大模型 AI 應(yīng)用在消費(fèi)級市場的爆發(fā)，已引發(fā)各界廣泛關(guān)注。
不論是 ChatGPT 帶動的第一波浪潮，還是 DeepSeek 之后更多中國大模型 AI 應(yīng)用的涌現(xiàn)，從 AI 智能助手到 AI 陪伴應(yīng)用，再到 AI 在各個領(lǐng)域的產(chǎn)品，應(yīng)用層在全面爆發(fā)。
但實際上，還有另一個易于忽略卻剛需明確、廣受看好的賽道，爆發(fā)得更迅猛——企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用市場。
這一趨勢已有諸多現(xiàn)實印證。
如 AI、云計算、企服領(lǐng)域龍頭玩家紛紛推出 AI 應(yīng)用開發(fā)平臺，滿足企業(yè)擁抱生成式 AI 需求；IDC 預(yù)測，中國生成式 AI 軟件市場規(guī)模將達(dá)到35.4 億美元。國家層面也進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，要突出應(yīng)用導(dǎo)向、推動人工智能產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展。" 我國數(shù)據(jù)資源豐富，產(chǎn)業(yè)體系完備，應(yīng)用場景廣闊，市場空間巨大。"
在企業(yè)市場，競爭焦點(diǎn)正在從 " 模型能力 " 轉(zhuǎn)向 " 落地能力 "。誰能驅(qū)動"Data+AI"雙引擎，誰就能更快搶占潮頭。
正在高速爆發(fā)的企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用賽道
過去一年時間，大模型領(lǐng)域的發(fā)展一直遵從兩個基礎(chǔ)點(diǎn)：更智能、更劃算。
形成的成果就是，大模型不僅具備更強(qiáng)推理能力，同時 API 價格也連降幾個數(shù)量級。而這剛好滿足了大模型 AI 應(yīng)用大規(guī)模落地的首要條件。
一直以來，企業(yè)們對智能化轉(zhuǎn)型都有強(qiáng)烈需求。經(jīng)歷了數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮，企業(yè)們構(gòu)建了自己的 IT 系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、湖倉數(shù)據(jù)平臺，但內(nèi)部數(shù)據(jù)價值還有待被進(jìn)一步挖掘。
大模型的出現(xiàn)，剛好可以解決這一問題。AI 不僅可以優(yōu)化現(xiàn)有工作流、提升效率，更能創(chuàng)造新業(yè)務(wù)價值。比如電商行業(yè)基于 AI 可以實現(xiàn) " 千人千面 " 的廣告投放，提高廣告點(diǎn)擊率、降低單次獲客成本；零售行業(yè)通過 AI 優(yōu)化倉儲調(diào)度、預(yù)測銷售趨勢；電力行業(yè)基于 AI 實現(xiàn)動態(tài)按需供給，節(jié)省資源同時降低企業(yè)用電成本。
Gartner 報告預(yù)測，到 2026 年，超過 80% 的企業(yè)將在生產(chǎn)環(huán)境中采用生成式 AI 的 API、模型，并部署啟用生成式 AI 的應(yīng)用。也就是說，未來企業(yè)使用 AI 應(yīng)用將像使用 OA 軟件一樣普遍，沒有 AI 應(yīng)用的企業(yè)將處于競爭劣勢。
企業(yè)需求通常具有復(fù)雜性和靈活性，單一模型難以直接契合多場景需求，即便多個單一模型的單純疊加，也無法串聯(lián)成精準(zhǔn)高效的價值鏈條。
例如異構(gòu)系統(tǒng)整合困難、行業(yè)知識遷移成本高昂、端到端部署流程復(fù)雜等難題，在金融、制造、零售等重場景行業(yè)中尤為突出。此外，諸如數(shù)據(jù)孤島、算力分配、安全合規(guī)、幻覺率高等問題縱橫交織，更是讓許多企業(yè)的 AI 轉(zhuǎn)型陷入「空有技術(shù)難落地」的困境。
換句話說，企業(yè)對 AI 的需求正呈指數(shù)級增長，但技術(shù)落地能力還無法跟上需求進(jìn)化的速度。
畢竟，應(yīng)用，本身就是功能的集成載體。功能在 IT 架構(gòu)中又能像插件一樣即插即用，并且完全能參考場景實際需求做對應(yīng)的滿足開發(fā)。這一點(diǎn)，即便是在當(dāng)下以 AI 大模型驅(qū)動技術(shù)發(fā)展的時代，依舊沒有改變。
