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玉溪市(易门县、峨山彝族自治县、华宁县、通海县、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、江川区、澄江市)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、双塔区、龙城区、建平县、朝阳县、北票市)
龙岩市(长汀县、连城县、武平县、新罗区、永定区、漳平市、上杭县) 迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
吉安市(新干县、吉州区、青原区、遂川县、泰和县、安福县、永新县、井冈山市、永丰县、吉水县、吉安县、峡江县、万安县)
遂宁市(射洪市、大英县、安居区、船山区、蓬溪县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
丽江市(永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县、华坪县、玉龙纳西族自治县) 南京市(浦口区、雨花台区、建邺区、六合区、鼓楼区、江宁区、秦淮区、溧水区、高淳区、玄武区、栖霞区)
抚州市(崇仁县、临川区、广昌县、黎川县、南丰县、宜黄县、乐安县、东乡区、资溪县、金溪县、南城县)
绥化市(望奎县、绥棱县、青冈县、兰西县、明水县、肇东市、庆安县、海伦市、安达市、北林区)
赣州市(赣县区、章贡区、全南县、大余县、崇义县、宁都县、寻乌县、南康区、瑞金市、定南县、信丰县、上犹县、安远县、兴国县、于都县、龙南市、会昌县、石城县)
阿里地区(改则县、革吉县、措勤县、札达县、普兰县、日土县、噶尔县)
乌鲁木齐市(沙依巴克区、水磨沟区、达坂城区、天山区、米东区、新市区、头屯河区、乌鲁木齐县)
云浮市(罗定市、郁南县、云城区、云安区、新兴县)
宁夏回族自治区
清远市(清新区、阳山县、连州市、清城区、连南瑶族自治县、佛冈县、英德市、连山壮族瑶族自治县)
绍兴市(新昌县、越城区、诸暨市、柯桥区、上虞区、嵊州市)
牡丹江市(西安区、东宁市、林口县、阳明区、绥芬河市、穆棱市、海林市、东安区、爱民区、宁安市)
汉中市(汉台区、宁强县、西乡县、洋县、勉县、镇巴县、略阳县、佛坪县、留坝县、南郑区、城固县)
贵港市(港北区、桂平市、平南县、覃塘区、港南区)
扬州市(仪征市、广陵区、宝应县、高邮市、江都区、邗江区)
宿州市(泗县、灵璧县、埇桥区、萧县、砀山县)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、奇台县、阜康市、玛纳斯县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、昌吉市)
楚雄彝族自治州(大姚县、禄丰市、牟定县、双柏县、元谋县、永仁县、姚安县、武定县、楚雄市、南华县)
济南市(商河县、平阴县、济阳区、莱芜区、历城区、市中区、章丘区、长清区、槐荫区、天桥区、历下区、钢城区)
十堰市(郧阳区、丹江口市、竹溪县、郧西县、茅箭区、竹山县、房县、张湾区)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
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伊犁哈萨克自治州(伊宁市、巩留县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、新源县、霍尔果斯市、伊宁县、奎屯市、尼勒克县、霍城县、昭苏县)
景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)
商洛市(柞水县、丹凤县、商州区、镇安县、洛南县、山阳县、商南县)
漯河市(临颍县、召陵区、郾城区、舞阳县、源汇区) 齐齐哈尔市(克山县、泰来县、富拉尔基区、龙江县、拜泉县、龙沙区、富裕县、昂昂溪区、铁锋区、甘南县、建华区、克东县、依安县、梅里斯达斡尔族区、讷河市、碾子山区)
孝感市(汉川市、应城市、孝南区、安陆市、孝昌县、云梦县、大悟县)
红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、弥勒市、绿春县、建水县、蒙自市、开远市、石屏县、元阳县、屏边苗族自治县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、红河县)
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武威市(民勤县、天祝藏族自治县、古浪县、凉州区) 许昌市(襄城县、建安区、魏都区、长葛市、鄢陵县、禹州市)
广西壮族自治区
郴州市(苏仙区、嘉禾县、汝城县、宜章县、资兴市、桂东县、安仁县、永兴县、临武县、桂阳县、北湖区)
眉山市(仁寿县、丹棱县、洪雅县、青神县、东坡区、彭山区)巴音郭楞蒙古自治州(且末县、库尔勒市、尉犁县、和静县、博湖县、焉耆回族自治县、和硕县、轮台县、若羌县)
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菏泽市(郓城县、牡丹区、单县、曹县、鄄城县、成武县、东明县、定陶区、巨野县)
安庆市(宿松县、望江县、潜山市、岳西县、迎江区、怀宁县、宜秀区、大观区、太湖县、桐城市)
黄山市(休宁县、黟县、屯溪区、黄山区、歙县、祁门县、徽州区)
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香港特别行政区
喀什地区(英吉沙县、疏附县、莎车县、伽师县、疏勒县、喀什市、泽普县、岳普湖县、叶城县、巴楚县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、芒市、陇川县、盈江县)
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晋城市(陵川县、泽州县、城区、沁水县、阳城县、高平市)
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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。