當資料成為新要素，一家中國公司在資料與 AI 融合下的六年堅守。
矽谷巨頭們正在再次放大資料的價值—— ChatGPT 催生大模型熱潮的這兩年，隨著 AI Agent 的成熟，越來越多企業級場景正在可以被大模型能力所改變。而場景和技術的融合，需要資料支撐。我們已經看到，資料廠商 Databricks 正將資料湖倉升級為 AI 原生架構，幾千億美元市值的 Palantir 則透過資料與 AIP （Artificial Intelligence Platform，該公司的人工智慧平臺）重新定義企業決策。
全球企業服務市場在 2024 年似乎達成了新共識：大模型真正的價值短期內不在於無限增加引數量級，而在於如何將資料資產轉化為決策燃料。
這種轉變正在中國市場加速發酵。
AI 發展提升資料要素價值釋放效率、重塑資料平臺產品組合與市場份額格局，在此背景下滴普科技成為 “幸運兒”。
2015 年，中國企業服務行業蓬勃發展，衍生出了眾多像資料庫、中臺以及銷售管理系統等等的細分行業。儘管方向有差異，但參與的公司本質上都是在做一件事——幫助企業積累 “資料”。但在大模型出現以前，人們不知道這些生產資料該如何充分發揮價值。
現在資料市場正在被 AI 深度重塑。滴普科技 2024 年的收入同比增長中將近一半都來自資料平臺和大模型能力的結合。
在滴普科技看來， AI 在產業落地已進入實際價值深水區，而 AI 產業落地的能力核心要素有三：AI Ready 的資料平臺、大模型工程平臺、Agent 平臺。以此為基礎形成行業大模型 + Agentic AI 應用的行業落地基本正規化。
過去 6 年，滴普科技從資料中臺起步深入到多模態資料湖倉再到構建起 AI-Ready 的資料基礎平臺，並在持續迭代中形成模型工程平臺和 Agent 平臺，成功構建起行業大模型 + Agentic AI 的行業應用閉環，服務諸多頭部客戶。
“滴普科技在每一次技術浪潮來臨的關鍵時刻，總能實現敏捷迭代並順利穿越週期。” 滴普科技董事長及 CEO 趙傑輝總結。如果循著其產品演進的脈絡深入思考，探究其組織哲學的特質後，答案便會逐漸清晰。
每一次技術變革時，借鑑和創新的交替演進
一邊借鑑成熟技術，一邊根據客戶和行業需求進行創新，是滴普科技摸索出來的實踐方式。
“與百麗時尚集團（以下簡稱百麗時尚）持續 5 年的合作歷程，是滴普科技產品與技術發展程序的典型縮影。” 趙傑輝對此有清晰感受。從資料中臺到資料湖，再到基於大模型技術打磨 AI 應用，雙方持續合作了 5 年，這期間資料和 AI 快速迭代。
2021 年，隨著百麗時尚旗下眾多品牌在市場中佔據重要地位，商業和生產過程產生的資料來源日益廣泛且複雜。儘管百麗時尚自 2014 年就自建了科技中心開展數字化建設並統一管理資料，但因其各業務系統相互獨立，難以形成統一的資料底座。與滴普科技合作後，雙方開始明確以資料中臺搭建為切入點，解決海量資料的清洗和整合的難點，在長時間業務、系統、資料的結構梳理與治理下，將分散在各個業務系統的資料整合到統一的資料平臺，徹底打破了資料孤島。
合作並未結束。2022 年，百麗時尚基於對 IT 建設的思考，建立了 “統一容納結構化、非結構化資料，並基於融合資料進行業務分析” 的新規劃目標。引入滴普科技提出的資料湖倉架構，結合資料治理措施，為海量結構化、非結構化資料提供了高效的儲存與管理。
