明敏 傑西卡 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
大模型AI應用在消費級市場的爆發，已引發各界廣泛關注。
不論是ChatGPT帶動的第一波浪潮，還是DeepSeek之後更多中國大模型AI應用的湧現，從AI智慧助手到AI陪伴應用，再到AI在各個領域的產品，應用層在全面爆發。
但實際上，還有另一個易於忽略卻剛需明確、廣受看好的賽道，爆發得更迅猛——企業級大模型AI應用市場。
這一趨勢已有諸多現實印證。
如AI、雲計算、企服領域龍頭玩家紛紛推出AI應用開發平臺，滿足企業擁抱生成式AI需求；IDC預測，中國生成式AI軟體市場規模將達到35.4億美元。國家層面也進一步強調，要突出應用導向、推動人工智慧產業健康有序發展。“我國資料資源豐富，產業體系完備，應用場景廣闊，市場空間巨大。”
近期，專注於企業級大模型AI應用落地的專業服務商滴普科技正式啟動赴港IPO程序，更是直接體現行業熱度。由此也揭示出企業市場新的競爭規律 ：
在企業市場，競爭焦點正在從“模型能力”轉向“落地能力”。誰能驅動“Data+AI”雙引擎，誰就能更快搶佔潮頭。
正在高速爆發的企業級大模型AI應用賽道
過去一年時間，大模型領域的發展一直遵從兩個基礎點：更智慧、更划算。
形成的成果就是，大模型不僅具備更強推理能力，同時API價格也連降幾個數量級。而這剛好滿足了大模型AI應用大規模落地的首要條件。
一直以來，企業們對智慧化轉型都有強烈需求。經歷了數字化轉型浪潮，企業們構建了自己的IT系統、資料庫、湖倉資料平臺，但內部資料價值還有待被進一步挖掘。
大模型的出現，剛好可以解決這一問題。AI不僅可以最佳化現有工作流、提升效率，更能創造新業務價值。比如電商行業基於AI可以實現“千人千面”的廣告投放，提高廣告點選率、降低單次獲客成本；零售行業透過AI最佳化倉儲排程、預測銷售趨勢；電力行業基於AI實現動態按需供給，節省資源同時降低企業用電成本。
Gartner報告預測，到2026年，超過80%的企業將在生產環境中採用生成式AI的API、模型，並部署啟用生成式AI的應用。也就是說，未來企業使用AI應用將像使用OA軟體一樣普遍，沒有AI應用的企業將處於競爭劣勢。
但有了模型，並不意味著就能將技術轉化為實際生產力。
企業需求通常具有複雜性和靈活性，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，也無法串聯成精準高效的價值鏈條。
例如異構系統整合困難、行業知識遷移成本高昂、端到端部署流程複雜等難題，在金融、製造、零售等重場景行業中尤為突出。此外，諸如資料孤島、算力分配、安全合規、幻覺率高等問題縱橫交織，更是讓許多企業的AI轉型陷入「空有技術難落地」的困境。
換句話說，企業對AI的需求正呈指數級增長，但技術落地能力還無法跟上需求進化的速度。
正是這樣的矛盾，人們才反應過來，純粹的AI大模型作為IT技術元件始終與企業場景存在一箇中空地帶，做不到直接無縫銜接。將AI能力封裝為可即插即用的智慧體應用，以元件的方式透過標準化介面對接業務場景或許效果更佳。
畢竟，應用，本身就是功能的整合載體。功能在IT架構中又能像外掛一樣即插即用，並且完全能參考場景實際需求做對應的滿足開發。這一點，即便是在當下以AI大模型驅動技術發展的時代，依舊沒有改變。
提供這類新商業模式的企業，現在通常被稱為企業級大模型AI應用的解決方案提供商，透過端到端的AI全流程落地服務，以及更深度地切入企業場景、更迅速地配合行業Know-how價值凸顯等優勢，幫助企業無需組建龐大技術團隊，就能快速獲得AI能力，也從根本上改變了AI應用的邊際成本結構。
而這種新商業模式憑藉 “輕資產落地” 與 “場景化適配” 的核心優勢，精準擊中企業智慧化轉型的效率痛點，其商業價值正迅速轉化為市場規模的爆發式增長 。
據弗若斯特沙利文資料顯示，按收入計，企業級大模型AI應用解決方案市場中，2024年的規模已達到386億元，且預計2029年將達到2394億元，2024年到2029年的年複合增長率將達44%。
而作為國內首批專注於企業級大模型AI應用落地的專業服務商——滴普科技在2024年已實現營收2.43億元，近三年的複合增長率達55.5%，佔據國內市場4.2%的份額，預計2025年將進一步提升到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名企業使用者提供了服務。其中復購客戶81名，復購率達33.1%，客戶覆蓋消費零售、製造、醫療、交通等領域的領軍企業。體現出了滴普科技的客戶對其 “資料 + AI ”面向行業場景全流程服務的高度認可。