提供這類新商業(yè)模式的企業(yè)，現(xiàn)在通常被稱為企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用的解決方案提供商，通過端到端的 AI 全流程落地服務(wù)，以及更深度地切入企業(yè)場景、更迅速地配合行業(yè) Know-how 價值凸顯等優(yōu)勢，幫助企業(yè)無需組建龐大技術(shù)團(tuán)隊，就能快速獲得 AI 能力，也從根本上改變了 AI 應(yīng)用的邊際成本結(jié)構(gòu)。
而這種新商業(yè)模式憑借 " 輕資產(chǎn)落地 " 與 " 場景化適配 " 的核心優(yōu)勢，精準(zhǔn)擊中企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的效率痛點(diǎn)，其商業(yè)價值正迅速轉(zhuǎn)化為市場規(guī)模的爆發(fā)式增長 。
據(jù)弗若斯特沙利文資料顯示，按收入計，企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用解決方案市場中，2024 年的規(guī)模已達(dá)到 386 億元，且預(yù)計 2029 年將達(dá)到 2394 億元，2024 年到 2029 年的年復(fù)合增長率將達(dá) 44%。
而作為國內(nèi)首批專注于企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用落地的專業(yè)服務(wù)商——滴普科技在 2024 年已實現(xiàn)營收 2.43 億元，近三年的復(fù)合增長率達(dá) 55.5%，占據(jù)國內(nèi)市場 4.2% 的份額，預(yù)計 2025 年將進(jìn)一步提升到 4.4%。
且招股書顯示，截至 2024 年 12 月 31 日，滴普科技已累計為 245 名企業(yè)用戶提供了服務(wù)。其中復(fù)購客戶 81 名，復(fù)購率達(dá) 33.1%，客戶覆蓋消費(fèi)零售、制造、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)。體現(xiàn)出了滴普科技的客戶對其 " 數(shù)據(jù) + AI " 面向行業(yè)場景全流程服務(wù)的高度認(rèn)可。
而當(dāng)下，滴普科技作為一家僅成立七年，便吸引了高瓴、IDG、五源和 BAI 等知名機(jī)構(gòu)入股的企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用解決方案提供商。本次沖刺 IPO，其實也是大模型 AI 應(yīng)用正在企業(yè)級市場爆發(fā)中，一個具有代表意義的樣本事例。
其充分認(rèn)證了，在由點(diǎn)及面下，企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用這一賽道，雖然相對沒有消費(fèi)級市場熱鬧，但都是真金白銀的合作和應(yīng)用，價值明確，前途大。
剩下的問題，就只是如何能夠更好、更快地推動企業(yè)級 AI 應(yīng)用的進(jìn)程了。
一個時代有一個時代的企業(yè)級應(yīng)用
技術(shù)范式革新，帶來新業(yè)態(tài)，也催生新商業(yè)挑戰(zhàn)。從 IT 時代到互聯(lián)網(wǎng)時代再到 AI 時代，每一次演進(jìn)都重新定義企業(yè)如何創(chuàng)造價值、管理資源和應(yīng)對挑戰(zhàn)。
AI 時代，企業(yè)級應(yīng)用不再是傳統(tǒng)意義上的 " 流程工具 " 或 " 管理系統(tǒng) "，它的核心轉(zhuǎn)為智能決策和自主執(zhí)行。那么這樣的系統(tǒng)如何打造？其至少具備三方面能力：
高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與治理能力
企業(yè)專屬大模型訓(xùn)練與適配能力
垂直行業(yè)場景化應(yīng)用能力
這方面滴普科技作為行業(yè)代表給出了更具體的參考。
回顧滴普科技的發(fā)展歷程，主要分為三個階段。
第二階段構(gòu)建 AI-Ready 的 FastData Foil 數(shù)據(jù)融合平臺，探索數(shù)據(jù)治理與人工智能的深度結(jié)合。
第三階段探索 AI 與行業(yè)場景深度融合，基于開源基礎(chǔ)大模型和公共知識，開發(fā) Deepexi 企業(yè)級大模型平臺，向企業(yè)提供內(nèi)置 Agentic AI 應(yīng)用的 FastAGI 解決方案。
