香港2025年12月30日 /美通社/ -- 埃森哲研究指出，中國(guó)企業(yè)正處在一場(chǎng)「擠壓式轉(zhuǎn)型」中：智能化窗口期收窄、增長(zhǎng)壓力持續(xù)加大，企業(yè)不得不同時(shí)應(yīng)對(duì)技術(shù)迭代與經(jīng)營(yíng)模式重構(gòu)的雙重挑戰(zhàn)。

在這場(chǎng)轉(zhuǎn)型中，越來(lái)越多的企業(yè)管理者意識(shí)到：企業(yè)真正稀缺的並非數(shù)據(jù)本身，而是將數(shù)據(jù)持續(xù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)決策的能力。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)工具如數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)或BI工具，雖能解決存儲(chǔ)與可視化的基礎(chǔ)需求，卻難以應(yīng)對(duì)AI時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、流動(dòng)性及業(yè)務(wù)耦合性的高維要求。

在此背景下，「大模型Data Agent」正在成為企業(yè)構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)能力的核心方向。這種新型數(shù)據(jù)智能體不再是靜態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施，而是具備感知、理解、調(diào)度與行動(dòng)能力的「數(shù)據(jù)夥伴」，能夠基於業(yè)務(wù)目標(biāo)自動(dòng)完成從多源接入、實(shí)時(shí)清洗、模型優(yōu)化到?jīng)Q策建議的全鏈路任務(wù)，徹底改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)工具被動(dòng)服務(wù)的模式。

當(dāng)前，全球大模型Data Agent賽道已湧現(xiàn)出Databricks、Snowflake、Glean AI等一批標(biāo)桿企業(yè)，勾勒出行業(yè)發(fā)展的主流方向。

在這一浪潮中，來(lái)自中國(guó)的迅策科技（3317.HK）今天正式在港交所掛牌上市。公司早盤(pán)最高報(bào)48.6港元，市值突破150億港元，成為港股大模型Data Agent第一股。

這一里程碑不僅標(biāo)誌著公司商業(yè)模式與技術(shù)路徑獲得市場(chǎng)認(rèn)可，也展現(xiàn)出其在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、行業(yè)場(chǎng)景融合以及自動(dòng)化決策方面的獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力，為全球Data Agent應(yīng)用賽道樹(shù)立風(fēng)向標(biāo)。

全球賽道競(jìng)逐：標(biāo)桿定義行業(yè)核心價(jià)值

全球大模型Data Agent行業(yè)的爆發(fā)，本質(zhì)上是技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)需求共振的結(jié)果。Databricks、Snowflake、Glean AI三大企業(yè)基於不同的技術(shù)路徑與場(chǎng)景切入，共同定義了行業(yè)的核心價(jià)值——將深度語(yǔ)義理解、自主任務(wù)閉環(huán)、業(yè)務(wù)知識(shí)融合與持續(xù)進(jìn)化能力深度耦合，讓數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)洞察，成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心引擎。

作為大數(shù)據(jù)分析與AI領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，Databricks以「數(shù)據(jù)湖倉(cāng)+大模型」的融合路徑構(gòu)建Data Agent能力，其核心優(yōu)勢(shì)在於打通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與智能分析的壁壘，通過(guò)Lakehouse架構(gòu)支援多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)匯聚與模型訓(xùn)練，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到?jīng)Q策輸出的全流程自動(dòng)化。目前，Databricks的數(shù)據(jù)智能解決方案已廣泛應(yīng)用於科技、金融等領(lǐng)域，成為全球企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力的重要選擇。

Snowflake則以雲(yún)原生數(shù)據(jù)平臺(tái)為根基，聚焦Data Agent的「數(shù)據(jù)流動(dòng)性」核心需求。其獨(dú)特的多雲(yún)數(shù)據(jù)共享架構(gòu)，能夠打破不同雲(yún)環(huán)境的數(shù)據(jù)孤島，讓企業(yè)在實(shí)時(shí)調(diào)用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的同時(shí)，通過(guò)內(nèi)置的智能分析模塊快速生成業(yè)務(wù)洞察。憑藉這一優(yōu)勢(shì)，Snowflake在零售、醫(yī)療等對(duì)數(shù)據(jù)協(xié)同要求較高的行業(yè)佔(zhàn)據(jù)重要地位，驗(yàn)證了大模型Data Agent在跨場(chǎng)景數(shù)據(jù)整合中的核心價(jià)值。

