3分钟掌握BilibiliDown：零门槛批量下载B站视频全攻略
2026/1/21 9:31:39
企业级大模型AI应用市场正迅猛爆发，预计2024-2029年复合增长率达44%，2029年市场规模将达2394亿元。企业AI转型面临数据质量、场景适配等挑战，"Data+AI"双引擎策略成为关键解决方案。以滴普科技为代表的服务商通过端到端全流程服务，帮助企业实现AI能力快速落地。随着技术成熟和成本下降，企业级AI应用将从概念走向规模化，成为企业竞争的关键要素。
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。”
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：
- 高质量数据基础设施与治理能力
- 企业专属大模型训练与适配能力
- 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。
由此滴普科技通过产品体系形成了完整的智能化演进路径。
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。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。