从全民抢着“养龙虾”，到紧急“拆龙虾”，前后不过半个月。
OpenClaw的爆火与降温背后，其实是戳中了人们的普遍期待：太想要一个能真正帮忙干活的AI员工/AI助理了。
但这类轻量化智能体的短板也显而易见：技能单一、场景有限，大多只能满足个人或小型轻量化需求。一旦进入企业复杂业务的真实战场，再大的“虾”，也有爪子抽筋的时刻。
更现实的是，“养虾”成本不低：token消耗大、费用高，还伴随着数据安全与合规风险。
这也给企业管理者敲响警钟：不养“龙虾”，养AI员工，才是正道。
因为真正能落地的企业AI数字员工，远不止“会动手”这么简单。它需要精准理解业务、动态治理数据、多技能体系化协同、可持续迭代进化。
而要让这些能力真正规模化运转，还需要一套完整的底层基础设施——企业大模型。这也是支撑所有AI数字员工的核心底座。
近年来，中国企业级AI解决方案市场持续扩容，各类企业大模型层出不穷。但真正具备长期竞争力的优质模型，往往从产品架构的完整性就能一眼看清。
滴普科技近期刚刚发布升级的Deepexi企业大模型，区别于通用大模型的“问答式”能力，与FastAGI企业智能体平台、FastData Foil企业数据融合平台，合称为滴普科技的“三大件”。
滴普科技创始人、董事会主席、执行董事兼首席执行官赵杰辉说：
如果一个企业要持续地基于自己的知识和数据生成各个岗位的AI员工，持续刷新AI员工能力，就需要部署这三大件。
三者融合后，组成一个叫“DeepexiOS”的AI级企业操作系统。那么，这个系统又是如何以完整架构支撑企业AI体系化建设，让AI员工从“能用”走向“好用、常用、可持续用”的呢？
Deepexi进入2.0时代
回答这个问题前，我们先认识下滴普科技。
在港交所上市还不满半年，滴普科技的最新财报预告显示：
1、预计2025年营收同比增长65%~75%；
2、FastAGI收入较2024年同期增幅达175%以上；
3、全年净亏损同比收窄23%以上，剔除非经营因素后的经调整净亏损，同比收窄65%~75%。
亏损收窄的核心原因，是营业收入增长带动毛利大幅提升。这意味着，滴普科技的主营业务（企业级数据智能与人工智能解决方案）已经进入了“收入增长带动毛利提升”的正循环。
持续的收入增长，还说明滴普科技的客户基础不断扩大、客户结构日趋稳定。
目前，滴普科技已服务中国海诚、大族激光等众多行业头部企业，客户覆盖消费零售、制造、医疗、交通等多个领域。
值得注意的是，滴普科技当下最吸睛的虽然是AI业务，但能将其发展到这个幅度的基石，还是数据能力。
从2018年公司成立开始，滴普科技就在最让人头疼的数据上下功夫，也正是这份长期沉淀，才让它在AI时代的To B领域占据一席之地，毕竟数据质量直接决定AI的精准程度。
这次升级的Deepexi企业大模型，同样围绕通过数据透析，基于企业实际场景与使用痛点打造。
关注人工智能和产业落地的朋友可能会发现：现在业内对大模型的讨论，跟两年前已经完全不一样了。
两年前，大家都在追捧模型本身，只看谁更火、谁的参数更大；现在大家不再只谈热度，而是更关心模型到底能解决什么实际问题。
硅谷最近流行讲Skill-based model（专长型大模型）。前两年大家会觉得，模型会写代码就很厉害了，但放到企业里真的靠谱吗？
企业要做业务、查数据、跑流程，得先把需求描述清楚，再让模型去写代码，这一步其实又累又容易出错。
大家慢慢发现一个事实：模型开始走向专业化、专长化，不再是万能通用，而是各有所长。
现在大部分人都试过了：随便拿一个通用大模型放进企业，根本没法直接变成能用的AI员工。
滴普科技也尝试过通用大模型+RAG+本体定义的技术路线，但实际业务场景的反馈都达不到最佳。
想要造出能稳定干活的AI员工，模型必须具备两个核心能力：
1、精准理解业务能力：能吃透企业内部知识、经营流程、业务逻辑，理解得准、不出错；
2、可靠的coding能力：在理解业务后，能自动写代码、查数据、做交互、跑流程。