與前兩者不同，Glean AI從企業(yè)內(nèi)部知識(shí)管理切入，以RAG技術(shù)為核心構(gòu)建Data Agent生態(tài)。其推出的Glean Agents工具，能夠深度整合企業(yè)內(nèi)部數(shù)百個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，通過(guò)自然語(yǔ)言交互為員工提供精準(zhǔn)的信息檢索與任務(wù)自動(dòng)化服務(wù)，每年為超過(guò)1億個(gè)代理提供支持，成為企業(yè)提升內(nèi)部協(xié)同效率的關(guān)鍵工具。Glean AI的實(shí)踐證明，大模型Data Agent的價(jià)值不僅在於外部業(yè)務(wù)決策，更在於重構(gòu)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與工作模式。

從全球格局來(lái)看，這些標(biāo)桿企業(yè)的共同趨勢(shì)是：不再局限於單一的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，而是讓數(shù)據(jù)從靜態(tài)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)的業(yè)務(wù)賦能能力，實(shí)現(xiàn)從 "被動(dòng)響應(yīng)" 到 "主動(dòng)決策" 的躍遷，這也正是大模型Data Agent的核心競(jìng)爭(zhēng)力所在。

中國(guó)市場(chǎng)破局：迅策科技的高速差異化發(fā)展

與Databricks的湖倉(cāng)融合、Snowflake的多雲(yún)共享、Glean AI的內(nèi)部協(xié)同不同，迅策科技則聚焦「數(shù)據(jù)平臺(tái)+智能體」——基於AI賦能的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)解決方案，覆蓋數(shù)據(jù)收集、標(biāo)準(zhǔn)化、建模計(jì)算與管理分析的全流程，能夠?qū)崿F(xiàn)毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)響應(yīng)。

這一能力最初應(yīng)用於資產(chǎn)管理等對(duì)時(shí)效性要求極高的領(lǐng)域——得益於企業(yè)內(nèi)部融入了迅策科技的智能化解決方案，資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)可在數(shù)秒內(nèi)識(shí)別市場(chǎng)波動(dòng)情況，整合多源信息，為投資決策提供精準(zhǔn)支撐。

隨著AI產(chǎn)業(yè)，尤其是大模型的不斷發(fā)展，中國(guó)企業(yè)對(duì)自主任務(wù)閉環(huán)、業(yè)務(wù)知識(shí)融合並最終實(shí)現(xiàn)主動(dòng)決策的需求倍增，值此時(shí)代背景，迅策科技價(jià)值凸顯。

在行業(yè)地位上，迅策科技已展現(xiàn)出頭部競(jìng)爭(zhēng)力。根據(jù)招股書(shū)披露，在其深耕的資產(chǎn)管理細(xì)分領(lǐng)域，公司市場(chǎng)份額位居第一，凸顯出在高階客群中的強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)力。

值得注意的是，與全球標(biāo)桿企業(yè)多聚焦單一領(lǐng)域不同，迅策科技正加速跨行業(yè)拓展，客戶(hù)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化：資產(chǎn)管理行業(yè)收入佔(zhàn)比從2022年的74.4%降至2025年上半年的47.3%，其他行業(yè)收入佔(zhàn)比則提升至52.7%，目前已覆蓋金融服務(wù)、電信、城市管理等多個(gè)領(lǐng)域，其中不乏中國(guó)三大國(guó)有電信運(yùn)營(yíng)商等頭部企業(yè)，驗(yàn)證了其解決方案的行業(yè)適配能力。

港股上市：開(kāi)啟中國(guó)大模型Data Agent資本化新篇章

如今，迅策科技順利在港交所上市，成為港股市場(chǎng)「大模型Data Agent第一股」，這一里程碑事件不僅是企業(yè)自身發(fā)展的突破，更標(biāo)誌著中國(guó)大模型Data Agent行業(yè)正式邁入資本化階段。

