與大廠賽跑，滴普科技要在企業(yè)級(jí)模型里造「綠洲」。

新眸原創(chuàng)·作者 | 桑明強(qiáng)

如果一家公司用7年時(shí)間只做一件事，大家會(huì)覺得它很專注；如果在這7年連續(xù)“錯(cuò)失”互聯(lián)網(wǎng)+、數(shù)據(jù)中臺(tái)等風(fēng)口，大家又會(huì)覺得它有點(diǎn)傻；但如果這家公司后來又成為國(guó)內(nèi)企業(yè)級(jí)大模型的頭號(hào)玩家，它就是滴普科技。

滴普科技的創(chuàng)業(yè)故事始于2018年，幾乎是中國(guó)軟件行業(yè)最“膨脹”的年份。

在資本市場(chǎng)的催熟下，當(dāng)時(shí)誕生一批以數(shù)據(jù)中臺(tái)為賣點(diǎn)的初創(chuàng)型公司，這種以搶占市場(chǎng)份額為目的的惡性競(jìng)爭(zhēng)帶來的直接后果，是對(duì)PMF（Product-Market-Fit）的極致扭曲，最終導(dǎo)致這些公司紛紛折戟數(shù)字化——徒有規(guī)模增長(zhǎng)的表象，內(nèi)里的盈利難題遲遲得不到解決。

類似的戲碼在大模型時(shí)代繼續(xù)上演。

OpenAI掀起的生成式AI革命，讓無數(shù)創(chuàng)業(yè)者興奮之余，也揭示了企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的深層矛盾：通用大模型雖能生成文本、圖片甚至視頻，卻難以穿透企業(yè)數(shù)據(jù)的“黑箱”，盡管Meta開源的Llama2降低了技術(shù)門檻、DeepSeek用低成本架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了頂尖的推理效果，但行業(yè)Know-How的工程化能力仍是稀缺品。

更進(jìn)一步講，AI的benchmark設(shè)定與現(xiàn)實(shí)世界的嚴(yán)重脫節(jié)，讓業(yè)界開始質(zhì)疑大模型是否被神話了。最典型的例子，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的智能系統(tǒng)是連續(xù)互動(dòng)、有記憶的，而現(xiàn)有的評(píng)估設(shè)定忽略了這些關(guān)鍵特征，導(dǎo)致智能水平提高了但效用沒變。

“To C做得好不代表能做To B，這兩者有著天然的鴻溝。”自詡軟件行業(yè)新人的趙杰輝背景頗為特殊，在投身創(chuàng)業(yè)前，他曾是華為核心路由器團(tuán)隊(duì)的骨干成員，經(jīng)歷過通信行業(yè)高毛利的黃金年代，轉(zhuǎn)戰(zhàn)企業(yè)服務(wù)后，他對(duì)軟件行業(yè)的評(píng)價(jià)是，“傳統(tǒng)企業(yè)IT本質(zhì)上就是數(shù)據(jù)庫加界面，技術(shù)含量不算高，但有了大模型AI之后行業(yè)的技術(shù)門檻會(huì)提高。”

趙杰輝對(duì)先進(jìn)技術(shù)的理解非常超前。幾乎在ChatGPT剛剛火爆時(shí)，他就意識(shí)到這將是對(duì)傳統(tǒng)軟件行業(yè)的一次徹底顛覆，等到周圍注意力都聚焦在行業(yè)大模型時(shí)，他卻另辟蹊徑，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)把精力集中在行業(yè)Know-How的深度解耦與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的工程化能力上。

在他看來，區(qū)別于過去AI社區(qū)把過多精力放在如何訓(xùn)練更強(qiáng)的模型，企業(yè)級(jí)大模型的邏輯在于如何基于開源基礎(chǔ)，聚焦真實(shí)世界效用。背后的挑戰(zhàn)是定義“該做什么”和“如何衡量進(jìn)展”，這就意味著，研究重點(diǎn)要轉(zhuǎn)向問題設(shè)定和評(píng)估，而非模型本身。

草蛇灰線，從這個(gè)角度看，如何讓企業(yè)的數(shù)據(jù)與知識(shí)真正“活”起來，是滴普科技過去7年突圍的唯一主線。

截至目前，滴普科技已經(jīng)完成了8輪融資，受到了包括高瓴、IDG等在內(nèi)的多家明星機(jī)構(gòu)連續(xù)下注，而根據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)，以2024年收入計(jì)算，滴普科技是中國(guó)企業(yè)級(jí)大模型人工智能應(yīng)用解決方案市場(chǎng)中，排名第一位的大模型人工智能應(yīng)用解決方案專業(yè)提供商。結(jié)合前不久剛向港交所遞交招股書，意味著它極有可能成為該方向的國(guó)內(nèi)第一股。

