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丽水市(庆元县、松阳县、遂昌县、莲都区、云和县、缙云县、龙泉市、青田县、景宁畲族自治县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、乌恰县、阿克陶县)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、咸丰县、宣恩县、恩施市、来凤县、建始县、鹤峰县、利川市) 果洛藏族自治州(班玛县、久治县、甘德县、达日县、玛多县、玛沁县)
南通市(海门区、如东县、海安市、如皋市、崇川区、通州区、启东市)
海东市(民和回族土族自治县、化隆回族自治县、平安区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)
常州市(新北区、溧阳市、武进区、钟楼区、金坛区、天宁区)天津市(静海区、宁河区、西青区、津南区、武清区、宝坻区、和平区、北辰区、河北区、红桥区、东丽区、河西区、蓟州区、南开区、滨海新区、河东区)
鞍山市(岫岩满族自治县、立山区、台安县、铁东区、铁西区、千山区、海城市) 黔东南苗族侗族自治州(天柱县、榕江县、施秉县、从江县、锦屏县、岑巩县、三穗县、凯里市、麻江县、镇远县、黎平县、丹寨县、雷山县、台江县、黄平县、剑河县)
邵阳市(邵东市、北塔区、大祥区、城步苗族自治县、邵阳县、洞口县、绥宁县、新邵县、新宁县、双清区、武冈市、隆回县)
黑河市(嫩江市、五大连池市、爱辉区、逊克县、孙吴县、北安市)
德州市(平原县、乐陵市、禹城市、临邑县、陵城区、德城区、宁津县、庆云县、齐河县、武城县、夏津县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、东乡族自治县、临夏县、康乐县、和政县、永靖县、临夏市)
武汉市(汉阳区、青山区、硚口区、江汉区、蔡甸区、武昌区、新洲区、江夏区、江岸区、东西湖区、汉南区、洪山区、黄陂区)
惠州市(龙门县、惠城区、惠阳区、博罗县、惠东县)
梅州市(丰顺县、兴宁市、梅江区、梅县区、蕉岭县、大埔县、五华县、平远县)
淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)
伊春市(汤旺县、嘉荫县、乌翠区、伊美区、友好区、丰林县、铁力市、南岔县、金林区、大箐山县)
濮阳市(范县、台前县、清丰县、濮阳县、南乐县、华龙区)
张家口市(赤城县、宣化区、怀来县、桥西区、万全区、康保县、蔚县、阳原县、沽源县、下花园区、桥东区、张北县、涿鹿县、崇礼区、怀安县、尚义县)
通辽市(奈曼旗、开鲁县、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、科尔沁区、库伦旗、霍林郭勒市)
萍乡市(湘东区、上栗县、芦溪县、莲花县、安源区)
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遂宁市(船山区、安居区、射洪市、大英县、蓬溪县)
沧州市(运河区、青县、任丘市、沧县、肃宁县、海兴县、河间市、南皮县、新华区、盐山县、献县、东光县、孟村回族自治县、黄骅市、吴桥县、泊头市)
昆明市(五华区、晋宁区、富民县、官渡区、宜良县、盘龙区、东川区、呈贡区、嵩明县、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、西山区、寻甸回族彝族自治县)
咸宁市(赤壁市、通山县、崇阳县、通城县、咸安区、嘉鱼县)
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晋中市(太谷区、祁县、昔阳县、榆社县、左权县、介休市、灵石县、平遥县、榆次区、和顺县、寿阳县)
淮安市(淮安区、涟水县、洪泽区、清江浦区、金湖县、淮阴区、盱眙县)
南京市(鼓楼区、六合区、高淳区、雨花台区、江宁区、浦口区、建邺区、溧水区、玄武区、秦淮区、栖霞区)
金昌市(金川区、永昌县) 迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
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怀化市(通道侗族自治县、洪江市、辰溪县、麻阳苗族自治县、溆浦县、芷江侗族自治县、鹤城区、新晃侗族自治县、中方县、会同县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县)吉安市(峡江县、井冈山市、吉州区、安福县、吉安县、遂川县、泰和县、永新县、新干县、青原区、吉水县、万安县、永丰县)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县) 乌鲁木齐市(水磨沟区、新市区、米东区、达坂城区、头屯河区、沙依巴克区、天山区、乌鲁木齐县)
宁波市(北仑区、海曙区、奉化区、余姚市、慈溪市、鄞州区、江北区、镇海区、象山县、宁海县)
三沙市(西沙区、南沙区)
崇左市(江州区、凭祥市、天等县、扶绥县、龙州县、大新县、宁明县)拉萨市(林周县、城关区、曲水县、墨竹工卡县、当雄县、尼木县、堆龙德庆区、达孜区)
合肥市(肥东县、肥西县、包河区、长丰县、巢湖市、蜀山区、瑶海区、庐阳区、庐江县)
株洲市(荷塘区、攸县、渌口区、芦淞区、石峰区、茶陵县、炎陵县、天元区、醴陵市)
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河源市(源城区、龙川县、连平县、东源县、和平县、紫金县)
保山市(昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县、施甸县)
南昌市(青山湖区、安义县、红谷滩区、南昌县、青云谱区、西湖区、东湖区、新建区、进贤县)
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中山市
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广西壮族自治区
玉林市(容县、兴业县、陆川县、福绵区、玉州区、博白县、北流市)
龙岩市(上杭县、武平县、长汀县、永定区、连城县、新罗区、漳平市)
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。