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阳泉市(盂县、郊区、平定县、矿区、城区)
柳州市(城中区、融水苗族自治县、柳北区、融安县、柳江区、柳城县、鹿寨县、鱼峰区、柳南区、三江侗族自治县)
徐州市(云龙区、沛县、睢宁县、新沂市、贾汪区、丰县、鼓楼区、铜山区、泉山区、邳州市) 云浮市(新兴县、郁南县、罗定市、云安区、云城区)
淮南市(田家庵区、谢家集区、寿县、潘集区、凤台县、大通区、八公山区)
安康市(石泉县、宁陕县、汉滨区、汉阴县、镇坪县、紫阳县、平利县、岚皋县、旬阳市、白河县)
海北藏族自治州(刚察县、海晏县、祁连县、门源回族自治县)
北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县) 吴忠市(利通区、红寺堡区、青铜峡市、同心县、盐池县)
海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵南县、共和县、贵德县)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
福州市(台江区、闽侯县、仓山区、闽清县、鼓楼区、永泰县、长乐区、平潭县、福清市、连江县、罗源县、马尾区、晋安区)
黔南布依族苗族自治州(贵定县、惠水县、平塘县、福泉市、罗甸县、都匀市、长顺县、龙里县、瓮安县、荔波县、三都水族自治县、独山县)
铜川市(王益区、宜君县、印台区、耀州区)
贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、昭平县、钟山县、八步区)
内蒙古自治区
呼和浩特市(清水河县、托克托县、赛罕区、回民区、玉泉区、新城区、土默特左旗、武川县、和林格尔县)
济源市
塔城地区(裕民县、额敏县、塔城市、乌苏市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县)
益阳市(南县、赫山区、安化县、桃江县、沅江市、资阳区)
海东市(平安区、乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)
陇南市(康县、文县、礼县、宕昌县、两当县、武都区、成县、徽县、西和县)
桂林市(灌阳县、龙胜各族自治县、叠彩区、全州县、七星区、象山区、资源县、雁山区、兴安县、永福县、灵川县、阳朔县、恭城瑶族自治县、临桂区、平乐县、秀峰区、荔浦市)
杭州市(钱塘区、余杭区、临安区、拱墅区、淳安县、桐庐县、富阳区、萧山区、西湖区、建德市、临平区、滨江区、上城区)
宁波市(镇海区、余姚市、象山县、海曙区、鄞州区、慈溪市、江北区、宁海县、奉化区、北仑区)
赣州市(安远县、章贡区、全南县、崇义县、赣县区、宁都县、会昌县、定南县、于都县、寻乌县、兴国县、龙南市、上犹县、大余县、瑞金市、南康区、石城县、信丰县)
保定市(定州市、唐县、竞秀区、望都县、高碑店市、安新县、涞水县、蠡县、定兴县、容城县、莲池区、涿州市、徐水区、阜平县、高阳县、雄县、顺平县、满城区、博野县、清苑区、易县、曲阳县、安国市、涞源县)
白城市(通榆县、镇赉县、大安市、洮北区、洮南市)
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晋城市(泽州县、沁水县、城区、高平市、阳城县、陵川县)
赤峰市(林西县、宁城县、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、松山区、翁牛特旗、喀喇沁旗、敖汉旗、克什克腾旗、元宝山区、巴林左旗、红山区)
宝鸡市(太白县、陇县、凤县、金台区、凤翔区、陈仓区、麟游县、渭滨区、眉县、岐山县、扶风县、千阳县)
淮安市(涟水县、金湖县、盱眙县、清江浦区、洪泽区、淮阴区、淮安区) 惠州市(惠城区、博罗县、龙门县、惠东县、惠阳区)
唐山市(迁安市、路南区、丰南区、开平区、滦州市、古冶区、丰润区、乐亭县、滦南县、玉田县、遵化市、迁西县、曹妃甸区、路北区)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、盘山县、大洼区)
漳州市(南靖县、诏安县、芗城区、东山县、平和县、长泰区、龙海区、漳浦县、云霄县、华安县、龙文区)广州市(海珠区、增城区、黄埔区、番禺区、从化区、越秀区、荔湾区、南沙区、白云区、天河区、花都区)
