1张图总结如下:
1. 摘要
SAP 正在全面推进“AI 优先，套件优先” (AI-first, Suite-first)战略，其核心在于将人工智能直接嵌入业务应用的中心，而非仅将其作为独立工具。通过次世代协同助手“Joule”和自律型“AI 代理 (AI Agents)”，SAP 旨在将传统的被动业务流程进化为“自律运行型流程”**。其目标是到 2026 年显著提升企业的决策能力和运营效率。
2. 战略基座：业务技术云平台 (SAP BTP)
SAP BTP 是这一变革的根基，它作为“创新引擎”集成了 AI、数据和集成功能。
• 保持“干净核心” (Clean Core)：通过 SAP BTP 扩展功能，企业可以在不修改核心代码的情况下利用最新 AI 创新，从而降低总拥有成本 (TCO) 并加快升级速度。
• 开发自动化：利用 SAP Build Code 和 Joule，开发者只需输入自然语言需求即可自动生成 ABAP 代码、解释逻辑并生成测试数据，大幅缩短了系统实施和定制的时间。
3. 核心驱动力与技术创新
A. 自律型 AI 代理实现端到端自动化
Joule 正在进化为能够指挥多个自律代理（如销售、供应链、采购代理）的“编排者”。这些代理能够跨系统协同，自律执行如需求预测到自动补货等端到端业务流程。
B. 适应型决策与 SAP 商业数据云 (SAP Business Data Cloud)
• 从预测转向行动优化：通过 SAP Analytics Cloud (SAC) 的增强分析功能，AI 能够实时模拟多种替代方案并提供最佳行动建议，帮助企业应对市场风险。
• 统一数据基础：SAP Business Data Cloud 整合了 SAP 核心数据与外部数据，构建了“单一事实来源” (Single Source of Truth)，消除了数据孤岛，为 AI 提供了深厚的业务语境。
C. 与 NVIDIA 等领军企业的战略合作
• 增强推理能力：集成 NVIDIA Llama Nemotron 推论模型，显著提升了 AI 代理处理复杂业务问题的推断精度。
• 工业元宇宙与可视化：利用 NVIDIA Omniverse 技术，实现工厂布局模拟、产品 3D 可视化及数字孪生，优化制造与营销流程。
4. 信任与治理：攻守兼备的战略
随着 AI 介入财务、人力资源等核心领域，SAP 将 AI 治理和数据主权视为经营管理的重中之重。
• 问责制与透明度：建立“数字化证据 (Digital Trace)”，使 AI 的决策过程可追溯、可解释，从而规避算法偏见和黑箱风险。
• 合规保障：SAP 的 AI 框架旨在符合欧盟《人工智能法案 (AI Act)》等全球监管趋势，确保企业在安全、合规的前提下扩展 AI 应用。
5. 行业洞察与结论
SAP 的战略标志着“业务套件”的重新定义，它将数据、语境与流程深度耦合。
• 核心竞争力：SAP 数十年来积累的庞大行业数据和最佳实践，是其区别于通用大型语言模型 (LLM) 的最大优势。
• 未来前景：到 2026 年，BI 投资将从单纯的效率工具转变为保护社会信用与合规性的战略投资。AI 将从辅助工具进化为企业的“共同经营伙伴”。
企业成功的关键： 为了充分获取这些 AI 红利，企业应加速从传统的 legacy 环境（如 SAP BW）向现代化的云端基础架构（如 Datasphere、SAC、Business Data Cloud）迁移，构建“AI 就绪”的数据资产底座。
