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title: "滴普科技站上新拐點！東吳證券首予 “買入” 評級，目標價 75.1 港元"
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datetime: "2026-06-13T03:26:38.000Z"
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author: "[港股研究社](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/3199113.md)"
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# 滴普科技站上新拐點！東吳證券首予 “買入” 評級，目標價 75.1 港元

隨着大模型上下文窗口邁向兆級規模，一個根本性的變化正在發生：模型可以直接 “吃進” 並理解原始文檔與海量上下文，無需依賴外部工具進行切片或預處理。這使得過去依賴向量數據庫檢索以及圖數據庫結構化餵給模型的舊模式價值急劇弱化。

那些傳統的通過封裝幾個 API 和對話框來貼 AI 標籤的做法，其天花板仍被原軟件架構鎖死，無法解決模型真正懂企業、深度參與核心業務邏輯的根本問題。**真正產業 AI 的根基，必須是自研模型與 Agent 體系的深度結合，而非對舊有數據工具的表面修補。**這種定位不僅體現在技術路徑上，更深層地反映在其價值取向上。

為此，**滴普科技 (01384.HK)**提出**企業 AI 員工基礎設施與 Token 生產力平台**的戰略定位，致力於將企業的原始資料，轉化為一支可信、可歸因、可協同的 AI 員工團隊。

與海致科技、訊策科技等同在港股上市的 AI 廠商相比，滴普科技選擇了差異化的技術演進路徑：並未止步於對傳統數據工具的迭代優化，而是從底層構建起紮實的產業 AI 技術體系，實現自研大模型與智能 Agent 體系的深度融合。

在產業落地層面，滴普科技 Deepexi 企業大模型脱胎於實體產業一線場景，以製造業為例，滴普的核心優勢在於模型原生適配圖紙、工藝文件、傳感器時序數據等產業專屬複雜語料，訓練邏輯以垂直領域高質量專業數據為核心，與通用大模型依託海量互聯網語料的訓練路徑形成鮮明區分。

當前 AI 行業已形成多元分化的技術路線：智譜（2513.HK）等通用大模型廠商，依託互聯網大規模語料訓練形成了領先的通用語義理解能力，若要深入垂直產業場景，則需完成專業語料適配與業務邏輯深度融合的過程；MiniMax（0100.HK）等廠商則聚焦投入短劇、數字人等娛樂化方向的模型路線，走出了一條與產業智能化不同的發展路徑。

滴普科技的差異化定位，也向市場傳遞出清晰的價值主張：產業 AI 的核心價值，在於深入複雜生產場景、解決實體產業的高價值核心問題，而非在邊緣場景進行淺層應用創新。

為此，滴普構建了以 **Deepexi 企業大模型 與 FastAGI 智能體平台 為核心的技術體系**。Deepexi 不採用傳統的外掛知識庫或 RAG 檢索方式，而是將企業私有、鮮活的知識訓練進模型權重，使其成為模型本身的能力，參與每一次推理。**這種 “活體記憶” 機制，結合本體範式（實體 - 關係 - 規則 - 因果），讓知識不再是靜態存儲，而是隨業務動態演化、可推理、可歸因。**與此同時，**FastAGI 負責將多個 AI 員工組織起來，按崗位分工協作，完成從規劃到執行的長鏈路任務，真正實現像人類團隊一樣工作。**

**Deepexi 核心的商業邏輯，在於構建了一個內循環複利機器。**其實現路徑為：一線工程師使用 DeepWorks 生產環境處理客户資料，產生的真實語料沉澱為 Deepology 高質量數據集，進而用於訓練 Deepexi 模型，增強後的模型由 FastAGI 編排為更強的技能，反哺回 DeepWorks，提升工程師效率。這一閉環意味着，**每服務一個客户，公司的企業知識工程能力就進化一分。**護城河不再是靜態代碼或關係數據庫，而是這條持續加速、越跑越厚的 “智能複利” 曲線。

目前，滴普已在製造、消費零售等領域落地多個標杆案例。例如，為某高端激光設備製造商打造資深售後工程師 AI 員工，實現故障歸因、多假設評估、知識沉澱；為某全國性時尚零售集團部署店鋪運營 + 財務分析 AI 員工，支撐千店級運營決策。**製造業客户收入佔比超過 50%，服務超過 400 家大企業。**

