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兰州市(永登县、西固区、皋兰县、榆中县、七里河区、安宁区、城关区、红古区)
日喀则市(拉孜县、谢通门县、吉隆县、康马县、定日县、南木林县、白朗县、亚东县、江孜县、岗巴县、桑珠孜区、萨迦县、定结县、仁布县、萨嘎县、聂拉木县、昂仁县、仲巴县)
温州市(泰顺县、龙湾区、平阳县、瑞安市、瓯海区、永嘉县、鹿城区、文成县、洞头区、苍南县、乐清市、龙港市) 连云港市(灌南县、东海县、连云区、海州区、灌云县、赣榆区)
泸州市(古蔺县、叙永县、江阳区、龙马潭区、合江县、纳溪区、泸县)
常州市(钟楼区、金坛区、武进区、溧阳市、新北区、天宁区)
永州市(蓝山县、新田县、宁远县、江华瑶族自治县、江永县、双牌县、零陵区、道县、祁阳市、冷水滩区、东安县)克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)
朝阳市(北票市、凌源市、朝阳县、龙城区、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县) 昆明市(五华区、东川区、宜良县、嵩明县、寻甸回族彝族自治县、西山区、晋宁区、盘龙区、富民县、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、呈贡区、石林彝族自治县)
渭南市(华州区、白水县、富平县、澄城县、潼关县、合阳县、大荔县、华阴市、蒲城县、韩城市、临渭区)
昌都市(洛隆县、贡觉县、八宿县、芒康县、卡若区、察雅县、丁青县、江达县、类乌齐县、左贡县、边坝县)
文山壮族苗族自治州(富宁县、马关县、西畴县、麻栗坡县、丘北县、砚山县、文山市、广南县)
北京市(昌平区、朝阳区、通州区、平谷区、大兴区、怀柔区、西城区、顺义区、石景山区、延庆区、海淀区、丰台区、东城区、密云区、门头沟区、房山区)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、保靖县、凤凰县、永顺县、花垣县、龙山县、泸溪县、古丈县)
清远市(佛冈县、阳山县、连南瑶族自治县、清城区、清新区、连州市、连山壮族瑶族自治县、英德市)
六安市(叶集区、霍山县、金寨县、霍邱县、金安区、裕安区、舒城县)
汕头市(濠江区、金平区、龙湖区、澄海区、南澳县、潮阳区、潮南区)
聊城市(茌平区、东昌府区、冠县、东阿县、莘县、阳谷县、高唐县、临清市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、乌恰县、阿合奇县)
绥化市(望奎县、庆安县、肇东市、绥棱县、青冈县、北林区、兰西县、海伦市、明水县、安达市)
濮阳市(范县、南乐县、华龙区、台前县、濮阳县、清丰县)
林芝市(米林市、工布江达县、巴宜区、波密县、朗县、墨脱县、察隅县)
香港特别行政区
泰州市(泰兴市、高港区、靖江市、海陵区、兴化市、姜堰区)
梅州市(五华县、平远县、丰顺县、大埔县、梅江区、梅县区、兴宁市、蕉岭县)
长沙市(开福区、岳麓区、宁乡市、天心区、长沙县、望城区、浏阳市、芙蓉区、雨花区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
抚州市(南丰县、资溪县、宜黄县、广昌县、东乡区、南城县、乐安县、崇仁县、黎川县、临川区、金溪县)
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汉中市(西乡县、勉县、洋县、留坝县、宁强县、略阳县、佛坪县、城固县、镇巴县、南郑区、汉台区)
宜宾市(叙州区、南溪区、珙县、翠屏区、长宁县、高县、江安县、屏山县、兴文县、筠连县)
杭州市(萧山区、滨江区、临平区、建德市、临安区、淳安县、桐庐县、西湖区、上城区、钱塘区、余杭区、富阳区、拱墅区)
张家口市(蔚县、下花园区、涿鹿县、桥西区、阳原县、沽源县、桥东区、怀安县、尚义县、康保县、宣化区、赤城县、万全区、崇礼区、怀来县、张北县) 开封市(龙亭区、通许县、鼓楼区、杞县、顺河回族区、尉氏县、兰考县、禹王台区、祥符区)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、剑河县、三穗县、黎平县、黄平县、雷山县、锦屏县、天柱县、施秉县、榕江县、从江县、台江县、丹寨县、镇远县、岑巩县、凯里市)
惠州市(博罗县、惠阳区、惠城区、龙门县、惠东县)
昌吉回族自治州(奇台县、昌吉市、吉木萨尔县、阜康市、呼图壁县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县)淮南市(大通区、潘集区、寿县、田家庵区、凤台县、谢家集区、八公山区)
深圳市(龙华区、光明区、宝安区、盐田区、龙岗区、南山区、坪山区、罗湖区、福田区) 延安市(甘泉县、志丹县、黄龙县、吴起县、延长县、安塞区、宜川县、洛川县、子长市、黄陵县、富县、延川县、宝塔区)
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巴音郭楞蒙古自治州(和静县、轮台县、焉耆回族自治县、若羌县、和硕县、库尔勒市、尉犁县、且末县、博湖县)
衡阳市(衡东县、祁东县、衡南县、南岳区、衡阳县、雁峰区、蒸湘区、衡山县、耒阳市、珠晖区、石鼓区、常宁市)梧州市(龙圩区、万秀区、苍梧县、蒙山县、岑溪市、长洲区、藤县)
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喀什地区(疏附县、伽师县、巴楚县、麦盖提县、喀什市、岳普湖县、莎车县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、英吉沙县、泽普县)
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。