近日，量化派在港交所更新了其招股书，这也是这家中国消费领域的😍线上市场运营商第五次向港交所主板发起冲击。实际上，量化派再度🤔递表背后，有着不可忽视的背景：中国线上消费市场规模从2020🥳年的13.9万亿元增长至2024年的25.7万亿元，预计20🙌29年将达到41.2万亿元。 作为专注于中国消费领域的😂线上市场运营商，量化派是以AI技术为底层驱动力，深刻理解并重😆构“人、货、场”关系的科技企业。在业内看来，政策红利与行业浪😘潮中，量化派此次IPO不仅是其自身发展的关键一跃，更如同一个💯窗口，让市场得以窥见中国线上消费市场在技术深化应用下的未来图😅景。 广阔的赛道：数字消费的黄金时代 量化派的商🙌业逻辑首先建立在对中国消费市场巨大潜力的精准判断之上。 🌟 根据招股书引用的市场研究数据，中国线上消费商店的市场规模由😆2020年的13.9万亿元人民币增加至2024年的25.7万😴亿元人民币，期内复合年增长率为16.5%。该快速增长主要得益🌟于大数据、云计算及人工智能等创新技术的发展、消费者需求越趋多🎉元化以及利好的政策环境。 受行业深入应用新兴技术所推动😉，预计中国线上消费商店的市场规模将由2025年的29.1万亿😆元人民币进一步增加至2029年的41.2万亿元人民币，复合年❤️增长率为9.1%。2024年中国消费领域线上商店市场占中国整😂体零售市场的份额达到36.9%，预计将在预测期内进一步增加。🎉 这一持续扩张的赛道，为量化派这样的平台型服务商提供了😊天然的成长土壤。 量化派并未选择直接下场做零售，而是定👏位于“线上市场运营商”，这一选择极具战略眼光。它意味着公司专🔥注于为消费生态中的各类参与者（品牌方、零售商、服务提供商）提😀供基础设施和服务，如同商业世界的“操作系统”，其价值与整个生🥳态的繁荣度紧密相连。 实际上，量化派过去持续深耕中国消⭐费领域，在电商与汽车零售O2O等消费场景中积累了丰富的规模和🎉经验。该公司凭借多年深耕消费市场的经验，已形成“用户—商品/😀服务—消费场景”的高效整合能力，为业务伙伴创造增长与协同效应😆。截至2025年5月31日，公司已通过线上市场吸引超过603🤔0万注册终端客户和2646家业务伙伴。 智能基石：AI🤔技术实力构筑的坚实壁垒 量化派的核心竞争力建立在强大的😎技术基础之上。如果说整合能力是量化派的“战术”，那么其AI技🙄术平台“量星球”则是执行这些战术的“战略武器”。 量化😊派的AI赋能数字技术平台“量星球”为构建在线市场的数据赋能、🤯适宜并有效的基础设施，连接并赋能公司向业务伙伴提供平台管理能😡力及算法技术，帮助其通过在线市场管理及营销其商品及服务。 🤔 简而言之，“量星球”并非一个单一的工具，而是一个模块化的😍数字技术基础设施，它通过五大系统——运营、算法、营销、客服及😅商品与服务赋能系统，覆盖了业务伙伴线上运营的全链路。 👍这种模块化设计赋予了平台极大的灵活性，可以快速适配不同行业、🤯不同规模业务伙伴的差异化需求，使其能专注于自身核心业务，从而🙌将复杂的线上运营交由平台驱动。 展开全文 量化派🤩的AI技术并非静止不前。其“量星球”平台在客户画像分析方面已😅积累逾八年经验，能够实时分析客户偏好，实现动态优化。更值得关🚀注的是，公司自研的大模型“量星问”已于2024年10月完成生😘成式人工智能服务备案。 这意味着其AI能力正从传统的“🙄分析”和“推荐”，向更前沿的“生成”和“预测”迈进。 😡例如，生成式AI可以模拟创作更吸引人的营销内容，预测未来一段⭐时间的消费趋势，甚至为业务伙伴提供战略决策支持。这种技术能力🤩的进化，将使得量化派从“效率提升工具”逐渐升级为“增长共创伙😀伴”，价值维度得到极大拓展。 技术实力背后是持续不断的⭐研发投入。招股书显示，2022年、2023年、2024年及截😜至2025年5月31日止的研发费用分别为6069万元、469🚀2万元、3239万元及1944万元。截至目前，公司已拥有9项😀专利和58项软件著作权。而截至2025年5月31日，量化派技😴术人员约占员工总数的35%。 业绩稳健增长 凸显商业模😉式可持续性 业绩数据最能直观反映公司的经营情况。招股书🔥显示，量化派近年来保持强劲的增长势头。 其总收入由20😀22年的4.7亿元增加11.4%至2023年的5.29亿元，👏并于2024年进一步大幅增长87.5%至9.93亿元。这一增😊长趋势在2025年得以延续，截至2025年5月31日止的五个🤩月，公司实现收入4.14亿元，较2024年同期的2.99亿元😴增长38.5%。 盈利能力方面，公司经调整溢利（非国际👏财务报告准则计量）同样表现亮眼，经调整溢利从2022年的1.😴26亿元跃升至2024年的3.63亿元，复合增长率高达69.❤️7%，今年前五个月更是达到2.12亿元。 值得一提的是😜，在当前资本市场环境下，量化派若能成功上市，将向市场清晰传递😅一个信号：基于AI技术、具有清晰盈利模式和可持续增长能力的“🤯科技赋能型”消费企业，能够获得资本市场的认可。 这将激😂励更多创业者专注于通过技术创新来解决实体经济中的实际问题，而🤩非仅仅追逐模式创新或流量红利，有助于推动行业走向更健康、更注🌟重长期价值的竞争格局。 但同时，量化派也需面对不容忽视😴的挑战。一方面，行业竞争将日趋激烈，随着更多科技企业入局线上😁消费服务领域，流量获取成本可能进一步上升，平台需持续优化服务😜能力以维持用户与商户黏性。另一方面，数据安全与隐私保护政策的🎉不断完善，对企业的数据治理能力提出了更高要求，如何在合规前提😘下实现数据价值挖掘，成为亟待解决的问题。 随着数字经济🤗与实体经济的深度融合，像量化派这类“消费领域的线上市场运营商🤩”，有望在连接消费需求与产业供给中发挥更重要的作用，为中国消😍费市场的升级与数字经济的繁荣注入新的活力。返回搜狐，查看更多❤️

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多