2023 年，AI 大模型技術讓眾多企業看到業務價值被進一步拔高的可能，百麗時尚作為行業代表性企業也是如此。在百麗時尚制定了相關規劃的同時，滴普科技已經初步完成了資料平臺與 AI 大模型技術間的有機耦合。在這次合作過程中，有了前期建設好的資料平臺基礎，Deepexi 滴普企業大模型針對百麗時尚的業務特點，以及百麗時尚在供應鏈管理和市場營銷領域的大量業務知識和資料，搭建了商業流通行業大模型，並基於 FastAGI 企業智慧體平臺在百麗時尚的十幾個場景落地，比如供應鏈快反、門店智慧運營等場景。
同時，在過去一年中滴普科技還與中國海誠、上海船舶研究設計院、中國海油、納愛斯集團、九洲電器等企業和機構，在 AI 方面展開合作。這些合作不僅為滴普科技積累了豐富的行業經驗，也在專案合作中，不斷驗證並推動著其創新實踐方式。
穿越週期的組織哲學
趙傑輝常被問到這樣的問題：“為什麼你們能順利轉型？”“為什麼你們幾次調整，團隊不散架？”“為什麼這幾年市場變化下，你們總能有市場競爭力？”
他回覆說：滴普科技在技術層面並不只有日常的產品研發，同時也非常專注於前沿技術預研。這種產研體系帶來了準確的市場洞察與組織 “敏捷” 基因。
在公司創立之初，創始成員便系統討論了公司的使命、願景和文化價值觀，並堅持至今。趙傑輝認為，要構建公司底層運作模型，必須先建立完整的圍繞一致組織文化的人力資源體系和利益分享機制，以此提高創業公司的抗風險能力。
每當公司有新的產品拓展計劃時，滴普科技特有的班委制決策制度便會發揮作用。核心團隊由 6 位聯合創始人組成，他們集體參與決策。CEO 趙傑輝不會強行透過某個決策，但他有可能行使否決權，以此在保證效率的同時兼顧風險。
不僅如此，他們 10 人以內的核心高管，在每個季度的第二個月都會進行為期 3 天的、關於當前業務情況的深度研討覆盤。比如在 2024 年一季度研討時，趙傑輝就提出，現階段 To B 僅僅只做 Agent 是不靠譜的事，最終是行業模型 +Agentic AI 應用，隨著模型能力提升，Agent 就會變薄，所以滴普科技應該把核心資源聚焦在垂直模型本身，這個做好，Agentic AI 應用才會有價值；而提升垂直模型能力，也可以發揮滴普科技在私有資料平臺領域積累的優勢。
從現在回看，正是因為當時在研討會達成共識，後續才能為 AI 應用場景落地積累能量。而這套機制也確實讓不同背景的核心成員，面對轉型能迅速達成共識。
滴普科技對外介紹時鮮少提及創始人、聯合創始人概念。趙傑輝說：“在公司，只看做什麼，不看身份。” 他和團隊成員也很少提及自己過去的職位，在他們眼裡，那些並不重要。沒有身份包袱，讓他們敢於放棄。重要的是企業能不斷迭代，跌倒了再爬起來。
“這考驗的是組織基因。” 他說。年初的滴普科技全員信這樣寫道：“面對挑戰，出擊；面對失敗，自愈；面對迷茫，探索。在每一次技術換代和行業變革的關鍵節點，皮實的跟上去活下來。經過 6 年的摔打，在資料與 AI 融合成為行業 AI 深度應用爆發前佔領先機。雖然未來充滿未知，但我們對自己的成長能力越來越有信心。”
當被問及未來規劃，趙傑輝告訴我們，滴普科技的目標是真正完成 AI 大模型技術在場景中落地。“現在我們已經有了 FastData Foil 資料融合平臺、 FastAGI 企業智慧體平臺、Deepexi 滴普企業大模型，能為企業提供從資料基礎設施搭建到 AI 應用落地的全方位服務。”
在太平洋的另一端，Databricks 工程師也在為了類似的目標而努力。東西方的科技工作者們或許從未謀面，卻在同一張數字藍圖上描繪著未來。當資料成為新大陸的通行貨幣，滴普們才剛剛啟程。
題圖來源：《點球成金》
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