德媒深度报道:AI时代,SAP面前的激流险滩与机遇!

大家好，我是白水。

近日，据国外媒体报道：为了 SAP 的未来，CEO 柯睿安全力押注 AI！

声明：本文所有信息和数据，全部来自互，仅代表本公众号的个人意见，与SAP公司的立场无关！

图源：www.sap.cn

引言

SAP 首席执行官柯睿安（Christian Klein）及其领导团队正强调“全面拥抱人工智能”的战略，柯睿安将其描述为公司转型新阶段的一部分。

柯睿安表示：“人工智能正迫使我们从根本上重新思考企业未来的运作方式。” 

SAP 首席运营官（COO）塞巴斯蒂安·施泰因豪泽（Sebastian Steinhäuser）则认为，近期全球软件供应商在股市的崩盘是一个“数千亿欧元的错误”。

他补充说，在瞬息万变的环境中，公司需要更短的决策路径、更紧密的个人协调、更快的实施速度、以及初创公司的速度。

正文

许多初创公司都渴望成为像 SAP 那样的公司，但对于这家软件巨头来说，情况却恰恰相反。

每年二月，SAP 的研发部门都会在距离其位于瓦尔多夫的总部仅十分钟车程的圣莱昂-罗特（Sankt Leon-Rot）举办一次研讨会（Workshop）。

来自世界各地的数百名程序员和产品经理齐聚 ROT03，这座大楼内设有礼堂和大型会议室，他们将在此进行为期两周的交流学习。

他们带着笔记本电脑、零食和能量饮料，致力于开发新一代软件：利用人工智能（AI）自主执行任务的智能体（AI Agent）。

在 SAP 的世界里，这些智能体可以用于审核费用报销单、生成报价、安排机器维护、或监控供应链。

开发人员有时会熬夜到深夜，绘制草图、编写程序并进行讨论。

SAP 目前每月都会举办此类研讨会，地点在圣莱昂-罗特和帕洛阿尔托之间轮换。

由于需要频繁出差，这项工作耗费了大量精力。

但这似乎很合适，因为这里的程序员正在研究一个对这家全球唯一一家德国软件公司至关重要的问题：SAP 能否成功过渡到人工智能时代？

对于以首席执行官柯睿安为首的 SAP 管理层来说，答案很明确：他们希望将这家软件制造商全面转向人工智能。

SAP 内部的口号是“All-in on AI”（全线押注 AI）。

在扑克牌游戏中，“All-in”意味着梭哈，也就是将所有筹码压在一手牌上：要么赢，要么输。

人们或许会将这个座右铭斥为管理层的说辞，但紧迫感是真实的。

SAP 以及整个科技行业正处于万维网诞生以来最大的变革之中。

在 OpenAI 公司的 ChatGPT 发布约三年后，新一代 AI 正在同时改变工作方式和软件产品。

这场变革的规模至少不亚于汽车行业引入电动汽车，后者已经改变了沃尔夫斯堡（大众总部）与深圳（比亚迪总部）之间的权力平衡。

首先： 几十年来，软件编程是一门需要时间、培训和经验的学科。

如今，开发者利用“Claude Code”或“Cursor”等工具，可以在几分钟内生成数页代码。

由几名计算机科学家组成的创业团队通过 AI 工具在几个月内开发出的成果，差不多需要以往成熟的软件制造商动用整个部门并花费一年或更长的时间才能完成。

其次，也是更根本的一点： 软件的处理方式正在被重新定义。

AI 智能体（Agent）应当自主完成整个业务流程。表单和菜单的位置将由聊天窗口取代，员工通过它来协调他们的数字同事。

据分析机构 Gartner 预测，到 2026 年底，40% 的企业应用将拥有此类助手。

对于公司的日常运作而言，这项技术尚不成熟，缺乏可靠性和安全性。

但如果它一旦普及，那将是我们今天所熟知的软件的终结。

由此，SAP 赖以成为德国达克斯（DAX）股票指数最有价值公司的商业模式可能会在短短几年内遭到侵蚀。

此类预测或许显得过于仓促，但股市已经陷入恐慌。尽管最近的数据表现稳健，但像 SAP、微软、甲骨文、Salesforce 和 Service Now 这样的软件公司估值都大幅缩水。

