9月19日，量化派控股有限公司（以下简称“量化派”）第5次向😎港交所递交招股书，拟在香港主板上市，联席保荐人是中金和中信。🎉 作为一家专注于中国消费领域的在线市场运营商，量化派在❤️AI技术深度融合、消费线上化趋势加速的背景下，展现出了强劲的⭐增长动能。2025年前五个月总收入和公司经调整溢利（非国际财😢务报告准则计量）分别为4.14亿元、2.12亿元。，两者同比😴增速分别为38.5%和75%。 量化派凭借旗下消费电商🌟平台与汽车零售O2O业务，不仅精准卡位中国消费升级与数字转型💯的主赛道，更在人工智能技术落地等方面建立起了稀缺的壁垒与先发😉优势。 一、业务布局与赛道前景：万亿市场+AI赋能，成😴长天花板仍高 量化派是一家专注于中国消费领域的线上市场👍运营商，旗下有消费电商平台和汽车零售O2O平台。 消费⭐电商平台自2020年11月起涵盖各式零售商品，如第三方市场供😉应商提供的消费电子产品、食品及饮料、家电、化妆品、珠宝、服装👍及个人日常护理用品，并透过线上购买将该等消费品与平台用户进行🙄匹配。汽车零售O2O平台主要帮助汽车零售商吸引线上流量，使其🤯能够在当地实体店线下购车。 量化派所处的线上消费商店行😂业具有高增长性和较强的驱动性。 按交易总额计，中国线上😉消费商店的市场规模由2020年的13.9万亿元增加至2024🔥年的25.7万亿元，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。 据招股书，预测期内，🔥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29.1万亿元进一步增加至2029年的41.😢2万亿元，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%，预计该份额将🤗在预测期内进一步增加。 未来，中国消费领域线上商店市场😡的AI技术应用将进一步深化。中国线上消费市场正经历智能转型，🤔AI技术深度融入业务运营。大数据推荐系统大幅提高了产品匹配的🎉准确率，从而提高了转化率。在客户留存方面，预测性的AI行销可😀以主动识别风险用户，并实施个人化的留存策略，显著提高用户黏性😢。这种演变反映了市场从流量竞争转向侧重留存的策略的转变。 🎉 同时，加速向低线城市扩张也是中国消费领域线上商店市场的趋😅势之一。线上商店正在调整其策略，优化供应链并实施本地化运营，😀以更好地服务该等地区。例如，与一线市场相比，低线城市表现出不🙄同的消费特征，更加重视成本效益，对社交驱动的营销和由具影响力⭐的人所作推荐的响应度更高。同时，对优质产品和服务的需求不断增😎长，反映出该等地区的消费正在升级。各大电商平台纷纷采取差异化😉的运营方式，以满足不同城市层级消费者的多元需求。 二、😍财务表现与实力认证：营收激增38.11%，权威奖项印证科技实🤗力 近年来，量化派的总收入得了较高的增长速度。 😉量化派的总收入由2022年的4.75亿元增加11.44%至2😅023年的人民币5.30亿元，并于2024 年进一步增加87😜.48%至9.93亿元。总收入由截至2024年5月31日止五🙄个月的3.00亿元增加38.11%至截至2025年5月31日😴止五个月的人民币4.14亿元。 展开全文 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1.26亿元升至2024年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。 这👍一优异的财务表现背后，是市场对量化派技术实力和商业模式的高度😢认可。成立十年来，公司已获得国家高新技术企业、北京市科委高新👏技术企业、北京专精特新企业等多项重要资质认定，并入选北京市第😉一批商业秘密保护示范基地名单。 在人工智能领域，量化派😀的创新实力同样获得了业内广泛认可，先后荣获多项重要奖项，包括💯2025全国企业“人工智能+”行动创新案例TOP100，20😢24年中国国际人工智能大会组委会及人工智能行业创新力评价组委😡会评选的十大创新力企业奖，以及中国社会科学院评选的“2023💯年中国人工智能最具投资价值奖”等。 此外，公司还获得北👍京市经济和信息化局与朝阳区人民政府联合评选的“全球数字经济优😎秀创新企业”，36氪WISE大会评选的“人工智能商业应用之王😅”和量子位评选的“2020中国人工智能领航企业TOP50”等🚀荣誉。 这些资质荣誉与业绩增长相得益彰，共同印证了量化😍派不仅具备强大的商业变现能力，更在技术创新和行业影响力方面建🌟立了显著优势，为其持续高质量发展奠定了坚实基础。 三、😍核心优势与技术壁垒：“人货场”深度融合，AI驱动精准匹配 😴 量化派的核心优势在于能够无缝整合用户、商品/服务及消费场😎景三大关键要素，从而为业务伙伴创造增长和协同效应的机会。 🙄 目前，大量的终端用户和众多商品及服务供应商，已通过量化派😡建立起了联系。截至2025年5月31日，量化派通过线上市场吸🤯引了超过6000万注册终端客户，为业务伙伴积累了庞大的客户群❤️，截至2025年5月31日，量化派的业务伙伴透过线上市场提供😴超过160万个库存单位。 量化派的核心优势来源于多年的😀经验积累，以及AI技术的加持。 量化派在分析消费相关行😁业的客户画像方面拥有逾八年经验。他们专有的AI技术可实时分析😀客户偏好及资料，优化业务伙伴的运营效率以及终端客户的用户体验😴。其AI技术模型通过分析用户画像发现新模式，从而不断自我学习😡及改进。通过客户画像，量化派可识别及发现终端客户的需求，并赋😂能业务伙伴及其商品及服务与终端客户匹配。 例如，利用量🤯化派的人工智能演算法及技术平台量星球，平台帮助市场供应商有效🤯地触达目标终端客户。多年来，线上市场的运营提升了量化派的销售😘订单及数据分析能力，进而帮助其业务伙伴更了解客户偏好及提高客🤩户转换率。 量化派为业务伙伴提供搜索及推荐算法、客户画👏像及有针对性的营销，以赋能客户维系。平台可通过分析客户资料，🌟针对终端客户的需求，向用户推荐市场供应商的商品，并根据各位终👍端客户的偏好定制虚拟店面主页，提供 “千人千面”的购物体验。👍 纵观量化派此次IPO，其背后不仅是一家企业的资本进程😅，更折射出中国消费数字转型、AI技术落地与政策红利叠加的时代😉机遇。量化派在高增长的线上消费市场中精准卡位，业绩持续爆发，🎉多年来累计的经验和自研AI技术为其增长增添确定性，构筑了技术🤯壁垒。随着消费复苏趋势明确、低线市场潜力释放与技术模型不断优🚀化，量化派有望进一步扩大其平台效应与商业边界，持续为市场与投😉资者带来想象空间。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