数据要素与AI融合的行业趋势 - 全球企业服务市场达成新共识:大模型的核心价值在于将数据资产转化为决策燃料而非无限增加参数量级[2] - 数据厂商如Databricks和Palantir正通过升级数据架构(如AI原生数据湖仓)和AI平台重新定义企业决策[2] - 中国市场加速数据要素价值释放,AI发展重塑数据平台产品组合与市场份额格局[3] 滴普科技的发展路径 - 公司2015年起步于企业数据服务,2024年近半收入增长来自数据平台与大模型结合[3] - 产品演进路径:从数据中台→多模态数据湖仓→AI-Ready数据基础平台→模型工程平台+Agent平台[4] - 形成行业大模型+Agentic AI应用闭环,服务百丽时尚、中国海油等头部客户[4][5] 技术落地实践案例 - 与百丽时尚5年合作: - 2021年搭建数据中台整合分散业务系统数据[5] - 2022年引入数据湖仓架构管理结构化/非结构化数据[5] - 2023年基于Deepexi大模型落地供应链快反、门店智能运营等12+场景[5] - 其他合作案例:中国海诚、上海船舶设计院等机构验证AI行业应用[5] 组织与战略机制 - 产研体系结合前沿技术预研与敏捷开发,形成市场洞察能力[7] - 班委制决策制度:6位联合创始人集体决策,CEO保留否决权[7] - 季度高管深度研讨机制(如2024年Q1聚焦垂直模型能力建设)[7] - 文化强调"无身份包袱",核心团队抗风险能力来自共享价值观与利益机制[7] 未来方向 - 目标为完成AI大模型技术场景落地,现有产品矩阵包括FastData Foil数据平台、FastAGI智能体平台、Deepexi企业大模型[7] - 对标国际企业如Databricks,聚焦数据与AI融合的行业深度应用[7]
滴普科技:如何在 AI 落地产业时快速成长
晚点LatePost·2025-02-24 17:30