这家德国达克斯巨头的股价本周已跌破 140 欧元关口，为 2024 年初以来的最低水平。

面对这些变化，SAP 首席执行官柯睿安宣布进入“新的转型阶段”。

这位 CEO 在致员工的信中写道：“AI 迫使我们从根本上重新思考企业未来的工作方式。”

此类愿景往往说起来容易做起来难。

SAP 多年来一直以“商业 AI”（Business AI）的名义营销带有 AI 功能的业务软件，但目前成效有限。媒体尚不清楚“商业 AI”对 SAP 的业务的具体有多少贡献。

正如 SAP 财务总监多米尼克·阿萨姆（Dominik Asam）在2025 年秋季向股东和分析师承诺的那样，在三四年内，这一数字至少应达到 10 亿欧元。

相对于届时预计约 50 亿欧元的营收规模，这仍是一个不大的数目。

鉴于愿景与现实之间的差距，SAP 说面临的市场压力正在增大。

柯睿安目前正在亲自监督 AI 新技术的引入，在 2026 年 3 月初的一次董事会改组中，他移交了销售业务的责任，以便腾出手来。

这实际上是一种公开的承认：SAP 管理层谈论多年的 AI 引入工作，进展得并不如预期那样顺利。

为了改变现状，柯睿安前往美国硅谷，在 Anthropic 和英伟达展示最新的研发成果。

他与开发者和产品经理在研讨会上讨论哪些智能体能为客户带来利益。

他为试点项目赢得了客户，但他能否成功地将这些成果转化为整个集团及其约 11 万名员工的整体行动战略，目前还要带一个问号。

1. 威胁

这一消息在 SAP 内部引发了热议：曾在该软件制造商担任首席技术官至 2024 年的穆悦庚（Jürgen Müller），正作为投资者和顾问参与初创公司 Agent F。

该公司正在开发一种用于管理会计、预算规划和采购等业务流程的系统——在专业术语中被称为“企业资源计划”（ERP），这与这家 DAX 蓝筹股巨头的核心业务非常相似。

目前，Agent F 尚未与 SAP 形成直接竞争：这个新软件包针对的是员工人数不超过 100 人的初创公司，而非大型集团。

然而，创始人菲利克斯·施莱格（Felix Schläger）已在 LinkedIn 上明确表示，他想要打造“更好的 SAP”。

他发布了一张自己坐在一堆显示器前的照片，宣称正在监控他编写的代理程序。

Agent F 的投资者米勒表示：“就在一年前，我还会建议初创公司不要开发 ERP 系统。”

但软件开发在过去几个月中发生了彻底改变：很快就能自动完成 90% 的编程任务——只要能够将客户的需求转化为机器可理解的规范。

正是像 Agent F 这样的初创公司，引发了资本市场的深刻反思。

股东和分析师担心，软件制造商利润丰厚的商业模式正面临压力。

这种压力来自于进入市场的敏捷新供应商，来自于利用 Claude 代码和其他工具自行开发解决方案的企业集团，也来自于旨在取代传统软件的人工智能代理平台。

SAP 试图缓和这些担忧。

战略主管塞巴斯蒂安·施泰因豪泽（Sebastian Steinhäuser）表示：“我认为软件供应商在股市上的暴跌是一个价值数千亿欧元的错误判断，目前有几种不同的情况被混为一谈了。”

但施泰因豪泽也观察到了软件市场的急速变化。

他在圣莱昂罗特和帕洛阿尔托设立的研发部门研讨会正是对此的回应：“在如此动态的环境中，我们需要短平快的决策路径——更多的面对面协调、更快的执行速度，以及像初创公司那样的快节奏。”