在全球科技類(lèi)IPO回暖的背景下，雲(yún)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析及人工智能相關(guān)企業(yè)備受投資者關(guān)注，迅策科技的上市有望獲得資本市場(chǎng)的重點(diǎn)青睞，同時(shí)為國(guó)內(nèi)賽道樹(shù)立示範(fàn)效應(yīng)。

從發(fā)展?jié)摿?lái)看，迅策科技的優(yōu)勢(shì)不僅在於已驗(yàn)證的技術(shù)與市場(chǎng)能力，更在於契合了中國(guó)市場(chǎng)的高速增長(zhǎng)紅利。

數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)大模型Data Agent市場(chǎng)正處?kù)陡咚俦l(fā)期，為本土企業(yè)帶來(lái)了廣闊機(jī)遇——2023年中國(guó)AI Agent（含大模型Data Agent核心應(yīng)用）市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)554億元，預(yù)計(jì)2028年將飆升至8520.35億元，2023—2028年年複合增長(zhǎng)率高達(dá)72.7%，其中B端應(yīng)用長(zhǎng)期佔(zhàn)據(jù)主導(dǎo)地位，佔(zhàn)比超98%。

隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)與AI技術(shù)的深度融合，通信、能源等更多行業(yè)的大模型Data Agent需求將持續(xù)爆發(fā)，而迅策科技憑藉卓越的行業(yè)數(shù)據(jù)理解能力，以及通過(guò)適配大模型幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全流程閉環(huán)與自主決策，具備快速切入多元場(chǎng)景的能力，增長(zhǎng)空間廣闊。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)也印證了其成長(zhǎng)潛力：公司營(yíng)收從2022年的2.88億元穩(wěn)步增長(zhǎng)至2024年的6.32億元，業(yè)務(wù)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張。儘管多元行業(yè)拓展仍處?kù)锻度肫?，公司面臨一定利潤(rùn)壓力，但憑藉技術(shù)護(hù)城河優(yōu)勢(shì)及客戶(hù)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，迅策科技已在高速增長(zhǎng)的AI數(shù)據(jù)智能賽道中佔(zhàn)據(jù)有利位置。

結(jié)語(yǔ)：全球賽道中的中國(guó)領(lǐng)跑者

從全球大模型Data Agent行業(yè)的發(fā)展來(lái)看，Databricks、Snowflake、Glean AI等企業(yè)定義了不同技術(shù)路徑的可能性，而迅策科技則結(jié)合中國(guó)企業(yè)的轉(zhuǎn)型需求，走出了「全鏈路實(shí)時(shí)覆蓋、業(yè)務(wù)深度耦合」的差異化道路。

其在港上市，不僅是企業(yè)自身資本化的關(guān)鍵一步，更將推動(dòng)中國(guó)大模型Data Agent行業(yè)的規(guī)範(fàn)化與規(guī)?；l(fā)展。

隨著迅策科技登陸香港資本市場(chǎng)，這家專(zhuān)注於大模型Data Agent賽道的企業(yè)，能否持續(xù)放大實(shí)時(shí)性與業(yè)務(wù)耦合的核心優(yōu)勢(shì)，向製造、能源等更多高潛力行業(yè)場(chǎng)景滲透，在全球競(jìng)爭(zhēng)格局中佔(zhàn)據(jù)一席之地，值得市場(chǎng)持續(xù)關(guān)注。

對(duì)於中國(guó)企業(yè)而言，迅策科技的發(fā)展軌跡提供了關(guān)鍵啟示：在AI時(shí)代的擠壓式轉(zhuǎn)型中，大模型Data Agent的核心價(jià)值就在於打通數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)的「最後一公里」——只有真正將數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)、可用的業(yè)務(wù)洞察，才能幫助企業(yè)突破增長(zhǎng)瓶頸，同時(shí)推動(dòng)整個(gè)行業(yè)從技術(shù)探索走向規(guī)模化商業(yè)落地，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。