SAP investiert mehr als eine Milliarde Euro in KI, die Tabellen statt Chats liest
SAP hat die Übernahme des Freiburger Start-ups Prior Labs abgeschlossen und mehr als eine Milliarde Euro dafür zugesagt. Die Wette gilt tabellarischen Basismodellen, also KI für Tabellen und Datenbanken statt für Text.
Während alle anderen darüber streiten, welcher Chatbot am klügsten ist, hat SAP leise einen Deal über eine völlig andere Art KI abgeschlossen. Der deutsche Softwarekonzern hat die Übernahme von Prior Labs vollzogen, einem vor ungefähr 18 Monaten gegründeten Freiburger Start-up, und über vier Jahre mehr als eine Milliarde Euro zugesagt, um es zu einem KI-Spitzenlabor in Europa auszubauen. Prior Labs behält seinen eigenen Namen, seinen Hauptsitz in Freiburg, seine Büros in Berlin und New York sowie seine Open-Source-Arbeit und arbeitet als unabhängige Einheit innerhalb von SAP.
Was Prior Labs baut, ist erklärungswürdig, weil es kein Chatbot ist. Die Spezialität sind tabellarische Basismodelle: KI-Systeme, die auf strukturierten, tabellenförmigen Daten statt auf Prosa vortrainiert werden. Das bekannteste Modell, TabPFN, ist Open Source und wurde mehr als drei Millionen Mal heruntergeladen; das aktuelle TabPFN-2.6 führt TabArena an, eine öffentliche Rangliste für diese Modellart. Eine frühere Version des Ansatzes erschien in Nature. Im wissenschaftlichen Beirat sitzen Yann LeCun und Bernhard Schölkopf. Zum Einordnen der Größenordnung: Vor diesem Verkauf hatte das Unternehmen nur eine Pre-Seed-Runde von rund neun Millionen Euro unter Führung von Balderton Capital aufgenommen.
Warum ein datenbankorientiertes Modell kein Trostpreis ist: Der Großteil dessen, womit ein Unternehmen tatsächlich arbeitet, sind keine Texte, sondern Tabellen, Verkaufsdaten, Bestände, Hauptbücher, Sensorprotokolle, Kundendatenbanken. Sprachmodelle sind gut mit Dokumenten und Gesprächen und mittelmäßig bei einer Tabellenkalkulation mit einer Million Zeilen, weil ein auf Sätzen trainiertes Modell nicht natürlich zu Zahlenspalten passt. Ein für diese Datenform gebautes Modell kann Prognosen erstellen, Anomalien erkennen und Vorhersagen direkt treffen, ohne die aufwendige manuelle Feinabstimmung, die klassisches maschinelles Lernen meist braucht. SAP verfügt über eine enorme Menge genau solcher Daten, was die Logik des Kaufs ziemlich deutlich macht.
Was das für dich bedeutet: Wenn du neu bei KI bist, korrigiert dies eine verbreitete Annahme auf nützliche Weise. KI ist nicht eine Sache, die chattet; sie ist eine Familie von Werkzeugen, und das passende für dein Problem hat vielleicht gar nichts zu sagen. Wenn du mit Daten arbeitest, ist die praktische Lehre konkret: Lautet deine Frage „Sage eine Zahl aus einer Tabelle voraus“, ist ein tabellarisches Basismodell nun eine echte Option, die du gegen bestehende Tabellenformeln oder ein Gradient-Boosting-Setup testen kannst. TabPFN ist Open Source, also kostet ein Versuch nichts außer Zeit. Die Erwartungen sollten trotzdem geerdet bleiben: Eine Milliardenzusage ist ein Plan, kein Produkt, und die Führung bei TabArena bedeutet nicht automatisch bessere Ergebnisse mit deinen unordentlichen realen Daten.
Quellen
Quellen: https://news.sap.com/2026/07/sap-completes-prior-labs-acquisition/
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