SAP 在这方面拥有结构性优势：对业务流程的深刻理解、对海量业务数据的访问权限，以及运营复杂 IT 架构的经验。

施泰因豪泽认为：“要成功应用 AI 代理，需要语境和治理（Context and Governance）——如果说 SAP 代表了什么，那就是这些。”

凭借这一论点，他和 SAP 说服了一些市场观察者。

投资银行摩根士丹利认为，来自沃尔多夫的软件已深深植根于客户的业务流程中，因此很难被取代。

然而，SAP 不应掉以轻心。

在硅谷，新的竞争正在形成，例如风险投资公司 Andreessen Horowitz 在一篇博文中描述了其对颠覆式创新的渴望：业务流程的“旧系统”大部分会存续下去，但真正的工作将在别处发生。

按照这种观点，ERP 未来可能仅作为其他供应商的数据提供方——其中一些供应商可能就来自该投资者的投资组合。

许多公司都想实现“业务控制权”（即智能）的商业化：

• Anthropic 和 OpenAI 已经宣布了人力资源和财务分析功能；

• 微软希望通过“Copilot”自动化各种知识性工作；

• 据媒体报道，亚马逊网络服务（AWS）也在开发针对销售和业务拓展任务的 AI 代理；

这场争夺客户入口的竞争将如何收场尚无定论。

摩根大通（JP Morgan）认为，像 SAP 这样的老牌供应商必须适应并投入，才能在 AI 代理的世界中保持竞争力。

摩根大通的分析师团队已将 SAP 的目标股价从 265 欧元下调至 175 欧元，并将建议从“增持”降至“中性”。

这发出了一个信号：此前作为买入建议基础的增长和利润预期，暂时已成为历史。

在公开场合，SAP 不愿多谈这种危险，但在内部确实在进行讨论。

一位了解高层管理讨论的人士表示：“核心问题是：未来的用户界面是什么？”

如果软件制造商在此失去竞争力，恐怕会丧失增长潜力。

因此，现在的目标是将公司内的许多人从“舒适区”中拉出来。

2. 现实

SAP 已经有了答案——至少在纸面上是这样。

这家软件制造商计划将人工智能，直接嵌入到那些供全球大型企业管理财务、物流和人力资源的应用程序中。

这些方案专门针对商业世界进行了调整，具备权限管理和 IT 安全保障，且易于客户部署。

其底层技术源自 Anthropic、OpenAI、谷歌和 IBM 等专业机构，SAP 正在测试这些技术并将其整合到自家产品中。

这家 DAX 上市公司借此省去了模型开发和计算能力所需的巨额支出。

因此，其财务风险明显低于甲骨文（Oracle）或微软。从这个角度来看，“全力押注”（All-in）策略的成本更低。

其核心产品是 “Joule”（焦耳）。

这款数字助手旨在让企业软件的操作变得像与同事聊天一样简单：通过聊天窗口，员工可以下载工资单，财务控制人员可以查询业务数据，经理可以批准请假申请——这是公司的承诺。

柯睿安还押注于他称之为“超级员工”（Super Worker）的 AI 代理。它们应该能够编写报告、进行模拟并处理完整的流程链。

在接受彭博社采访时，他宣布其开发团队将全力转向这类自主程序。

然而，客户和 IT 服务商在私下交流中表示，SAP 的“商业 AI”（Business AI）远未实现其承诺。

一位负责工业集团 SAP 应用的 IT 经理认为：“有很多细碎的小助手，但几乎没有真正令人惊艳的突破。”

