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随州市(曾都区、随县、广水市)
安阳市(滑县、汤阴县、林州市、殷都区、安阳县、北关区、内黄县、文峰区、龙安区)
宣城市(绩溪县、泾县、广德市、旌德县、宁国市、宣州区、郎溪县) 石家庄市(高邑县、新乐市、正定县、平山县、灵寿县、长安区、栾城区、赵县、新华区、裕华区、鹿泉区、无极县、辛集市、赞皇县、深泽县、井陉县、桥西区、元氏县、藁城区、晋州市、行唐县、井陉矿区)
周口市(郸城县、西华县、扶沟县、太康县、淮阳区、川汇区、商水县、鹿邑县、项城市、沈丘县)
日照市(岚山区、五莲县、莒县、东港区)
大同市(云冈区、天镇县、浑源县、左云县、阳高县、平城区、广灵县、灵丘县、云州区、新荣区)
苏州市(吴中区、常熟市、虎丘区、姑苏区、吴江区、昆山市、相城区、张家港市、太仓市) 六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)
淮安市(清江浦区、淮安区、淮阴区、金湖县、盱眙县、洪泽区、涟水县)
抚州市(崇仁县、黎川县、资溪县、广昌县、南城县、乐安县、南丰县、金溪县、宜黄县、临川区、东乡区)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
长沙市(宁乡市、雨花区、开福区、芙蓉区、长沙县、岳麓区、望城区、浏阳市、天心区)
果洛藏族自治州(班玛县、甘德县、久治县、达日县、玛多县、玛沁县)
池州市(青阳县、东至县、石台县、贵池区)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县)
拉萨市(林周县、曲水县、墨竹工卡县、堆龙德庆区、达孜区、当雄县、尼木县、城关区)
娄底市(双峰县、娄星区、新化县、涟源市、冷水江市)
铜陵市(义安区、枞阳县、铜官区、郊区)
锡林郭勒盟(正镶白旗、苏尼特右旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、正蓝旗、太仆寺旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、多伦县、东乌珠穆沁旗、二连浩特市)
北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)
荆州市(监利市、江陵县、公安县、沙市区、洪湖市、松滋市、荆州区、石首市)
白银市(白银区、平川区、景泰县、靖远县、会宁县)
萍乡市(芦溪县、安源区、莲花县、湘东区、上栗县)
三沙市(西沙区、南沙区)
嘉兴市(嘉善县、南湖区、平湖市、桐乡市、海盐县、海宁市、秀洲区)
威海市(荣成市、环翠区、文登区、乳山市)
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贺州市(钟山县、平桂区、八步区、昭平县、富川瑶族自治县)
渭南市(华州区、合阳县、韩城市、大荔县、富平县、华阴市、澄城县、临渭区、白水县、潼关县、蒲城县)
芜湖市(鸠江区、繁昌区、镜湖区、南陵县、弋江区、无为市、湾沚区)
松原市(长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区) 黄石市(西塞山区、铁山区、大冶市、黄石港区、阳新县、下陆区)
七台河市(新兴区、勃利县、桃山区、茄子河区)
亳州市(蒙城县、涡阳县、利辛县、谯城区)
哈尔滨市(阿城区、道里区、方正县、尚志市、依兰县、南岗区、双城区、呼兰区、道外区、巴彦县、延寿县、木兰县、宾县、五常市、通河县、平房区、香坊区、松北区)滨州市(博兴县、滨城区、邹平市、惠民县、沾化区、无棣县、阳信县)
上海市(奉贤区、静安区、杨浦区、宝山区、崇明区、松江区、普陀区、嘉定区、黄浦区、闵行区、徐汇区、金山区、虹口区、青浦区、浦东新区、长宁区) 黔南布依族苗族自治州(荔波县、三都水族自治县、惠水县、瓮安县、福泉市、独山县、龙里县、长顺县、罗甸县、都匀市、平塘县、贵定县)
泰安市(泰山区、肥城市、新泰市、东平县、岱岳区、宁阳县)
许昌市(长葛市、建安区、襄城县、禹州市、魏都区、鄢陵县)
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、和静县、且末县、尉犁县、焉耆回族自治县、轮台县、博湖县、和硕县、库尔勒市)厦门市(集美区、海沧区、同安区、思明区、翔安区、湖里区)
林芝市(米林市、朗县、察隅县、墨脱县、巴宜区、波密县、工布江达县)
黔东南苗族侗族自治州(榕江县、台江县、三穗县、雷山县、从江县、丹寨县、施秉县、天柱县、黎平县、凯里市、麻江县、剑河县、锦屏县、黄平县、镇远县、岑巩县)
滁州市(凤阳县、明光市、定远县、全椒县、天长市、来安县、琅琊区、南谯区)
广元市(苍溪县、剑阁县、利州区、青川县、朝天区、昭化区、旺苍县)
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哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
兴安盟(阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗)
眉山市(洪雅县、丹棱县、青神县、仁寿县、彭山区、东坡区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
南昌市(南昌县、红谷滩区、进贤县、西湖区、安义县、青山湖区、东湖区、青云谱区、新建区)
白城市(洮北区、通榆县、大安市、镇赉县、洮南市)
黑河市(五大连池市、嫩江市、逊克县、爱辉区、北安市、孙吴县)
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合肥市(瑶海区、肥东县、包河区、巢湖市、肥西县、长丰县、庐阳区、庐江县、蜀山区)
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。