大模型AI应用，正在企业级赛道迅猛爆发

大模型 AI 应用在消费级市场的爆发，已引发各界广泛关注。

不论是 ChatGPT 带动的第一波浪潮，还是 DeepSeek 之后更多中国大模型 AI 应用的涌现，从 AI 智能助手到 AI 陪伴应用，再到 AI 在各个领域的产品，应用层在全面爆发。

但实际上，还有另一个易于忽略却刚需明确、广受看好的赛道，爆发得更迅猛——企业级大模型 AI 应用市场。

这一趋势已有诸多现实印证。

如 AI、云计算、企服领域龙头玩家纷纷推出 AI 应用开发平台，满足企业拥抱生成式 AI 需求；IDC 预测，中国生成式 AI 软件市场规模将达到35.4 亿美元。国家层面也进一步强调，要突出应用导向、推动人工智能产业健康有序发展。" 我国数据资源丰富，产业体系完备，应用场景广阔，市场空间巨大。"

近期，专注于企业级大模型 AI 应用落地的专业服务商滴普科技正式启动赴港 IPO 进程，更是直接体现行业热度。由此也揭示出企业市场新的竞争规律：

在企业市场，竞争焦点正在从 " 模型能力 " 转向 " 落地能力 "。谁能驱动"Data+AI"双引擎，谁就能更快抢占潮头。

正在高速爆发的企业级大模型 AI 应用赛道

过去一年时间，大模型领域的发展一直遵从两个基础点：更智能、更划算。

形成的成果就是，大模型不仅具备更强推理能力，同时 API 价格也连降几个数量级。而这刚好满足了大模型 AI 应用大规模落地的首要条件。

一直以来，企业们对智能化转型都有强烈需求。经历了数字化转型浪潮，企业们构建了自己的 IT 系统、数据库、湖仓数据平台，但内部数据价值还有待被进一步挖掘。

大模型的出现，刚好可以解决这一问题。AI 不仅可以优化现有工作流、提升效率，更能创造新业务价值。比如电商行业基于 AI 可以实现 " 千人千面 " 的广告投放，提高广告点击率、降低单次获客成本；零售行业通过 AI 优化仓储调度、预测销售趋势；电力行业基于 AI 实现动态按需供给，节省资源同时降低企业用电成本。

Gartner 报告预测，到 2026 年，超过 80% 的企业将在生产环境中采用生成式 AI 的 API、模型，并部署启用生成式 AI 的应用。也就是说，未来企业使用 AI 应用将像使用 OA 软件一样普遍，没有 AI 应用的企业将处于竞争劣势。

但有了模型，并不意味着就能将技术转化为实际生产力。

企业需求通常具有复杂性和灵活性，单一模型难以直接契合多场景需求，即便多个单一模型的单纯叠加，也无法串联成精准高效的价值链条。

例如异构系统整合困难、行业知识迁移成本高昂、端到端部署流程复杂等难题，在金融、制造、零售等重场景行业中尤为突出。此外，诸如数据孤岛、算力分配、安全合规、幻觉率高等问题纵横交织，更是让许多企业的 AI 转型陷入「空有技术难落地」的困境。

换句话说，企业对 AI 的需求正呈指数级增长，但技术落地能力还无法跟上需求进化的速度。

正是这样的矛盾，人们才反应过来，纯粹的 AI 大模型作为 IT 技术组件始终与企业场景存在一个中空地带，做不到直接无缝衔接。将 AI 能力封装为可即插即用的智能体应用，以组件的方式通过标准化接口对接业务场景或许效果更佳。

毕竟，应用，本身就是功能的集成载体。功能在 IT 架构中又能像插件一样即插即用，并且完全能参考场景实际需求做对应的满足开发。这一点，即便是在当下以 AI 大模型驱动技术发展的时代，依旧没有改变。

提供这类新商业模式的企业，现在通常被称为企业级大模型 AI 应用的解决方案提供商，通过端到端的 AI 全流程落地服务，以及更深度地切入企业场景、更迅速地配合行业 Know-how 价值凸显等优势，帮助企业无需组建庞大技术团队，就能快速获得 AI 能力，也从根本上改变了 AI 应用的边际成本结构。

而这种新商业模式凭借 " 轻资产落地 " 与 " 场景化适配 " 的核心优势，精准击中企业智能化转型的效率痛点，其商业价值正迅速转化为市场规模的爆发式增长。

据弗若斯特沙利文资料显示，按收入计，企业级大模型 AI 应用解决方案市场中，2024 年的规模已达到 386 亿元，且预计 2029 年将达到 2394 亿元，2024 年到 2029 年的年复合增长率将达 44%。

