Met de combinatie van SAP’s AI-raamwerk en de LLM’s van Mistral ontstaat een AI-tandem die je gerust helemaal Europees kan noemen. Dat is een goede eerste stap, maar illustreert meteen ook hoeveel werk er nog aan de winkel is om een echt Europese AI-ambitie waar te maken.
De ogen van SAP’s CEO Christian Klein fonkelen haast als saffieren op het podium van de Sapphire-conferentie in Madrid. Klein staat naast Arthur Mensch, CEO van Mistral AI, en stelt vast dat de twee bedrijven samen een volledig Europese AI-stack op de markt hebben gebracht.
“Van de ontwikkeling van agenten, tot het draaien en beheren ervan, we hebben een echt Europese stack in handen”, zegt hij. Die is er niet zomaar gekomen: het Duitse SAP en het Franse Mistral AI vormen een tandem waarin nauwe samenwerking centraal staat. “We praten zo vaak, en onze teams werken zo intens tezamen”, aldus Klein. “Ik ben erg trots op onze samenwerking.”
Soevereiniteit troef
Mensch is ongetwijfeld ook tevreden met alle lof die Mistral krijgt. De AI-specialist is dan wel Europa’s grootste speler in het segment, wat schaal en financiële waardering betreft speelt het bedrijf toch nog een klasse lager dan bijvoorbeeld OpenAI en Anthropic. Mistral heeft desalniettemin een suite van volledig Europese foundation models: LLM’s zoals Mistral Large 3 die de strijd aangaan met GPT 5.5 of Claude Opus.
Het is echter niet de kwaliteit van de modellen die centraal staat, wel de soevereiniteit. Met de LLM’s van Mistral AI kan je inferentie uitvoeren volledig binnen een Europese context.
Veel klanten, zeker in gereguleerde sectoren, maken zich zorgen om de geopolitieke situatie in de wereld
Christian Klein, CEO SAP
Daar is vraag naar. “Veel klanten, zeker in gereguleerde sectoren, maken zich zorgen om de geopolitieke situatie in de wereld”, zegt Klein na de keynote. “Je weet niet meer wat er morgen gaat gebeuren, en of sancties je misschien zullen beletten om data van één land naar een ander te extraheren.”
Controleren wat kan
Dat complete onafhankelijkheid van entiteiten buiten de EU onmogelijk is, beseft Klein ook wel. Jensen Huang, CEO van Nvidia, deelt niet voor niets zijn enthousiasme over de integratie van SAP en OpenShell via een videoboodschap tijdens de keynote. Op hardwareniveau zijn chips van Nvidia, AMD en Intel onontbeerlijk om AI- (of andere) workloads te draaien.
Andere aspecten van de IT-omgeving hebben organisaties gelukkig zelf in handen. “Je kan wél kiezen welke code je draait”, aldus Klein. SAP speelt daarop in zonder de Amerikaanse markt te verloochenen. Het bedrijf speelt interoperabiliteit in Madrid terecht uit als een troef voor soevereiniteit.
SAP omkadert
SAP verkoopt op de conferentie zijn visie van de autonome enterprise: een onderneming met diepgaande AI-automatisering met de hulp van beheerde, afgebakende en vooral goed geïnformeerde AI-agenten.
Daartoe levert SAP de hele omkadering, en die is uitgebreid. Data, intern en extern, zijn beschikbaar via de SAP Business Data Cloud, de SAP Knowledge Graph zorgt voor context in de vorm van best practices, proceskennis, relaties tussen data, beschikbare API’s en meer. De AI Agent Hub biedt orkestratie en beheer.
Joule is geen AI-copilot meer, maar de verzamelnaam voor een AI-laag die bestaat uit gecureerde assistenten. Joule Work is een volledig nieuwe interface van waaruit gebruikers via AI-agenten met processen interageren, Joule Studio laat organisaties op basis van een intentiebeschrijving (of code) nieuwe agenten bouwen. Al dat AI-lekkers draait via het SAP Business AI Platform op SAP BTP.
De hele verzameling aan interfaces, kennislagen en tools is LLM-agnostisch. Klanten kunnen zelf kiezen welke LLM-provider ze gebruiken om de AI-gebaseerde intelligentie aan te drijven.
Maar waar zit de kader om?
