Manchmal passieren Dinge in der deutschen Tech-Szene, bei denen ich kurz innehalten muss. SAP kauft Prior Labs – ein Startup, das gerade mal 18 Monate alt ist und bisher nur eine Finanzierungsrunde über 9 Millionen Euro hinter sich hat. Der Deal? Über eine Milliarde Euro Investment über die nächsten vier Jahre. Das ist nicht nur eine Übernahme, das ist ein Statement.
Was macht Prior Labs überhaupt?
Während die halbe KI-Welt auf Large Language Models starrt, hat Prior Labs eine Nische besetzt, die viele übersehen haben: Tabular Foundation Models (TFMs). Das klingt erstmal trocken, ist aber eigentlich ziemlich clever. Denn seien wir ehrlich – die wichtigsten Geschäftsdaten der Welt stecken nicht in Textdokumenten, sondern in Tabellen, Spreadsheets und Datenbanken.
Das Problem: LLMs sind bei strukturierten Daten ziemlich schwach auf der Brust. Sie verstehen Tabellen und Statistiken nur rudimentär. Genau hier setzt Prior Labs mit seinem TabPFN-Modell an. Die Ergebnisse wurden sogar in Nature veröffentlicht und haben in hunderten unabhängiger Studien den State-of-the-Art auf Tabellen-Benchmarks gesetzt. Über 3 Millionen Downloads auf GitHub sprechen eine deutliche Sprache.
Gegründet wurde das Ganze von Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir in Freiburg – mit Büros in Berlin und New York. Das Team besteht aus Forschern, die vorher bei Google, Apple, Amazon und Microsoft gearbeitet haben. Und als wissenschaftliche Berater? Yann LeCun (Turing-Award-Gewinner) und Bernhard Schölkopf vom Max-Planck-Institut. Keine schlechte Aufstellung.
Warum SAP? Warum jetzt?
SAP-CTO Philipp Herzig bringt es auf den Punkt: „Die größte ungenutzte Chance in der Unternehmens-KI waren nicht Large Language Models – es war KI für strukturierte Daten, die die Geschäfte der Welt antreibt.“ Und er hat verdammt recht.
SAP hat mit SAP-RPT-1 bereits an Tabular Foundation Models gearbeitet. Aber Prior Labs bringt jetzt das Forschungsteam, das dieses Feld praktisch definiert hat. Der Deal ist übrigens Teil einer größeren Offensive: Am gleichen Tag kündigte SAP auch die Übernahme von Dremio an, einem Data-Lakehouse-Anbieter. Die Strategie dahinter? SAP will die Datenbasis für KI-Agenten der nächsten Generation schaffen – und zwar nicht nur für SAP-Daten, sondern für das gesamte Daten-Ökosystem eines Unternehmens.
Interessant: Prior Labs bleibt als unabhängige Einheit erhalten. Gleicher Name, gleiches Team, gleicher Forschungsauftrag, Hauptsitz weiterhin in Freiburg. Die Open-Source-Strategie wird fortgeführt – mit expliziter SAP-Unterstützung. Das ist ungewöhnlich für einen Konzern dieser Größe und zeigt, dass SAP verstanden hat: Forschungsgeschwindigkeit braucht Autonomie.
Was bedeutet das für Europa?
Hier wird es spannend. Frank Hutter feierte den Deal auf X als Chance, „ein global führendes Frontier-KI-Labor für strukturierte Daten zu werden – in Europa, im Offenen.“ Balderton-Partner James Wise nannte es „einen der größten Venture-Exits Deutschlands überhaupt.“
Das ist keine Übertreibung. Europa hat ein Problem: Die meisten KI-Startups werden früh von US-Konzernen geschluckt oder wandern gleich nach Amerika ab. Dass SAP – ein europäischer Tech-Gigant – hier eine Milliarde Euro investiert, um ein europäisches Forschungslabor aufzubauen, ist ein Signal. Vielleicht nicht das, worauf alle gewartet haben, aber definitiv eines, das zählt.
Der Timing-Faktor ist auch nicht zu unterschätzen. Die Übernahme kam nur 15 Monate nach der ersten Finanzierungsrunde. Das ist selbst für Tech-Verhältnisse schnell. Es zeigt, wie heiß umkämpft das Feld der Enterprise-KI gerade ist – und dass SAP verstanden hat, dass man bei strukturierten Daten nicht warten kann.
Fazit: Ein cleverer Move in einer überhitzten Branche
Ich muss sagen: Dieser Deal ergibt verdammt viel Sinn. Während alle auf GPT-5.5 und Claude Opus schauen, macht SAP genau das Richtige – sie investieren in die Infrastruktur, die LLMs eben nicht können. Tabellen sind langweilig. Spreadsheets sind nicht sexy. Aber sie sind das Rückgrat jedes Unternehmens.
Die eigentliche Frage ist jetzt: Kann Prior Labs unter dem SAP-Dach tatsächlich die Forschungsfreiheit behalten, die ein Frontier-Lab braucht? Und schafft SAP es, die Ergebnisse schnell genug in echte Produkte zu verwandeln? Der Abschluss wird für Q2 oder Q3 2026 erwartet – vorbehaltlich der üblichen regulatorischen Genehmigungen.
Für die deutsche KI-Szene ist das jedenfalls ein guter Tag. Nicht, weil Europa jetzt plötzlich das nächste OpenAI hätte. Aber weil jemand erkannt hat, dass man nicht jeden Trend mitmachen muss – manchmal ist die intelligenteste Strategie, in das zu investieren, was alle anderen übersehen. Und strukturierte Unternehmensdaten? Die übersehen gerade verdammt viele.
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