而作为国内首批专注于企业级大模型 AI 应用落地的专业服务商——滴普科技在 2024 年已实现营收 2.43 亿元，近三年的复合增长率达 55.5%，占据国内市场 4.2% 的份额，预计 2025 年将进一步提升到 4.4%。

且招股书显示，截至 2024 年 12 月 31 日，滴普科技已累计为 245 名企业用户提供了服务。其中复购客户 81 名，复购率达 33.1%，客户覆盖消费零售、制造、医疗、交通等领域的领军企业。体现出了滴普科技的客户对其 " 数据 + AI " 面向行业场景全流程服务的高度认可。

而当下，滴普科技作为一家仅成立七年，便吸引了高瓴、IDG、五源和 BAI 等知名机构入股的企业级大模型 AI 应用解决方案提供商。本次冲刺 IPO，其实也是大模型 AI 应用正在企业级市场爆发中，一个具有代表意义的样本事例。

其充分认证了，在由点及面下，企业级大模型 AI 应用这一赛道，虽然相对没有消费级市场热闹，但都是真金白银的合作和应用，价值明确，前途大。

剩下的问题，就只是如何能够更好、更快地推动企业级 AI 应用的进程了。

一个时代有一个时代的企业级应用

技术范式革新，带来新业态，也催生新商业挑战。从 IT 时代到互联网时代再到 AI 时代，每一次演进都重新定义企业如何创造价值、管理资源和应对挑战。

AI 时代，企业级应用不再是传统意义上的 " 流程工具 " 或 " 管理系统 "，它的核心转为智能决策和自主执行。那么这样的系统如何打造？其至少具备三方面能力：

高质量数据基础设施与治理能力

企业专属大模型训练与适配能力

垂直行业场景化应用能力

这方面滴普科技作为行业代表给出了更具体的参考。

回顾滴普科技的发展历程，主要分为三个阶段。

第一阶段聚焦数据治理，推出 FastData 企业级数据智能解决方案，助力企业实现数据驱动决策。

第二阶段构建 AI-Ready 的 FastData Foil 数据融合平台，探索数据治理与人工智能的深度结合。

第三阶段探索 AI 与行业场景深度融合，基于开源基础大模型和公共知识，开发 Deepexi 企业级大模型平台，向企业提供内置 Agentic AI 应用的 FastAGI 解决方案。

由此滴普科技通过产品体系形成了完整的智能化演进路径。

FastData Foil 提供 AI-Ready 的数据基础，并基于 FastData 实现对数据全生命周期治理。Deepexi 实现企业专属大模型的构建，并基于 FastAGI 支持 Agentic AI 应用的快速构建和部署。

比如在和百丽时尚集团的合作中，滴普科技从初期的 FastData 解决方案逐步扩展到 FastAGI 解决方案，将 AI 渗透到流程管理、零售决策等多个实际场景。

首先尽可能最大化企业数据的价值，基于 FastData Foil 数据融合平台，滴普科技将百丽时尚各业务系统数据统一治理。比如在部署 AI 驱动的治理工具集的同时，通过对大量多模态数据的高速处理，能够对原始数据进行分词处理，为通过 SFT 及强化学习来训练及微调大模型提供重要数据。

然后通过整合模型栈，基于滴普科技企业大模型 Deepexi 和百丽时尚数据基础，精调训练推理模型用于商业流通行业落地的垂类模型。

最后，在此基础上部署 Agentic AI 应用，整合了 AI 生成式数据获取与查询、业务分析与诊断、决策支持与执行等核心能力，可以给企业内不同岗位提供相关的智能支持。

总结上述，相较于一般大模型服务提供商，滴普科技呈现出几大特点：

第一，它并非从大模型开发起步，而是先从数据治理方向切入，逐步和 AI 深度融合。这种 " 数据 +AI" 双核策略，解决了企业 AI 落地的首要障碍——数据质量问题。

第二，它更懂行业 Know-how。滴普科技的商业化战略是通过服务各垂直行业的头部企业，获取深度行业洞察，提供 " 技术 + 场景 + 流程 " 一体化方案，进而形成规模商业化。其招股书中披露的客户数量可做充分背书， " 截至 2024 年 12 月 31 日，已为全球各行业累计 245 名企业用户提供服务 "。

第三，在长期落地实践过程中，它沉淀了丰富行业化工具包（如制造业的设备参数优化、零售业的智能运营流程模板）支持快速部署，同时提供数据采集接口、可视化管理后台等服务降低企业技术门槛。

第四，更懂实际落地，在数据处理合规、IT 系统兼容等方面更有经验。

一言以蔽之，它能提供陪伴企业用户智能化升级的全流程服务，不只是提供技术工具，更是提供可以直接落地使用的完整方案。