深演智能

上市之後，深演智能(02723)面對的第一個問題是：如何把技術敍事轉化為持續增長?

智通財經APP獲悉，2026年5月，深演智能在港股上市，成為港股“企業決策 AI 智能體第一股”。相比單純的 AI 概念，公司更希望資本市場理解的是：生成式 AI 正在改變企業服務公司的增長邊界，也正在改變深演智能過去十七年積累的商業化半徑。

黃曉南在採訪中説，當前是公司“搶地盤”的時期。她更關心新籤客户、新產品變現、以及客户從購買一個產品到購買多個產品的遷移，而不是短期單一財務指標的波動。

(深演智能創始人兼CEO黃曉南)

AI掀開了天花板

過去，深演智能主要圍繞兩個高價值決策場景展開：數字廣告投放和 CRM 用户運營。這兩個場景天然依賴數據和算法，也幫助公司形成了 AlphaDesk、AlphaData 等核心平台。但從商業邊界看，傳統數字營銷軟件和智能投放服務的天花板仍然相對清晰。

生成式 AI 改變了這一點。黃曉南認為，這一波 AI 不是技術迭代，而是產業革命。大模型的理解、生成和推理能力，與深演智能過去沉澱的預測模型、行業模型和客户場景結合後，使公司可以從兩個場景延展到產品創新、GTM、社交營銷、銷售培訓、智能導購、客服質檢、用户運營等更多場景。

這也是公司提出的“Agentic Software + Agentic Service”對增長的意義：前者進入企業內部流程，替代或升級傳統營銷軟件；後者進入企業外購服務預算，把原本由 Agency 或人工服務承擔的環節，改造成 AI 驅動的結果交付。

換言之，深演智能的市場空間不再只是原有軟件預算，也包括企業營銷、銷售、客服、用户運營等更廣泛的經營預算。黃曉南在採訪中説，AI 對深演智能而言“掀開了天花板”。

100×100 的增長座標

黃曉南給出的增長框架，是“100×100”：一端是客户數可能增長百倍，另一端是單個客户購買的產品數也會拓展百倍。

客户數的擴張來自市場滲透。過去幾年，深演智能服務的終端客户主要集中在大中型企業，而中國具備 AI 營銷、銷售和用户運營升級需求的企業遠不止這些。上市本身也提高了公司被客户看見的概率。黃曉南提到，上市後市場主動線索量明顯增加，這使公司進入一個前所未有的窗口期。

單客户產品數的擴張，則來自場景矩陣。過去一個客户可能只採購廣告投放或數據管理中的某一個產品；但在 Agentic AI 時代，同一個客户可以從廣告投放延展到用户洞察、內容中台、知識中台、銷售培訓、智能導購、客服質檢、GEO 優化等多個場景。

這意味着，公司增長不只依賴新增客户，也依賴既有大客户內部的跨部門、多層次滲透。一個品牌可能先從廣告投放切入，隨後擴展到電商部門、營銷部門、銷售部門、客服部門和用户運營部門，最終形成多個產品、多個預算池、多個團隊的持續合作。

對投資者而言，這一增長邏輯的關鍵不在於單個項目的金額，而在於深演智能能否把“一個入口”變成“多個場景”，把“一個產品”變成“產品矩陣”。

併購：從客户入口到平台複用

在這個增長框架中，併購被黃曉南視為深演智能未來非常重要的一條路徑。

To B 公司天然存在銷售週期長、客户進入慢、場景理解重的特點。這既是深演智能的護城河，也是公司自身擴張時必須面對的約束。因此，僅靠自建銷售團隊和自然拓展，未必能充分抓住 AI Agent 的產業窗口期。

黃曉南在採訪中表示，深演智能併購的核心邏輯，不是簡單買收入，也不只是買產品，而是買客户入口、買深度關係、買可協同的業務條線。

“以前 To B 併購的核心其實是買客户和買產品。我們現在基本上不需要買產品。”她説。原因在於，AI 正在顯著提升深演智能自身的產品研發效率，公司更看重的是目標企業是否已經切入到優質客户的關鍵部門，尤其是與消費者、營銷、銷售、電商、客服、用户運營相關的條線。

如果目標公司服務的是財務、人事等與深演現有能力關聯不強的場景，協同價值有限；但如果它服務的是品牌方的營銷部門、電商部門、銷售部門或客户運營部門，就可能成為深演智能 Agentic Software 和 Agentic Service 的新入口。

這類併購的想象空間在於，被併購公司原本可能只服務客户的一個單點需求，而深演智能可以在此基礎上橫向展開，把 DeepAgent、AlphaData、AlphaDesk 以及一系列營銷智能體產品導入客户內部，從一個入口擴展到多個產品、多個部門、多個預算池。

併購的價值也不只體現在客户層面，還體現在經營層面。過去很多 To B 公司陷入增長困境：服務幾個客户可以盈利，但一旦追求規模化，就必須投入研發、產品和交付，利潤被迅速吞噬。深演智能若將這類公司納入體系，一方面可以利用其客户關係打開入口，另一方面可以把重複研發和分散產品能力收攏到統一平台上，用 AI 化的產品和交付體系提升效率。

這意味着，併購可能成為深演智能上市後釋放規模效應的重要方式：前端獲取客户和場景，後端用統一的 AI 產品平台、行業模型和交付體系實現複用。

搶地盤的窗口期

AI 應用的窗口期往往很短。底層大模型快速迭代，單點工具容易被替代，真正能長期留在企業預算裏的，是能夠進入流程、形成數據閉環、持續覆盤優化的系統。

黃曉南判斷，深演智能相比很多競爭者已經提前完成了若干個月的產品和組織準備。一方面，公司過去十七年的客户關係、數據能力、算法模型和行業 Know-how 正在轉化為 AI Agent 時代的資產；另一方面，公司內部也在重構組織，從傳統互聯網式研發，轉向“AI 架構師 + AI 產品經理 + 業務顧問”的小團隊快速孵化模式。

這種變化直接影響產品供給效率。黃曉南提到，過去一個企業級軟件產品可能需要 50 到 100 人長期打磨，如今在 AI 加持下，部分產品可以由更小團隊在一個月內完成原型和商業驗證。對一家企業服務公司而言，這意味着產品矩陣擴張速度、交付效率和併購整合效率都有可能被重新定義。

從投資者角度看，接下來需要觀察的指標相對清晰：DeepAgent 相關產品的簽單和續約情況，Agentic Software 在客户內部的多產品滲透率，Agentic Service 的毛利和交付效率，客户數量擴張速度，以及公司能否通過併購形成更廣泛的客户入口。

深演智能的增長故事，核心不是短期追逐 AI 熱點，而是把過去十七年積累的決策 AI 能力，用生成式 AI 重新放大；把單點產品變成產品矩陣；把客户入口變成跨部門滲透；把傳統服務變成 AI 驅動的結果交付。

如果這一路徑跑通，深演智能將不只是一家營銷科技公司，而可能成為企業營銷、銷售和用户運營場景中的 AI 運營平台。