上市之后，深演智能(02723)面对的第一个问题是：如何把技术叙事转化为持续增长?
智通财经APP获悉，2026年5月，深演智能在港股上市，成为港股“企业决策 AI 智能体第一股”。相比单纯的 AI 概念，公司更希望资本市场理解的是：生成式 AI 正在改变企业服务公司的增长边界，也正在改变深演智能过去十七年积累的商业化半径。
黄晓南在采访中说，当前是公司“抢地盘”的时期。她更关心新签客户、新产品变现、以及客户从购买一个产品到购买多个产品的迁移，而不是短期单一财务指标的波动。
(深演智能创始人兼CEO黄晓南)
AI掀开了天花板
过去，深演智能主要围绕两个高价值决策场景展开：数字广告投放和 CRM 用户运营。这两个场景天然依赖数据和算法，也帮助公司形成了 AlphaDesk、AlphaData 等核心平台。但从商业边界看，传统数字营销软件和智能投放服务的天花板仍然相对清晰。
生成式 AI 改变了这一点。黄晓南认为，这一波 AI 不是技术迭代，而是产业革命。大模型的理解、生成和推理能力，与深演智能过去沉淀的预测模型、行业模型和客户场景结合后，使公司可以从两个场景延展到产品创新、GTM、社交营销、销售培训、智能导购、客服质检、用户运营等更多场景。
这也是公司提出的“Agentic Software + Agentic Service”对增长的意义：前者进入企业内部流程，替代或升级传统营销软件；后者进入企业外购服务预算，把原本由 Agency 或人工服务承担的环节，改造成 AI 驱动的结果交付。
换言之，深演智能的市场空间不再只是原有软件预算，也包括企业营销、销售、客服、用户运营等更广泛的经营预算。黄晓南在采访中说，AI 对深演智能而言“掀开了天花板”。
100×100 的增长坐标
黄晓南给出的增长框架，是“100×100”：一端是客户数可能增长百倍，另一端是单个客户购买的产品数也会拓展百倍。
客户数的扩张来自市场渗透。过去几年，深演智能服务的终端客户主要集中在大中型企业，而中国具备 AI 营销、销售和用户运营升级需求的企业远不止这些。上市本身也提高了公司被客户看见的概率。黄晓南提到，上市后市场主动线索量明显增加，这使公司进入一个前所未有的窗口期。
单客户产品数的扩张，则来自场景矩阵。过去一个客户可能只采购广告投放或数据管理中的某一个产品；但在 Agentic AI 时代，同一个客户可以从广告投放延展到用户洞察、内容中台、知识中台、销售培训、智能导购、客服质检、GEO 优化等多个场景。
这意味着，公司增长不只依赖新增客户，也依赖既有大客户内部的跨部门、多层次渗透。一个品牌可能先从广告投放切入，随后扩展到电商部门、营销部门、销售部门、客服部门和用户运营部门，最终形成多个产品、多个预算池、多个团队的持续合作。
对投资者而言，这一增长逻辑的关键不在于单个项目的金额，而在于深演智能能否把“一个入口”变成“多个场景”，把“一个产品”变成“产品矩阵”。
并购：从客户入口到平台复用
在这个增长框架中，并购被黄晓南视为深演智能未来非常重要的一条路径。
To B 公司天然存在销售周期长、客户进入慢、场景理解重的特点。这既是深演智能的护城河，也是公司自身扩张时必须面对的约束。因此，仅靠自建销售团队和自然拓展，未必能充分抓住 AI Agent 的产业窗口期。
黄晓南在采访中表示，深演智能并购的核心逻辑，不是简单买收入，也不只是买产品，而是买客户入口、买深度关系、买可协同的业务条线。
“以前 To B 并购的核心其实是买客户和买产品。我们现在基本上不需要买产品。”她说。原因在于，AI 正在显著提升深演智能自身的产品研发效率，公司更看重的是目标企业是否已经切入到优质客户的关键部门，尤其是与消费者、营销、销售、电商、客服、用户运营相关的条线。
如果目标公司服务的是财务、人事等与深演现有能力关联不强的场景，协同价值有限；但如果它服务的是品牌方的营销部门、电商部门、销售部门或客户运营部门，就可能成为深演智能 Agentic Software 和 Agentic Service 的新入口。
这类并购的想象空间在于，被并购公司原本可能只服务客户的一个单点需求，而深演智能可以在此基础上横向展开，把 DeepAgent、AlphaData、AlphaDesk 以及一系列营销智能体产品导入客户内部，从一个入口扩展到多个产品、多个部门、多个预算池。
并购的价值也不只体现在客户层面，还体现在经营层面。过去很多 To B 公司陷入增长困境：服务几个客户可以盈利，但一旦追求规模化，就必须投入研发、产品和交付，利润被迅速吞噬。深演智能若将这类公司纳入体系，一方面可以利用其客户关系打开入口，另一方面可以把重复研发和分散产品能力收拢到统一平台上，用 AI 化的产品和交付体系提升效率。
这意味着，并购可能成为深演智能上市后释放规模效应的重要方式：前端获取客户和场景，后端用统一的 AI 产品平台、行业模型和交付体系实现复用。
抢地盘的窗口期
AI 应用的窗口期往往很短。底层大模型快速迭代，单点工具容易被替代，真正能长期留在企业预算里的，是能够进入流程、形成数据闭环、持续复盘优化的系统。
黄晓南判断，深演智能相比很多竞争者已经提前完成了若干个月的产品和组织准备。一方面，公司过去十七年的客户关系、数据能力、算法模型和行业 Know-how 正在转化为 AI Agent 时代的资产；另一方面，公司内部也在重构组织，从传统互联网式研发，转向“AI 架构师 + AI 产品经理 + 业务顾问”的小团队快速孵化模式。
这种变化直接影响产品供给效率。黄晓南提到，过去一个企业级软件产品可能需要 50 到 100 人长期打磨，如今在 AI 加持下，部分产品可以由更小团队在一个月内完成原型和商业验证。对一家企业服务公司而言，这意味着产品矩阵扩张速度、交付效率和并购整合效率都有可能被重新定义。
从投资者角度看，接下来需要观察的指标相对清晰：DeepAgent 相关产品的签单和续约情况，Agentic Software 在客户内部的多产品渗透率，Agentic Service 的毛利和交付效率，客户数量扩张速度，以及公司能否通过并购形成更广泛的客户入口。
深演智能的增长故事，核心不是短期追逐 AI 热点，而是把过去十七年积累的决策 AI 能力，用生成式 AI 重新放大；把单点产品变成产品矩阵；把客户入口变成跨部门渗透；把传统服务变成 AI 驱动的结果交付。
如果这一路径跑通，深演智能将不只是一家营销科技公司，而可能成为企业营销、销售和用户运营场景中的 AI 运营平台。
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