SAP vervangt sommige dure AI modellen, onder meer in zijn interne adviesassistent, door goedkopere opties die de vereiste prestaties leveren. De inzet is niet per se om de totale AI uitgaven te verlagen, maar om elke taak rendabel uit te voeren terwijl het gebruik groeit.
Gepubliceerd doorBewerkt met GPT-6 LunaAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is SAP’s shift from expensive AI models to the cheapest models that meet its performance requirements—including replacements in its inte. Article summary: SAP’s strategy is to lower the cost of delivering a successful AI task, not necessarily its total AI bill: it selects the cheapest model that meets the required performance standard as usage expands.[2][10] Completed tas. Topic tags: general web, openai, ai, workflow, productivity. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, cha
De slimste AI-keuze is niet altijd het krachtigste model. Voor SAP telt vooral welk model een taak goed genoeg uitvoert tegen de laagste kosten. Door sommige dure modellen te vervangen door goedkopere alternatieven, verwacht het bedrijf in twee jaar meer dan € 2 miljard aan efficiëntiewinst te realiseren.
Dat betekent niet automatisch dat SAP straks minder uitgeeft aan AI. Naarmate meer klanten de technologie gebruiken, kunnen de totale kosten juist stijgen. De bedoeling is de kosten per taak te beheersen en de marges gezond te houden als het gebruik toeneemt.
SAP heeft naar eigen zeggen enkele van de duurste modellen uit zijn producten gehaald en vervangen waar goedkopere modellen voldoende presteren. Dat gebeurde onder meer bij de interne adviesassistent van het bedrijf. SAP werkt met meer dan 70 AI-modellen van aanbieders als OpenAI, Anthropic en Google, en kiest steeds vaker per taak de goedkoopste optie die aan de eisen voldoet.
Dat kan de kosten verlagen voor het draaien van een model — ook wel inferentiekosten genoemd — zonder dat voor elke toepassing de prestaties achteruit hoeven te gaan. De keuze draait dus niet om één model dat overal de beste oplossing is, maar om een passende afweging per taak.
Bij een prijsmodel waarbij klanten betalen voor een afgeronde taak, en niet voor de hoeveelheid rekenkracht die daarvoor nodig is, staan de verkoopprijs en de onderliggende AI-kosten losser van elkaar. Levert SAP hetzelfde bruikbare resultaat met een goedkoper model, dan kan het bedrijf het kostenverschil behouden in plaats van die besparing automatisch door te geven.
Dat helpt verklaren hoe lagere kosten per taak kunnen bijdragen aan gezonde marges, zelfs als de totale AI-uitgaven toenemen. Efficiënter gebruik binnen SAP zelf kan daarnaast productiviteitswinst opleveren. Dat is niet hetzelfde als omzet uit klanttaken: het zijn verschillende onderdelen van de efficiëntieplannen.
Prijs en prestaties zijn niet de enige voorwaarden. Overheden en bedrijven in gereguleerde sectoren kunnen eisen stellen aan het land waar een AI-model vandaan komt. Ook groeit bij Europese klanten de vraag naar lokale opties.
SAP moet daarom niet simpelweg het goedkoopste model kiezen dat wereldwijd beschikbaar is. Het moet een model vinden dat ook past binnen de regels en voorkeuren van de klant. De relevante keuze is dus de goedkoopste geschikte optie, niet per se de goedkoopste optie op papier.
SAP heeft niet bekendgemaakt welke specifieke dure modellen zijn vervangen en door welke alternatieven. Ook is niet gekwantificeerd welk deel van de verwachte efficiëntiewinst uiteindelijk in hogere marges terechtkomt. De verwachting van meer dan € 2 miljard is daarom geen toezegging dat de operationele winst met dat bedrag stijgt, en er is onvoldoende informatie om de winstbijdrage precies te berekenen.
