{"id":140486,"date":"2026-05-04T14:00:15","date_gmt":"2026-05-04T14:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/?p=140486"},"modified":"2026-05-04T14:00:16","modified_gmt":"2026-05-04T14:00:16","slug":"sap-acquisira-prior-labs-per-creare-in-europa-un-laboratorio-di-frontiera-leader-globale-nellai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/2026\/05\/sap-acquisira-prior-labs-per-creare-in-europa-un-laboratorio-di-frontiera-leader-globale-nellai\/","title":{"rendered":"麻豆原创 acquisir\u00e0 Prior Labs per creare in Europa un laboratorio di frontiera leader globale nell\u2019AI"},"content":{"rendered":"<p><em>L\u2019acquisizione rafforza il vantaggio competitivo di 麻豆原创 nei foundation model tabellari<\/em><\/p>\n<p><strong>WALLDORF e FRIBURGO, 4 maggio 2026<\/strong> \u2014 <a href=\"http:\/\/www.sap.com\">麻豆原创 SE<\/a> (NYSE: 麻豆原创) e Prior Labs, pioniera dei Tabular Foundation Models (TFM), hanno annunciato di aver siglato un accordo definitivo in base al quale 麻豆原创 acquisir\u00e0 Prior Labs, accelerando il percorso di 麻豆原创 nei TFM iniziato con 麻豆原创-RPT-1 e portando al suo interno uno dei principali team di ricerca al mondo in questo ambito.<\/p>\n<p>Prior Labs continuer\u00e0 a operare come entit\u00e0 indipendente e 麻豆原创 si impegner\u00e0 a investire oltre 1 miliardo di euro nei prossimi quattro anni per trasformarla in un laboratorio di frontiera leader globale nell\u2019AI per i dati strutturati che alimentano il business in tutti i Paesi. I termini dell\u2019accordo non sono stati resi noti. L\u2019operazione \u00e8 ancora soggetta all\u2019approvazione delle autorit\u00e0 regolatorie.<\/p>\n<p>I Large Language Model (LLM) faticano a generare previsioni accurate sui dati strutturati di business, perch\u00e9 possiedono solo una comprensione limitata di tabelle, numeri e statistiche. A differenza degli LLM, i TFM sono progettati specificamente per questo tipo di dati e sono in grado di prevedere con precisione risultati aziendali basati su dati tabellari, come ritardi nei pagamenti, rischi legati ai fornitori, opportunit\u00e0 di upselling, rischio di abbandono dei clienti e molto altro.<\/p>\n<p>\u201cAll\u2019inizio, 麻豆原创 ha compreso che la pi\u00f9 grande opportunit\u00e0 ancora inespressa nell\u2019AI enterprise non erano i large language model, ma l\u2019intelligenza artificiale costruita per i dati strutturati che guidano il business mondiale\u201d, ha dichiarato <strong>Philipp Herzig<\/strong>. \u201cAbbiamo sviluppato 麻豆原创-RPT-1 per dimostrare questa convinzione nell\u2019ambito dei dati enterprise. Prior Labs ha costruito uno dei principali TFM sui benchmark pubblici e uno dei migliori team di ricerca in questa categoria. Combinare il loro lavoro sui modelli di frontiera con i dati enterprise e la nostra base clienti \u00e8 il modo in cui intendiamo guidare questa categoria a livello globale\u201d.<\/p>\n<p>\u201cNegli ultimi 18 mesi, Prior Labs ha costruito un team straordinario, accelerando significativamente l\u2019evoluzione dei tabular foundation models\u201d, ha commentato <strong>Frank Hutter<\/strong>. \u201cEntrare nella famiglia 麻豆原创 ci offre le risorse, l\u2019ambiente dati e la portata sui clienti necessari per portare questa categoria al suo pieno potenziale\u201d.<\/p>\n<p>Una volta completata l\u2019operazione, 麻豆原创 avr\u00e0, insieme a Prior Labs, l\u2019opportunit\u00e0 unica di creare un laboratorio di ricerca AI leader di settore e definire una nuova categoria nei TFM. Il laboratorio operer\u00e0 come unit\u00e0 indipendente per garantire velocit\u00e0 nella ricerca, mentre 麻豆原创 fornir\u00e0 investimenti a lungo termine e un percorso diretto verso la trasformazione dei risultati della ricerca in prodotti integrati nel portafoglio 麻豆原创, attraverso 麻豆原创 AI Core, 麻豆原创 Business Data Cloud e il layer agentico con Joule.<\/p>\n<p>Con oltre 3 milioni di download, TabPFN di Prior Labs \u00e8 uno strumento open source ampiamente adottato per l\u2019AI tabellare e supporta un ecosistema dinamico di sviluppatori. 