安全可控、与企业私有数据深度结合,区别于面向消费者的C端通用模型;"大模型应用"是指基于企业自有数据和业务逻辑,开发专属AI决策系统与数字员工,旨在替代部分管理与分析岗位,提升生产效率。
上市首日,滴普科技开盘价达56.5港元,较发行价26.66港元暴涨112%,最终收盘报67港元,总市值迅速攀升至约218.8亿港元。短短数小时内,这家名不见经传的B端AI公司,一跃成为资本市场的焦点。
滴普科技打破纪录的意义在于,在全球AI赛道重新洗牌后,资本明确亮出了底牌:押注AI应用。而在美股,另一家企业级AI巨头Palantir(PLTR.O)为其做了最真实的注脚,其股价在过去两年涨幅高达2737%,市销率达564倍,远超特斯拉的248倍和微软的37.5倍。
不过,当滴普科技对标Palantir时,不少人嗤笑资本市场忽略了两者定位的截然不同,认为这只是资本为滴普科技蹭流量,讲了一个"貌合神离"的故事。但他们可能忽视了一个问题,全球AI发展正在加速从算力阶段进入应用阶段,中间几乎没有过渡,没有人会明确告诉你"算力已经成熟,可以开始商业化应用",而是一夜之间,资本热流就从AI算力转移到了AI应用。
这种转移也是有先兆可寻的,2025年以来,随着DeepSeek的创新技术大幅降低算力消耗,AI算力直接陷入产能过剩的争议,从而让真正的增长动能从底层技术转向应用落地层。
Palantir与滴普科技都在这个层面具有代表性,但与Palantir以国家安全为背书不同,滴普科技的基本盘立足于企业商用,显然更符合AI商业化的内在逻辑。
从Palantir到滴普科技,一条贯穿"数据—模型—场景"的价值闭环正在形成,也在重塑AI产业的估值逻辑。
滴普科技构建了两大技术底座:
FastData Foil数据融合平台:打通结构化与非结构化数据,构建"湖仓一体"架构,为AI模型提供可用的数据基石;
Deepexi企业级大模型平台:通过微调与强化学习技术,整合企业内部知识与外部行业数据,生成高精度的专属智能体。
基于上述底座,公司形成了FastData + FastAGI双引擎产品线。
FastData企业级数据智能解决方案:聚焦数据治理、统一标签化管理,为后续AI部署提供"AI-ready"数据;
FastAGI企业级人工智能解决方案:面向运营、制造、营销等场景,输出可执行的AI数字员工。

2025年上半年,FastAGI收入占比已升至55.3%,成为核心增长引擎。公司毛利率提升正是得益于该业务的高附加值属性。
01 资本盛筵:超购神话与估值狂飙
滴普科技成立于2018年,主营企业级大模型人工智能应用解决方案,为制造、零售、医疗、交通等行业提供"数据治理+智能决策"服务。
此次滴普科技全球共发售2663.2万股H股,募资总额约7.1亿港元,扣除费用后净募资约6.1亿港元。其香港公开发售部分获7569倍认购,冻结资金超2700亿港元,创下港股主板历史最高纪录。
市场的热情并非空穴来风。滴普科技瞄准的正是AI应用层的核心入口——企业级大模型解决方案。相比算力厂商与通用模型巨头,滴普科技直接切入产业智能化的落地环节,站在"AI从实验室走向车间"的前沿。
公司创始人赵杰辉在上市仪式上表示:"我们的目标,是让AI成为企业的新型生产力工具,而非概念口号。数据与模型的融合,终将让企业实现智能化运营。"
在AI浪潮席卷之前,中国的To B软件行业长期"叫好不叫座"。据定位"大科技"投行的"F投行"发文称,2024年以前企业IT预算中硬件投入占比仍高达六成,软件与数据智能更多被视为"附加成本"。
但AI正让企业支出结构发生转折性变化。IDC数据显示,2025年已有58%的中国500强企业计划部署AI Agent,较上年激增42%。企业需求的逻辑也在更新:从追逐"通用最强模型",转向为具体业务场景寻找最优解。
因此,能把"模型能力"转化为"行业价值"的企业——如Palantir与滴普科技——正在成为AI商业化的关键力量。
滴普科技构建了两大技术底座:
FastData Foil数据融合平台:打通结构化与非结构化数据,构建"湖仓一体"架构,为AI模型提供可用的数据基石;
Deepexi企业级大模型平台:通过微调与强化学习技术,整合企业内部知识与外部行业数据,生成高精度的专属智能体。
基于上述底座,公司形成了FastData + FastAGI双引擎产品线。
FastData企业级数据智能解决方案:聚焦数据治理、统一标签化管理,为后续AI部署提供"AI-ready"数据;
FastAGI企业级人工智能解决方案:面向运营、制造、营销等场景,输出可执行的AI数字员工。