铜仁市(沿河土家族自治县、石阡县、万山区、江口县、思南县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、碧江区、印江土家族苗族自治县、德江县) 成都市(金堂县、大邑县、温江区、双流区、新都区、崇州市、邛崃市、龙泉驿区、都江堰市、青羊区、成华区、金牛区、锦江区、彭州市、简阳市、蒲江县、郫都区、青白江区、新津区、武侯区)
昭通市(大关县、盐津县、绥江县、威信县、彝良县、鲁甸县、永善县、镇雄县、昭阳区、巧家县、水富市)
阜新市(细河区、太平区、彰武县、新邱区、阜新蒙古族自治县、海州区、清河门区)
和田地区(和田县、民丰县、墨玉县、和田市、策勒县、于田县、洛浦县、皮山县)包头市(昆都仑区、石拐区、青山区、东河区、九原区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、白云鄂博矿区)
榆林市(米脂县、靖边县、定边县、横山区、佳县、榆阳区、清涧县、神木市、府谷县、吴堡县、绥德县、子洲县)
汕头市(金平区、濠江区、潮南区、南澳县、龙湖区、潮阳区、澄海区)
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其核心产品包括FastData企业级数据智能解决方案和FastAGI企业级人工智能解决方案，前者利用自有的AI-Ready的FastDataFoil数据融合平台，帮助企业治理多模态数据、构建高质量知识库；后者基于Deepexi企业级大模型平台，为各行业企业提供多场景的Agentic人工智能应用。
根据弗若斯特沙利文的资料，以2024年的收入计，滴普科技在中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场中排名第一位，且其自有大模型是业界首个完成深度合成算法及生成式人工智能服务双重监管备案的通用企业运营决策大模型，这确立了其在行业内的领先地位。
在财务方面，滴普科技呈现出收入高速增长但仍亏损的态势。2022年至2024年，公司收入分别为人民币1.01亿元、1.29亿元、2.43亿元，2022年至2024年的复合年增长率（CAGR）为55.5%。然而，同期公司的亏损净额分别为人民币6.55亿元、5.03亿元、12.55亿元。
剔除股份支付开支、附有优先权的股份公允价值变动及开支的影响后，非香港财务报告准则的经调整亏损净额在2022年、2023年分别为人民币2.24亿元、1.89亿元。
公司在过往记录期间录得流动负债净额及负债净额，截至2022年、2023年及2024年12月31日，流动负债净额分别为人民币20.39亿元、24.49亿元、36.87亿元，负债净额分别为人民币20.14亿元、24.24亿元、36.76亿元。
从投资价值角度分析，滴普科技所处的中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场发展前景广阔。按收入计，该市场规模预计将从2024年的人民币58亿元增长至2029年的人民币527亿元，2024年至2029年的CAGR为55.5%。
滴普科技凭借其技术优势和市场地位，有望在行业增长中受益。此次募集资金若能有效投入研发、市场拓展和潜在投资并购，将进一步增强公司的核心技术能力和市场竞争力。例如，公司计划提升未来五年的研发能力，这有助于其保持技术领先，不断推出符合市场需求的新产品和解决方案。
但该公司IPO也存在潜在风险。从财务角度看，持续的亏损和高额的负债净额可能会影响公司的财务稳定性，若未来不能实现盈利，可能会对投资者信心造成打击。在市场竞争方面，虽然滴普科技目前处于领先地位，但行业竞争日益激烈，竞争对手可能拥有更雄厚的财务、技术或营销资源。
如一些大型互联网巨头也在涉足该领域，他们可能凭借自身优势更快地响应市场变化，推出更具竞争力的产品和服务，这对滴普科技的市场份额构成威胁。从技术研发角度，人工智能行业技术更新换代快，若滴普科技不能持续投入研发并跟上技术发展步伐，其技术优势可能很快被超越。
综合来看，滴普科技在港股市场的前景取决于其能否有效利用此次IPO募集的资金，实现技术创新和市场拓展，同时改善财务状况。投资者需要充分考虑公司的优势与面临的挑战，谨慎做出投资决策。