港股大模型Data Agent第一股：迅策科技成功上市 領跑中國數據智能賽道

香港2025年12月30日 /美通社/ -- 埃森哲研究指出，中國企業正處在一場「擠壓式轉型」中：智能化窗口期收窄、增長壓力持續加大，企業不得不同時應對技術迭代與經營模式重構的雙重挑戰。

在這場轉型中，越來越多的企業管理者意識到：企業真正稀缺的並非數據本身，而是將數據持續轉化為業務決策的能力。傳統數據工具如數據庫、數據平台或BI工具，雖能解決存儲與可視化的基礎需求，卻難以應對AI時代對數據實時性、流動性及業務耦合性的高維要求。

在此背景下，「大模型Data Agent」正在成為企業構建下一代數據能力的核心方向。這種新型數據智能體不再是靜態的基礎設施，而是具備感知、理解、調度與行動能力的「數據夥伴」，能夠基於業務目標自動完成從多源接入、實時清洗、模型優化到決策建議的全鏈路任務，徹底改變了傳統數據工具被動服務的模式。

當前，全球大模型Data Agent賽道已湧現出Databricks、Snowflake、Glean AI等一批標桿企業，勾勒出行業發展的主流方向。

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

這一里程碑不僅標誌著公司商業模式與技術路徑獲得市場認可，也展現出其在實時數據處理、行業場景融合以及自動化決策方面的獨特競爭力，為全球Data Agent應用賽道樹立風向標。

全球賽道競逐：標桿定義行業核心價值

全球大模型Data Agent行業的爆發，本質上是技術創新與企業需求共振的結果。Databricks、Snowflake、Glean AI三大企業基於不同的技術路徑與場景切入，共同定義了行業的核心價值——將深度語義理解、自主任務閉環、業務知識融合與持續進化能力深度耦合，讓數據高效轉化為業務洞察，成為企業智能化轉型的核心引擎。

作為大數據分析與AI領域的領軍者，Databricks以「數據湖倉+大模型」的融合路徑構建Data Agent能力，其核心優勢在於打通數據存儲與智能分析的壁壘，通過Lakehouse架構支援多源數據的實時匯聚與模型訓練，幫助企業實現從數據準備到決策輸出的全流程自動化。目前，Databricks的數據智能解決方案已廣泛應用於科技、金融等領域，成為全球企業構建數據驅動能力的重要選擇。

Snowflake則以雲原生數據平台為根基，聚焦Data Agent的「數據流動性」核心需求。其獨特的多雲數據共享架構，能夠打破不同雲環境的數據孤島，讓企業在實時調用多源異構數據的同時，通過內置的智能分析模塊快速生成業務洞察。憑藉這一優勢，Snowflake在零售、醫療等對數據協同要求較高的行業佔據重要地位，驗證了大模型Data Agent在跨場景數據整合中的核心價值。

與前兩者不同，Glean AI從企業內部知識管理切入，以RAG技術為核心構建Data Agent生態。其推出的Glean Agents工具，能夠深度整合企業內部數百個應用系統的數據，通過自然語言交互為員工提供精準的信息檢索與任務自動化服務，每年為超過1億個代理提供支持，成為企業提升內部協同效率的關鍵工具。Glean AI的實踐證明，大模型Data Agent的價值不僅在於外部業務決策，更在於重構企業內部的數據流轉與工作模式。

從全球格局來看，這些標桿企業的共同趨勢是：不再局限於單一的數據處理環節，而是讓數據從靜態資產轉化為動態的業務賦能能力，實現從 "被動響應" 到 "主動決策" 的躍遷，這也正是大模型Data Agent的核心競爭力所在。

中國市場破局：迅策科技的高速差異化發展

與Databricks的湖倉融合、Snowflake的多雲共享、Glean AI的內部協同不同，迅策科技則聚焦「數據平台+智能體」——基於AI賦能的實時數據解決方案，覆蓋數據收集、標準化、建模計算與管理分析的全流程，能夠實現毫秒級的實時數據響應。