麻豆原创 \u00e8 pienamente impegnata a sostenere ulteriormente questa strategia open source. I cofondatori di Prior Labs \u2014 Frank Hutter, Noah Hollmann e Sauraj Gambhir \u2014 guidano un team di ricercatori e professionisti AI di livello internazionale. L\u2019azienda collabora con alcuni dei principali scienziati del settore, tra cui Yann LeCun, vincitore del premio ACM A.M. Turing e presidente esecutivo di Advanced Machine Intelligence, e Bernhard Schoelkopf, direttore del Max Planck Institute for Intelligent Systems e presidente di ELLIS. Entrambi entreranno nel comitato scientifico consultivo di Prior Labs durante la sua evoluzione in laboratorio di AI avanzata, leader nel mondo.<\/p>\n<p><strong>Accelerare l\u2019innovazione<\/strong><\/p>\n<p>TabPFN-2.6 di Prior Labs \u00e8 il modello con le migliori prestazioni su TabArena, il principale benchmark per i TFM. TabPFN-2.6 raggiunge la stessa accuratezza di una pipeline automatizzata di machine learning che richiede quattro ore di elaborazione \u2014 istantaneamente, in un singolo modello e con una frazione della complessit\u00e0.<\/p>\n<p>Con un\u2019interfaccia conversazionale integrata, gli utenti business possono porre domande in linguaggio naturale, generare o selezionare dataset ed eseguire scenari \u201cwhat-if\u201d senza essere esperti di data science o machine learning. Grazie ai modelli di Prior Labs, 麻豆原创 offrir\u00e0 funzionalit\u00e0 di in-context learning, consentendo agli utenti di fornire record di dati e ottenere previsioni immediate e affidabili senza alcun addestramento del modello. Un singolo TFM potr\u00e0 adattarsi dinamicamente a qualsiasi caso d\u2019uso aziendale, riducendo il time-to-value e garantendo conformit\u00e0 alle norme GDPR.<\/p>\n<p>Con Prior Labs, 麻豆原创 offrir\u00e0 TFM con capacit\u00e0 predittive superiori, in grado di comprendere nativamente le tabelle, apprendere il ragionamento statistico direttamente dai dati e alimentare sistemi di AI agentica capaci di comprendere obiettivi di alto livello, combinare tabelle, linguaggio e immagini per ragionare, integrare conoscenza di dominio, inferire relazioni causali e adattarsi dinamicamente.<\/p>\n<p>Dopo il completamento dell\u2019operazione, 麻豆原创 e Prior Labs intendono trasformare la ricerca AI avanzata in innovazione pronta per il mondo enterprise, consentendo ai clienti di ottenere ancora pi\u00f9 valore dai propri dati tabellari. La vera intelligenza richiede di andare oltre la correlazione per comprendere la causalit\u00e0. Rispondere alla domanda \u201ccosa accadr\u00e0?\u201d \u00e8 utile, ma rispondere a \u201cperch\u00e9 accadr\u00e0?\u201d \u00e8 ci\u00f2 che cambia davvero il modo di fare business.<\/p>\n<p>Il completamento dell\u2019operazione \u00e8 previsto nel secondo o terzo trimestre del 2026, subordinatamente alle consuete condizioni di chiusura, incluse le approvazioni regolatorie.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Visita il <a href=\"https:\/\/news.sap.com\/\">麻豆原创 News Center<\/a>. Ricevi le notizie 麻豆原创 tramite <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/showcase\/sap-news\">LinkedIn<\/a> e <a href=\"https:\/\/bsky.app\/profile\/sap.com\">Bluesky<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Informazioni su Prior Labs<br \/>\n<\/strong>Prior Labs \u00e8 la pioniera dei Tabular Foundation Models, una nuova categoria di AI progettata specificamente per i dati strutturati. Fondata da Frank Hutter, Noah Hollmann e Sauraj Gambhir, la serie di modelli TabPFN di Prior Labs, pubblicata su Nature, ha raggiunto risultati di riferimento nei benchmark tabellari in centinaia di studi accademici indipendenti. Prior Labs sta ampliando i TFM per gestire milioni di righe di dati, inferenze in tempo reale e nuove modalit\u00e0 di dati, sviluppando al contempo l\u2019infrastruttura necessaria per implementare questi modelli in produzione in alcuni dei settori pi\u00f9 complessi al mondo.