Darum kauft SAP zwei KI-Firmen
Der Konzern kauft Prior Labs und Dremio, um seine Dateninfrastruktur für strukturierte Geschäftsmodelle aufzubauen.
SAP verstärkt seine technologische Infrastruktur durch die gleichzeitige Übernahme von Prior Labs und Dremio. Mit diesem gezielten Doppelschlag sichert sich der Konzern spezialisierte »Tabellenmodelle« sowie eine moderne Datenarchitektur, um das Fundament für autonome KI-Agenten zu legen.
Fokus auf strukturierte Geschäftsdaten
Sogenannte Tabular Foundation Models stehen im Zentrum der Technologie des Freiburger Start-ups Prior Labs. Exakt auf die Verarbeitung von strukturierten Zahlen- und Tabellendaten sind diese KI-Modelle ausgerichtet. Zwar überzeugen herkömmliche Sprachmodelle bei Texten, an komplexen numerischen Zusammenhängen scheitern sie jedoch oft. Klassisches maschinelles Lernen hingegen erfordert für jede spezifische Aufgabe ein aufwendiges, erneutes Training. Hier setzen Tabellenmodelle an, indem sie analytische Genauigkeit mit der zwingend nötigen Flexibilität für Unternehmensanwendungen vereinen.
Über die kommenden vier Jahre fließen mehr als eine Milliarde Euro in die baden-württembergische KI-Schmiede. Daraus soll langfristig ein weltweit führendes Forschungslabor in Europa entstehen. Das erst Ende 2024 gegründete Unternehmen agiert dabei weiterhin als unabhängige Einheit. Bereits zuvor hatte der Softwarekonzern mit RPT-1 erste eigene Entwicklungsschritte in dieser speziellen Modellkategorie unternommen, beschleunigt diesen Prozess nun aber deutlich.
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Offene Architektur für das Datenmanagement
Parallel zu den Modellen optimiert das Unternehmen auch die zugrunde liegende Speicherinfrastruktur durch den Kauf des US-Anbieters Dremio. Technologisch setzt der Dienstleister auf Data-Lakehouse-Architekturen. Dieses Konzept kombiniert die kostengünstige Speicherung riesiger Rohdatenmengen mit der strikt organisierten Verwaltung klassischer Datenbanken. Zukünftig wandert die Technologie von Dremio direkt in die hauseigene Business Data Cloud.
Ein zentraler Aspekt ist dabei die native Unterstützung offener Standards wie Apache Iceberg. Externe und interne Informationsquellen lassen sich dadurch nahtlos miteinander verknüpfen. Isolierte Datenbestände gehören somit der Vergangenheit an. Für die nachgelagerten KI-Modelle entsteht stattdessen ein direkter, unkomplizierter Zugriff auf bereinigte Unternehmensinformationen.
Die Basis für agentische KI
Beide Zukäufe zahlen direkt auf ein übergeordnetes technologisches Ziel ein. Zukünftige KI-Agenten sollen mehrere Arbeitsschritte völlig autonom abwickeln, um komplexe Geschäftsprozesse eigenständig zu steuern. Eine solche komplexe Aufgabenbewältigung erfordert zwingend eine verlässliche, fehlerfreie und bereichsübergreifende Datenbasis.
Mit Prior Labs für die analytische Intelligenz und Dremio für die Konsolidierung der Daten schließt sich eine kritische Lücke in der Systemlandschaft. Durch den strategischen Ausbau entsteht letztlich eine voll integrierte Plattform, die strukturierte Rohdaten in direkt verwertbare Entscheidungsgrundlagen umwandelt.