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]