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量子位 | 公眾號 QbitAI

大模型AI應(yīng)用在消費級市場的爆發(fā)，已引發(fā)各界廣泛關(guān)注。

不論是ChatGPT帶動的第一波浪潮，還是DeepSeek之后更多中國大模型AI應(yīng)用的涌現(xiàn)，從AI智能助手到AI陪伴應(yīng)用，再到AI在各個領(lǐng)域的產(chǎn)品，應(yīng)用層在全面爆發(fā)。

但實際上，還有另一個易于忽略卻剛需明確、廣受看好的賽道，爆發(fā)得更迅猛——企業(yè)級大模型AI應(yīng)用市場

這一趨勢已有諸多現(xiàn)實印證。

如AI、云計算、企服領(lǐng)域龍頭玩家紛紛推出AI應(yīng)用開發(fā)平臺，滿足企業(yè)擁抱生成式AI需求；IDC預(yù)測，中國生成式AI軟件市場規(guī)模將達到35.4億美元。國家層面也進一步強調(diào)，要突出應(yīng)用導(dǎo)向、推動人工智能產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展?！拔覈鴶?shù)據(jù)資源豐富，產(chǎn)業(yè)體系完備，應(yīng)用場景廣闊，市場空間巨大?！?/p>

近期，專注于企業(yè)級大模型AI應(yīng)用落地的專業(yè)服務(wù)商滴普科技正式啟動赴港IPO進程，更是直接體現(xiàn)行業(yè)熱度。由此也揭示出企業(yè)市場新的競爭規(guī)律：

在企業(yè)市場，競爭焦點正在從“模型能力”轉(zhuǎn)向“落地能力”。誰能驅(qū)動“Data+AI”雙引擎，誰就能更快搶占潮頭。

正在高速爆發(fā)的企業(yè)級大模型AI應(yīng)用賽道

過去一年時間，大模型領(lǐng)域的發(fā)展一直遵從兩個基礎(chǔ)點：更智能、更劃算

形成的成果就是，大模型不僅具備更強推理能力，同時API價格也連降幾個數(shù)量級。而這剛好滿足了大模型AI應(yīng)用大規(guī)模落地的首要條件。

一直以來，企業(yè)們對智能化轉(zhuǎn)型都有強烈需求。經(jīng)歷了數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮，企業(yè)們構(gòu)建了自己的IT系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、湖倉數(shù)據(jù)平臺，但內(nèi)部數(shù)據(jù)價值還有待被進一步挖掘。

大模型的出現(xiàn)，剛好可以解決這一問題。AI不僅可以優(yōu)化現(xiàn)有工作流、提升效率，更能創(chuàng)造新業(yè)務(wù)價值。比如電商行業(yè)基于AI可以實現(xiàn)“千人千面”的廣告投放，提高廣告點擊率、降低單次獲客成本；零售行業(yè)通過AI優(yōu)化倉儲調(diào)度、預(yù)測銷售趨勢；電力行業(yè)基于AI實現(xiàn)動態(tài)按需供給，節(jié)省資源同時降低企業(yè)用電成本。

Gartner報告預(yù)測，到2026年，超過80%的企業(yè)將在生產(chǎn)環(huán)境中采用生成式AI的API、模型，并部署啟用生成式AI的應(yīng)用。也就是說，未來企業(yè)使用AI應(yīng)用將像使用OA軟件一樣普遍，沒有AI應(yīng)用的企業(yè)將處于競爭劣勢。

但有了模型，并不意味著就能將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力。

企業(yè)需求通常具有復(fù)雜性和靈活性，單一模型難以直接契合多場景需求，即便多個單一模型的單純疊加，也無法串聯(lián)成精準(zhǔn)高效的價值鏈條。

例如異構(gòu)系統(tǒng)整合困難、行業(yè)知識遷移成本高昂、端到端部署流程復(fù)雜等難題，在金融、制造、零售等重場景行業(yè)中尤為突出。此外，諸如數(shù)據(jù)孤島、算力分配、安全合規(guī)、幻覺率高等問題縱橫交織，更是讓許多企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型陷入「空有技術(shù)難落地」的困境。

