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甘南藏族自治州(夏河县、迭部县、合作市、玛曲县、碌曲县、舟曲县、临潭县、卓尼县)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、达拉特旗、准格尔旗、康巴什区、乌审旗、东胜区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、杭锦旗) 辽源市(西安区、东丰县、东辽县、龙山区)
广西壮族自治区
长春市(双阳区、二道区、九台区、宽城区、榆树市、农安县、南关区、绿园区、朝阳区、德惠市、公主岭市)
西宁市(大通回族土族自治县、城西区、湟源县、湟中区、城东区、城北区、城中区)德州市(齐河县、禹城市、乐陵市、夏津县、陵城区、武城县、德城区、平原县、宁津县、庆云县、临邑县)
忻州市(保德县、定襄县、代县、忻府区、神池县、五寨县、繁峙县、五台县、河曲县、宁武县、岢岚县、偏关县、原平市、静乐县) 锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、正蓝旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、多伦县、二连浩特市、镶黄旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗)
海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、刚察县、海晏县)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
通化市(梅河口市、通化县、二道江区、集安市、东昌区、柳河县、辉南县)
柳州市(柳南区、鱼峰区、城中区、鹿寨县、柳北区、融安县、柳城县、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳江区)
晋城市(陵川县、阳城县、沁水县、城区、高平市、泽州县)
湖州市(德清县、南浔区、长兴县、吴兴区、安吉县)
榆林市(神木市、横山区、靖边县、佳县、绥德县、子洲县、府谷县、吴堡县、清涧县、定边县、米脂县、榆阳区)
汕尾市(海丰县、城区、陆河县、陆丰市)
延安市(延长县、黄龙县、宜川县、黄陵县、安塞区、延川县、富县、志丹县、宝塔区、吴起县、甘泉县、洛川县、子长市)
玉林市(北流市、容县、博白县、兴业县、玉州区、陆川县、福绵区)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
西安市(灞桥区、新城区、未央区、周至县、雁塔区、长安区、阎良区、高陵区、蓝田县、碑林区、鄠邑区、临潼区、莲湖区)
海东市(化隆回族自治县、平安区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、互助土族自治县)
三明市(建宁县、将乐县、宁化县、永安市、大田县、沙县区、泰宁县、明溪县、清流县、三元区、尤溪县)
淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)
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徐州市(睢宁县、铜山区、贾汪区、邳州市、泉山区、鼓楼区、云龙区、沛县、新沂市、丰县)
来宾市(象州县、兴宾区、忻城县、合山市、金秀瑶族自治县、武宣县)
铁岭市(开原市、西丰县、铁岭县、昌图县、调兵山市、银州区、清河区)
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杭州市(钱塘区、临平区、淳安县、桐庐县、富阳区、拱墅区、临安区、西湖区、上城区、余杭区、滨江区、建德市、萧山区)
新疆维吾尔自治区
温州市(苍南县、平阳县、龙湾区、文成县、永嘉县、乐清市、洞头区、鹿城区、泰顺县、瓯海区、龙港市、瑞安市)
大理白族自治州(洱源县、鹤庆县、弥渡县、剑川县、漾濞彝族自治县、祥云县、云龙县、巍山彝族回族自治县、永平县、宾川县、大理市、南涧彝族自治县) 石家庄市(井陉矿区、赞皇县、栾城区、晋州市、深泽县、桥西区、新乐市、平山县、裕华区、行唐县、正定县、高邑县、长安区、元氏县、藁城区、鹿泉区、辛集市、赵县、无极县、灵寿县、井陉县、新华区)
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和田地区(策勒县、洛浦县、和田市、皮山县、墨玉县、民丰县、于田县、和田县)新余市(渝水区、分宜县)
池州市(石台县、青阳县、贵池区、东至县) 泰州市(靖江市、兴化市、高港区、泰兴市、海陵区、姜堰区)
周口市(鹿邑县、沈丘县、郸城县、商水县、淮阳区、太康县、项城市、川汇区、西华县、扶沟县)
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德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、陇川县、瑞丽市、盈江县)内江市(威远县、东兴区、资中县、隆昌市、市中区)
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淮南市(谢家集区、潘集区、凤台县、田家庵区、八公山区、寿县、大通区)
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果洛藏族自治州(班玛县、玛沁县、久治县、达日县、甘德县、玛多县)
平凉市(静宁县、灵台县、华亭市、崆峒区、崇信县、庄浪县、泾川县)
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铜仁市(思南县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县、碧江区、玉屏侗族自治县、德江县、万山区、石阡县、江口县)
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宁波市(余姚市、象山县、江北区、宁海县、北仑区、镇海区、海曙区、鄞州区、慈溪市、奉化区)
贵阳市(开阳县、南明区、花溪区、清镇市、云岩区、乌当区、白云区、修文县、观山湖区、息烽县)
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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。