這一能力最初應用於資產管理等對時效性要求極高的領域——得益於企業內部融入了迅策科技的智能化解決方案，資產管理機構可在數秒內識別市場波動情況，整合多源信息，為投資決策提供精準支撐。

隨著AI產業，尤其是大模型的不斷發展，中國企業對自主任務閉環、業務知識融合並最終實現主動決策的需求倍增，值此時代背景，迅策科技價值凸顯。

在行業地位上，迅策科技已展現出頭部競爭力。根據招股書披露，在其深耕的資產管理細分領域，公司市場份額位居第一，凸顯出在高階客群中的強勁競爭力。

值得注意的是，與全球標桿企業多聚焦單一領域不同，迅策科技正加速跨行業拓展，客戶結構持續優化：資產管理行業收入佔比從2022年的74.4%降至2025年上半年的47.3%，其他行業收入佔比則提升至52.7%，目前已覆蓋金融服務、電信、城市管理等多個領域，其中不乏中國三大國有電信運營商等頭部企業，驗證了其解決方案的行業適配能力。

港股上市：開啟中國大模型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「大模型Data Agent第一股」，這一里程碑事件不僅是企業自身發展的突破，更標誌著中國大模型Data Agent行業正式邁入資本化階段。

在全球科技類IPO回暖的背景下，雲計算、數據分析及人工智能相關企業備受投資者關注，迅策科技的上市有望獲得資本市場的重點青睞，同時為國內賽道樹立示範效應。

從發展潛力來看，迅策科技的優勢不僅在於已驗證的技術與市場能力，更在於契合了中國市場的高速增長紅利。

數據顯示，中國大模型Data Agent市場正處於高速爆發期，為本土企業帶來了廣闊機遇——2023年中國AI Agent（含大模型Data Agent核心應用）市場規模已達554億元，預計2028年將飆升至8520.35億元，2023—2028年年複合增長率高達72.7%，其中B端應用長期佔據主導地位，佔比超98%。

隨著5G、物聯網與AI技術的深度融合，通信、能源等更多行業的大模型Data Agent需求將持續爆發，而迅策科技憑藉卓越的行業數據理解能力，以及通過適配大模型幫助企業實現全流程閉環與自主決策，具備快速切入多元場景的能力，增長空間廣闊。

財務數據也印證了其成長潛力：公司營收從2022年的2.88億元穩步增長至2024年的6.32億元，業務規模持續擴張。儘管多元行業拓展仍處於投入期，公司面臨一定利潤壓力，但憑藉技術護城河優勢及客戶結構不斷優化，迅策科技已在高速增長的AI數據智能賽道中佔據有利位置。

結語：全球賽道中的中國領跑者

從全球大模型Data Agent行業的發展來看，Databricks、Snowflake、Glean AI等企業定義了不同技術路徑的可能性，而迅策科技則結合中國企業的轉型需求，走出了「全鏈路實時覆蓋、業務深度耦合」的差異化道路。

其在港上市，不僅是企業自身資本化的關鍵一步，更將推動中國大模型Data Agent行業的規範化與規模化發展。

隨著迅策科技登陸香港資本市場，這家專注於大模型Data Agent賽道的企業，能否持續放大實時性與業務耦合的核心優勢，向製造、能源等更多高潛力行業場景滲透，在全球競爭格局中佔據一席之地，值得市場持續關注。

對於中國企業而言，迅策科技的發展軌跡提供了關鍵啟示：在AI時代的擠壓式轉型中，大模型Data Agent的核心價值就在於打通數據到業務的「最後一公里」——只有真正將數據高效轉化為實時、可用的業務洞察，才能幫助企業突破增長瓶頸，同時推動整個行業從技術探索走向規模化商業落地，實現高質量發展。