而當下，滴普科技作為一家僅成立七年，便吸引了高瓴、IDG、五源和BAI等知名機構入股的企業級大模型AI應用解決方案提供商。本次衝刺IPO，其實也是大模型AI應用正在企業級市場爆發中，一個具有代表意義的樣本事例。
其充分認證了，在由點及面下，企業級大模型AI應用這一賽道，雖然相對沒有消費級市場熱鬧，但都是真金白銀的合作和應用，價值明確，前途大。
剩下的問題，就只是如何能夠更好、更快地推動企業級AI應用的程序了。
一個時代有一個時代的企業級應用
技術正規化革新，帶來新業態，也催生新商業挑戰。從IT時代到網際網路時代再到AI時代，每一次演進都重新定義企業如何創造價值、管理資源和應對挑戰。
AI時代，企業級應用不再是傳統意義上的“流程工具”或“管理系統”，它的核心轉為智慧決策和自主執行。那麼這樣的系統如何打造？其至少具備三方面能力：
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高質量資料基礎設施與治理能力 -
企業專屬大模型訓練與適配能力 -
垂直行業場景化應用能力
這方面滴普科技作為行業代表給出了更具體的參考。
回顧滴普科技的發展歷程，主要分為三個階段。
第一階段聚焦資料治理，推出FastData企業級資料智慧解決方案，助力企業實現資料驅動決策。
第二階段構建AI-Ready的FastData Foil資料融合平臺，探索資料治理與人工智慧的深度結合。
第三階段探索AI與行業場景深度融合，基於開源基礎大模型和公共知識，開發Deepexi企業級大模型平臺，向企業提供內建Agentic AI應用的FastAGI解決方案。
由此滴普科技透過產品體系形成了完整的智慧化演進路徑。
FastData Foil提供AI-Ready的資料基礎，並基於FastData實現對資料全生命週期治理。Deepexi實現企業專屬大模型的構建，並基於FastAGI支援Agentic AI應用的快速構建和部署。
比如在和百麗時尚集團的合作中，滴普科技從初期的FastData解決方案逐步擴充套件到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。
首先儘可能最大化企業資料的價值，基於FastData Foil資料融合平臺，滴普科技將百麗時尚各業務系統資料統一治理。比如在部署AI驅動的治理工具集的同時，透過對大量多模態資料的高速處理，能夠對原始資料進行分詞處理，為透過SFT及強化學習來訓練及微調大模型提供重要資料。
然後透過整合模型棧，基於滴普科技企業大模型Deepexi和百麗時尚資料基礎，精調訓練推理模型用於商業流通行業落地的垂類模型。
最後，在此基礎上部署Agentic AI應用，整合了AI生成式資料獲取與查詢、業務分析與診斷、決策支援與執行等核心能力，可以給企業內不同崗位提供相關的智慧支援。
總結上述，相較於一般大模型服務提供商，滴普科技呈現出幾大特點：
第一，它並非從大模型開發起步，而是先從資料治理方向切入，逐步和AI深度融合。這種“資料+AI”雙核策略，解決了企業AI落地的首要障礙——資料質量問題。
第二，它更懂行業Know-how。滴普科技的商業化戰略是透過服務各垂直行業的頭部企業，獲取深度行業洞察，提供 “技術+場景+流程” 一體化方案，進而形成規模商業化。其招股書中披露的客戶數量可做充分背書， “截至2024年12月31日，已為全球各行業累計245名企業使用者提供服務”。
第三，在長期落地實踐過程中，它沉澱了豐富行業化工具包（如製造業的裝置引數最佳化、零售業的智慧運營流程模板）支援快速部署，同時提供資料採集介面、視覺化管理後臺等服務降低企業技術門檻。
第四，更懂實際落地，在資料處理合規、IT系統相容等方面更有經驗。
一言以蔽之，它能提供陪伴企業使用者智慧化升級的全流程服務，不只是提供技術工具，更是提供可以直接落地使用的完整方案。
值得一提的是，在這條道路上，滴普科技也不孤獨；Databricks收購MosaicML；OpenAI收購Rockset……一些同行者也在透過 “資料 + AI” 推動企業實現AI大模型驅動的端到端業務及管理智慧化落地。
這意味著，底層技術向垂直場景拓展、計算成本持續下降、企業數字化轉型步入深水區等因素共同推動下，企業級大模型AI應用正在邁出關鍵的一大步，一個更加切實解決企業場景需求的一大步。
而滴普科技的IPO表面上只是一家企業的里程碑，實則標誌著整個企業級大模型AI應用市場迎來關鍵拐點：從概念走向落地，從小範圍走向規模化。
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，更是整個企業級AI應用賽道發展到一定階段的必然產物——天時地利人和，確實，都是時候了。
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