大模型AI应用，正在企业级赛道迅猛爆发

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。”

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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。

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。

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

学会后的收获：

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
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5.LLM面试题合集
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