2025年上半年,FastAGI收入占比已升至55.3%,成为核心增长引擎。公司毛利率提升正是得益于该业务的高附加值属性。
02 收入飙升,亏损收窄
在夯实技术底座与产品矩阵的过程中,滴普科技的企业客户正在加速扩容。
截至今年6月,滴普科技累计服务企业客户283家,覆盖消费零售、制造、医疗、交通等行业。其招股书显示,公司主要客户包括长安汽车、中国石油、中国石化、上汽通用、泸州老窖、蜜雪冰城、喜之郎等。
其中,长安汽车为连续三年核心客户,公司为其提供FastData数字营销与研发策划系统,助其实现从数据整合到智能决策的全流程升级。
此外,随着客户数量增加,滴普科技的客户集中度正持续下降:前五大客户营收占比从2024年的43%降至2025年上半年的31.7%,显示公司客户结构正趋多元。
滴普科技的营收自2024年至2025年上半年以来保持高速增长:2024年营收1亿元;2024年增长至1.29亿元;2024年跃升至2.43亿元,同比增长88%;2025年上半年营收1.32亿元,同比暴增118%。同期,滴普科技的毛利率也由2024年的29.4%提升至2025年上半年的55%。
不过,滴普科技仍处于高投入阶段。
过去三年,滴普科技净亏损分别为6.55亿元、5.03亿元、12.55亿元,今年上半年再亏损3.08亿元,其亏损主要来自股份支付、公允价值变动及研发支出等。若剔除非现金项目,调整后亏损率已收窄至39.5%。
在主要支出中,研发是滴普科技最大的开销。2024年至2025年上半年,其研发支出总额约3.15亿元,占营收比重维持在30%~90%区间。滴普科技表示,资金将继续用于模型算法优化、数据基础设施及AI智能体部署。
截至2025年6月30日,滴普科技账上现金及现金等价物约1.83亿元人民币。虽然现金流紧张,但伴随上市融资到账,滴普科技短期资金压力有望缓解。
03 创始团队与资本阵容:从华为走出的AI"老兵"
滴普科技的创始团队背景强健。创始人兼CEO赵杰辉,曾任职华为核心技术专家、阿里云企业事业部总经理,在数据架构和企业服务领域深耕二十余年。联合创始人杨磊,同样出身华为,长期负责产品与解决方案落地。
目前,公司研发人员达147人,占员工总数的40.5%,技术人才主导的团队架构明显。
股东阵容堪称豪华,包括高瓴资本、五源资本、IDG资本、光速资本、初心资本、浦银国际、招商局创投、上海AI产业基金等。
IPO前,滴普科技已完成10轮融资,投后估值约9.35亿美元。上市后,赵杰辉及一致行动人合计拥有约32%的投票权,保持公司控制权。
根据招股文件,滴普科技的6.1亿港元净募资将主要用于5个领域:募资的40%用于提升研发能力、30%用于扩大销售网络、15%用于海外业务扩张,剩下的5%将用于潜在的投资并购机会。其余部分作为公司一般营运资金。
赵杰辉表示,公司计划在三年内实现"AI模型—场景—客户"的生态闭环,进一步推动大模型在制造与能源等垂直行业的落地。
滴普科技常被称为"中国版Palantir",这一说法并非空穴来风。业务逻辑相似:两家公司均以"数据治理+智能决策"为核心,服务B端客户。Palantir的Gotham和Foundry平台深耕政府与工业领域,而滴普科技则聚焦商业企业与制造业。二者都通过"数据本体论+定制化AI"形成技术壁垒。
商业路径差异明显:Palantir已实现自由现金流转正,2025年市值超4000亿美元,估值达564倍PE;而滴普科技仍处于亏损阶段,当前市值仅约180亿港元,远未达到成熟阶段。但其高增速、高毛利率显示其具备同档次的成长潜力。
据弗若斯特沙利文预测,中国企业级AI市场2029年规模将达2394亿元人民币,五年复合增速44%。滴普科技在细分市场中排名第五、份额4.2%,若能复制Palantir的全球化路径,其估值具备数倍上升空间。
从行业趋势看,企业级AI正从"实验室技术"转变为"企业刚需"。
滴普科技以"数据+模型"一体化的架构切入,具备先发优势。未来若能在垂直领域率先跑通商业模式,其成长空间依然巨大。
从华为实验室到港交所舞台,滴普科技的七年,是一部"中国式AI创业"的缩影。它既是资本热捧的"超购王",也是中国企业级AI落地的探索者。
AI浪潮汹涌,模型竞争趋同,但真正能"落地变现"的应用层企业,将定义下一个黄金十年。滴普科技的IPO,不只是一场资本事件,更是一场关于"AI如何改变产业"的公开测试。
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