理解了滴普科技的技術底層邏輯，我們再來看東吳證券近期的判斷。

**6 月 12 日，東吳證券首次覆蓋滴普科技，並給予 “買入” 評級，目標價 75.1 港元。**報告核心判斷非常明確：滴普科技是企業級 AI Agent 賽道中的領航者，公司深耕製造業複雜業務場景，正處在從高投入期邁向高回報期的關鍵階段，隨着 FastAGI 業務快速放量、毛利率持續改善以及費用率下行，**公司有望在 2026 年迎來業績拐點**。

東吳證券研報特別強調，滴普科技的優勢來自**行業知識 + 模型能力的雙重壁壘**。公司長期**服務製造業和零售業頭部客户，積累了大規模企業本體語料，並將企業內部知識、圖紙、工藝文檔、傳感器數據、點雲數據等轉化為結構化、可推理、可追責的知識網絡。**這些數據不是互聯網上可以輕易爬取的公開文本，也不是通用模型靠擴大參數就能自動獲得的能力，而是來自真實生產流程、真實客户交付和長期行業經驗沉澱。

**服務客户越多，公司越理解行業流程；沉澱數據越多，模型越適應複雜場景；交付案例越多，AI 員工能力越容易在新客户中複用。**製造業本身具有高專業度、高流程複雜度和高客户粘性，一旦 AI 系統進入客户核心業務流程，替換成本就會顯著提高。後來者即便擁有更強的通用模型，也很難在短時間內複製滴普科技在行業場景、客户知識和交付經驗上的積累。

從收入結構看，滴普科技已經完成了從傳統數據智能服務向 AI 公司的戰略轉型。**2025 年公司營業收入約 4.15 億元，同比增長 70.8%；其中 FastAGI 收入約 2.54 億元，同比增長 181.5%，收入佔比提升至 61.3%，已經成為公司最重要的增長引擎。**這一變化非常關鍵，因為它意味着公司的增長不再主要依賴傳統數據服務，而是由 AI 員工和企業智能體平台驅動。

更重要的是，業績拐點似乎正在形成。**2025 年公司經調整虧損大幅收窄至約 2754 萬元，同比收窄超過七成，距離盈虧平衡僅一步之遙。根據東吳證券預測，公司 2026 年營業收入有望達到約 9.21 億元，同比實現翻倍以上增長，並有望實現 GAAP 口徑盈利轉正。**對於一家高成長 AI 平台公司而言，這個節點意義重大：一旦盈利轉正得到驗證，市場對公司的估值邏輯將有機會從 “虧損 AI 公司” 切換為 “收入高增、盈利釋放、現金流改善” 的成長型平台公司。

滴普科技盈利能力改善也並非偶然，而是由收入結構優化和經營槓桿共同推動。**公司毛利率已經從 2022 年的 29.4% 提升至 2025 年的 55.1%，未來仍有進一步上行空間。**隨着海外 SaaS、高毛利硬件產品、AI 員工內部替代和交付自動化比例提升，公司綜合毛利率有望繼續改善。

按照東吳證券測算，**滴普科技 2026 年預計收入約 9.21 億元，對應目標市值約 225.69 億元，折算目標股價為 75.1 港幣。**這個目標價的核心支撐，在於公司已經從 AI 概念階段進入業績兑現階段：FastAGI 收入高速增長，製造業場景壁壘持續強化，毛利率和費用率改善路徑清晰，2026 年盈利轉正預期明確。

滴普科技正站在企業級 AI Agent 從概念驗證走向業績兑現的關鍵位置。公司既有企業本體語料庫帶來的數據壁壘，也有製造業複雜場景帶來的交付壁壘；既有 FastAGI 收入高速增長帶來的成長性，也有毛利率提升、費用率下行和盈利轉正帶來的業績彈性。在港股 AI 應用板塊中，滴普其實並不是普通概念股，而是少數能夠把 AI Agent 真正嵌入產業流程，並逐步兑現到財務報表中的稀缺公司。

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