De plannen volgen op sterke kwartaalresultaten. Op 21 oktober 2026 meldde SAP voor het eerst een kwartaalomzet van meer dan € 10 miljard. De cloudomzet steeg met 26% tot € 6,67 miljard en de operationele winst volgens de non-IFRS-maatstaf nam met 18% toe tot € 3,03 miljard.
Voor heel 2026 verwachtte SAP dat de cloudomzet, gemeten tegen constante wisselkoersen, dicht bij de bovenkant van de prognose van € 25,8 tot € 26,2 miljard zou uitkomen. De verwachting voor de operationele winst, eveneens tegen constante wisselkoersen, bleef € 11,8 tot € 12,2 miljard.9 De gerapporteerde cloudgroei was 26%; tegen constante wisselkoersen was dat 25%.
9
Er waren ook redenen om de groeiverwachtingen niet te ruim te lezen: eenmalige effecten droegen ongeveer één procentpunt bij aan de cloudgroei in het derde kwartaal. Voor het vierde kwartaal rekende SAP op cloudgroei van ongeveer 23% tegen constante wisselkoersen.1
6
De overstap naar goedkopere AI-modellen past daarmee in een bredere opgave: cloud- en AI-gebruik laten groeien zonder de kosten uit het oog te verliezen. De kwartaalcijfers en ongewijzigde winstverwachting laten op zichzelf nog niet zien dat de verwachte efficiëntiewinst al tot een extra margeverbetering heeft geleid.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
SAP vervangt sommige dure AI modellen, onder meer in zijn interne adviesassistent, door goedkopere opties die de vereiste prestaties leveren.
SAP vervangt sommige dure AI modellen, onder meer in zijn interne adviesassistent, door goedkopere opties die de vereiste prestaties leveren. De inzet is niet per se om de totale AI uitgaven te verlagen, maar om elke taak rendabel uit te voeren terwijl het gebruik groeit.
De kwartaalomzet kwam voor het eerst boven € 10 miljard uit. SAP verhoogde zijn verwachting voor de cloudomzet, maar liet de vooruitzichten voor de operationele winst ongewijzigd.[29]
SAP vervangt sommige dure AI modellen, onder meer in zijn interne adviesassistent, door goedkopere opties die de vereiste prestaties leveren. De inzet is niet per se om de totale AI uitgaven te verlagen, maar om elke taak rendabel uit te voeren terwijl het gebruik groeit.
Gepubliceerd doorBewerkt met GPT-6 LunaAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is SAP’s shift from expensive AI models to the cheapest models that meet its performance requirements—including replacements in its inte. Article summary: SAP’s strategy is to lower the cost of delivering a successful AI task, not necessarily its total AI bill: it selects the cheapest model that meets the required performance standard as usage expands.[2][10] Completed tas. Topic tags: general web, openai, ai, workflow, productivity. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, cha
De slimste AI-keuze is niet altijd het krachtigste model. Voor SAP telt vooral welk model een taak goed genoeg uitvoert tegen de laagste kosten. Door sommige dure modellen te vervangen door goedkopere alternatieven, verwacht het bedrijf in twee jaar meer dan € 2 miljard aan efficiëntiewinst te realiseren.
Dat betekent niet automatisch dat SAP straks minder uitgeeft aan AI. Naarmate meer klanten de technologie gebruiken, kunnen de totale kosten juist stijgen. De bedoeling is de kosten per taak te beheersen en de marges gezond te houden als het gebruik toeneemt.
SAP heeft naar eigen zeggen enkele van de duurste modellen uit zijn producten gehaald en vervangen waar goedkopere modellen voldoende presteren. Dat gebeurde onder meer bij de interne adviesassistent van het bedrijf. SAP werkt met meer dan 70 AI-modellen van aanbieders als OpenAI, Anthropic en Google, en kiest steeds vaker per taak de goedkoopste optie die aan de eisen voldoet.
Dat kan de kosten verlagen voor het draaien van een model — ook wel inferentiekosten genoemd — zonder dat voor elke toepassing de prestaties achteruit hoeven te gaan. De keuze draait dus niet om één model dat overal de beste oplossing is, maar om een passende afweging per taak.
