涉及的公司与行业 * **公司**：SAP (NYSE:SAP) [1] * **行业**：企业软件、云计算、人工智能 (AI) 核心观点与论据 1. 云转型与增长路径 * 公司的云转型旅程远未结束，仍有约110亿欧元的维护收入有待向云转化 [6] * 客户迁移到云的过程被描述为一个“2X, 3X, 5X”的长期、健康的旅程 [6][7] * **2X**：从本地部署迁移到云，公司接管基础设施和软件运营 [6] * **3X**：超过50%的大型交易客户在迁移之初就同时采用业务技术平台 (BTP)、业务数据云 (BDC) 和 AI [6][7] * **5X**：平台消费性带来的扩张、追加销售，以及在业务线中赢得市场份额 [7] * AI 是云旅程的“加速器”，因为客户直观地理解，公司开发的嵌入式 AI 和智能体是在其最新、最现代的软件版本中，而非旧版软件中 [5] 2. AI 战略定位与价值主张 * **AI 是未来业务，而非“诱饵”或独立业务**：公司的核心是将应用、数据和 AI 独特结合，为客户创造价值的飞轮 [5][9][10] * **AI 需要云环境**：要充分利用 AI，数据和系统需要位于云端，因此 AI 是现代化和采用云的必要手段，而非迁移的诱饵 [10][11] * **提供“开箱即用”与可定制化 AI 能力**： * 为财务、采购、招聘等业务流程提供预打包、可扩展的智能体，减轻客户运营和维护负担 [13] * 同时，基于其 AI 基础和业务技术平台 (BTP) 提供强大的工具包，供客户构建针对特定行业和用例的定制化智能体 [13][14] * **在供应链等垂直领域具有独特优势**：公司拥有全球最大的商业网络，连接数百万家公司以匹配供需，这为供应链规划、制造规划等提供了独特的数据源，是 AI 的绝佳用例 [17][18] * **AI 采用现状**：超过50%的客户在与公司的交易中包含了 AI，战略性交易的比例更高 [24] 3. 产品与平台战略 * **业务技术平台 (BTP)**：是公司所有应用以及扩展和集成的共同基础，也是其所有基础 AI 能力的承载平台，是部署 AI 的巨大资产 [45][46] * **业务数据云 (BDC)**：是公司关于如何将业务数据引入 AI 的解决方案，通过数据产品和与 Databricks、Snowflake、Google、Microsoft 等伙伴的合作，能够整合非 SAP 数据，将数据引力拉回 SAP [47][48][49][57] * **Joule 与智能体路线图**： * Joule 是公司的智能体能力，正在从智能体向“助手”演进，专注于协助用户完成任务，而非管理智能体数量 [25] * 正在投资于智能体间编排、抽象模型提供商的 API（以便将请求路由至最合适的模型，如法国的 Mistral），以及使表格数据更易于 AI 访问等技术 [26][43] * **技术灵活性**：采用抽象方法，支持多个超大规模云提供商和多种大语言模型 (LLM)，为客户提供选择灵活性，并避免陷入基础设施竞赛 [35][36][38] 4. 商业化与定价模式 * **混合计价模式**：采用结合了消费计量和按用户计费的混合模式 [27][28][30] * AI 单位池（消费计量）提供灵活性 [27][30] * 针对特定用户（如财务、HR）的“助手”提供按用户计费，嵌入在消费权益中，允许按需扩展，为 IT 买家提供成本可控性和预算可预测性 [28][30][40] * **价值定价**：公司最终是根据价值而非成本或计量方式定价，并拥有在按席与消费模式之间切换或采用混合模式的技术和商业能力 [39][40][41] * **附加销售**：AI 能力作为其解决方案的附加项，附着在每一笔交易中，点亮各业务线的 AI 功能 [29] 5. 市场拓展与合作伙伴 * **中小型企业 (SMB) 市场机会巨大**：公司总目标市场 (TAM) 约60%在中端市场，但目前只有约30%的收入来自该市场，增长潜力显著 [66] * **赢得高速增长的 AI 公司**：成功吸引了 Snowflake、Databricks、Perplexity、Mistral 等高速增长的 AI 公司作为新客户，将其作为扩展的基石 [64] * **合作伙伴生态系统**：合作伙伴（包括转售商、系统集成商、软件合作伙伴）在推动中端市场业务增长方面扮演关键角色，公司已投入资源从激励结构、营销和技术基础设施上赋能合作伙伴 [65][67] 6. 