而且，在该集团已经发布的产品中，许多还不够成熟。

据客户和 IT 服务商反馈，数字助手 Joule 在连接过多系统时，有时会给出错误信息。

SAP 解释称，这并非 Joule 特有的问题：多个系统和数据源的协同（Orchestration）对 AI 助手的精准度提出了极高要求，公司正在对此进行改进。

当然，问题不仅仅存在于 SAP。

波士顿咨询公司（BCG）的一项调查显示，只有 5% 的企业通过人工智能获得了真正的附加值，另外 35% 的企业至少看到了初步收益。

教训在于：人工智能并非像安装软件更新那样简单。

它改变了人们的工作方式、流程的运行模式以及部门之间的协作。

这需要时间、耐心和领导力，就像许多其他技术一样。

因此，OpenAI 和 Anthropic 等 AI 专家正与咨询公司合作，帮助企业客户进行数据清理、业务流程重构以及员工培训。

SAP 也正顺应这一趋势。

3. 反应

以柯睿安为首的 SAP 管理层正在实施一套在该软件制造商自创立之初就广为人知的战略。

在 20 世纪 70 年代，迪特马尔·霍普（Dietmar Hopp）和哈索·普拉特纳（Hasso Plattner）等创始人团队曾前往英属帝国化学工业（ICI）等大集团，直接在客户的大型计算机上开发他们的第一套软件。

如今，SAP 派出了一支由数百名开发人员、项目经理和顾问组成的新团队。

从 2026 年 7 月起，这支新部队将正式投入行动。

首席技术官菲利普·赫齐格（Philipp Herzig）描述了这一使命：“重点在于精确研究知识工作者的工作方式，并为此开发合适的智能代理。”

开发人员每周应有两到三天直接待在客户现场，或者定期通过视频连线。

这些团队的目标不是进行个体化的咨询，而是识别模式：无论是催收、仓库物流、还是招标分析。

赫齐格表示：“核心逻辑在所有地方都是一样的——在此基础上，我们开发新的标准软件。”

