在生成式 AI 尚未真正深度渗透企业业务流程的大背景下，欧洲企业软件巨头 SAP 正选择通过大手笔投资主动出击。该公司近日宣布拟收购仅成立 18 个月的德国 AI 创业公司 Prior Labs，并计划在未来四年向这一业务投入 10 亿欧元（约合 11.6 亿美元），在欧洲建立一座面向结构化数据的“前沿 AI 实验室”。
交易金额尚未官方披露，但有消息人士称，这是一桩“几乎全部为现金”的可观退出，其中超过 5 亿美元现金将直接回报给三位联合创始人 Frank Hutter、Noah Hollmann 和 Sauraj Gambhir。
Prior Labs 成立于一年半前，专注于所谓“表格基础模型”（Tabular Foundation Models，TFM），即针对企业常见表格与数据库数据进行预测的 AI 模型。与大语言模型相比，这类模型被认为与企业场景的贴合度更高，也更加契合 SAP 本身在财务、HR、采购与费用管理等软件中的核心优势——这些产品高度依赖底层数据库。Prior Labs 推出的 TabPFN 模型系列在开发者社区颇受欢迎，其开源模型累计下载量已超过 300 万次，成为结构化数据 AI 领域的一股新锐力量。SAP 在收购声明中承诺，该实验室将以相对独立的研究实体运作，继续维护开源版本，同时借助 SAP AI Core、Business Data Cloud 以及 Joule 这一 agent 层，将研究成果快速产品化并嵌入 SAP 现有产品组合。
对于这家总部位于弗赖堡的创业公司而言，SAP 的入局相当于获得了一次“加速通行证”。创始人 Frank Hutter 在社交平台上表示，希望借助 SAP 提供的“巨大推动力”，将 Prior Labs 打造成欧洲乃至全球结构化数据前沿 AI 研究的重要中心，并在开放环境中保持高强度的研究节奏。在不到两年前，该公司才刚刚完成由 Balderton Capital 领投的约 930 万美元（900 万欧元）pre-seed 轮融资，如今便迎来收购退出。Balderton 合伙人 James Wise 在社交平台上将这桩交易形容为“德国风险投资史上最大的一批退出之一”，而 SAP 股价在消息公布后小幅走高。
此次收购也延续了 SAP 在 AI 领域的整体布局思路。早在 2023 年，这家公司就已投资了多家大模型企业，包括 OpenAI 竞争对手 Anthropic，以及如今正计划合并的 Aleph Alpha 和 Cohere。SAP 此前还自研了名为 SAP-RPT-1 的关系型预训练 Transformer 模型，其 CTO Philipp Herzig 曾公开表示，对于企业 AI 来说，真正尚未被充分挖掘的机会并不在大语言模型本身，而是在能够理解和处理支撑全球企业运转的结构化数据的 AI 能力。通过吸收 Prior Labs 的团队与技术，SAP 试图用“捷径”大幅缩短在这一赛道上的研发周期。
与此同时，SAP 在“智能体（Agentic AI）”这一新趋势上的策略明显偏向防守和强控。在筹建自有 AI 实验室的同时，这家德国市值最高的公司已经对未获授权的 AI agent 采取封堵态度。《The Information》率先披露，SAP 将 OpenClaw 等未获明确批准的 agent 技术统统挡在体系之外，并在最新 API 政策中明确写入条款：除非属于 “SAP 认可架构”，否则禁止 AI agent 通过其 API 访问 SAP 产品。目前被列入白名单的自然包括 SAP 自家的 Joule Agents，这一仍处测试阶段的产品允许客户构建自己的企业级 agent。今年 3 月，英伟达宣布 SAP Joule 将支持其 NVIDIA Agent Toolkit——这套工具正是其面向企业、主打安全性的 OpenClaw 竞品 NemoClaw 的基础。这意味着，在 SAP 的生态中，NemoClaw 正式获得“通行证”，而其他未获认可的 agent 技术则被拒之门外。
在“后 SaaS 时代”的震荡中，SAP 的这一组合拳折射出传统企业软件巨头的焦虑与自救。受所谓 “SaaSpocalypse” 市场情绪影响，SAP 今年股价承压明显，而 AI 被视为重塑规模优势和利润结构的关键变量。SAP CFO Dominik Asam 在今年 1 月接受采访时就坦言，对公司而言，关键在于能多快将这些新技术纳入自身研发组合，从而维持和放大相对的规模经济优势。与之形成鲜明对比的是同样身处震荡中的 Salesforce——后者通过 Headless 360 架构允许客户自由选择 agent，包括 OpenClaw 在内的第三方方案都可接入。在 agent 策略上，SAP 选择了高度管控与“内向式开放”，而 Salesforce 则强调生态多元与对外兼容。这两种路径将在未来数年内如何影响各自的企业客户群与 AI 转型进度，将成为企业软件市场的一大看点。