滴普科技專注於為企業提供企業級大模型人工智能應用解決方案，助力企業大規模高效整合數據、決策及運營。公司開發的Deepexi企業級大模型平台，提供FastAGI企業級人工智能解決方案，協助客戶作出更明智的決策並自動化其業務流程。滴普已實現了在多個垂直行業的規模商業化落地，包括消費零售、製造、醫療及交通等。

主席兼首席執行官趙杰輝接受本台專訪時介紹，滴普科技2018年成立，去年10月底在香港上市，是當時港股企業AI大模型應用第一股。滴普對於客戶的核心價值，就是基於客戶資料，針對他們的具體崗位，創建AI員工，然後為企業持續地去運營這些AI員工、規範執行崗位工作。

他補充公司核心的兩大產品，第一個是企業大模型Deepexi，這企業大模型邏輯，因應企業中有很多專業的崗位，這些專業崗位上有很多原始知識和資料。 Deepexi核心是把這些原始數據和資料，整理成一個本體。若用專業化名詞，可以理解為這個崗位所需要的wiki(知識庫)，滴普從原始資料把它轉換成這個崗位知識Wiki，基於這些知識wiki，然後生成這個崗位上所需要的所有規範執行skills（技巧），故可以理解企業透過這大模型deepexi，把企業自身的豐富知識資料數據，生成它的知識wiki，由這些知識wiki，再去生成這崗位上非常專業和精準的skills。

第二個產品是FastAGI企業智能體平台，趙杰輝表示，當生成企業自身的崗位skills後，需要用企業智能體平台把這些skills組合成一個AI員工崗位，當多個skills組合成一個AI員工崗位後，同時多個AI員工的崗位可以組合成一個企業智能體。本質上滴普科技產品就是企業大模型Deepexi ，然後同時透過個企業智能體平台FastAGI，去把不同的skills組合成一個AI崗位，再把多個AI崗位組合成一個智能體。

他指，目前滴普主要客戶收入50%以上屬製造業，因為內地製造業體量很大。另一類客群是零售，滴普服務了內地眾多龍頭消費零售行業，比如一個龍頭零售企業擁有萬多家分店，原本可能需要萬多個店長，今天企業把這萬多個店長中最專業、最明星的員工請過來，然後用滴普知識分析一個門店經營、供應鏈管理如訂貨、補貨、調貨、定價等，將這些知識邏輯及數據使用方法、歷史上工作數據，組成原始資料，然後輸入給滴普的企業大模型Deepexi，它就可以生成關於在這家企業內最精準、高效運營門店的wiki，這wiki就可以生成像這樣明星級店長崗位skill，如定價、訂貨、補貨、調貨供應鏈管理邏輯，及對每個月經營分析的邏輯，基於這明星員工知識邏輯去生成skills，再經過FastAGI企業智能體組合成一個AI店長，那麼原來他這員工邏輯，就可以由一個明星員工店長，帶著30至50個AI店長去管理更多的分店。另外，透過培訓，一些新手（junior）店長，可以給他配備一個基於剛才合資格（qualified）店長知識邏輯所訓練出來的AI店長，去輔助他盡快變成一個senior的店長。

至於在製造業場景中，趙杰輝提到，比如說一個大型裝備生產過程中，滴普可以讓一個現場技術員，如負責看圖紙的，基於他的知識邏輯，滴普可以讓模型變成一個AI技術員去看圖紙；也可以把工藝工程師的知識邏輯變成一個AI工藝工程師，如此類推，亦可以生成質量管理AI工程師等，((這些崗位由非常資深的員工提供知識邏輯，就可以生成他這個崗位背景下的wiki，由這些wiki再生成skills，組合成AI技術員、AI工藝工程師、AI質量工程師等))，這些AI員工在FastAGI平台下再組合成工業智能體，目前這方面的工業智能體，約佔滴普收入51%。

