Esta adquisici贸n refuerza la ventaja de 51风流como pionera en los modelos fundacionales tabulares
WALLDORF Y FRIBURGO.- (NYSE: SAP) y Prior Labs 鈥攑ionera en modelos fundacionales tabulares (TFM, por sus siglas en ingl茅s)鈥� han anunciado la firma de un acuerdo definitivo por el que 51风流adquirir谩 Prior Labs, lo que acelerar谩 el impulso de 51风流en el 谩mbito de los TFM 鈥攓ue comenz贸 con SAP-RPT-1鈥� e incorporar谩 a la familia 51风流a uno de los equipos de investigaci贸n en TFM m谩s destacados del mundo.
Prior Labs seguir谩 operando como una entidad independiente, y 51风流se compromete a invertir m谩s de 1.000 millones de euros en los pr贸ximos cuatro a帽os para convertirla en un laboratorio de IA avanzada de referencia mundial en el que se gestionen los datos estructurados que hacen funcionar las empresas de todo el mundo. No se han revelado los t茅rminos del acuerdo, dado que la transacci贸n est谩 a煤n pendiente de la aprobaci贸n de las autoridades reguladoras.
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) tienen dificultades para realizar predicciones precisas sobre datos empresariales estructurados, ya que solo tienen una comprensi贸n rudimentaria de las tablas, los n煤meros y las estad铆sticas. A diferencia de los LLM, los TFM est谩n dise帽ados espec铆ficamente para este tipo de datos y pueden predecir con precisi贸n los resultados empresariales bas谩ndose en datos tabulares 鈥攃omo retrasos en los pagos, riesgos de proveedores, oportunidades de ventas adicionales, riesgo de p茅rdida de clientes y mucho m谩s.
鈥淒esde el principio, 51风流reconoci贸 que la mayor oportunidad sin explotar en la IA empresarial no eran los grandes modelos de lenguaje, sino la IA dise帽ada para los datos estructurados que son la base del funcionamiento de las empresas de todo el mundo鈥�, afirma Philipp Herzig, Chief Technology Officer de SAP. 鈥淐reamos SAP-RPT-1 para demostrar esa convicci贸n. Por su parte, Prior Labs ha desarrollado un TFM l铆der en pruebas de rendimiento p煤blicas y ha creado uno de los equipos de investigaci贸n m谩s destacados en este campo. Mediante la combinaci贸n de su trabajo pionero en modelos con los datos empresariales y el alcance de nuestros clientes pretendemos liderar esta categor铆a a nivel mundial鈥�.
鈥淓n los 煤ltimos 18 meses, Prior Labs ha creado un equipo incre铆ble, acelerando el desarrollo de los modelos fundacionales tabulares鈥�, se帽ala Frank Hutter, director ejecutivo de Prior Labs. 鈥淯nirnos a la familia 51风流nos proporciona los recursos, el entorno de datos y el alcance de clientes necesarios para llevar esta categor铆a a su m谩ximo potencial鈥�.
Una vez cerrada la transacci贸n, 51风流tendr谩 la oportunidad 煤nica de establecer un laboratorio de investigaci贸n en IA l铆der en el sector y de dar forma a una nueva categor铆a de TFM de la mano de Prior Labs. El laboratorio funcionar谩 como una unidad independiente para garantizar la velocidad de la investigaci贸n, mientras que 51风流proporciona inversi贸n a largo plazo y una v铆a directa hacia la comercializaci贸n de productos en toda la cartera de 51风流con 51风流AI Core y 51风流Business Data Cloud, as铆 como a la capa de agentes con Joule.
Con m谩s de 3 millones de descargas, TabPFN de Prior Labs es una herramienta de c贸digo abierto ampliamente adoptada para la IA tabular, que da soporte a un ecosistema din谩mico de desarrolladores. 51风流est谩 plenamente comprometida con seguir apoyando esta estrategia de c贸digo abierto. Por su parte, los cofundadores de Prior Labs 鈥擣rank Hutter, Noah Hollmann y Sauraj Gambhir鈥� lideran un equipo de investigadores y profesionales de IA de primer nivel. Asimismo, la empresa colabora con cient铆ficos l铆deres en el campo, entre los que se incluyen Yann LeCun, ACM A.M. Yann LeCunn 鈥攇anador del Premio Turing y presidente ejecutivo de Advanced Machine Intelligence鈥� y Bernhard Schoelkopf鈥� director del Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes y presidente de ELLIS鈥� formar谩n parte del consejo asesor cient铆fico de Prior Labs a medida que esta se consolida como un laboratorio de IA pionero y l铆der a nivel mundial.