FastData Foil 提供 AI-Ready 的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并基于 FastData 實現(xiàn)對數(shù)據(jù)全生命周期治理。Deepexi 實現(xiàn)企業(yè)專屬大模型的構(gòu)建，并基于 FastAGI 支持 Agentic AI 應(yīng)用的快速構(gòu)建和部署。
比如在和百麗時尚集團(tuán)的合作中，滴普科技從初期的 FastData 解決方案逐步擴(kuò)展到 FastAGI 解決方案，將 AI 滲透到流程管理、零售決策等多個實際場景。
首先盡可能最大化企業(yè)數(shù)據(jù)的價值，基于 FastData Foil 數(shù)據(jù)融合平臺，滴普科技將百麗時尚各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一治理。比如在部署 AI 驅(qū)動的治理工具集的同時，通過對大量多模態(tài)數(shù)據(jù)的高速處理，能夠?qū)υ紨?shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理，為通過 SFT 及強(qiáng)化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練及微調(diào)大模型提供重要數(shù)據(jù)。
然后通過整合模型棧，基于滴普科技企業(yè)大模型 Deepexi 和百麗時尚數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，精調(diào)訓(xùn)練推理模型用于商業(yè)流通行業(yè)落地的垂類模型。
最后，在此基礎(chǔ)上部署 Agentic AI 應(yīng)用，整合了 AI 生成式數(shù)據(jù)獲取與查詢、業(yè)務(wù)分析與診斷、決策支持與執(zhí)行等核心能力，可以給企業(yè)內(nèi)不同崗位提供相關(guān)的智能支持。
總結(jié)上述，相較于一般大模型服務(wù)提供商，滴普科技呈現(xiàn)出幾大特點(diǎn)：
第一，它并非從大模型開發(fā)起步，而是先從數(shù)據(jù)治理方向切入，逐步和 AI 深度融合。這種 " 數(shù)據(jù) +AI" 雙核策略，解決了企業(yè) AI 落地的首要障礙——數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
第二，它更懂行業(yè) Know-how。滴普科技的商業(yè)化戰(zhàn)略是通過服務(wù)各垂直行業(yè)的頭部企業(yè)，獲取深度行業(yè)洞察，提供 " 技術(shù) + 場景 + 流程 " 一體化方案，進(jìn)而形成規(guī)模商業(yè)化。其招股書中披露的客戶數(shù)量可做充分背書， " 截至 2024 年 12 月 31 日，已為全球各行業(yè)累計 245 名企業(yè)用戶提供服務(wù) "。
第三，在長期落地實踐過程中，它沉淀了豐富行業(yè)化工具包（如制造業(yè)的設(shè)備參數(shù)優(yōu)化、零售業(yè)的智能運(yùn)營流程模板）支持快速部署，同時提供數(shù)據(jù)采集接口、可視化管理后臺等服務(wù)降低企業(yè)技術(shù)門檻。
第四，更懂實際落地，在數(shù)據(jù)處理合規(guī)、IT 系統(tǒng)兼容等方面更有經(jīng)驗。
一言以蔽之，它能提供陪伴企業(yè)用戶智能化升級的全流程服務(wù)，不只是提供技術(shù)工具，更是提供可以直接落地使用的完整方案。
這意味著，底層技術(shù)向垂直場景拓展、計算成本持續(xù)下降、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步入深水區(qū)等因素共同推動下，企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用正在邁出關(guān)鍵的一大步，一個更加切實解決企業(yè)場景需求的一大步。
而滴普科技的 IPO 表面上只是一家企業(yè)的里程碑，實則標(biāo)志著整個企業(yè)級大模型 AI 應(yīng)用市場迎來關(guān)鍵拐點(diǎn)：從概念走向落地，從小范圍走向規(guī)模化。
從這個角度看，滴普科技本次赴港上市，不僅驗證其自身價值，更是整個企業(yè)級 AI 應(yīng)用賽道發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物——天時地利人和，確實，都是時候了。
一鍵三連「點(diǎn)贊」「轉(zhuǎn)發(fā)」「小心心」
歡迎在評論區(qū)留下你的想法！
— 完 —
點(diǎn)亮星標(biāo)
科技前沿進(jìn)展每日見
