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石河子市(白杨市、胡杨河市、新星市、可克达拉市、阿拉尔市、北屯市、图木舒克市、双河市、昆玉市、五家渠市、铁门关市)
泰州市(姜堰区、海陵区、兴化市、靖江市、高港区、泰兴市)
昌吉回族自治州(阜康市、奇台县、吉木萨尔县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、呼图壁县) 辽源市(东辽县、西安区、东丰县、龙山区)
湖州市(吴兴区、安吉县、南浔区、德清县、长兴县)
海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)
双鸭山市(岭东区、饶河县、友谊县、集贤县、四方台区、宝山区、尖山区、宝清县)
阳江市(阳西县、阳东区、阳春市、江城区) 汕头市(潮阳区、南澳县、潮南区、濠江区、澄海区、金平区、龙湖区)
防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)
白城市(镇赉县、洮北区、通榆县、洮南市、大安市)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
榆林市(吴堡县、清涧县、神木市、米脂县、佳县、定边县、榆阳区、子洲县、府谷县、绥德县、横山区、靖边县)
盐城市(滨海县、大丰区、亭湖区、射阳县、东台市、建湖县、响水县、盐都区、阜宁县)
安康市(汉滨区、岚皋县、石泉县、宁陕县、紫阳县、镇坪县、白河县、旬阳市、平利县、汉阴县)
吉安市(永丰县、吉水县、吉安县、峡江县、新干县、吉州区、万安县、青原区、遂川县、永新县、泰和县、安福县、井冈山市)
朝阳市(北票市、朝阳县、建平县、龙城区、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
澳门特别行政区
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、乌恰县、阿克陶县)
莆田市(涵江区、城厢区、荔城区、仙游县、秀屿区)
池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)
朔州市(右玉县、应县、朔城区、怀仁市、山阴县、平鲁区)
宿州市(砀山县、萧县、埇桥区、灵璧县、泗县)
杭州市(上城区、建德市、临平区、淳安县、富阳区、萧山区、临安区、桐庐县、钱塘区、余杭区、西湖区、拱墅区、滨江区)
贵阳市(云岩区、息烽县、开阳县、南明区、白云区、花溪区、观山湖区、修文县、清镇市、乌当区)
烟台市(福山区、招远市、栖霞市、海阳市、龙口市、莱州市、莱山区、蓬莱区、牟平区、芝罘区、莱阳市)
鄂尔多斯市(康巴什区、鄂托克前旗、杭锦旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、达拉特旗、东胜区、乌审旗)
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绥化市(北林区、海伦市、青冈县、安达市、兰西县、肇东市、绥棱县、望奎县、明水县、庆安县)
漳州市(漳浦县、云霄县、长泰区、华安县、龙海区、芗城区、诏安县、南靖县、龙文区、东山县、平和县)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
文山壮族苗族自治州(广南县、文山市、西畴县、砚山县、麻栗坡县、丘北县、富宁县、马关县) 广安市(前锋区、岳池县、广安区、邻水县、华蓥市、武胜县)
上海市(虹口区、长宁区、嘉定区、崇明区、普陀区、松江区、浦东新区、金山区、黄浦区、杨浦区、徐汇区、闵行区、静安区、青浦区、宝山区、奉贤区)
宿迁市(泗阳县、泗洪县、宿豫区、沭阳县、宿城区)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)巴中市(恩阳区、平昌县、通江县、南江县、巴州区)
镇江市(丹阳市、扬中市、句容市、丹徒区、润州区、京口区) 六安市(金寨县、霍山县、裕安区、霍邱县、金安区、叶集区、舒城县)
曲靖市(罗平县、沾益区、宣威市、马龙区、师宗县、会泽县、陆良县、富源县、麒麟区)
伊犁哈萨克自治州(伊宁县、昭苏县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、巩留县、新源县、特克斯县、奎屯市、霍城县、伊宁市)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)萍乡市(安源区、上栗县、莲花县、芦溪县、湘东区)
南昌市(青山湖区、青云谱区、红谷滩区、南昌县、进贤县、东湖区、新建区、西湖区、安义县)
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铁岭市(调兵山市、铁岭县、清河区、银州区、西丰县、开原市、昌图县)
马鞍山市(和县、花山区、博望区、当涂县、含山县、雨山区)
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玉树藏族自治州(玉树市、杂多县、囊谦县、称多县、曲麻莱县、治多县)
内江市(东兴区、市中区、隆昌市、资中县、威远县)
呼和浩特市(和林格尔县、托克托县、土默特左旗、清水河县、武川县、赛罕区、新城区、玉泉区、回民区)
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泸州市(叙永县、江阳区、纳溪区、龙马潭区、合江县、泸县、古蔺县)
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广西壮族自治区
其核心产品包括FastData企业级数据智能解决方案和FastAGI企业级人工智能解决方案，前者利用自有的AI-Ready的FastDataFoil数据融合平台，帮助企业治理多模态数据、构建高质量知识库；后者基于Deepexi企业级大模型平台，为各行业企业提供多场景的Agentic人工智能应用。
根据弗若斯特沙利文的资料，以2024年的收入计，滴普科技在中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场中排名第一位，且其自有大模型是业界首个完成深度合成算法及生成式人工智能服务双重监管备案的通用企业运营决策大模型，这确立了其在行业内的领先地位。
在财务方面，滴普科技呈现出收入高速增长但仍亏损的态势。2022年至2024年，公司收入分别为人民币1.01亿元、1.29亿元、2.43亿元，2022年至2024年的复合年增长率（CAGR）为55.5%。然而，同期公司的亏损净额分别为人民币6.55亿元、5.03亿元、12.55亿元。
剔除股份支付开支、附有优先权的股份公允价值变动及开支的影响后，非香港财务报告准则的经调整亏损净额在2022年、2023年分别为人民币2.24亿元、1.89亿元。
公司在过往记录期间录得流动负债净额及负债净额，截至2022年、2023年及2024年12月31日，流动负债净额分别为人民币20.39亿元、24.49亿元、36.87亿元，负债净额分别为人民币20.14亿元、24.24亿元、36.76亿元。
从投资价值角度分析，滴普科技所处的中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场发展前景广阔。按收入计，该市场规模预计将从2024年的人民币58亿元增长至2029年的人民币527亿元，2024年至2029年的CAGR为55.5%。
滴普科技凭借其技术优势和市场地位，有望在行业增长中受益。此次募集资金若能有效投入研发、市场拓展和潜在投资并购，将进一步增强公司的核心技术能力和市场竞争力。例如，公司计划提升未来五年的研发能力，这有助于其保持技术领先，不断推出符合市场需求的新产品和解决方案。
但该公司IPO也存在潜在风险。从财务角度看，持续的亏损和高额的负债净额可能会影响公司的财务稳定性，若未来不能实现盈利，可能会对投资者信心造成打击。在市场竞争方面，虽然滴普科技目前处于领先地位，但行业竞争日益激烈，竞争对手可能拥有更雄厚的财务、技术或营销资源。
如一些大型互联网巨头也在涉足该领域，他们可能凭借自身优势更快地响应市场变化，推出更具竞争力的产品和服务，这对滴普科技的市场份额构成威胁。从技术研发角度，人工智能行业技术更新换代快，若滴普科技不能持续投入研发并跟上技术发展步伐，其技术优势可能很快被超越。
综合来看，滴普科技在港股市场的前景取决于其能否有效利用此次IPO募集的资金，实现技术创新和市场拓展，同时改善财务状况。投资者需要充分考虑公司的优势与面临的挑战，谨慎做出投资决策。