01

在數(shù)字化的裂縫中尋找支點(diǎn)

滴普科技的起點(diǎn)并不性感。核心成員大都來自華為、阿里、IBM，是一幫有著十幾年經(jīng)驗(yàn)的“技術(shù)工匠”，他們崇尚用第一性原理思考問題，體現(xiàn)在產(chǎn)品打磨上，“究竟能給客戶帶來什么實(shí)際價(jià)值”是他們內(nèi)部討論時(shí)出現(xiàn)頻率最高的熱詞。

第一次線下接觸到創(chuàng)始人趙杰輝，是在2019年的一場(chǎng)CIO閉門會(huì)。當(dāng)時(shí)他在臺(tái)上分享了一些關(guān)于數(shù)據(jù)中臺(tái)的業(yè)務(wù)思考，盡管演講超時(shí)，但他卻是被臺(tái)下觀眾“打賞”最多的分享嘉賓。

“這個(gè)人不搞花架子，對(duì)技術(shù)架構(gòu)鉆研挺深的。”一位資深CIO這樣評(píng)價(jià)他。事后來看，中臺(tái)熱急劇敗退的確如趙杰輝所判斷的那樣——他認(rèn)為，中臺(tái)的最終目標(biāo)實(shí)際上就兩點(diǎn)：讓業(yè)務(wù)變得敏捷，讓數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線共享。最簡(jiǎn)單的驗(yàn)證方法，如果公司需要拓展新業(yè)務(wù)，是否能更快上線，以及數(shù)據(jù)是否能在線服務(wù)于業(yè)務(wù)，但很明顯，當(dāng)時(shí)業(yè)界方向已經(jīng)偏離軌道了。

自2021年起，我每年都會(huì)跟趙杰輝以及滴普科技核心高管約上一次深度交流，討論是完全開放式的但信息密度很高，從產(chǎn)品、技術(shù)，到組織、業(yè)務(wù)，從國(guó)內(nèi)到國(guó)外，以及如何平衡日常工作與家庭生活。和其他創(chuàng)業(yè)型公司相比，滴普科技整體給人的感覺是簡(jiǎn)單、利他——做有價(jià)值的產(chǎn)品、讓公司全員有認(rèn)同感。

和其它行業(yè)不同，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一個(gè)很大的概念。在這個(gè)體系里，每個(gè)玩家各司其職，所以錨定好自己的戰(zhàn)略定位很重要。

作為“老華為人”，趙杰輝同樣信奉價(jià)值規(guī)律，“深淘灘、低作堰”最早出自任正非，現(xiàn)在也是滴普科技的創(chuàng)業(yè)心訣，深淘灘就是苦練內(nèi)功把基礎(chǔ)打好，然后創(chuàng)造價(jià)值，至于“低作堰”就是要節(jié)制自己的貪欲，不能想著把所有客戶需求都吃下來，戰(zhàn)略的核心不僅在戰(zhàn)（做什么），更重要的是略（不做什么）。

所以當(dāng)一眾巨頭把資源投向通用大模型時(shí)，滴普科技選擇了一條更隱秘的路徑——深入行業(yè)“深水區(qū)”，在巨頭的技術(shù)射程外構(gòu)建護(hù)城河。

從找準(zhǔn)定位最早只做底層的數(shù)據(jù)平臺(tái)，到打造出實(shí)時(shí)智能湖倉(cāng)平臺(tái)FastData，到國(guó)內(nèi)最早落地的FastAGI企業(yè)級(jí)人工智能解決方案，再到國(guó)內(nèi)最大的企業(yè)級(jí)大模型AI應(yīng)用玩家之一，區(qū)別于市面上“縫合拼湊”起來的行業(yè)大模型產(chǎn)品，滴普科技做產(chǎn)品的核心思考在于如何擺脫“功能疊加的死亡螺旋”——讓產(chǎn)品技術(shù)厚度不斷豐富的同時(shí)，保證其統(tǒng)一性。

“在中國(guó)，面向B端的大模型產(chǎn)品，重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)治理能力；企業(yè)級(jí)大模型的成功不是要更高的精準(zhǔn)度，而是真正做到0幻覺；從這個(gè)角度看，我們和那些巨頭是站在同一起跑線上，都要花時(shí)間去解決數(shù)據(jù)集的處理與權(quán)限控制難題。”

關(guān)于大模型創(chuàng)業(yè)，趙杰輝打了個(gè)很有意思的比方：“C端市場(chǎng)就像在草原上獵殺羚羊，稍不留意就會(huì)被大廠圍剿，反觀企業(yè)級(jí)大模型市場(chǎng)，則是在深海里撬貝殼，每個(gè)貝殼里都有珍珠，但撬得快就能吃飽。”

