关键要点总结 一、 涉及的行业与公司 * 行业：企业软件、人工智能、企业资源规划 * 公司：SAP [1] 二、 SAP的AI产品与能力进展 * 生成式AI功能从2024年的约10个用例，快速增长至去年的约130个 [4] * AI助手Joule已包含约1,400项技能 [5] * 已发布30个AI智能体，并推出了AI Agent Hub和Joule Agent Builder来治理和扩展智能体 [5] * 内部构建了庞大的知识图谱，仅ERP系统就涉及452,000个表、730万个字段和80,000个分析视图 [7] * 发布了名为RPT-1的表格数据基础模型，用于预测、回归和分类，并获得NeurIPS会议Spotlight奖 [8][9] * 一家大型化工公司计划用RPT-1模型替代其生产环境中约180个狭窄的机器学习模型 [8] 三、 AI对软件行业的影响与SAP的应对策略 * AI将颠覆用户界面，SAP正发展意图驱动的ERP系统和生成式UI [14] * AI将改变软件的构建和维护方式，SAP已为所有开发者部署实时编码工具，并看到生产力显著提升 [18] * AI可能颠覆商业模式，SAP当前的AI商业模式基于消费，通过AI Units计量 [19][21][23] * SAP的授权模式中，基于席位的部分不足50%，其余基于业务指标 [23] * 公司的防御护城河包括其拥有的数据、数据模型、上下文含义以及客户信任 [24][25] 四、 SAP的定位与竞争优势 * SAP认为自己不仅仅是横向软件提供商，在特定领域如财务和行业解决方案上深度垂直 [30][32] * 公司有自我颠覆的历史，从客户端-服务器架构转向云和SaaS [33][34] * 核心优势在于其系统内编码的业务流程知识，这是第三方智能体无法轻易访问的 [44] * 通过Business Data Cloud提供语义丰富的SAP及非SAP数据，供智能体消费 [25][46] * 与主要模型提供商和超大规模企业是合作伙伴关系，并广泛合作 [37][89] 五、 Joule的采用与具体用例 * Joule的客户数量在2025年增长了约9倍 [49][54] * 重点发布具有“代理能力”的智能体，可规划并迭代完成多步骤任务 [55] * 具体智能体用例包括：应计会计、生产规划等，可为中型公司节省大量时间 [55][56] * Joule for Consultants与KPMG合作，可为每位顾问每周节省约10小时，相当于提升25%的生产力 [57][58] * 该产品基于SAP帮助文档、内部知识库，并利用专有的ABAP LLM来解释遗留代码和编写单元测试 [57] 六、 市场机会与商业表现 * AI被视作一个增量收入机会 [72] * 三分之二的订单量附带有AI，90%的最大交易包含AI和BDC [74] * SAP通过FDE等举措，利用实时编码和AI更快速地进入新市场和构建行业解决方案 [71] * 在嵌入式AI方面，SAP通过规模化构建和测试、广泛的模型合作伙伴关系以及提供业务价值来维持利润率 [78][79] * 在实时编码领域，SAP通过提供围绕编码的完整组件来创造价值 [80] 七、 生态系统与未来展望 * 每售出1美元SAP软件，可为生态系统产生约6-10美元的价值 [93] * 系统集成商正在积极采用Joule for Consultants等工具进行自我颠覆，以在更短时间内完成更多项目 [93][94] * 未来将是多个智能体/副驾驶在其各自领域内协作，而非单一“超级协调者” [44] * SAP已与Microsoft Copilot实现双向集成 [44] * 正在支持Agentic Commerce Protocol等协议，以支持商务场景中的智能体交易 [67]