风险与竞争 * **主要风险**：并非来自 AI 初创公司或 LLM 供应商的直接竞争，而是迁移速度 [68][71][72] * 尚未迁移到云的庞大现有客户群是当前采用其云 AI 的主要障碍 [68] * 关键焦点是**加速迁移旅程**，利用 AI 和自身工具（如 Signavio, LeanIX）来帮助客户加速上云 [69] * 公司表示，通过 AI 工具，已能将迁移时间和成本加速35%，且预计会更好 [70] * **竞争信心**：公司认为自身在 AI 应用所需的业务流程上下文、数据上下文和平台能力方面具备优势，下一波 AI 浪潮将更侧重于应用而非单纯技术，这需要的能力远不止一个训练有素的 LLM [72][73] 其他重要内容 * **供应链 AI 投资回报率高**：据公司主要服务合作伙伴的基准测试，供应链领域 AI 智能体的投资回报率约为30%，是跨不同功能中观察到的最高比率 [16] * **内部 AI 应用实例**：公司自身作为客户，已有数千用户每天在财务、HR 等领域使用 Joule；Concur 差旅预订已上线，可通过与 Joule 聊天机器人对话在几秒钟内完成 [24] * **“清洁核心”战略**：公司推动客户移除其系统中的修改，转向“清洁核心”云环境，这有助于 BTP 的快速增长（增速显著高于 SAP 平均水平）并为可持续增长奠定基础 [47][69]

合作核心与目标 - 德国科技巨头SAP宣布与法国人工智能领域合作，并与包括Bleu、Capgemini和Mistral AI在内的公司建立新的及扩大的合作伙伴关系[1] - 该计划旨在开发由人工智能主导的主权云解决方案，以保护欧洲数据和知识产权，并支持该地区的数字化转型[1] - 这一系列合作是SAP通过其主权云解决方案加强欧洲内部数字主权的战略组成部分[6] 合作细节与参与方 - SAP通过其子公司Delos Cloud与法国的Bleu结成法德联盟，以增强欧洲的数字基础设施，并签署了在军事冲突或网络攻击等危机情况下的技术及运营合作互助承诺[2] - Bleu是一家由Capgemini和Orange于2021年成立的法国云公司，其与SAP的协议促进了在网络事件早期检测、分析、防御和修复方面的跨境合作[3] - SAP与Capgemini将通过启动主权技术伙伴关系深化合作，为欧洲组织提供企业数据管理服务、云平台和智能AI能力[3][4] 技术整合与产品规划 - SAP计划通过其业务技术平台提供Mistral AI的前沿产品，将Le Chat和Mistral AI Studio等服务整合到其主权AI基础中[5] - 合作旨在提供被描述为欧洲首个完整的主权AI技术栈，涵盖硬件、软件平台和应用程序[5] - SAP和Mistral AI将共同设计针对复杂工程和研究挑战的行业特定AI应用[5] 市场部署与战略重点 - 一个专门的主权支柱将首先专注于德国公共服务，之后可能扩展到欧洲其他行业[6] - 将Mistral的AI能力整合到SAP的欧洲云基础设施中，将实现符合当地合规标准的安全部署[6] - 合作旨在进一步加强网络安全措施，并加速AI驱动解决方案在公共部门和受监管行业的采用[4]

公司AI战略与产品发布 - 公司重申致力于利用人工智能特别是智能体和自主系统来推动客户未来工作方式的发展[1] - 公司持续扩展其AI助手Joule底层的智能体使其能够自主访问数据并在多个自有应用中处理特定任务以协助用户[1] - 公司已构建多个新系统以搭载Joule AI助手包括面向客户体验和供应链的特定应用[2] - 公司高管分享了该技术与公司数据仓库集成后的应用前景尽管大部分系统升级尚未全面上市[2] 供应链编排新产品 - 公司宣布将在2026年上半年推出一款名为Supply Chain Orchestration的新产品[3] - 该系统基于公司Business Technology Platform构建数据源自公司Business Data Cloud和Business Network[3] - 该系统将利用智能体AI帮助供应链专业人士应对供应链中持续变化的风险[3] - 公司供应链首席营销官指出过去五年供应链的流动性变得尤为明显[4] - 当前供应链专业人士需频繁应对新关税、地缘冲突、物流瓶颈及原材料短缺等问题甚至需要每月搬迁整个生产工厂[5] 数据与技术应用 - 该系统整合公司自有数据及合作伙伴如Prewave的外部数据以创建知识图谱揭示影响客户供应链的问题[5] - 经过情境化的数据可向用户精确展示哪些产品面临风险哪些特定航线需要避开以及有多少收入面临风险等信息[6]

