慢生意快迭代:滴普科技的7年反共識「突圍」
新眸原創(chuàng)·作者 | 桑明強
如果一家公司用7年時間只做一件事,大家會覺得它很專注;如果在這7年連續(xù)“錯失”互聯(lián)網(wǎng)+、數(shù)據(jù)中臺等風(fēng)口,大家又會覺得它有點傻;但如果這家公司后來又成為國內(nèi)企業(yè)級大模型的頭號玩家,它就是滴普科技。
滴普科技的創(chuàng)業(yè)故事始于2018年,幾乎是中國軟件行業(yè)最“膨脹”的年份。
在資本市場的催熟下,當(dāng)時誕生一批以數(shù)據(jù)中臺為賣點的初創(chuàng)型公司,這種以搶占市場份額為目的的惡性競爭帶來的直接后果,是對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)級市場的深層矛盾: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。
更進一步講,AI的benchmark設(shè)定與現(xiàn)實世界的嚴(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)實場景中的智能系統(tǒng)是連續(xù)互動、有記憶的,而現(xiàn)有的評估設(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!弊栽傑浖袠I(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隊的骨干成員,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,他對軟件行業(yè)的評價是,“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)門檻會提高!
趙杰輝對先進技術(shù)的理解非常超前。幾乎在ChatGPT剛剛火爆時,他就意識到這將是對傳統(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,他卻另辟蹊徑,帶領(lǐng)團隊把精力集中在行業(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)練更強的模型,企業(yè)級大模型的邏輯在于如何基于開源基礎(chǔ),聚焦真實世界效用。背后的挑戰(zhàn)是定義“該做什么”和“如何衡量進展”,這就意味著,研究重點要轉(zhuǎn)向問題設(shè)定和評估,而非模型本身。
草蛇灰線,從這個角度看,如何讓企業(yè)的數(shù)據(jù)與知識真正“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年收入計算,滴普科技是中國企業(yè)級大模型人工智能應(yīng)用解決方案市場中,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內(nèi)第一股。
在數(shù)字化的裂縫中尋找支點
滴普科技的起點并不性感。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際價值”是他們內(nèi)部討論時出現(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CIO閉門會。當(dāng)時他在臺上分享了一些關(guān)于數(shù)據(jù)中臺的業(yè)務(wù)思考,盡管演講超時,但他卻是被臺下觀眾“打賞”最多的分享嘉賓。
“這個人不搞花架子,對技術(shù)架構(gòu)鉆研挺深的!币晃毁Y深CIO這樣評價他。事后來看,中臺熱急劇敗退的確如趙杰輝所判斷的那樣——他認(rèn)為,中臺的最終目標(biāo)實際上就兩點:讓業(yè)務(wù)變得敏捷,讓數(shù)據(jù)實時在線共享。最簡單的驗證方法,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)時業(yè)界方向已經(jīng)偏離軌道了。
自2021年起,我每年都會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),從國內(nèi)到國外,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單、利他——做有價值的產(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)濟是一個很大的概念。在這個體系里,每個玩家各司其職,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,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)建護城河。
從找準(zhǔn)定位最早只做底層的數(shù)據(jù)平臺,到打造出實時智能湖倉平臺FastData,到國內(nèi)最早落地的FastAGI企業(yè)級人工智能解決方案,再到國內(nèi)最大的企業(yè)級大模型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,保證其統(tǒng)一性。
“在中國,面向B端的大模型產(chǎn)品,重點在于數(shù)據(jù)治理能力;企業(yè)級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;從這個角度看,我們和那些巨頭是站在同一起跑線上,都要花時間去解決數(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),趙杰輝打了個很有意思的比方:“C端市場就像在草原上獵殺羚羊,稍不留意就會被大廠圍剿,反觀企業(yè)級大模型市場,則是在深海里撬貝殼,每個貝殼里都有珍珠,但撬得快就能吃飽!
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,即你能為對方創(chuàng)造什么價值。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”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,他的經(jīng)驗不會隨之消失,而是沉淀為企業(yè)的數(shù)字資產(chǎn)。
百麗時尚集團(下稱百麗時尚)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,不僅在于雙方的長期合作,還在于百麗時尚在數(shù)字化探索上有很深入的思考和積累。
作為當(dāng)之無愧的中國鞋服龍頭企業(yè),百麗時尚旗下超過8000家直營門店遍布全國300多個城市,業(yè)務(wù)場景有著極高的復(fù)雜度。
據(jù)趙杰輝回憶,“在決定體系化全面投入AI之前,對方最擔(dān)心的,是大模型幻覺問題會在場景中被無限放大。”比如當(dāng)管理人員詢問“某個SKU今天如何定價”時,AI給出的回答往往不盡如人意。
缺乏企業(yè)自有場景的規(guī)則錨點,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“人貨場”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),注入百麗時尚的行業(yè)數(shù)據(jù),訓(xùn)練出專門針對商業(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、供應(yīng)鏈優(yōu)化等具體業(yè)務(wù)。
據(jù)了解,滴普科技與百麗時尚聯(lián)合打造的“AI單品運營大腦”,已經(jīng)將直接推算出商品的庫存狀態(tài)、提出補貨量建議等決策流程壓縮至分鐘級。并且,系統(tǒng)還能自動生成符合業(yè)務(wù)決策需要的經(jīng)營分析報告,能夠全面地對單一店鋪的500多個指標(biāo)用AI進行分解并形成洞察。
事實上,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“數(shù)據(jù)-模型-策略”閉環(huán)的層層把控。
國內(nèi)輕工行業(yè)領(lǐng)先的國有上市工程設(shè)計公司中國海誠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)級大模型平臺的行業(yè)特定能力及制造行業(yè)公開知識庫,構(gòu)建了中國海誠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別等應(yīng)用。
實測顯示,系統(tǒng)在圖紙合規(guī)性審查中達成90%準(zhǔn)確率。當(dāng)AI能在5秒內(nèi)響應(yīng)專業(yè)咨詢時,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)化為可計算、可追溯、可進化的數(shù)字資產(chǎn)。
企業(yè)級大模型,難而正確
低毛利、過度競爭和產(chǎn)能過剩,是過去壓在中國軟件行業(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,趙杰輝認(rèn)為滴普科技之所以能在重重競爭中突圍,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)級大模型是完全不同的兩個物種,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!盁o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),能夠在這個基礎(chǔ)上讀懂?dāng)?shù)據(jù)集!
正是這種“反共識”視角,讓滴普科技避開了“堆功能、拼價格”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。事實上,在大模型還未爆發(fā)時,趙杰輝就曾基于中國數(shù)據(jù)智能行業(yè)有過判斷,當(dāng)時他提到,“中國數(shù)字化最難的點在于場景,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,中國制造業(yè)的復(fù)雜性堪稱全球之最:39個工業(yè)大類、525個小類,每個場景都是獨特的“數(shù)據(jù)迷宮”,同時也是“價值金礦”。
事后來看,滴普科技又一次“賭”對了。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,F(xiàn)astAGI企業(yè)級人工智能解決方案業(yè)務(wù)迎來高速增長的同時(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,中國企業(yè)級大模型AI應(yīng)用解決方案將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,預(yù)計從2024年的58億元,增長至2029年的527億元,年復(fù)合增長率為55.5%。
從數(shù)據(jù)平臺到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年實踐揭示了一個真相:中國AI的勝負(fù)手不在參數(shù)競賽,而在于產(chǎn)業(yè)毛細(xì)血管的滲透力。
原文標(biāo)題 : 慢生意快迭代:滴普科技的7年反共識「突圍」

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