SAP 认为，让非结构化数据在业务中发挥作用具有巨大潜力。

以客户服务为例：通过语音模型可以解析电话录音、电子邮件和技术支持工单中的问题描述，并将其输入到业务系统中。

例如，对于一家电子产品零售商来说，“我的打印机已经坏了三次了”这句话可能意味着这是一个保修案例，且处理具有紧迫性。

SAP 战略主管施泰因豪泽（Steinhäuser）表示，鉴于人工智能的飞速进步，人们只能通过与客户“紧密协作”来发掘机遇并应对挑战。

H&M 的案例展示了具体的操作方式：SAP 与这家时装零售商共同开发了用于个性化在线购物的原型车。

例如，当客户退回产品时，系统应自动提供更合适的优惠方案。正如克莱恩在年初所报告的那样，该功能现在将被集成到标准软件中。

这种方法让人联想起普拉特纳时代，但背后的技术却大不相同。

软件的外观和运行方式预计将与 SAP 迄今为止的形象截然不同。

赫齐格的团队在一份内部文件中将其定位于：“原生 AI 北极星架构”（AI-Native North Star Architecture）。

其诉求是：人工智能不应是事后安装到产品中的，而是从一开始就融入到每一个开发步骤中。

其具体含义字面上就能从“界面”上体现出来。

未来，SAP 应用程序应能自动选择展示信息的正确格式。

例如，一名采购员正在评估受伊朗战争影响的供应链风险，他会看到一个带有图表和违约概率显示的仪表板；

而一名处于两次会议间隙的女董事，则可以让系统通过语音输出总结同样的信息。

甚至当智能代理之间相互通信时，它们可能会选择一种人类完全无法理解的格式。

当涉及细节问题时，SAP 会将你指向 2026 年 5 月即将举行的 Sapphire 客户大会，这是该集团日历中最重要的日程。

在那之前，这项技术的实际效能究竟如何仍是一个悬念。

4. 客户

2026 年 3 月中旬，约 3000 人涌入汉堡会展中心：软件开发人员、项目经理、IT 主管——他们全是负责维持各自企业 SAP 系统运行的专家。

SAP 德语区用户组织 DSAG 邀请他们参加年度技术日活动，SAP 也派出多位发言人并设立了大型展台参展。

无论是在讲台上、咖啡桌旁还是晚间的啤酒聚会上，核心话题只有一个：企业如何才能真正利用人工智能，而不仅仅停留于试点项目？

SAP 宣传了数月的解决方案究竟效果如何？组织机构又该如何调整以应对这项技术的应用？

在 IT 服务商 Valantic 负责 SAP“商业 AI”业务的萨沙·格普费特（Sascha Göpfert）表示，客户兴趣非常浓厚。

然而，企业往往缺乏将技术深度整合到业务流程中的技术基础。

让智能代理自主完成多个工作步骤的复杂场景目前还很罕见。格普费特说：“对于大多数企业来说，那仍然像是‘尖端科学’（Rocket Science）。”

在日常工作中，他与同事们目前更多是构建一些简化单一工作步骤的 AI 解决方案。

比如，一个程序可以根据电子邮件、语音输入、偶尔甚至根据传真内容，自动为潜在买家创建报价单。

SAP 自己举的例子也类似：

• 比如瑞士零售连锁店 Coop 利用算法预测需求；

• 食品制造商 Frosta 自动采集送货单并录入业务系统；

• 门业制造商 Hörmann 的外勤人员将客户会谈的感想录入 App，App 随后将其结构化地总结出结果；

SAP 及其合作伙伴目前销售的产品大多基于 IT 界的标准技术：例如用于预测模型的传统机器学习，或用于单据识别的字符识别技术。

尽管这些技术为应用“商业 AI”的 3.4 万家企业节省了时间和金钱，但几乎没有 IT 人员会称这些应用为“超级员工”。

SAP 德语区用户协会（DSAG）的技术委员会成员斯特凡·诺格利（Stefan Nogly）对众多 SAP 客户有深入了解。

他的感受是：“我们仍处于试验阶段。”

该协会在德语区的一项调查显示：仅有 43% 的受访企业实现了人工智能的应用案例。而在这些案例中，仅有 3% 的 IT 部门使用了 SAP 的解决方案。

美国客户的使用进度稍快一些：根据 SAP 美洲区用户协会 ASUG 的调查，那里有 14% 的企业使用 SAP 嵌入的 AI 功能，8% 的企业使用了 Joule。

这两项调查在统计学上可能不具备完全的代表性，但它们反映出 SAP 的资本市场故事与客户现实之间的巨大鸿沟——即全球竞争中软件厂商的速度与拥有数十年历史 IT 系统的企业速度之间的差距。

多个结构性问题阻碍了 AI 的引入。

SAP 将许多创新仅整合在云端版本的新一代产品中。

但据 Gartner 估计，在全球约 3.5 万家拥有 ERP 系统的现有客户中，超过一半仍在使用旧一代软件。

然而，即使是已经完成迁移的企业也远未达到目标。

DSAG 董事诺格利表示：“许多企业缺乏坚实的数据基础。”

企业在几十年间通过收购、重组和新商业模式不断变化，“这往往导致产生没人能看透的数据荒原……”

这位在批发商 Lekkerland 负责软件开发的经理说，“而 AI 最常败在这一点上。”

通过“商业数据云”（BDC），SAP 希望通过简化来自不同来源的数据收集和系统化处理，为详细分析和人工智能创造前提。

该集团刚刚宣布收购专业供应商 Reltio，该公司可以识别、清洗并整合来自不同系统的记录。

在交易完成后，该技术将被整合。

然而，SAP 还有很多工作要做：商业数据云的运作远未达到一年前演示时的效果。

DSAG 董事诺格利认为战略基本上是正确的，但是：“营销跑在了产品开发的前面。”

5. 商业模式

在 SAP 的世界里，重大的变革往往以极其平庸的方式预告——隐藏在业务条款之中。

本周三（2026 年 4 月 8 日）也是如此：该集团通过电子邮件通知其合作伙伴（如其他软件制造商和 IT 服务商），从 2026 年 4 月 26 日起将实行一套新的接口准则（API Principle）。

