这篇发布回顾的主线很清晰：SAP 试图把客户在"用AI拿到业务价值"时遇到的四类障碍------ 集成复杂、合规/监管、AI主权（数据主权）、数据质量/语义一致性------用"模型+主权云+数据合作+大量场景更新"的组合拳去降低门槛。
1) 两个"底座级"发布：新模型 + 主权云
SAP-RPT-1（面向结构化业务数据的基础模型）
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定位为关系型/表格数据的通用预测引擎：不是"预测下一个词"，而是"预测表格行中的下一个字段/结果"，可覆盖分类、回归等常见预测任务。
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关键卖点：用一个通用模型减少一堆窄模型的训练、维护成本；并宣称在能耗、算力（GPU FLOPs）、速度与预测效果上相对LLM有数量级优势。
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交付形态：已在 generative AI hub 上提供 small/large 两个版本，并配套 no-code playground 便于客户用自有数据试用（in-context learning 方式，API调用里给样例记录即可做任务）。
EU AI Cloud（全栈"主权云"）
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面向欧盟数据驻留与"完全主权"诉求：强调客户对基础设施、平台、软件的控制权。
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部署形态覆盖：SAP自有数据中心、可信欧洲基础设施、或客户现场托管/全托管等，用来降低合规与运营风险。
2) 数据与生态：把"语义化业务数据"做成可组合资产
SAP Snowflake（Snowflake + SAP Business Data Cloud）
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核心是zero-copy数据共享 与 SAP BDC Connect：让 Snowflake 客户能实时访问融合后的 SAP/非SAP数据，并保留业务语义上下文。
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时间表：SAP Snowflake 计划 2026年Q1 GA ；Snowflake 的 BDC Connect 计划 2026年H1后续上线。
Generative AI hub：多模型"货架化"
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hub 中纳入 Mistral、OpenAI、Gemini、Anthropic 等前沿模型，强调"按用例选模型"。
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同时强调规模：350+ AI特性（含 Joule Agents） 、2400+ Joule skills，并基于 BTP 的 AI Foundation。
3) Joule 体系：从"能聊"走向"能管、能测、能验证"
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Joule ↔ Microsoft 365 Copilot 双向集成（GA）：把 SAP 与 Microsoft 办公流打通，统一体验。
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Joule Analytics Center（GA）：面向管理员/IT，提供租户级的采用率、场景、交互类型等使用洞察，用于运营与优化。
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Joule Preview Landscape（GA）：给客户一个"预览/验证窗口"------框架更新可提前2周验证、内容更新可提前4周验证，减少生产环境被动变化的风险。
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Joule for Consultants（增强）：更强调"可信与可追溯"------引用来源更清晰，并扩充了大量 SAP 专属知识内容（如IMG、简化清单等），输入字符上限提升（2000→10000），并新增 Console（含提示库、发布说明、度量等）。
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Joule deep research（Beta）：把内部数据与外部信息结合，输出"解释型"综合结论（文中提到 Perplexity、MCP、document grounding 等能力）。
4) 业务线更新：用"Agent + 自然语言解释"切进高频痛点
供应链（IBP/生产）
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IBP 的优化、库存、预测结果，新增"自然语言解释/总结"能力，降低规划人员理解复杂计算结果的成本。
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Production Planning & Operations Agent（Beta）：自动检查生产订单释放前置条件（物料/产能/排程），发现短缺并给替代建议，最后由人批准释放。
人力（SuccessFactors）
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Performance Preparation Agent（GA）：自动收集数据、生成1:1谈话要点与后续动作，减少经理行政工作量。
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简历技能识别（GA）：从员工简历中挖掘"隐藏技能"，补全技能档案，提升内部流动与继任规划效率。
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继任推荐（GA）：基于技能/胜任力/经验等数据生成候选人列表，并强调可解释排名。
财务（Finance）
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Accounting Accruals Agent（Beta）：加速期末结账，应计计提更自动化。
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International Trade Classification Agent（Beta）：辅助关务/贸易合规的商品归类，给出可审计的理由。
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Cash Management Agent（Beta）：汇总现金头寸与预测现金流、识别缺口/盈余并建议动作；私有云版还提到可自动对账。
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还有：主数据治理自然语言交互、分摊运行结果分析、风险与合规场景的 Joule 集成等。
IT 与开发者
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Joule Studio agent builder（GA）：让业务/IT创建能编排多步骤流程的自定义Agent。
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SAP LeanIX AI Agent Hub（GA）：提供"企业级Agent资产盘点与治理仪表盘"。
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新增基础模型：SAP-ABAP-1（面向 ABAP 代码理解与生成，强调训练数据规模与技术文档覆盖）。
费用/采购/客户体验（Concur/Ariba/Fieldglass/Emarsys/Service Cloud等）
- 出差预订、报销收据解析、自然语言需求提报与路由、SOW自动生成、营销报表生成、客服账单摘要等，核心都是"把复杂流程变成对话式+自动化步骤"。
5) 一句话结论：SAP 在 Q4 2025 想证明什么？
SAP 想把 Business AI 从"零散功能"升级为可选模型的统一入口（hub）+ 面向结构化数据的专用基础模型（RPT-1）+ 可审计可治理的Agent体系（Joule/LeanIX/Studio）+ 主权与合规底座（EU AI Cloud/数据合作），并用大量端到端业务场景的"可解释总结 + 自动化Agent"来推动落地。
https://news.sap.com/2026/01/sap-business-ai-release-highlights-q4-2025/