滴普科技屬模型即服務MAAS(Model As A Service)公司，努力為企業發展AI員工。趙杰輝分析，這跟年初火熱的OpenClaw/養龍蝦有分別。滴普做MAAS前，龍蝦還沒有被大家所知，其實龍蝦和滴普業務有本質區別，用一個形象化來說。龍蝦如上司交下一件工作，然後龍蝦去互聯網上搜尋一些技能去完成工作，其背景知識是一個互聯網數據。龍蝦存在不規範或不精準問題，它不具備一個企業具體崗位的專業知識邏輯，這是第一差別。

第二差別是龍蝦本質上屬skill、工具屬性強。滴普是要創建AI員工，不是AI龍蝦。AI員工建基於企業層面源頭，比如說同一產業，A企業和B企業在門店管理、供應鏈管理方面，他倆的知識邏輯其實不太一樣的。滴普創建的AI員工，是要在這個企業自身、崗位規範系統的知識基礎上生成skill，再把skill組合成AI員工，再由多個AI員工組合成智能體，所以從基礎的源頭就是不一樣的。首先AI員工相對於龍蝦具備規範性、可審計性、具備很多基於這個企業自身知識的專業性。這些均不一樣，亦是跟AI龍蝦區別所在。

滴普客戶群目前主要2B為主，最深產業是製造業，佔營收50%以上收入，第二大屬零售和消費企業，佔30%收入，然後是一些基礎設施、公營事業如醫療監管機構、醫療機構、交通等類別，主要是內地客戶。至於算力應用方面，趙杰輝指，旗下deepexi企業大模型提供服務之前，積累了不少客戶數據，早前服務超過400家頭部客戶，根據這些基礎為企業建立知識wiki的know how（專有技術）數據，這些Know how數據由滴普自己訓練而成為deepexi模型，然後再把企業自己關於個別領域具體資料輸入，才能建立wiki。這個訓練部分算力由滴普自己負責，每年消耗不小，透過這方面訓練而成的能力，令滴普現在在企業場景裡面，已經形成了280多個skills，透過這280個skills生成的具體企業崗位AI員工，還需要用客戶具體數據去做「後訓練」，通常這「後訓練」算力一般是由客戶自己負責。

token(詞元)近日成為火熱話題，趙杰輝指，根據滴普認知及跟客戶交流，大家認同滴普有潛力發展成token生產力平台。本質上滴普幫客戶把原始資料token化，然後由token通過滴普的deepexi模型形成skill，再通過FastAGI企業及智能體平台去執行這些skill，最後滴普的產品體系可以讓AI不僅回答問題，更能準確、規範地執行，故客戶認同滴普是一個token生產平台，可以用token去提供生產力。

出海發展方面，趙杰輝分析，去年開始以香港為主，涉足香港的各種公營事業如醫療、交通、基礎設施行業等，今年會加快海外發展，除了以香港為中心，再輻射整個東南亞市場外，亦希望在中東、西歐方面做出成績，預期海外市場收益會比內地市場好，因為內地市場頗「卷」，要吸引客戶持續使用，讓他們從一個AI崗位擴展到數十個AI崗位，甚至構建成一個整體。內地這商業模式很「卷」，相對海外有更好商業模式，如透過雲提供服務，這模式可以按token收費，如為2C客群提供問答，價值會更高。畢竟AI正從knowledge發展到skill，用於相關方面的token售價亦會更高。目前滴普主力發展2B市場，未來如要發展2C市場，滴普需要成長至更大規模。

滴普科技去年10月底來港上市，當日招股價26.66港元，掛牌後即沖高至128港元以上，今年三月美伊戰事爆發，股價曾回落至28.64元，近日回升至63.05元，市值205億。

分析指，滴普科技前景受惠於企業 AI 落地潮與國產替代需求，被市場譽為「中國版 Palantir」。憑著其核心的 FastAGI 企業級智能體平台業務爆發，公司整體營收高速增長，經調整虧損大幅收窄，預期短期逼近盈虧平衡點。不過內地企業級 AI 市場競爭大，滴普科技面臨其他巨頭挑戰，關鍵是做好護城河及出海成功。

訪問、整理：勞家樂

報道：李意琴