暴涨147%，"AI应用第一股"滴普科技点燃港交所

导语：尽管资本追捧火热，但滴普科技要从“超购王”走向成熟商业化，仍面临三大挑战。

1、盈利转折点何时到来：滴普科技研发与人力开支高企，短期实现正现金流难度较大。

2、市场竞争加剧：第四范式、依图科技、商汤等均加速布局企业AI。

3、客户续约与规模化验证：能否复制成功案例，将决定其未来估值稳定性。

10月28日，港交所迎来一场人工智能的狂欢。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AI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，堪称本年度无可争议的“超购王”。

所谓“企业级大模型AI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AI应用”：是指基于企业自有数据和业务逻辑，开发的专属AI决策系统与数字员工，旨在替代部分管理和分析岗位，提升生产效率。

上市首日，滴普科技开盘价报56.5港元，较发行价26.66港元暴涨112%，最终收盘价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，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，另一个企业级AI巨头 Palantir（PLTR.O）也为其做了最真实的注脚，其股价在过去两年的涨幅高达2737%，市盈率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，很多人嗤笑资本市场忘记了两者的定位完全不同，认为这只是资本市场为滴普科技蹭流量，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，中间几乎没有任何过渡，没人会明确告诉你“算力已经成熟，可以开始商业化应用”了，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，也正在重塑AI产业的估值逻辑。

01 资本盛宴：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。

此次滴普科技全球发售共发行2663.2万股H股，募集总额约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，冻结资金超过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，2023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，公司形成了两大拳头产品线：FastData + FastAGI 双引擎。

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部署提供清洗后的“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。招股书显示，其主要客户包括长安汽车、中国石油、中国石化、上汽通用五菱、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，帮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持续下降：前五大客户营收占比从2022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2022年至2025年上半年以来持续高速增长，2022年营收1亿元；2023年增长至1.29亿元；2024年再跃升至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2022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。2022年至2025年上半年，其研发支出总额约3.15亿元，占营收比重始终维持在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劲。创始人兼CEO赵杰辉，曾任华为核心技术专家、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147人，占员工总数的40.5%，技术人员主导的团队结构明显。

股东阵容堪称豪华，包括高瓴资本、五源资本、IDG资本、光源资本、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：募集资金的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，剩余的5%将用于潜在的投资和并购机会。余下部分作为营运资金及一般公司用途。

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。两者都通过“数据本体论 + 定制化AI”形成技术壁垒。

盈利路径差异：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；而滴普科技仍处亏损期，当前市值仅约180亿港元，远未达到商业化成熟阶段。但高增速、高毛利率显示其具备同样的潜在成长性。

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型，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。它既是港股特专科技板块的“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，而真正能“落地赚钱”的应用层企业，将定义下一个黄金十年。滴普科技的IPO，不只是资本事件，更是一场关于“AI如何改变产业”的公开测试。