換句話說，企業(yè)對AI的需求正呈指數(shù)級增長，但技術(shù)落地能力還無法跟上需求進化的速度。

正是這樣的矛盾，人們才反應(yīng)過來，純粹的AI大模型作為IT技術(shù)組件始終與企業(yè)場景存在一個中空地帶，做不到直接無縫銜接。將AI能力封裝為可即插即用的智能體應(yīng)用，以組件的方式通過標(biāo)準(zhǔn)化接口對接業(yè)務(wù)場景或許效果更佳。

畢竟，應(yīng)用，本身就是功能的集成載體。功能在IT架構(gòu)中又能像插件一樣即插即用，并且完全能參考場景實際需求做對應(yīng)的滿足開發(fā)。這一點，即便是在當(dāng)下以AI大模型驅(qū)動技術(shù)發(fā)展的時代，依舊沒有改變。

提供這類新商業(yè)模式的企業(yè)，現(xiàn)在通常被稱為企業(yè)級大模型AI應(yīng)用的解決方案提供商，通過端到端的AI全流程落地服務(wù)，以及更深度地切入企業(yè)場景、更迅速地配合行業(yè)Know-how價值凸顯等優(yōu)勢，幫助企業(yè)無需組建龐大技術(shù)團隊，就能快速獲得AI能力，也從根本上改變了AI應(yīng)用的邊際成本結(jié)構(gòu)。

而這種新商業(yè)模式憑借 “輕資產(chǎn)落地” 與 “場景化適配” 的核心優(yōu)勢，精準(zhǔn)擊中企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的效率痛點，其商業(yè)價值正迅速轉(zhuǎn)化為市場規(guī)模的爆發(fā)式增長。

據(jù)弗若斯特沙利文資料顯示，按收入計，企業(yè)級大模型AI應(yīng)用解決方案市場中，2024年的規(guī)模已達到386億元，且預(yù)計2029年將達到2394億元，2024年到2029年的年復(fù)合增長率將達44%

而作為國內(nèi)首批專注于企業(yè)級大模型AI應(yīng)用落地的專業(yè)服務(wù)商——滴普科技在2024年已實現(xiàn)營收2.43億元，近三年的復(fù)合增長率達55.5%，占據(jù)國內(nèi)市場4.2%的份額，預(yù)計2025年將進一步提升到4.4%。

且招股書顯示，截至2024年12月31日，滴普科技已累計為245名企業(yè)用戶提供了服務(wù)。其中復(fù)購客戶81名，復(fù)購率達33.1%，客戶覆蓋消費零售、制造、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)。體現(xiàn)出了滴普科技的客戶對其 “數(shù)據(jù) + AI ”面向行業(yè)場景全流程服務(wù)的高度認(rèn)可。

而當(dāng)下，滴普科技作為一家僅成立七年，便吸引了高瓴、IDG、五源和BAI等知名機構(gòu)入股的企業(yè)級大模型AI應(yīng)用解決方案提供商。本次沖刺IPO，其實也是大模型AI應(yīng)用正在企業(yè)級市場爆發(fā)中，一個具有代表意義的樣本事例。

其充分認(rèn)證了，在由點及面下，企業(yè)級大模型AI應(yīng)用這一賽道，雖然相對沒有消費級市場熱鬧，但都是真金白銀的合作和應(yīng)用，價值明確，前途大。

剩下的問題，就只是如何能夠更好、更快地推動企業(yè)級AI應(yīng)用的進程了。

一個時代有一個時代的企業(yè)級應(yīng)用

技術(shù)范式革新，帶來新業(yè)態(tài)，也催生新商業(yè)挑戰(zhàn)。從IT時代到互聯(lián)網(wǎng)時代再到AI時代，每一次演進都重新定義企業(yè)如何創(chuàng)造價值、管理資源和應(yīng)對挑戰(zhàn)。

AI時代，企業(yè)級應(yīng)用不再是傳統(tǒng)意義上的“流程工具”或“管理系統(tǒng)”，它的核心轉(zhuǎn)為智能決策自主執(zhí)行。那么這樣的系統(tǒng)如何打造？其至少具備三方面能力：