Bij een prijsmodel waarbij klanten betalen voor een afgeronde taak, en niet voor de hoeveelheid rekenkracht die daarvoor nodig is, staan de verkoopprijs en de onderliggende AI-kosten losser van elkaar. Levert SAP hetzelfde bruikbare resultaat met een goedkoper model, dan kan het bedrijf het kostenverschil behouden in plaats van die besparing automatisch door te geven.
Dat helpt verklaren hoe lagere kosten per taak kunnen bijdragen aan gezonde marges, zelfs als de totale AI-uitgaven toenemen. Efficiënter gebruik binnen SAP zelf kan daarnaast productiviteitswinst opleveren. Dat is niet hetzelfde als omzet uit klanttaken: het zijn verschillende onderdelen van de efficiëntieplannen.
Prijs en prestaties zijn niet de enige voorwaarden. Overheden en bedrijven in gereguleerde sectoren kunnen eisen stellen aan het land waar een AI-model vandaan komt. Ook groeit bij Europese klanten de vraag naar lokale opties.
SAP moet daarom niet simpelweg het goedkoopste model kiezen dat wereldwijd beschikbaar is. Het moet een model vinden dat ook past binnen de regels en voorkeuren van de klant. De relevante keuze is dus de goedkoopste geschikte optie, niet per se de goedkoopste optie op papier.
SAP heeft niet bekendgemaakt welke specifieke dure modellen zijn vervangen en door welke alternatieven. Ook is niet gekwantificeerd welk deel van de verwachte efficiëntiewinst uiteindelijk in hogere marges terechtkomt. De verwachting van meer dan € 2 miljard is daarom geen toezegging dat de operationele winst met dat bedrag stijgt, en er is onvoldoende informatie om de winstbijdrage precies te berekenen.
De plannen volgen op sterke kwartaalresultaten. Op 21 oktober 2026 meldde SAP voor het eerst een kwartaalomzet van meer dan € 10 miljard. De cloudomzet steeg met 26% tot € 6,67 miljard en de operationele winst volgens de non-IFRS-maatstaf nam met 18% toe tot € 3,03 miljard.
Voor heel 2026 verwachtte SAP dat de cloudomzet, gemeten tegen constante wisselkoersen, dicht bij de bovenkant van de prognose van € 25,8 tot € 26,2 miljard zou uitkomen. De verwachting voor de operationele winst, eveneens tegen constante wisselkoersen, bleef € 11,8 tot € 12,2 miljard.9 De gerapporteerde cloudgroei was 26%; tegen constante wisselkoersen was dat 25%.
9
Er waren ook redenen om de groeiverwachtingen niet te ruim te lezen: eenmalige effecten droegen ongeveer één procentpunt bij aan de cloudgroei in het derde kwartaal. Voor het vierde kwartaal rekende SAP op cloudgroei van ongeveer 23% tegen constante wisselkoersen.1
6
De overstap naar goedkopere AI-modellen past daarmee in een bredere opgave: cloud- en AI-gebruik laten groeien zonder de kosten uit het oog te verliezen. De kwartaalcijfers en ongewijzigde winstverwachting laten op zichzelf nog niet zien dat de verwachte efficiëntiewinst al tot een extra margeverbetering heeft geleid.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
SAP vervangt sommige dure AI modellen, onder meer in zijn interne adviesassistent, door goedkopere opties die de vereiste prestaties leveren.
SAP vervangt sommige dure AI modellen, onder meer in zijn interne adviesassistent, door goedkopere opties die de vereiste prestaties leveren. De inzet is niet per se om de totale AI uitgaven te verlagen, maar om elke taak rendabel uit te voeren terwijl het gebruik groeit.
De kwartaalomzet kwam voor het eerst boven € 10 miljard uit. SAP verhoogde zijn verwachting voor de cloudomzet, maar liet de vooruitzichten voor de operationele winst ongewijzigd.[29]