SAP investiert über eine Milliarde Euro in KI-Startup Prior Labs: Der Deal im Detail

Am 17. Juli 2026 hat SAP die Übernahme von Prior Labs abgeschlossen – einem Freiburger Startup, das erst 18 Monate zuvor gegründet wurde. Der Walldorfer Softwarekonzern verpflichtet sich, über vier Jahre mehr als eine Milliarde Euro zu investieren, um Prior Labs zu einem unabhängigen Spitzenforschungslabor für strukturierte Daten auszubauen . Prior Labs hat die sogenannten Tabular Foundation Models (TFMs) entwickelt – eine KI-Kategorie, die speziell für tabellarische Unternehmensdaten konzipiert ist und nicht für unstrukturierte Texte . Das Kernmodell TabPFN ist ein vortrainierter Transformer, der in Sekunden präzise Vorhersagen liefert, ohne dass ein individuelles Training für jeden Datensatz nötig ist .

Die Technologie von Prior Labs und ihre Anwendungen

TabPFN wurde im Januar 2025 in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht und seither über 1.000 Mal zitiert . Es erreicht in einem einzigen Durchlauf von Sekunden die Genauigkeit einer vierstündig optimierten Machine-Learning-Pipeline . Die Technologie wird bereits in anspruchsvollen Branchen eingesetzt:

• Schienenverkehr – Eine Fallstudie auf der Prior-Labs-Website zeigt, dass Prior Labs mit Hitachi zusammenarbeitet, um die vorausschauende Wartung im Schienenverkehr zu verbessern .
• Finanzprognosen – Eine weitere Fallstudie dokumentiert, dass Prior Labs und die TD Bank (TD) TabPFN für Finanzprognosen im Unternehmensmaßstab getestet haben .
• Gesundheitswesen und Biowissenschaften – Die Forschung umfasst Anwendungen in der Bauchspeicheldrüsenkrebsdiagnose, Onkologie, Neurologie und Kardiologie ; eine Fallstudie mit BostonGene nutzte TabPFN zur Identifizierung von Immunsystem-Profilen .
• Umwelt und Energie – Das Modell wird für die Vorhersage von Waldbrandrisiken und die Kurzfristprognose erneuerbarer Energien eingesetzt .
• Batteriematerialien – TabPFN-2.5 wird unter anderem für Umweltprognosen wie Algenblüten und Waldbrandrisiken sowie für die Kurzfristprognose erneuerbarer Energien genutzt .

Das neueste Modell: TabPFN-3 mit Thinking Mode

TabPFN-3 wurde am 12. Mai 2026 veröffentlicht . Es unterstützt Datensätze mit bis zu einer Million Zeilen und 200 Merkmalen und bietet native Textmerkmal-Unterstützung in der API . Die API-Version TabPFN-3-Plus (Thinking) führt Inference-Time Compute Scaling (Test-Time Compute) ein – sie investiert mehr Rechenzeit während des Fittens für eine deutlich höhere Genauigkeit . Auf dem TabArena-Benchmark schlägt TabPFN-3-Plus (Thinking) alle Nicht-TabPFN-Modelle um über 200 Elo-Punkte und übertrifft AutoGluon 1.5 extreme bei zehnfacher Geschwindigkeit . TabPFN-3 selbst bleibt weiterhin Open Source .

Deal-Struktur und Unabhängigkeitsklauseln

• Kaufpreis – Nicht bekannt gegeben, aber SAP hat sich verpflichtet, über vier Jahre mehr als eine Milliarde Euro zu investieren .
• Unabhängigkeit – Prior Labs bleibt als eigenständige Einheit bestehen und behält seine Marke, Führung, Forschungsagenda und Kundenbeziehungen .
• Open-Source-Verpflichtung – SAP unterstützt die Open-Source-Strategie von Prior Labs vollständig; TabPFN-3 wird als Open Source veröffentlicht und das Modell wurde über 3 Millionen Mal heruntergeladen .
• Führung – Die Gründer Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir führen das Team weiterhin an . Yann LeCun und Bernhard Schoelkopf gehören dem wissenschaftlichen Beirat an .

Strategische Begründung der Führung

Philipp Herzig, SAP-CTO, erklärte, SAP habe früh erkannt, dass die größte ungenutzte Chance im Bereich Enterprise AI nicht in großen Sprachmodellen, sondern in KI für strukturierte Geschäftsdaten liegt. Er sagte: „Die Kombination ihrer Spitzenforschung mit Unternehmensdaten und Kundenreichweite ist der Weg, wie wir diese Kategorie weltweit anführen wollen“ .

Frank Hutter, CEO von Prior Labs, sagte: „Die Aufnahme in die SAP-Familie gibt uns die Ressourcen, die Datenumgebung und die Kundenreichweite, um diese Kategorie zu ihrem vollen Potenzial zu führen“ . In einem LinkedIn-Beitrag nach Abschluss fügte er hinzu: „Gleiches Team, gleiche Büros, gleiche Mission, offene Modelle, unterstützt mit über 1 Milliarde Euro. Was ändert sich? Der Maßstab und der Planungshorizont. SAP ist der perfekte Partner mit einer enormen Menge tabellarischer Daten und Vertriebsreichweite“ .

Das kombinierte Unternehmen plant, Spitzenforschung in den Bereichen Enterprise AI, wissenschaftliche Entdeckungen, Kausalität, relationale Daten und agentische Systeme zu betreiben – über Korrelation hinaus zur Kausalität und hin zu agentischer KI, die Tabellen, Sprache und Bilder versteht, um dynamisch zu schlussfolgern und sich anzupassen . SAP skizzierte auch „Moonshot“-Ambitionen in den Bereichen Medizindaten und Materialwissenschaften, mit bereits demonstrierten Anwendungen in der Onkologie-Diagnose, klinischen Entscheidungsfindung und Batteriematerialforschung .