02

從0到1很關(guān)鍵，但0是什么？

“最近我在思考一件事，很多創(chuàng)業(yè)者執(zhí)著從0到1，但卻容易忽略‘0’到底代表什么。”

趙杰輝解釋稱，‘0’是一家公司的創(chuàng)業(yè)初心，即你能為對(duì)方創(chuàng)造什么價(jià)值。就像起初幫助零售企業(yè)清洗積壓數(shù)年的數(shù)據(jù)集，往往是這種別人做不來、瞧不上的“苦活累活”長(zhǎng)期積累，才造就了滴普科技今天將行業(yè)Know-How，原子化封裝為可復(fù)制的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的關(guān)鍵能力，最終得以在大模型產(chǎn)業(yè)化浪潮中爆發(fā)。

拿企業(yè)級(jí)大模型AI應(yīng)用來講，這件事情背后的本質(zhì)，是將老師傅的“經(jīng)驗(yàn)”轉(zhuǎn)化為可復(fù)制的數(shù)據(jù)邏輯——當(dāng)老師傅離職或退休時(shí)，他的經(jīng)驗(yàn)不會(huì)隨之消失，而是沉淀為企業(yè)的數(shù)字資產(chǎn)。

百麗時(shí)尚集團(tuán)（下稱百麗時(shí)尚）是滴普科技創(chuàng)業(yè)以來合作最深入的伙伴之一。這背后的原因，不僅在于雙方的長(zhǎng)期合作，還在于百麗時(shí)尚在數(shù)字化探索上有很深入的思考和積累。

作為當(dāng)之無愧的中國(guó)鞋服龍頭企業(yè)，百麗時(shí)尚旗下超過8000家直營(yíng)門店遍布全國(guó)300多個(gè)城市，業(yè)務(wù)場(chǎng)景有著極高的復(fù)雜度。

據(jù)趙杰輝回憶，“在決定體系化全面投入AI之前，對(duì)方最擔(dān)心的，是大模型幻覺問題會(huì)在場(chǎng)景中被無限放大。”比如當(dāng)管理人員詢問“某個(gè)SKU今天如何定價(jià)”時(shí)，AI給出的回答往往不盡如人意。

缺乏企業(yè)自有場(chǎng)景的規(guī)則錨點(diǎn)，是眼下垂類模型行業(yè)最棘手的難題。要知道，這種能力并非依賴參數(shù)規(guī)模，而是對(duì)“人貨場(chǎng)”關(guān)系的深度解構(gòu)。

滴普科技給出的解法是分兩步走：第一步，以Deepexi企業(yè)大模型為基礎(chǔ)，注入百麗時(shí)尚的行業(yè)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出專門針對(duì)商業(yè)流通領(lǐng)域的Deepexi-RM模型（相當(dāng)于給通用AI裝上企業(yè)知識(shí)庫）；第二步，通過FastAGI解決方案，將訓(xùn)練好的企業(yè)模型轉(zhuǎn)化為“AI業(yè)務(wù)員”，這些AI專員能精準(zhǔn)處理諸如商品調(diào)度、庫存預(yù)測(cè)、供應(yīng)鏈優(yōu)化等具體業(yè)務(wù)。

據(jù)了解，滴普科技與百麗時(shí)尚聯(lián)合打造的“AI單品運(yùn)營(yíng)大腦”，已經(jīng)將直接推算出商品的庫存狀態(tài)、提出補(bǔ)貨量建議等決策流程壓縮至分鐘級(jí)。并且，系統(tǒng)還能自動(dòng)生成符合業(yè)務(wù)決策需要的經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告，能夠全面地對(duì)單一店鋪的500多個(gè)指標(biāo)用AI進(jìn)行分解并形成洞察。

事實(shí)上，不僅僅是鞋服，在醫(yī)療、制造、交通等大宗行業(yè)，滴普科技同樣有著很高的滲透率，究其原因，其秘訣在于對(duì)“數(shù)據(jù)-模型-策略”閉環(huán)的層層把控。

國(guó)內(nèi)輕工行業(yè)領(lǐng)先的國(guó)有上市工程設(shè)計(jì)公司中國(guó)海誠(chéng)通過與滴普科技合作，基于 FastData 解決方案處理的脫敏訓(xùn)練數(shù)據(jù)，依托 Deepexi 企業(yè)級(jí)大模型平臺(tái)的行業(yè)特定能力及制造行業(yè)公開知識(shí)庫，構(gòu)建了中國(guó)海誠(chéng)本地部署的定制化企業(yè)專屬大模型。

