SAP רוכשת את Prior Labs: השקעה של מיליארד יורו בחזית הבינה המלאכותית לנתונים עסקיים

• תחזוקת רכבות – מחקר מקרה באתר Prior Labs מראה שותפות עם היטאצ'י לקידום תחזוקה חזויה במערכות רכבת .
• חיזוי פיננסי – מחקר מקרה עם TD (TD Bank) בחן את TabPFN לחיזוי פיננסי בקנה מידה ארגוני .
• בריאות ומדעי החיים – יישומי מחקר כוללים אבחון סרטן הלבלב, אונקולוגיה, נוירולוגיה וקרדיולוגיה ; מחקר מקרה עם BostonGene השתמש ב-TabPFN לזיהוי פרופילים של מערכת החיסון .
• סביבה ואנרגיה – המודל יושם לחיזוי סיכוני שריפות יער וחיזוי מיידי של אנרגיה מתחדשת .
• חומרים לסוללות – גרסת TabPFN-2.5 משמשת לחיזוי סביבתי, כולל פריחת אצות וסיכוני שריפות .

המודל החדש: TabPFN-3 עם מצב חשיבה (Thinking Mode)

גרסת TabPFN-3 שוחררה ב-12 במאי 2026 . היא תומכת במערכי נתונים של עד מיליון שורות ו-200 עמודות, עם תמיכה מובנית בתכונות טקסט בממשק ה-API . גרסת ה-API בשם TabPFN-3-Plus (Thinking) מציגה יכולת הרחבת חישוב בזמן הסקה (test-time compute) – המודל משקיע יותר זמן בשלב ההתאמה לקבלת דיוק גבוה משמעותית . במבחן השוואה (TabArena), TabPFN-3-Plus (Thinking) גובר על כל המודלים הלא-TabPFN ביותר מ-200 נקודות Elo, ומתעלה על AutoGluon 1.5 Extreme תוך שהוא מהיר פי 10 . חשוב לציין: TabPFN-3 עצמו נשאר קוד פתוח .

מבנה העסקה ותנאי העצמאות

• מחיר רכישה לא פורסם, אך SAP התחייבה להשקיע למעלה ממיליארד יורו בארבע שנים .
• עצמאות – Prior Labs תמשיך לפעול כישות עצמאית, תוך שמירה על המותג, ההנהלה, סדר היום המחקרי ויחסי הלקוחות שלה .
• מחויבות לקוד פתוח – SAP תומכת באופן מלא באסטרטגיית הקוד הפתוח של Prior Labs; TabPFN-3 משוחרר בקוד פתוח והמודל זכה למעל 3 מיליון הורדות .
• הנהגה – המייסדים פרנק האטר, נואה הולמן וסאוראג' גמביר ימשיכו להוביל את הצוות . המומחים יאן לקון (זוכה פרס טיורינג) וברנהרד שולקופף (מכון מקס פלאנק) מכהנים במועצה המייעצת המדעית .

ההיגיון האסטרטגי של ההנהלה

פיליפ הרציג, CTO של SAP, הסביר ש-SAP זיהתה מוקדם שההזדמנות הגדולה ביותר ב-AI הארגוני אינה מודלי שפה גדולים, אלא AI שנבנה במיוחד עבור נתונים עסקיים מובנים. הוא הצהיר: "שילוב עבודת מודל החזית שלהם עם נתונים ארגוניים והיקף לקוחות – זו הדרך שבה אנו מתכוונים להוביל קטגוריה זו בעולם" .

פרנק האטר, מנכ"ל Prior Labs, אמר: "ההצטרפות למשפחת SAP מעניקה לנו משאבים, סביבת נתונים והיקף לקוחות כדי לממש את הפוטנציאל המלא של קטגוריה זו" . בפוסט בלינקדאין לאחר סגירת העסקה הוסיף: "אותו צוות, אותם משרדים, אותה משימה, מודלים פתוחים, מגובה במיליארד יורו+. מה משתנה? קנה המידה ואופק התכנון. SAP היא השותף המושלם, עם קנה מידה עצום של נתונים טבלאיים והפצה" .

הגוף המאוחד מתכנן לקדם מחקר פורץ דרך בתחומי AI ארגוני, גילוי מדעי, סיבתיות, נתונים יחסיים ומערכות אוטונומיות (agentic AI) – מעבר ממתאם לסיבתיות, ומאפשר מערכות AI שמבינות טבלאות, שפה ותמונות ומסוגלות להגיב ולהסתגל דינמית . SAP התוותה גם שאיפות "ירח" (moonshots) בתחום הנתונים הרפואיים ומדעי החומרים, עם יישומים שכבר הודגמו באבחון אונקולוגי, קבלת החלטות קליניות ומחקר חומרים לסוללות .