用戶破1.5億、毛利超90%，這家公司沒一件產品，卻要募資15億上市

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前言

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一家企業究竟要怎樣運營，才能實現毛利高達90%的驚人表現？這個問題的答案，被一家名為愛查查的企業用實際成果寫了出來。

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在短短數年之間，這家以數據為核心資產的公司，注冊用戶規模已突破1.5億大關，毛利率連續多年穩居高位，最新數據更是達到驚人的90%以上，幾乎等同于“凈賺”狀態。

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如今，這家公司更進一步，正式啟動IPO進程，計劃登陸A股市場，開啟資本化發展的新篇章。

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愛查查不過是一家匯聚公開信息的數據平臺，為何能擁有如此恐怖的盈利能力？此次沖擊上市，又是否具備足夠的底氣與前景支撐？

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小工具長成巨頭

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追溯愛查查的起點，既像是一次偶然的技術嘗試，也像是時代趨勢下的必然產物。

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時間回到2014年的蘇州，三位熱愛籃球運動的年輕人正為尋找合規球場而煩惱。

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他們預定的場館常常存在產權模糊、經營者身份不明等問題，在信息不對稱的情況下屢屢受騙。

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身為技術人員的陳德強不愿再吃啞巴虧，便聯合幾位朋友開發了一個微信小程序，只需輸入場地名稱，即可調取其工商登記資料。

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這個最初只為自用便利的小工具，誰曾想到，經過十一年的發展，竟成長為年營收超7億元的商業大數據領軍企業。

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表面看是“無心插柳”的創業故事，實則精準踩中了社會數字化轉型的關鍵節點。

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當時中國正全面推進政務透明化改革，企業信用信息公示系統、裁判文書公開網等官方平臺相繼上線，大量原本封閉的公共數據開始向公眾開放。

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然而這些數據分散在不同部門和網站中，普通用戶若想了解一家企業的背景，需反復切換多個網頁，操作繁瑣且效率低下。

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企查查應運而生，扮演起“數據橋梁”的角色，將來自政府部門及第三方合作機構的信息進行歸集，通過算法清洗、結構化處理，最終轉化為直觀易懂的標準化查詢服務。

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更為關鍵的是其商業模式的本質優勢：一旦底層數據庫搭建完成，每增加一個用戶的邊際成本幾乎為零。

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這種輕資產、高復用的運營模式，直接催生了極為可觀的利潤空間。數據顯示，2025年上半年其毛利率達90.47%，過去三年始終維持在87%以上的水平。

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企查查的成功，本質上源于填補了“信息整合”的巨大空白。傳統征信機構長期聚焦于企業客戶，報告出具周期長、價格昂貴；而它則把復雜的商業情報簡化為大眾可即時獲取的服務，真正實現了普惠化創新。

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高毛利下的增長焦慮

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盡管坐擁近九成的毛利率，企查查的發展之路卻并非一片坦途。

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如今打開主流應用商店，各類商業信息查詢APP層出不窮，已形成由企查查、愛企查、天眼查、啟信寶主導的“三查一寶”競爭格局。

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各平臺功能高度趨同，均提供工商變更、司法訴訟、股權結構等基礎查詢服務，彼此之間難以形成明顯差異。

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這種嚴重同質化的局面，直接帶來了用戶增長的瓶頸。招股書披露的一組數字尤為引人關注：從2022年至2025年上半年，企查查月活躍用戶占累計注冊用戶的比例由73.32%下滑至53.13%。

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用戶初次體驗后發現各家產品大同小異，使用偏好難以固化，自然導致留存率持續走低。

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更深層次的問題在于收入構成單一。報告期內，公司84.98%的營收來源于個人會員訂閱，雖然這種模式帶來穩定的現金流，避免對單一客戶的依賴，但也暴露出明顯的天花板效應。

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當前有多少銷售人員、求職者或自由職業者愿意付費，未來很難出現爆發式增長，缺乏足夠的彈性空間。

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尤其值得注意的是財務安排上的矛盾之處：2022年與2023年期間，公司合計派發紅利3億元，而2023年全年凈利潤僅為2.59億元，相當于幾乎將當年全部利潤分配完畢；但到了2025年，卻又向上交所提交申請，擬募集資金15億元。

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事實上，截至申報時點，公司賬面貨幣資金高達17.16億元，2024年經營活動產生的現金流量凈額也達到4.25億元，資金儲備十分充裕。

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這一系列操作隱約透露出股東層面對短期回報的追求——一邊將已有收益盡數兌現，一邊又向資本市場尋求增量資金支持未來發展，難免引發投資者對其真實動機的質疑。

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AI賭局

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面對增長乏力的局面，企查查將未來押注于人工智能技術。在其規劃的15億元募資中，有5.03億元明確用于人工智能研發項目。

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這確實是行業共同的方向，畢竟AI正在深刻改變商業信息的獲取方式與使用邏輯，但這條路徑能否真正打開新局面，仍充滿不確定性。

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目前市場上已涌現出一批基于AI驅動的新型搜索平臺，用戶無需手動檢索多項指標，只需提出自然語言問題，如“評估某新能源企業在近三年的技術創新能力”，系統便可自動抓取專利、融資、招聘等多維數據，生成結構化分析報告。

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啟信寶已推出AI風險識別功能，能夠從海量判決文書中提取核心法律風險，并給出預警建議，遠比單純陳列信息更具實用價值。

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對于企查查這類傳統信息服務商而言，AI既是轉型升級的機遇，也是顛覆性挑戰：若能成功融合，有望大幅提升用戶體驗；若反應遲緩，則極可能被新一代智能工具所取代。

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真正的突破口并不在于技術本身，而在于能否實現服務價值的深化。

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過去，商查平臺依靠“信息不對稱”獲利，只要整合碎片化數據就能變現；但在AI時代，這種信息差正被迅速抹平。未來的競爭力必須建立在“深度服務能力”之上。

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例如面向銀行信貸場景，可構建專屬的企業信用評分模型；針對制造業客戶，可開發供應鏈上下游風險實時監控系統。

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這些垂直領域的解決方案需要深厚的行業理解力與數據建模能力相結合，通用型大模型短期內難以復制。

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結語

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從一個解決打球租場難題的小程序，到即將沖刺A股上市的行業巨頭，企查查用了十一年走出了一條順風順水的成長軌跡。

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但今天，它終于站在了決定命運的十字路口。

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高毛利的黃金時期得益于信息時代的開放紅利，而在AI主導的新紀元里，通行證不再是數據的“聚合能力”，而是洞察的“創造能力”。

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如果企查查能夠順利從“靜態信息倉庫”進化為“動態決策引擎”，真正嵌入企業經營的關鍵流程，或許還能開辟第二增長曲線；

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倘若依舊停留在拼數量、比速度的數據搬運階段，那么即便今日風光無限，也難逃被時代浪潮淘汰的命運。