模型匯集近千份專業(yè)技術(shù)文件構(gòu)建完備知識(shí)庫，生成包含語料切片、問答組及標(biāo)準(zhǔn)圖形的龐大語料庫，能夠處理文本、圖像、表格及公式，支持文件分類、版面分析及圖像與公式識(shí)別等應(yīng)用。

實(shí)測(cè)顯示，系統(tǒng)在圖紙合規(guī)性審查中達(dá)成90%準(zhǔn)確率。當(dāng)AI能在5秒內(nèi)響應(yīng)專業(yè)咨詢時(shí)，這標(biāo)志著認(rèn)知智能已突破制造業(yè)「硬壁壘」——以往數(shù)十年工程智慧轉(zhuǎn)化為可計(jì)算、可追溯、可進(jìn)化的數(shù)字資產(chǎn)。

03

企業(yè)級(jí)大模型，難而正確

低毛利、過度競(jìng)爭(zhēng)和產(chǎn)能過剩，是過去壓在中國(guó)軟件行業(yè)身上的三座大山。根本原因在于，過去軟件行業(yè)并沒有什么革命性突破，體現(xiàn)在行業(yè)層面，當(dāng)前的“語言預(yù)訓(xùn)練+推理+RL”配方已經(jīng)能解決大多數(shù)任務(wù)，很多新技術(shù)只帶來小幅提升，甚至背離了正常的ROE軌道。

重要的是如何根據(jù)特定企業(yè)數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)邏輯全參微調(diào)模型。復(fù)盤這些年在數(shù)字化深海里撬貝殼的經(jīng)驗(yàn)，趙杰輝認(rèn)為滴普科技之所以能在重重競(jìng)爭(zhēng)中突圍，關(guān)鍵在于祛魅風(fēng)口，站在更高的維度看待和思考問題，“這件事很不起眼，但很關(guān)鍵”。

以時(shí)下話題度最高的行業(yè)大模型概念來講，按照趙杰輝的理解，它和企業(yè)級(jí)大模型是完全不同的兩個(gè)物種，前者是在原來流程框架下的改良、后者是基于數(shù)據(jù)+模型的新思維框架。“無論是零售、制造還是其它行業(yè)，從數(shù)據(jù)和文檔出發(fā)，模型的本質(zhì)在于數(shù)據(jù)的操控化和全參微調(diào)，能夠在這個(gè)基礎(chǔ)上讀懂?dāng)?shù)據(jù)集。”

正是這種“反共識(shí)”視角，讓滴普科技避開了“堆功能、拼價(jià)格”的行業(yè)內(nèi)卷，轉(zhuǎn)而押注數(shù)據(jù)治理與AI能力的深度融合。事實(shí)上，在大模型還未爆發(fā)時(shí)，趙杰輝就曾基于中國(guó)數(shù)據(jù)智能行業(yè)有過判斷，當(dāng)時(shí)他提到，“中國(guó)數(shù)字化最難的點(diǎn)在于場(chǎng)景，但如果能啃下這些硬骨頭，就成功了一大半。”

以制造行業(yè)為例，中國(guó)制造業(yè)的復(fù)雜性堪稱全球之最：39個(gè)工業(yè)大類、525個(gè)小類，每個(gè)場(chǎng)景都是獨(dú)特的“數(shù)據(jù)迷宮”，同時(shí)也是“價(jià)值金礦”。

事后來看，滴普科技又一次“賭”對(duì)了。根據(jù)其招股書顯示，截至2024年底，客戶總數(shù)突破245家；與此同時(shí)，F(xiàn)astAGI企業(yè)級(jí)人工智能解決方案業(yè)務(wù)迎來高速增長(zhǎng)的同時(shí)（占比從5.1%躍升至37.2%），規(guī)模效應(yīng)初現(xiàn)（毛利率三年升至51.9%）。

但這才剛剛開始，根據(jù)弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)，未來5年，中國(guó)企業(yè)級(jí)大模型AI應(yīng)用解決方案將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)從2024年的58億元，增長(zhǎng)至2029年的527億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為55.5%。

從數(shù)據(jù)平臺(tái)到AI-Ready，從工具到操作系統(tǒng)，從邊緣創(chuàng)新到生態(tài)重構(gòu)，支撐這些成果的，是一套“慢生意、快迭代”的生存哲學(xué)，當(dāng)硅谷沉迷于AGI的宏大敘事，滴普科技用7年實(shí)踐揭示了一個(gè)真相：中國(guó)AI的勝負(fù)手不在參數(shù)競(jìng)賽，而在于產(chǎn)業(yè)毛細(xì)血管的滲透力。

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