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甘孜藏族自治州(丹巴县、白玉县、稻城县、炉霍县、乡城县、巴塘县、道孚县、九龙县、理塘县、雅江县、石渠县、色达县、甘孜县、德格县、得荣县、康定市、泸定县、新龙县)
五指山市(澄迈县、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、屯昌县、定安县、乐东黎族自治县、临高县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、东方市、昌江黎族自治县、万宁市、文昌市)
广西壮族自治区
宣城市(旌德县、泾县、绩溪县、广德市、宁国市、郎溪县、宣州区) 滨州市(博兴县、滨城区、邹平市、无棣县、阳信县、惠民县、沾化区)
林芝市(工布江达县、巴宜区、米林市、察隅县、墨脱县、朗县、波密县)
红河哈尼族彝族自治州(石屏县、河口瑶族自治县、建水县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、蒙自市、红河县、泸西县、弥勒市、绿春县、个旧市、元阳县)
温州市(洞头区、平阳县、龙湾区、泰顺县、鹿城区、瓯海区、龙港市、永嘉县、苍南县、乐清市、文成县、瑞安市)
莆田市(荔城区、城厢区、秀屿区、涵江区、仙游县) 清远市(英德市、连州市、清新区、清城区、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连南瑶族自治县、阳山县)
泰州市(海陵区、姜堰区、泰兴市、兴化市、靖江市、高港区)
安顺市(西秀区、普定县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县)
宁德市(福鼎市、霞浦县、寿宁县、柘荣县、古田县、屏南县、蕉城区、福安市、周宁县)
郴州市(嘉禾县、桂阳县、宜章县、北湖区、苏仙区、临武县、安仁县、永兴县、桂东县、汝城县、资兴市)
昌都市(左贡县、察雅县、类乌齐县、卡若区、洛隆县、贡觉县、丁青县、江达县、边坝县、芒康县、八宿县)
淄博市(临淄区、高青县、博山区、淄川区、沂源县、周村区、桓台县、张店区)
鞍山市(铁东区、千山区、海城市、立山区、岫岩满族自治县、铁西区、台安县)
锦州市(黑山县、太和区、义县、凌海市、凌河区、古塔区、北镇市)
德阳市(广汉市、中江县、旌阳区、绵竹市、什邡市、罗江区)
南京市(溧水区、高淳区、江宁区、建邺区、秦淮区、浦口区、玄武区、鼓楼区、栖霞区、六合区、雨花台区)
黔南布依族苗族自治州(平塘县、罗甸县、独山县、三都水族自治县、长顺县、荔波县、贵定县、都匀市、惠水县、龙里县、瓮安县、福泉市)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
盐城市(滨海县、大丰区、东台市、响水县、阜宁县、盐都区、射阳县、建湖县、亭湖区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿合奇县、阿克陶县)
嘉兴市(秀洲区、平湖市、嘉善县、桐乡市、南湖区、海盐县、海宁市)
濮阳市(华龙区、范县、清丰县、濮阳县、台前县、南乐县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、阿拉山口市、温泉县)
周口市(沈丘县、商水县、川汇区、郸城县、项城市、西华县、淮阳区、扶沟县、鹿邑县、太康县)
保定市(雄县、容城县、莲池区、易县、安新县、满城区、涞水县、安国市、望都县、定兴县、曲阳县、清苑区、高阳县、唐县、高碑店市、阜平县、竞秀区、涞源县、顺平县、博野县、涿州市、定州市、蠡县、徐水区)
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临沂市(兰陵县、沂南县、临沭县、平邑县、兰山区、沂水县、莒南县、郯城县、蒙阴县、费县、河东区、罗庄区)
衡阳市(衡南县、衡东县、祁东县、衡山县、衡阳县、石鼓区、雁峰区、蒸湘区、珠晖区、耒阳市、常宁市、南岳区)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
葫芦岛市(绥中县、连山区、建昌县、龙港区、兴城市、南票区) 锡林郭勒盟(正蓝旗、锡林浩特市、太仆寺旗、镶黄旗、多伦县、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、二连浩特市)
香港特别行政区
邢台市(沙河市、平乡县、柏乡县、任泽区、南和区、临城县、新河县、威县、宁晋县、信都区、内丘县、清河县、广宗县、襄都区、巨鹿县、南宫市、隆尧县、临西县)
铜陵市(义安区、郊区、枞阳县、铜官区)贵港市(港北区、港南区、桂平市、覃塘区、平南县)
平顶山市(湛河区、卫东区、汝州市、舞钢市、石龙区、宝丰县、叶县、郏县、鲁山县、新华区) 铜仁市(思南县、德江县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、江口县、碧江区、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、万山区、石阡县)
阿克苏地区(新和县、沙雅县、阿瓦提县、柯坪县、库车市、阿克苏市、乌什县、拜城县、温宿县)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
泸州市(古蔺县、泸县、合江县、叙永县、江阳区、纳溪区、龙马潭区)镇江市(京口区、丹阳市、丹徒区、润州区、扬中市、句容市)
吉安市(吉安县、遂川县、泰和县、吉水县、永丰县、万安县、峡江县、安福县、永新县、新干县、青原区、吉州区、井冈山市)
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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。