公司动态 - QKS集团将SAP评为2025年全球SPARK Matrix™数字孪生组织解决方案领域的领导者 [1] - QKS集团SPARK Matrix™对全球市场动态、主要趋势、供应商格局和竞争定位进行了详细分析 [2] - SAP的数字孪生组织(DTO)解决方案通过整合业务流程、系统、数据和战略，帮助企业创建动态实时的运营镜像 [3] 技术优势 - SAP利用其业务技术平台(BTP)使组织能够通过情境洞察和端到端可视性模拟、监控和优化业务绩效 [3] - 该平台结合了流程智能、企业架构和分析，使运营执行与战略目标保持一致 [3] - SAP的DTO功能包括自动流程发现、AI驱动的洞察、场景建模和主动风险管理，促进业务部门的持续改进和转型规划 [3] 市场地位 - SAP通过提供一个统一的数字模型来整合业务结构、绩效洞察和战略一致性，将自己定位为数字孪生组织领域的领先者 [4] - SAP的云优先设计确保了跨不同企业环境的适应性和集成性，使利益相关者能够优化运营、增强响应能力 [4] - 这是SAP连续第五年被SPARK Matrix评为领导者，反映了该方法的价值和公司对创新和客户满意度的承诺 [4] 公司背景 - SAP是全球企业应用和商业AI领域的领导者，50多年来一直帮助企业整合关键运营 [5] - SAP的数字孪生组织综合技术在技术卓越和客户影响方面获得了很高的评价 [5] - QKS集团是一家全球咨询公司，专注于通过战略业务和增长咨询服务帮助客户实现业务转型目标 [7]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 报告围绕SAP的AI战略、应用、企业采用AI的驱动因素、挑战、AI信任演变、多智能体AI系统、投资与ROI、可持续性及AI未来发展等方面展开探讨，强调AI对企业的重要性及发展趋势 [8][16][34] 根据相关目录分别进行总结 SAP的AI战略 - SAP遵循“3Rs”框架确保AI解决方案有影响力且值得信赖，即相关、可靠、负责 [10][12] - SAP将AI集成到三个关键领域，包括原生AI集成、Joule AI副驾驶、业务技术平台（BTP） [13] Joule AI副驾驶 - Joule是SAP的数字副驾驶，可促进跨业务应用的自然语言交互，作为用户与各种AI智能体的桥梁，高效编排任务 [14] - Joule能跨多个SAP应用交互，提供统一的AI驱动体验，连接企业各职能，使组织能跨部门简化流程 [15] AI采用的驱动因素 - 企业采用AI的主要动机是提高效率和创造价值，实现更多目标、增强决策能力和自动化重复任务 [16] - 客户需求也是重要因素，AI可增强客户服务、个性化用户体验和提高整体业务效率 [17] - 企业认识到必须将AI集成到运营中以保持竞争力，同时探索AI潜力并降低安全和隐私风险 [20][21] AI采用的挑战 - 企业关注安全和隐私问题，希望在利用AI的同时保护数据，并了解AI模型决策的透明度，可通过“只读”AI实现建立信任 [22] - 数据质量是挑战，AI模型依赖高质量、结构化数据，企业需投资数据管理和治理以提高AI有效性 [25] - AI模型中的偏差也是问题，企业需精心策划训练数据并应用缓解偏差技术，确保AI决策的公平性和准确性 [25] AI信任的演变 - 企业对AI自主性的采用将遵循过去技术变革的模式，随着技术可靠性的证明，企业将逐渐扩大AI从低风险自动化到更具战略决策的角色 [26][28] - 在关键环境如医疗、航空航天等，不建议完全AI自主，人类专家必须始终做出高风险决策，AI与人类监督的平衡将不断演变 [33] 多智能体AI系统 - 多智能体AI系统使不同AI智能体协作执行复杂工作流程，如在纠纷管理中可大幅提高效率和客户满意度 [34][35] - 许多企业在受控环境中试验多智能体AI系统，然后再进行扩展，预计在金融、供应链管理和客户支持等行业会更广泛采用 [37][38] AI投资与ROI预期 - AI投资取决于组织规模和现有基础设施，包括AI软件和平台订阅、与现有企业系统集成、员工AI工作流程培训 [39] - ROI因用例而异，部署AI用于高容量任务的组织通常能快速获得ROI，许多情况下企业可在几个月内收回AI投资 [40][41] 可持续性与AI - SAP提供可持续性控制塔，帮助组织可视化碳足迹并采取纠正措施，AI可通过分析能源消耗数据识别低效问题 [42] - SAP的生成式AI中心支持多个大语言模型，通过为每个任务选择最高效的模型，企业可降低能源消耗并提高成本效益 [43] 未来展望 - AI将增强人类能力，未来可能出现混合团队，AI智能体承担更多运营责任，人类专注于战略决策 [45] - IT部门将演变为管理AI驱动的工作流程，HR部门需培训员工使用AI工具并开发专注于AI监督和治理的新角色 [48][49] - AI智能体将变得更加个性化，从通用助手向特定行业模型和个人AI智能体发展，提高生产力 [50][51]