
AI浪潮席卷全球,港股市场成为人工智能企业IPO的核心竞技场。12月1日,国内营销决策AI龙头北京深演智能科技股份有限公司(下称“深演智能”)再度向港交所主板递交招股书,这是其年内第二次冲击港股上市,更是多年来第五次向资本市场发起冲击。从新三板挂牌终止到创业板折戟,再到两次递表港交所,这家细分市场龙头的上市执念背后,既有AI赛道的风口加持,更藏着业绩滑坡、结构失衡的现实隐忧。
上市征途五度发力:从A股折戟到港股“二进宫”
深演智能的资本闯关之路,堪称一部“屡败屡战”的进阶史。早在2016年,公司便曾向新三板提交挂牌申请并获批准,却因市场流动性、融资效率等考量主动终止,错失首次登陆资本市场的机会。2022年6月,公司转向深交所创业板,历经三轮密集问询后,仍于2024年6月自愿撤回申请,A股上市之路正式折戟——彼时深交所的问询直指核心痛点,涵盖财务数据真实性、客户依赖风险、关联交易合规性等多重维度。
2025年,深演智能将目光转向对科技企业包容性更强的港股市场,5月首次递表却因六个月内未通过聆讯而失效。短短半年后再度递表,既是对上市目标的执着,更暗含对资金的迫切需求。在AI技术研发持续烧钱、行业竞争加剧的背景下,登陆资本市场成为其补充现金流、扩大产能的关键选择,而港股作为国际资本聚集地,也能为其带来品牌溢价与海外业务拓展的便利。
市场龙头的矛盾体:排名第一与业绩“腰斩”的反差
从行业地位来看,深演智能不乏竞争力。据弗若斯特沙利文数据,以2024年收入计,公司在中国营销和销售决策AI应用市场以2.6%的份额位居第一,在整体决策型AI应用市场以1.6%的份额排名第四,稳居行业第一梯队。其核心业务聚焦智能广告投放与智能数据管理,通过AlphaDesk、AlphaData两大旗舰平台服务于电商、快消、汽车、美妆等多个领域,并于2025年2月推出智能体系统DeepAgent,初步签下17份合同,总价值约1190万元,打开技术升级新场景。
但光鲜的行业排名背后,是业绩的显著滑坡。财务数据显示,2022-2024年公司营业收入分别为5.43亿元、6.11亿元、5.38亿元,2024年同比下滑12%;净利润更是从2023年的0.61亿元骤降至0.22亿元,降幅达64%。对于业绩变脸,公司解释为宏观经济疲软导致快消、传统汽车等核心境内客户收入收缩,叠加部分境外客户营销排期调整的双重冲击。
盈利空间的收窄更凸显经营压力。2024年公司毛利率降至27.3%,同期销售成本占比却升至72.7%,2022-2024年销售成本占比始终维持在68%以上高位。这背后是媒体资源采购、服务器带宽开支、技术服务费等刚性成本的持续挤压,而核心业务智能广告投放的毛利率下滑,进一步加剧了盈利压力。
三重隐忧待解:结构失衡、投入失衡与合规考验
除了短期业绩压力,深演智能的长期发展还面临三重结构性隐忧。其一,业务与客户结构严重失衡。智能广告投放业务收入占比从2022年的82.1%飙升至2025年上半年的93.3%,智能数据管理业务占比萎缩至6.7%,业务多样性不足导致抗风险能力薄弱。客户集中度同步恶化,2025年上半年前五大客户收入占比达70.2%,第一大客户占比23.9%,对核心客户的依赖度远超行业平均水平。
其二,研发与营销投入失衡。作为技术驱动型企业,公司研发投入虽逐年提升,2022-2024年研发开支从0.47亿元增至0.56亿元,占比从8.6%提升至10.5%,但这一比例远低于AI行业平均15%-20%的水平。与之形成对比的是,公司销售费用常年高企,2024年销售成本中员工成本、渠道费用等占比居高不下,“重营销、轻研发”的模式与AI企业的核心竞争力逻辑相悖。
其三,历史合规问题的延续性风险。2022年创业板闯关时,深交所曾就财务数据一致性、关联交易披露等问题展开多轮问询,尽管公司当时已完成回复,但相关问题的整改效果仍需接受市场检验。此次港股递表,国际投资者对合规性、内部控制的要求更严格,历史遗留问题可能成为聆讯中的关键障碍。
资本加持下的破局关键:技术落地与盈利修复
值得注意的是,深演智能并非缺乏资本青睐。自成立以来,公司已完成6轮融资,中移创新产业基金、深创投等明星资本先后入局,为其技术研发与市场拓展提供了资金支撑。此次若能成功上市,募集资金将主要用于技术升级、新场景拓展及全球化布局,有望缓解当前的经营压力。
对于深演智能而言,破局的核心在于将行业地位转化为稳定盈利。短期需依托DeepAgent等新产品打开智能数据管理、行业解决方案等新增长点,降低对单一业务的依赖;中期需提升研发投入效率,突破AI算法、大模型应用等核心技术瓶颈,提升毛利率水平;长期则需优化客户结构,拓展中小客户群体,构建多元化收入矩阵。
AI风口下,资本市场对决策AI赛道的关注度持续升温,但投资者更看重企业的盈利质量与成长确定性。深演智能此次港交所再闯关,能否凭借细分市场龙头地位化解业绩与结构隐忧,或许将成为判断营销决策AI行业商业化前景的重要样本。
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