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公司概况与发展历程 - 念空科技成立于2015年，是一家专注于量化投资的百亿私募，投研采取全产业、全链条、AI驱动的体系 [2][6] - 公司发展并非一帆风顺，成立一年后管理规模曾达到50亿元，后又从高峰跌落，在2018年市场与公司均处低谷时，依靠团队韧性和追求极致的文化重新崛起 [6] - 公司发展过程中曾面临挑战，包括2015年股指期货深贴水导致中性策略收益困难，以及2017年委外资金收缩和团队股权变动等问题 [7] 创始人与团队文化 - 创始人王啸毕业于复旦大学物理系，拥有博士学位，2011年进入金融行业从事量化相关工作，其个人爱好拳击 [7] - 团队克服逆境的关键在于品性与信念，而非特定方法，创始人将面对困难时保持平静的个性带入团队，强调在竞争激烈的量化行业需要意志和精神来突围 [8][3] 投研模式与理念 - 公司投研采用无投资经理的流水线模式，涵盖从数据处理、因子生产、AI拟合、预测到优化持仓及算法交易的全链路，创始人主要负责制定投研方向、打磨体系及跟踪管理模型 [9] - 量化投资哲学与主观投资不同，更关注对市场内在规律的挖掘，量化模型构建者是观察者，将历史数据输入神经网络进行训练，由机器总结并应用规律 [4][10] - 公司早期即在深度学习和人工智能上进行了大规模投入，大部分模型使用神经网络算法驱动交易 [6][11] 行业趋势与量化价值 - 量化投资在国内发展是大势所趋，海外市场量化占比达70%～80%，中国市场目前占比远低于此，借鉴海外经验可见趋势 [5][10] - 量化私募为社会创造了多重价值，包括纳税贡献以及为市场提供流动性，如果没有量化，A股流动性可能降至很低，不利于金融安全 [14][5] - 量化行业的竞争最终是技术竞争，但核心差异并非算力，而是管理人拥抱和追赶新技术的能力，未来行业集中度将提高，头部5-7家管理人将占据大部分管理规模 [15] 技术创新与AI应用 - 大模型（如DeepSeek）完全区别于传统AI投资的算法和训练方法，是未来改变行业游戏规则的要点，其开源带来了算法能力的平权，使企业能不受限制地进行微调和研究 [5][10] - 公司对AI应用进行分层，包括传统机器学习/深度学习算法以及AI大模型，过去5-7年已广泛应用神经网络算法，今年起开始拓展大模型研究 [11] - 公司联合上海交大计算机学院完成一篇学术论文并投向NIPS（神经信息处理系统大会），凸显行业对AI研究应用的重视 [2][11] 成功要素与人才观 - 做好量化投资需要三个关键要素：良好的激励机制、充足的算力与资源、以及在激烈人才竞争中采取破格动作挖掘人才 [13] - 公司认为量化行业并非需要极致智力，更看重人才解决问题的能力以及其解决问题的思路和方法 [13]

公司概况与上市进展 - 滴普科技股份有限公司已向港交所主板递交上市申请，联席保荐人为中信证券、民银资本、国泰君安国际、浦银国际和交银国际 [1] - 公司上市前已完成约9轮融资，累计总额约人民币20亿元，投资方包括高瓴、IDG资本、上海AI投资基金、兴业资管、国泰君安、交银国际等 [1] - 若成功上市，公司有望成为2025年港股首家以企业级AI为标签的上市公司 [1] 财务表现 - 公司收入持续增长，2022年至2024年收入分别约为人民币1.00亿元、1.29亿元及2.43亿元，复合年均增长率为55.5% [2] - 同期年内亏损严重，分别约为人民币6.55亿元、5.03亿元及12.55亿元，三年累计亏损达人民币24亿元 [2] - 2024年大额亏损与股份支付开支和附有优先权的股份公允价值变动等因素有关 [2] - 毛利率显著改善，从2022年的29.4%提升至2024年的51.9% [3] - 销售及营销开支占收入比例从2022年的119.6%大幅下降至2024年的36.7% [3] - 研发开支占收入比例从2022年的93.7%下降至2024年的33.5% [3] - 截至2024年底，公司流动负债净额为人民币36.87亿元，负债净额为人民币36.76亿元 [5] 业务与产品 - 公司专注于为企业提供前沿的人工智能解决方案，拥有AI-Ready的FastData Foil数据融合平台及Deepexi企业级大模型平台两大基础设施 [2] - 公司采用基于交易的模式推广解决方案，主要产品为FastData企业级数据智能解决方案及FastAGI企业级人工智能解决方案 [3] - 2024年，FastData解决方案和FastAGI解决方案收入分别占总收入的62.8%和37.2%，后者增长速度较快 [3] - FastData解决方案利用FastData Foil平台，帮助企业客户实现多模态数据的标准化统一治理，提升数据分析效率和业务响应速度 [4] - FastAGI解决方案基于Deepexi大模型平台，为消费零售、制造、医疗、交通等行业提供多场景的Agentic人工智能应用 [4] 客户与市场地位 - 客户数量持续增长，截至2022年、2023年及2024年末，累计服务客户分别为129名、178名及245名 [5] - 截至2024年底，245名客户中复购客户为81名，复购率为33.1% [5] - 按2024年收入计，公司在中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场排名第五，市场份额为4.2%，预计2025年达到4.4% [12] - 该市场前五大提供商占总市场份额的39.1% [12] - 公司已入选IDC《中国数据智能市场生态图谱V5.0》的数据存储、数据管理与分析及工业行业应用三大领域，并被列为《数据智能核心技术趋势及代表厂商图V2.0》中产品积木类别的代表厂商 [12] 商业化落地案例 - 公司与某鞋服行业头部企业合作，自建AI训推平台，实现了研发设计助手、商品运营智能助手、零售供应链助手三大应用场景 [11] - 公司与某国内工程设计服务业头部企业合作，实现了问答助手和设计助手两大应用场景 [11] - 公司与知名商业地产品牌合作，打造惠购智慧商业平台，形成“DM滴普智能营销平台+ DC滴普全渠道交易平台+ DO滴普智能运营分析平台”的产品组合 [11] - 公司已在消费零售、制造、医疗及交通等多个垂直行业实现规模商业化落地 [12] 行业背景与市场前景 - 2025年有望成为AI应用大规模落地元年，AI应用将深度融入业务场景以推动企业数字化转型 [5] - 截至2024年6月，中国生成式人工智能产品的用户规模达2.3亿人；截至2024年末，中国共有309个生成式人工智能产品完成备案 [6] - 中国企业级人工智能应用解决方案市场规模从2020年的人民币107亿元增长至2024年的人民币386亿元，2020至2024年复合年均增长率为37.8% [6] - 预计该市场规模将在2029年达到人民币2394亿元，2024年至2029年复合年均增长率预计为44.0% [6] - 行业仍面临商业化困境，许多AI企业如依图科技、云从科技仍处于亏损状态 [10] - 在To C端，最赚钱的AI应用集中在图像/视频编辑、美颜相机、ChatBot等赛道；在To B端，自动驾驶、自动化生产、金融风险管理、智能化教育、智能医疗诊断等领域热度居高不下 [11]