SAP高管：软件公司须以AI重构，四年投十亿欧元打造表格模型

SAP首席AI战略官Sean Kask在都灵Vento Wave大会上表示，成熟软件公司必须以人工智能为核心重构产品，而非将其作为附加功能。他援引行业共识指出：“正如每家公司都在成为软件公司，每家软件公司也必须成为AI公司，否则将被淘汰。”

在由CNBC主持的“欧洲构建的模型”环节中，Kask重点阐述了SAP对德国初创公司Prior Labs的收购策略。SAP已于今年7月完成该交易，并承诺在四年内投入超过10亿欧元，将Prior Labs打造为前沿AI实验室。

Kask指出，大语言模型基于文本预测机制，从数学原理上难以有效处理电子表格等结构化数据。相比之下，表格模型擅长数值预测和分类，这正是语言模型的短板。

他强调，尽管约80%的商业数据为非结构化文本或图像，但仅占总量20%的表格数据却贡献了企业80%的价值。然而，当前大型AI实验室仍主要集中于扩展语言模型能力。

SAP早在几年前便启动自研表格模型，并在生产环境中部署了SAP-RPT-1。Prior Labs因其模型在TabArena基准测试中表现优异而进入视野，其技术已应用于癌症诊断和银行交易等领域。

Kask承诺，SAP将保持Prior Labs的独立运营地位，支持其自主研究，并维持模型权重的开放性，供研究人员和初创企业二次开发。相比传统机器学习团队需耗时数周甚至数月针对特定问题训练上百个模型，使用表格基础模型仅需几天即可完成，且准确性优于XGBoost等传统方法。

鉴于自建大语言模型成本高昂且趋于同质化，SAP选择不自建底层LLM，而是集成Google、OpenAI、Anthropic和Mistral等公司的模型。SAP内部测试了100多种模型，针对具体用例择优选用。

对SAP而言，“AI优先”意味着用户界面的重构：用户可通过自然语言提问，系统即时生成所需表格。

Kask建议，欧洲不应陷入大语言模型的“红海”竞争。花费100亿美元开发一款半年即过时的模型难以形成壁垒，欧洲应转而构建能释放模型实际价值的数据资产。

依托连接50万张表格和700万个字段的知识图谱，SAP的AI代理已具备足够的准确性投入实际工作。这与部分欧洲公司追求大参数模型的路径不同，如Mistral周二发布的拥有1万亿参数的开放权重模型Large 4。

此外，Kask透露，SAP每售出一套软件可为合作伙伴生态系统带来6至10美元收入。SAP通过授权集成或直接收购方式吸纳初创技术，并于周二同意收购比利时AI劳动力初创公司TechWolf。