«Как гласит известная шутка о том, что каждая компания становится софтверной, каждая софтверная компания должна стать компанией в сфере ИИ, иначе она исчезнет», — сказал Каск.
Сессию под названием «Модель, созданная Европой» модерировала Кэролин Рот из CNBC. В центре обсуждения была покупка SAP компании Prior Labs — немецкого стартапа, разрабатывающего табличные базовые модели: модели ИИ для данных, представленных в таблицах. В июле SAP завершила сделку. Компания обязалась инвестировать более 1 млрд евро в течение четырёх лет, чтобы превратить Prior Labs в передовую лабораторию ИИ.
Почему таблицы
Большие языковые модели учатся, предсказывая следующее слово в тексте, сказал Каск. С математической точки зрения они не могут работать с данными, представленными в таблицах, например со строками и столбцами электронной таблицы. Табличные модели способны делать численные прогнозы и классификации, недоступные языковым моделям.
Около 80% бизнес-данных не структурированы — это, например, текст, электронные письма и изображения, сказал он. Но, по его словам, 20% данных в таблицах создают 80% ценности компании. Крупнейшие лаборатории ИИ вместо этого сосредоточены на масштабировании языковых моделей.
Почему Prior Labs
Пару лет назад SAP начала самостоятельно разрабатывать табличные модели, сказал Каск, и использует собственную модель SAP-RPT-1 в производственной среде. По его словам, Prior Labs подошла компании, поскольку её модель лидирует в бенчмарке TabArena. Prior Labs уже применяла эту модель для диагностики рака и анализа банковских транзакций, а SAP проводила с ней исследования.
SAP пообещала сохранить Prior Labs в качестве отдельной лаборатории и предоставить ей пространство для собственных исследований, сказал Каск. Модель останется с открытыми весами, чтобы исследователи и стартапы могли создавать решения на её основе.
Раньше, сказал он, команда машинного обучения разрабатывала отдельную модель для каждой задачи, и на это могли уйти недели или месяцы. Компания могла обучить и настроить 100 моделей. Табличная базовая модель выполняет эту работу за несколько дней и превосходит по точности такие методы, как XGBoost.
Выбор лучшей модели
SAP не разрабатывает собственную большую языковую модель, сказал Каск: это дорого, а сами модели становятся всё более похожими. Клиенты могут пользоваться моделями Google, OpenAI, Anthropic и Mistral, а SAP применяет внутри компании более 100 моделей. Компания тестирует каждый сценарий использования на всех этих моделях и выбирает лучшую.
По словам Каска, для SAP подход «ИИ в первую очередь» означает перестройку интерфейса. Пользователи могут задавать вопросы обычным языком, а система создаёт на экране необходимые им таблицы.
Место Европы
Европе не следует бросаться в «красный океан» больших языковых моделей, сказал Каск. По его словам, трата 10 млрд долларов на модель, которая устареет через шесть месяцев, ничем не выделяет компанию на фоне остальных. Вместо этого Европе следует создавать активы, которые сделают такие модели полезными.
Граф знаний SAP связывает 500 000 таблиц и 7 млн полей, сказал он, благодаря чему её ИИ-агенты достаточно точны для использования в работе. Не все европейские компании придерживаются такого подхода. Во вторник Mistral представила Large 4 — модель с 1 трлн параметров и открытыми весами.
Каждый доллар, вырученный от продажи программного обеспечения SAP, приносит от 6 до 10 долларов её партнёрской экосистеме, сказал Каск. SAP интегрирует технологии стартапов в свои продукты, перепродаёт решения партнёров через собственный магазин, а иногда и покупает их. Во вторник компания договорилась о покупке TechWolf, бельгийского стартапа в сфере ИИ для управления персоналом.
Опубликовано 8 октября 2026 - 10:23 Наверх
