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南昌市(新建区、西湖区、东湖区、安义县、红谷滩区、进贤县、青云谱区、青山湖区、南昌县)
乐山市(峨边彝族自治县、夹江县、五通桥区、金口河区、犍为县、市中区、沙湾区、井研县、马边彝族自治县、峨眉山市、沐川县)
延安市(志丹县、子长市、宜川县、富县、黄龙县、黄陵县、延长县、洛川县、宝塔区、延川县、吴起县、甘泉县、安塞区) 鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
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博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)
本溪市(平山区、明山区、溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)
雅安市(宝兴县、雨城区、荥经县、名山区、汉源县、石棉县、芦山县、天全县) 北京市(海淀区、朝阳区、延庆区、通州区、丰台区、大兴区、平谷区、东城区、密云区、门头沟区、怀柔区、石景山区、顺义区、西城区、昌平区、房山区)
茂名市(高州市、信宜市、化州市、茂南区、电白区)
长春市(二道区、朝阳区、榆树市、农安县、双阳区、南关区、公主岭市、德惠市、绿园区、宽城区、九台区)
果洛藏族自治州(班玛县、久治县、达日县、玛沁县、玛多县、甘德县)
上饶市(玉山县、弋阳县、广信区、信州区、婺源县、余干县、万年县、铅山县、广丰区、鄱阳县、横峰县、德兴市)
西藏自治区
七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)
巴中市(通江县、巴州区、恩阳区、平昌县、南江县)
南京市(鼓楼区、高淳区、六合区、溧水区、浦口区、秦淮区、江宁区、栖霞区、玄武区、雨花台区、建邺区)
百色市(那坡县、田阳区、隆林各族自治县、田林县、靖西市、平果市、右江区、德保县、西林县、凌云县、乐业县、田东县)
盐城市(射阳县、建湖县、盐都区、阜宁县、响水县、滨海县、亭湖区、大丰区、东台市)
临沧市(永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、沧源佤族自治县、云县、临翔区、镇康县、耿马傣族佤族自治县)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)
威海市(环翠区、文登区、乳山市、荣成市)
白银市(白银区、会宁县、靖远县、平川区、景泰县)
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长沙市(芙蓉区、浏阳市、开福区、岳麓区、长沙县、望城区、宁乡市、雨花区、天心区)
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安顺市(普定县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、平坝区)
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鄂尔多斯市(杭锦旗、康巴什区、达拉特旗、乌审旗、准格尔旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、东胜区) 长治市(武乡县、平顺县、上党区、潞城区、襄垣县、沁县、壶关县、潞州区、屯留区、黎城县、长子县、沁源县)
大庆市(林甸县、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、红岗区、萨尔图区、大同区、让胡路区、肇源县)
随州市(随县、广水市、曾都区)
石河子市(胡杨河市、新星市、阿拉尔市、五家渠市、铁门关市、图木舒克市、昆玉市、白杨市、可克达拉市、北屯市、双河市)吉安市(万安县、安福县、永丰县、新干县、井冈山市、遂川县、吉安县、永新县、泰和县、吉州区、吉水县、青原区、峡江县)
鹤壁市(山城区、浚县、鹤山区、淇县、淇滨区) 凉山彝族自治州(会东县、昭觉县、盐源县、布拖县、美姑县、普格县、冕宁县、宁南县、喜德县、越西县、西昌市、会理市、木里藏族自治县、德昌县、金阳县、甘洛县、雷波县)
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德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、梁河县、陇川县、盈江县)
株洲市(醴陵市、荷塘区、渌口区、天元区、炎陵县、芦淞区、茶陵县、攸县、石峰区)林芝市(察隅县、波密县、墨脱县、工布江达县、巴宜区、米林市、朗县)
赣州市(全南县、龙南市、兴国县、信丰县、章贡区、上犹县、安远县、南康区、寻乌县、定南县、瑞金市、会昌县、崇义县、于都县、赣县区、大余县、宁都县、石城县)
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甘南藏族自治州(夏河县、合作市、玛曲县、迭部县、卓尼县、临潭县、碌曲县、舟曲县)
新疆维吾尔自治区
云浮市(云安区、新兴县、郁南县、罗定市、云城区)
安康市(镇坪县、岚皋县、汉滨区、紫阳县、汉阴县、石泉县、白河县、平利县、旬阳市、宁陕县)
台州市(仙居县、温岭市、三门县、路桥区、椒江区、玉环市、黄岩区、天台县、临海市)
铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
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滨州市(无棣县、沾化区、惠民县、阳信县、滨城区、邹平市、博兴县)
伊春市(金林区、丰林县、铁力市、友好区、伊美区、大箐山县、乌翠区、南岔县、汤旺县、嘉荫县)
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。