
SAP намерена приобрести немецкий стартап Prior Labs и вложить €1 млрд в течение четырёх лет для создания лаборатории, ориентированной на табличные (структурированные) данные;
SAP объявила о намерении приобрести немецкий стартап Prior Labs и вложить в его развитие €1 млрд в течение следующих четырёх лет, чтобы развернуть лабораторию ИИ, специализирующуюся на табличных (структурированных) данных. Сделка остаётся предметом регуляторного одобрения; компания не раскрыла официальной суммы покупки. Prior Labs существует примерно 18 месяцев и ориентируется на задачи, связанные с таблицами и базами данных — ключевыми хранилищами корпоративной информации. Стартап известен разработкой табличных фундаментальных моделей (TFM), в том числе серии моделей TabPFN, которые привлекли значительный интерес среди разработчиков и специалистов по данным.
По данным сторонних источников, сделка была выполнена «почти полностью наличными»: основателям Prior Labs — Франку Хаттеру, Ноа Холлману и Сураю Гамбхиру — якобы выплатили свыше $500 млн наличными вперёд. SAP подчёркивает, что покупка даст ей технологию и экспертизу в области TFMs и ускорит интеграцию этих моделей в свои корпоративные продукты. Параллельно SAP ужесточила политику доступа AI‑агентов к своим продуктам: в обновлённой API‑политике агенты запрещены, за исключением архитектур, одобренных SAP. Такое ограничение фактически блокирует использование неавторизованных агентных решений, включая популярные сторонние стеки, если они не пройдут отдельную процедуру согласования.
В перечень разрешённых архитектур входят собственные Joule Agents (в бета‑версии). В марте было объявлено, что Joule поддерживает NVIDIA Agent Toolkit — набор для управления агентами, на основе которого создан корпоративный конкурент OpenClaw под названием NemoClaw. В результате SAP‑клиентам будет разрешено использовать NemoClaw‑агентов через поддерживаемую интеграцию, тогда как прочие агентные стеки потребуют отдельного одобрения. Для разработчиков и интеграторов покупка Prior Labs означает ускорение доступа к специализированным инструментам для работы с табличными данными: TFMs легче адаптировать под сценарии бухгалтерии, HR, закупок и других модулей, базирующихся на структурированных наборах данных. Ограничения на сторонних агентов также перераспределяют пути интеграции: компании придётся выбирать между одобренными SAP стеками или проходить процедуру согласования альтернатив.
Сделка вписывается в более широкую стратегию SAP по укреплению присутствия в области больших моделей и корпоративного ИИ. В 2023 году компания инвестировала в несколько поставщиков моделей, в том числе в Anthropic, а также в Aleph Alpha и Cohere (последние намерены объединиться). SAP развивает собственную модель SAP‑RPT‑1 — реляционный предварительно обученный трансформер.
Источники
Ответы (0)
Пока нет ответов в этой теме.