企业级大模型AI应用市场正迅猛增长，竞争焦点从"模型能力"转向"落地能力"。企业面临数据价值挖掘、复杂需求满足等挑战，需要端到端的AI全流程落地服务。滴普科技等企业通过"数据+AI"双引擎策略，为企业提供智能化转型解决方案。市场预计2029年达2394亿元，年复合增长率44%。企业级AI应用正从概念走向规模化落地，为企业创造实际价值。

---

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：

1. 高质量数据基础设施与治理能力
2. 企业专属大模型训练与适配能力
3. 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。

值得一提的是，在这条道路上，滴普科技也不孤独；Databricks收购MosaicML；OpenAI收购Rockset……一些同行者也在通过 “数据 + AI” 推动企业实现AI大模型驱动的端到端业务及管理智能化落地。

这意味着，底层技术向垂直场景拓展、计算成本持续下降、企业数字化转型步入深水区等因素共同推动下，企业级大模型AI应用正在迈出关键的一大步，一个更加切实解决企业场景需求的一大步。

而滴普科技的IPO表面上只是一家企业的里程碑，实则标志着整个企业级大模型AI应用市场迎来关键拐点：从概念走向落地，从小范围走向规模化。

从这个角度看，滴普科技本次赴港上市，不仅验证其自身价值，更是整个企业级AI应用赛道发展到一定阶段的必然产物——天时地利人和，确实，都是时候了。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

※领取方式在文末

为什么要学习大模型？——时代浪潮已至

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

• 技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
• 行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

同时，AI大模型技术的爆发，直接催生了产业链上一批高薪新职业，相关岗位需求井喷：

AI浪潮已至，对技术人而言，学习大模型不再是选择，而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来，刻不容缓！

---

那么，我们如何学习AI大模型呢？

这份精心整理的AI大模型学习资料，我整理好了，免费分享！只希望它能用在正道上，帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事！

ps:微信扫描即可获取
加上后我将逐一发送资料
与志同道合者共勉
真诚无偿分享！！！

---

适学人群

我们的课程体系专为以下三类人群精心设计：

• AI领域起航的应届毕业生：提供系统化的学习路径与丰富的实战项目，助你从零开始，牢牢掌握大模型核心技术，为职业生涯奠定坚实基础。

• 跨界转型的零基础人群：聚焦于AI应用场景，通过低代码工具让你轻松实现“AI+行业”的融合创新，无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。

• 寻求突破瓶颈的传统开发者（如Java/前端等）：将带你深入Transformer架构与LangChain框架，助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师，实现职业价值的跃升。

---

※大模型全套学习资料展示

通过与MoPaaS魔泊云的强强联合，我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构，并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践，确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力，从容应对真实业务挑战。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

01 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。希望这份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

👇微信扫描下方二维码即可~

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

02 大模型学习书籍&文档

新手必备的权威大模型学习PDF书单来了！全是一系列由领域内的顶尖专家撰写的大模型技术的书籍和学习文档（电子版），从基础理论到实战应用，硬核到不行！
※（真免费，真有用，错过这次拍大腿！）

03 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

04 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

05 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

06 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

---

由于篇幅有限
只展示部分资料
并且还在持续更新中…

ps:微信扫描即可获取
加上后我将逐一发送资料
与志同道合者共勉
真诚无偿分享！！！

最后，祝大家学习顺利，抓住机遇，共创美好未来！