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三明市(沙县区、将乐县、大田县、永安市、宁化县、泰宁县、明溪县、建宁县、清流县、尤溪县、三元区)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
黄冈市(黄州区、罗田县、麻城市、武穴市、英山县、红安县、浠水县、蕲春县、黄梅县、团风县) 黄山市(祁门县、歙县、屯溪区、黟县、徽州区、黄山区、休宁县)
肇庆市(端州区、鼎湖区、怀集县、广宁县、四会市、德庆县、封开县、高要区)
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蚌埠市(蚌山区、固镇县、怀远县、禹会区、淮上区、五河县、龙子湖区)
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大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、洱源县、南涧彝族自治县、云龙县、宾川县、剑川县、祥云县、大理市、永平县、鹤庆县、弥渡县、漾濞彝族自治县)
银川市(西夏区、金凤区、灵武市、兴庆区、贺兰县、永宁县)
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宜宾市(叙州区、南溪区、高县、江安县、筠连县、珙县、屏山县、长宁县、翠屏区、兴文县)
成都市(郫都区、武侯区、蒲江县、邛崃市、青羊区、金牛区、新津区、大邑县、温江区、龙泉驿区、金堂县、青白江区、锦江区、都江堰市、新都区、成华区、崇州市、彭州市、简阳市、双流区)
佳木斯市(郊区、前进区、桦南县、向阳区、桦川县、抚远市、东风区、同江市、富锦市、汤原县)
运城市(夏县、垣曲县、万荣县、盐湖区、临猗县、闻喜县、河津市、新绛县、芮城县、稷山县、平陆县、永济市、绛县)
普洱市(澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县)
乌鲁木齐市(新市区、天山区、水磨沟区、沙依巴克区、米东区、乌鲁木齐县、头屯河区、达坂城区)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、伊宁市、奎屯市、巩留县、伊宁县、特克斯县、新源县、霍城县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
绵阳市(梓潼县、三台县、盐亭县、游仙区、涪城区、北川羌族自治县、江油市、安州区、平武县)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、昌吉市、吉木萨尔县、奇台县、呼图壁县、阜康市)
黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县)
中山市
香港特别行政区
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舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)
郴州市(苏仙区、资兴市、北湖区、临武县、宜章县、桂阳县、嘉禾县、安仁县、永兴县、桂东县、汝城县)
株洲市(渌口区、芦淞区、攸县、炎陵县、醴陵市、茶陵县、石峰区、荷塘区、天元区)
和田地区(于田县、洛浦县、和田县、民丰县、和田市、皮山县、策勒县、墨玉县) 铜仁市(石阡县、印江土家族苗族自治县、思南县、玉屏侗族自治县、万山区、松桃苗族自治县、德江县、碧江区、沿河土家族自治县、江口县)
合肥市(蜀山区、庐江县、肥西县、庐阳区、包河区、肥东县、瑶海区、巢湖市、长丰县)
自贡市(荣县、沿滩区、自流井区、富顺县、大安区、贡井区)
南平市(政和县、建瓯市、延平区、光泽县、顺昌县、邵武市、松溪县、浦城县、建阳区、武夷山市)宜春市(樟树市、丰城市、奉新县、铜鼓县、宜丰县、高安市、靖安县、万载县、上高县、袁州区)
鹤岗市(向阳区、工农区、兴山区、南山区、东山区、萝北县、兴安区、绥滨县) 南充市(营山县、阆中市、顺庆区、嘉陵区、南部县、蓬安县、高坪区、仪陇县、西充县)
潍坊市(诸城市、安丘市、寒亭区、昌乐县、奎文区、高密市、青州市、寿光市、临朐县、坊子区、昌邑市、潍城区)
宿州市(埇桥区、灵璧县、萧县、砀山县、泗县)
陇南市(西和县、武都区、两当县、康县、宕昌县、礼县、徽县、成县、文县)汕尾市(海丰县、陆河县、陆丰市、城区)
凉山彝族自治州(越西县、盐源县、会理市、西昌市、昭觉县、冕宁县、木里藏族自治县、甘洛县、金阳县、喜德县、雷波县、布拖县、美姑县、宁南县、会东县、普格县、德昌县)
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上海市(浦东新区、杨浦区、长宁区、奉贤区、嘉定区、崇明区、普陀区、徐汇区、闵行区、宝山区、松江区、金山区、虹口区、静安区、青浦区、黄浦区)
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延边朝鲜族自治州(和龙市、图们市、敦化市、延吉市、龙井市、珲春市、汪清县、安图县)
清远市(阳山县、佛冈县、清新区、连州市、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、英德市、清城区)
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亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)
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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。