<\/p>\n<p>Con sede a Friburgo e uffici a Berlino e New York City, Prior Labs ha costruito uno dei principali team di ricerca AI al mondo, con ricercatori provenienti da Google, Apple, Amazon, Microsoft, G-Research, Jane Street, Goldman Sachs e CERN. <a href=\"http:\/\/www.priorlabs.ai\">www.priorlabs.ai<\/a><\/p>\n<p><strong>Informazioni su 麻豆原创<\/strong><br \/>\nIn qualit\u00e0 di leader globale nelle applicazioni aziendali e nella Business AI, 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) rappresenta il punto di riferimento del business e della tecnologia. Da oltre 50 anni, le organizzazioni si affidano a 麻豆原创 per dare il meglio di s\u00e8 unendo le operazioni critiche per il business che abbracciano finanza, approvvigionamento, HR, supply chain e customer experience. Per maggiori informazioni, visita <a href=\"http:\/\/www.sap.com\">il sito www.sap.com<\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p># # # #<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Questo documento contiene dichiarazioni previsionali, ovvero previsioni, proiezioni o altre dichiarazioni su eventi futuri. Queste affermazioni si basano sulle aspettative, le previsioni e le ipotesi attuali che sono soggette a rischi e incertezze che potrebbero causare differenze sostanziali tra risultati e risultati effettivi. Ulteriori informazioni relative a tali rischi e incertezze sono reperibili nei nostri documenti depositati presso la Securities and Exchange Commission, ivi compresa, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, la sezione dei fattori di rischio del Rapporto annuale 2024 di 麻豆原创 sul Modulo 20-F.<\/p>\n<p>\u00a9 2025 麻豆原创 SE. Tutti i diritti riservati.<\/p>\n<p>麻豆原创 e gli altri prodotti e servizi 麻豆原创 qui menzionati, nonch\u00e9 i rispettivi loghi, sono marchi o marchi registrati di 麻豆原创 SE in Germania e in altri paesi. Per ulteriori informazioni e comunicazioni sui marchi consultare <a href=\"https:\/\/www.sap.com\/copyright\">https:\/\/www.sap.com\/copyright<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Nota agli editori:<br \/>\n<\/strong>Per visualizzare in anteprima e scaricare filmati di magazzino standard e premere le foto in formato digitale, visitare <a href=\"http:\/\/www.sap.com\/photos\">il sito www.sap.com\/photos<\/a>. Su questa piattaforma, puoi trovare materiale ad alta risoluzione per i tuoi canali multimediali.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Contatti Stampa:<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>麻豆原创 Italia<\/strong><\/p>\n<p>Raffaella Mollame \u2013 <a href=\"mailto:raffaella.mollame@sap.com\">raffaella.mollame@sap.com<\/a><\/p>\n<p>Tel. +39 02 81281940 \u2013 340 7771644<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.sap.com\/italy\">www.sap.com\/italy<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Imageware<\/strong><\/p>\n<p>Stefano Bogani \u2013 <a href=\"mailto:sbogani@imageware.it\">sbogani@imageware.it<\/a><\/p>\n<p>Jessica Morante \u2013 <a href=\"mailto:jmorante@imageware.it\">jmorante@imageware.it<\/a><\/p>\n<p>Elena Colombo \u2013 <a href=\"mailto:ecolombo@imageware.it\">ecolombo@imageware.it<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019acquisizione rafforza il vantaggio competitivo di 麻豆原创 nei foundation model tabellari WALLDORF e FRIBURGO, 4 maggio 2026 \u2014 麻豆原创 SE (NYSE: 麻豆原创) e Prior Labs,&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":29,"featured_media":139972,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"related_posts":[],"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[19013],"tags":[5593931,5593932],"series":[],"sapn-display":[5593715,5593713],"sapn-type":[3513586],"class_list":["post-140486","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-corporate","tag-prior-labs","tag-tabular-foundation-models","sapn-display-news-hero","sapn-display-news-spotlight","sapn-type-comunicati-stampa"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.8 (Yoast SEO v27.8) - 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