滴普科技这次也针对性地对大模型进行升级，目前Deepexi企业大模型能够基于具体企业数据和业务知识，构建其本体数据模型，经过深度训练后，专属模型认知精度远超同类产品。
此外，它还可以融合SQL/Python/前端/NC代码等coding能力，不仅能写文案，还能直接操作后台系统，能自动生成SQL查数据库、写Python脚本访问/处理图表、甚至通过代码对接前端和后台ERP。
为什么滴普科技能做到快速升级？
这就不得不提这家公司自建的Deepology企业本体数据集。
从2018年创业至今，滴普科技就在积累数据，已为超300家行业头部客户提供整体业务建模服务。在长期实践中，初期沉淀了成熟的指标体系与数据架构能力，随后进一步构建起企业、行业的业务知识逻辑。
而今，本体数据集被视为Deepexi企业大模型持续进化的“核心养料”，只因这个数据集并非一些零散的原始数据集合，而是一套能真正理解企业业务的高质量数据体系。
以船舶行业为例，作为一个重资产、长周期、产业链复杂且高度依赖专业知识的特殊领域，规范文档繁杂难检索、供应链不透明、设计返工率高、核心知识难以传承等方面一直是阻碍其快速发展的难点。
而滴普科技通过服务了很多家船舶企业后，在长期实践中沉淀了丰富船舶图纸、工程数据与全链路业务信息等，再通过进一步梳理，形成了船舶领域的业务逻辑框架，涵盖供应链管理指标体系、知识逻辑规则等核心内容，并以此构建出了船舶行业本体数据集。
之后本体数据集还会借助数据飞轮持续迭代优化，让滴普科技最终形成覆盖整个船舶行业的领域全域数据集能力。
在此基础上，当这套能力被注入到Deepexi企业大模型中，就会让其具备船舶行业全场景整体建模的本事。
换句话说，无论企业业务如何变化，模型都能精准理解真实需求，做到回答可靠、推理严谨、不跑偏、不瞎编。
另外，Deepexi企业大模型的训练与推理能力，与FastDataFoil企业数据融合平台的多模态数据处理能力是相互支撑，在能力上完成闭环互补，支撑Deepexi持续迭代。
据悉，下一代Deepexi已经在研发和规划中，很快也要和大家见面。
AI级企业操作系统再进化
就像上面说的，依托FastDataFoil能力，Deepexi企业大模型完成迭代升级。相反的，基于Deepexi企业大模型升级，也带动FastAGI企业智能体平台、FastData Foil企业数据融合平台的升级：
FastAGI企业智能体平台
1、重点升级Agentic多项能力，实现自主规划Agent，在原有能力基础上，积累工程设计、BOM分析、工艺优化、故障维修、运营决策、店货匹配、数据运维、财税筹划等企业级常用Skills；
2、升级支持超长上下文机制和多层记忆架构，高并发场景下，处理能力与稳定性大幅提升。
FastData Foil企业数据融合平台
1、在原有多模态数据治理能力基础上，重点升级语音、音视频及空间地理等多模态数据格式的解析，能动态扩展和更新企业本体模型。
2、为企业沉淀高质量的Deepology企业本体数据集，给大模型训练和AI数字员工落地提供可靠的数据支撑。
上面这张图完整展示了Deepexi企业大模型、FastData Foil数据融合平台、FastAGI企业智能体平台，三者是如何协作，打造出能稳定干活的AI数字员工的：
首先是数据层，企业把桌面数据（pdf/doc/xls）、数据库等各类数据，先交给FastData Foil数据融合平台处理。
后者会结合Deepology企业本体数据集，把杂乱数据清洗、融合成AI-ready高质量数据，喂给Deepexi企业大模型。
这一步相当于给AI“备课”，让模型先吃透企业的业务逻辑、专有知识和历史数据。
第二步就是模型层，Deepexi基于处理好的企业数据，训练出懂企业业务、能写代码、可执行操作的企业大模型。
它不像通用大模型只会聊天，而是能生成各种Skills（专业技能），比如查数据库、写报表、对接ERP等。