未来，SAP 将精确规定客户在何种条件下可以将数据传输到其他供应商的系统中。

基于人工智能的使用场景（如智能代理）只有在软件制造商明确记录或批准的情况下才被允许。

此外，大规模数据的下载也将受到限制。

这条通知听起来非常技术化，但在战略上意义深远：SAP 拥有极少有公司能企及的数据资源。

未来，该集团希望控制谁在使用这些数据以及如何使用。而且，当其他厂商的应用访问 SAP 数据时，可能还会收取费用。该集团将这一原则称为“数字访问”（Digital Access）。

SAP 首席战略官塞巴斯蒂安·施泰因豪泽表示：“数据永远属于客户。但同时，我们也保护着我们系统处理数据的语义和方式。”

其传达的信息是：SAP 不主张原始数据的所有权，但主张使其变得可解释的“逻辑”的所有权。

用语境（Context）换取金钱：这可能成为行业的一个核心辩论话题。

Constellation Research 的分析师霍尔格·米勒（Holger Müller）预测：“许多软件供应商将尝试对其平台上的数据进行变现。”

他认为这是合理的，因为这些数据中确实蕴含着真正的附加值，“但关于费用高低的讨论将会出现。”

对于一些试图利用人工智能代理重塑软件世界的初创公司来说，这可能会成为一个问题。

曾在 SAP 负责多年产品开发、现任风险投资机构 Acadian Ventures 投资人的托马斯·奥特（Thomas Otter）警告称，这可能是一个“霍尔木兹海峡”时刻：接口可能像这条海峡一样，成为被战略性控制的咽喉要道。

数据控制是 SAP 商业模式可能发生变化的最明显例子。

SAP 首席执行官柯睿安宣布了“定价和营销方面的重大变革”。

传统的订阅模式（即公司按用户数量付费）正在失去意义，因为智能代理承担的任务越多，用户数就越不重要。

取而代之的是“基于消费的定价”（Consumption-based Pricing）：即根据软件的实际产出付费——按交易、按流程或按代理数量。

分析师米勒预见到了一场利益分配之战：“谁失去了用户的关注和点击，谁就会在软件变现中落败。”

所有目光齐聚奥兰多

以柯睿安为核心的 SAP 管理层下定决心，要让 SAP 继续作为企业软件的核心界面，并让来自沃尔多夫（Walldorf）的智能代理（Agents）接管知识性工作。

为此，这家软件制造商必须再次进行自我革新，就像 20 世纪 90 年代个人电脑（PC）突破时期或云服务崛起时所做的那样。

正如当时的情况：不跟上节奏的人虽然不会立即消失，但对客户而言将失去重要性。

与此同时，人工智能提供了一个解决 SAP 最紧迫问题的机会：即向当前一代产品迁移过程中长期存在的、成本高昂的转型问题。

用于自动解读和转换程序代码的工具可以加速项目进度，从而缩短通往新功能的路径。

目前该战略能否奏效尚无定论。

SAP 将提供什么样的智能代理？

数据使用的具体条件是什么？

“商业数据云”（Business Data Cloud）能实现什么？

以及人工智能究竟如何加速项目？

——针对这些问题的答案，众多团队正在圣莱昂罗特（St. Leon-Rot）、帕洛阿尔托（Palo Alto）的研讨会，以及沃尔多夫和班加罗尔（Bangalore）的产品冲刺中努力寻找。

所有这一切将在大约一个月后的奥兰多 Sapphire 客户大会上变得具体化。

SAP 已经大幅拉高了科技行业和资本市场的预期。

摩根士丹利（Morgan Stanley）认为，这次活动可能成为股价的“积极驱动力”——特别是如果有关人工智能的新发布能够建立市场信心的话。

这是对柯睿安这场“豪赌”的新一轮测试。