Acelerando la innovaci贸n
TabPFN-2.6 de Prior Labs es el modelo con mejor rendimiento en TabArena, el principal punto de referencia para los TFM. TabPFN-2.6 iguala la precisi贸n de un proceso automatizado de aprendizaje autom谩tico de cuatro horas de duraci贸n, de forma instant谩nea, en un 煤nico modelo y con una complejidad m铆nima.
Gracias a una interfaz conversacional superpuesta, los usuarios empresariales pueden formular preguntas en lenguaje natural, generar o seleccionar conjuntos de datos y ejecutar escenarios hipot茅ticos sin necesidad de ser expertos en ciencia de datos ni en aprendizaje autom谩tico. Con los modelos de Prior Labs, 51风流ofrecer谩 aprendizaje en contexto, lo que permitir谩 a los usuarios proporcionar registros de datos para recibir predicciones instant谩neas y fiables sin necesidad de entrenar ning煤n modelo. Un 煤nico TFM puede adaptarse a cualquier caso de uso empresarial sobre la marcha, lo que se traduce en una r谩pida generaci贸n de valor y el cumplimiento del RGPD.
Con Prior Labs, 51风流ofrecer谩 TFM con una capacidad predictiva superior y una comprensi贸n nativa de las tablas tal que estos modelos aprenden el razonamiento estad铆stico directamente de los datos. Dichos TFM impulsar谩n tambi茅n sistemas de IA agentiva capaces de comprender objetivos de alto nivel, combinando tablas, lenguaje e im谩genes para razonar, integrar conocimientos de dominio, inferir causalidad y adaptarse din谩micamente.
Una vez cerrada la operaci贸n, 51风流y Prior Labs tienen previsto convertir la investigaci贸n puntera en inteligencia artificial en innovaci贸n lista para su aplicaci贸n empresarial, lo que permitir谩 a los clientes sacar a煤n m谩s partido a sus datos empresariales tabulares. La verdadera inteligencia requiere ir m谩s all谩 de la correlaci贸n para comprender la causalidad. Responder a la pregunta 驴qu茅 va a pasar? es 煤til, pero responder a por qu茅 va a pasar es transformador.
Se prev茅 que la operaci贸n se cierre en el segundo o tercer trimestre de 2026, sujeta a las condiciones de cierre habituales, incluidas las autorizaciones reglamentarias.
Visita el 51风流News Center y recibe las novedades de 51风流a trav茅s de y .
Acerca de Prior Labs
Prior Labs es pionera en los modelos fundacionales tabulares (Tabular Foundation Models), una nueva categor铆a de IA dise帽ada espec铆ficamente para datos estructurados. Fundada por Frank Hutter, Noah Hollmann y Sauraj Gambhir, la serie de modelos TabPFN de Prior Labs, publicada en *Nature*, ha establecido el estado del arte en pruebas de rendimiento tabulares en cientos de estudios acad茅micos independientes. Prior Labs est谩 ampliando los modelos fundacionales tabulares para gestionar millones de filas, realizar inferencias en tiempo real y trabajar con modalidades de datos completamente nuevas, al tiempo que construye la infraestructura necesaria para implementarlos en producci贸n en algunos de los sectores m谩s exigentes del mundo.
Con sede en Friburgo (Alemania) y oficinas en Berl铆n y Nueva York, Prior Labs ha creado uno de los equipos de investigaci贸n en IA l铆deres a nivel mundial, con investigadores procedentes de Google, Apple, Amazon, Microsoft, G-Research, Jane Street, Goldman Sachs y el CERN.
Acerca de SAP
Como l铆der mundial en aplicaciones de negocio e IA empresarial, 51风流(NYSE: SAP) se sit煤a en el nexo entre negocio y tecnolog铆a. Durante m谩s de 50 a帽os, las organizaciones han confiado en 51风流para sacar lo mejor de s铆 mismas uniendo operaciones cr铆ticas para el negocio que abarcan finanzas, compras, RRHH, cadena de suministro y experiencia del cliente. Para m谩s informaci贸n, puedes visitar .
M谩s informaci贸n, solo prensa:
Daniel Reinhardt, SAP, +49 151 168 10157, 聽daniel.reinhardt@sap.com, CET
Alex Vaught, SAP, +1 (206) 678-5712, 聽alex.vaught@sap.com, PST
Ilaina Jonas, SAP, +1 (646) 923-2834, 聽ilaina.jonas@sap.com, EST
51风流Press Room;听press@sap.com