最后是执行层，所有Skill都汇总到FastAGI企业智能体平台，这里是AI员工的“协同workspace”。
面对复杂任务（比如从下单到生产调度），FastAGI会做端到端规划：把大任务拆成小步骤，交给不同技能的AI员工分头执行，最后汇总结果、操作ERP完成闭环。
为了保证准确可靠，FastAGI内置了：
多层记忆与激励机制：避免大模型“幻觉”，保证任务执行的一致性；
Skill管理与自动化：把各类专业技能统一管理、按需调用；
企业知识库与安全机制：让AI基于企业真实知识干活，同时保障数据安全。
DeepexiOS强在哪儿？
在当前中国企业级AI解决方案市场快速扩容的背景下，滴普科技凭借独特的技术路径与产品体系，在港股科技企业中形成了极具辨识度的“企业级大模型”标签。
对比C端OpenClaw“文件夹式”数据管理，DeepexiOS实现了数据治理的动态化重构。
通过FastData Foil企业数据融合平台，企业可将桌面文档、数据库、多模态音视频等全量数据，结合Deepology企业本体数据集进行清洗、融合与建模，自动生成贴合企业业务逻辑的知识体系，为AI提供 “纯净、准确、可复用”的核心数据能源。
这一过程彻底告别了传统数据治理依赖人工梳理、流程固化的痛点，实现了从本体构建到企业AI应用从“人工”到“自动”的代际跨越，是本体模型技术的下一代升级。
对比行业其他大模型厂商，滴普科技的核心优势主要还是对企业服务的理解深度。
在数据治理领域，公司沉淀了从结构化到非结构化数据的全链路处理能力，FastData Foil可高效支撑企业级规模数据的多模态解析与动态更新，为Deepexi企业大模型提供高质量训练与推理基础；
在业务落地层面，依托FDE工程师团队多年的行业实践，滴普科技对企业终端执行逻辑有着精准把控，将复杂业务场景拆解为可量化、可执行的Skill模块，让基于本体大模型构建的AI数字员工具备灵活协同的执行力。
摒弃轻量化智能体的花哨噱头与场景短板，深耕企业真实业务，这也让滴普科技成为业内唯一实现“规划-决策-执行”数字化闭环的企业级大模型产品的提供商。它对企业的了解也绝非一两只“龙虾”短期内能赶上的。
对于效率即效益的企业而言，与其耗费时间与成本去养华而不实的“龙虾”，不如一步到位，部署能落地、能创造价值的AI员工。
一切终要回归商业落地
当前，企业级大模型赛道正迎来爆发式增长：OpenAI最新发布的GPT-5.4系列模型强化了编码能力与智能体能力；英伟达则通过收购SchedMD、开放开源模型进一步完善生态体系。
诸多通用模型厂商纷纷布局coding业务，企业大模型正逐步替代传统预编译软件，以数字员工形态成为企业数字化核心交付载体，推动组织生产力变革。
但再先进的企业级大模型，最终评判标准只有一个：真正服务多少企业、创造多少价值。
商业化落地能力才是核心壁垒。只有把AI能力注入千行百业，在真实场景中完成规模化验证，才能持续反哺技术迭代，形成技术与商业的正向循环。
滴普科技本次发布，正是对企业级大模型回归商业落地本质的有力践行，也是其凭借成熟技术体系与场景化落地能力，推动AI数字员工真正走进企业、创造实际业务价值的关键体现。
值得一提的是，滴普科技在深耕当下AI数字员工的同时，也在提前布局长远技术与硬件生态，比如上面提到的下一代Deepexi企业大模型正在着手研发之外，滴普科技正在考虑把核心的本体模型技术和智算单元合二为一，打造NOVA本体模型加速专用芯片（SOC）。
另外，Deepexi企业大模型+具身机器人=AI具身员工，也在规划中。发布会现场，滴普科技还与天津大学成立「具身智能大脑联合实验室」，双方宣布会共同聚焦本体模型底座、数据仿真合成、模型轻量化等前沿方向，推动企业AI具身员工的深度落地。
所以接下来，就蹲一个AI具身员工破圈，看它怎么打破数字与物理的壁垒，重构企业生产力吧。毕竟，能走进物理世界的AI，才是真·未来可期。