高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與治理能力
企業(yè)專屬大模型訓(xùn)練與適配能力
垂直行業(yè)場景化應(yīng)用能力

這方面滴普科技作為行業(yè)代表給出了更具體的參考。

回顧滴普科技的發(fā)展歷程，主要分為三個階段。

第一階段聚焦數(shù)據(jù)治理，推出FastData企業(yè)級數(shù)據(jù)智能解決方案，助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

第二階段構(gòu)建AI-Ready的FastData Foil數(shù)據(jù)融合平臺，探索數(shù)據(jù)治理與人工智能的深度結(jié)合。

第三階段探索AI與行業(yè)場景深度融合，基于開源基礎(chǔ)大模型和公共知識，開發(fā)Deepexi企業(yè)級大模型平臺，向企業(yè)提供內(nèi)置Agentic AI應(yīng)用的FastAGI解決方案。

由此滴普科技通過產(chǎn)品體系形成了完整的智能化演進路徑

FastData Foil提供AI-Ready的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并基于FastData實現(xiàn)對數(shù)據(jù)全生命周期治理。Deepexi實現(xiàn)企業(yè)專屬大模型的構(gòu)建，并基于FastAGI支持Agentic AI應(yīng)用的快速構(gòu)建和部署。

比如在和百麗時尚集團的合作中，滴普科技從初期的FastData解決方案逐步擴展到FastAGI解決方案，將AI滲透到流程管理、零售決策等多個實際場景。

首先盡可能最大化企業(yè)數(shù)據(jù)的價值，基于FastData Foil數(shù)據(jù)融合平臺，滴普科技將百麗時尚各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一治理。比如在部署AI驅(qū)動的治理工具集的同時，通過對大量多模態(tài)數(shù)據(jù)的高速處理，能夠?qū)υ紨?shù)據(jù)進行分詞處理，為通過SFT及強化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練及微調(diào)大模型提供重要數(shù)據(jù)。

然后通過整合模型棧，基于滴普科技企業(yè)大模型Deepexi和百麗時尚數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，精調(diào)訓(xùn)練推理模型用于商業(yè)流通行業(yè)落地的垂類模型。

最后，在此基礎(chǔ)上部署Agentic AI應(yīng)用，整合了AI生成式數(shù)據(jù)獲取與查詢、業(yè)務(wù)分析與診斷、決策支持與執(zhí)行等核心能力，可以給企業(yè)內(nèi)不同崗位提供相關(guān)的智能支持。

總結(jié)上述，相較于一般大模型服務(wù)提供商，滴普科技呈現(xiàn)出幾大特點：

第一，它并非從大模型開發(fā)起步，而是先從數(shù)據(jù)治理方向切入，逐步和AI深度融合。這種“數(shù)據(jù)+AI”雙核策略，解決了企業(yè)AI落地的首要障礙——數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

第二，它更懂行業(yè)Know-how。滴普科技的商業(yè)化戰(zhàn)略是通過服務(wù)各垂直行業(yè)的頭部企業(yè)，獲取深度行業(yè)洞察，提供 “技術(shù)+場景+流程” 一體化方案，進而形成規(guī)模商業(yè)化。其招股書中披露的客戶數(shù)量可做充分背書， “截至2024年12月31日，已為全球各行業(yè)累計245名企業(yè)用戶提供服務(wù)”。

第三，在長期落地實踐過程中，它沉淀了豐富行業(yè)化工具包（如制造業(yè)的設(shè)備參數(shù)優(yōu)化、零售業(yè)的智能運營流程模板）支持快速部署，同時提供數(shù)據(jù)采集接口、可視化管理后臺等服務(wù)降低企業(yè)技術(shù)門檻。

第四，更懂實際落地，在數(shù)據(jù)處理合規(guī)、IT系統(tǒng)兼容等方面更有經(jīng)驗。

一言以蔽之，它能提供陪伴企業(yè)用戶智能化升級的全流程服務(wù)，不只是提供技術(shù)工具，更是提供可以直接落地使用的完整方案。