Dat kan natuurlijk met modellen van Anthropic of OpenAI. “Maar er is geen soevereine optie om modellen van OpenAI of Anthropic te draaien op dit moment”, vertelt Philipp Herzig, CTO van SAP. “Dat bestaat gewoonweg niet. Maar we kunnen wel omschakelen naar Mistral.”
Gewapend met LLM’s van Mistral en de AI-stack van SAP kunnen bedrijven in theorie hun hele bedrijfsvoering met betrouwbare AI doorspekken, zonder dat daar software van niet-EU-partijen aan te pas komt. Groot is de keuze echter niet.
Herzig verwijst bijvoorbeeld niet alleen naar Mistral maar ook naar Cohere. Dat bedrijf bouwt ook LLM’s en is in Canada gebaseerd. De vraag naar soevereiniteit komt immers niet alleen vanuit de EU, en heeft vaak meer te maken met flexibiliteit en opties.
Veel talent, weinig alternatief
Het toont wel aan dat de Europese alternatieven beperkt zijn. Mensch en Mistral AI zijn een uitzondering en de EU-AI-stack waarvan sprake is, is al helemaal een unicum. Dat wil ook Herzig niet ontkennen.
Veel van de innovatie inzake LLM’s in Silicon Valley komt van Europese onderzoekers
Philipp Herzig, CTO SAP
“Er zit heel veel talent in Europa”, stelt Herzig vast. “En veel van de innovatie inzake LLM’s in Silicon Valley komt van Europese onderzoekers, maar het klopt dat er geen organisaties zijn die zo groot zijn als OpenAI en Anthropic.”
Hij ziet wel signalen met betrekking tot een meer EU-getinte AI-toekomst: “Ik denk dat we in Europa onze zaken langzaam maar zeker ook op orde krijgen.”
De rol van SAP
Als het grootste technologiebedrijf van de Unie kan SAP daarin een rol spelen, en die ambitie is er ook. SAP heeft zelf vijftig jaar aan ervaring die het inzet. “Alle code die we hebben, van S/4HANA, Ariba, SuccessFactors en meer, stoppen we in modellen”, verduidelijkt Michael Ameling, President van SAP BTP. “Ook al onze best practices, alle notities, onze probleemkennis, interne documentatie, al die kennis verwerken we in een knowledge graph.”
Die graph is een representatie van die kennis, aan elkaar gekoppeld in een soort netwerk, waar een LLM mee aan de slag kan. De graph omvat navigeerbare context waarop AI-agenten hun gedrag kunnen baseren. Door AI eraan te koppelen, worden antwoorden in één klap een stuk relevanter binnen de context van een onderneming.
Dat is van grote waarde, en een argument aan de kant van SAP richting bedrijven die een reden zoeken om AI via het AI-platform en BTP binnen de SAP-omgeving te draaien. De graph augmenteert de capaciteiten van LLM’s, Europees of niet.
EU en sectorkennis
Er is echter meer mogelijk, maar SAP is terughoudend. Vanuit Europa klinken er verschillende stemmen, onder andere vanuit het Parlement en Gaia-X, om in te zetten op sectorspecifiek getrainde AI. Bedrijven uit pakweg de chemische of de maaksector zitten op een pak gegevens waarop heel relevante AI-modellen getraind kunnen worden, moesten de ondernemingen een manier vinden om hun data samen te leggen.
SAP kan vanuit zijn grote klantenbasis in theorie de kar trekken om zo’n project uit te bouwen, maar doet dat niet. Ergens is het logisch: het bedrijf wil op geen enkele manier de schijn wekken dat het wenst te profiteren van intellectuele eigendom die aan zijn klanten toekomt.
“We mogen van klanten sommige data wel gebruiken”, zegt Herzig. “Maar daar trainen we geen modellen mee. We gebruiken de gegevens wel om bestaande modellen te valideren. We hebben petabytes aan data om dat te doen.” Zo zorgt SAP voor een betere omkadering van LLM’s.
Geen sectorspecifiek SAP-LLM
De modellen zelf, daar blijft het bedrijf van weg. De uitzondering zijn SAP-RPT-1 en nu RPT-1.5: dat zijn ook AI-modellen, maar die zijn gebouwd op gestructureerde data, die binnen ondernemingen nog steeds een heel grote rol speelt. SAP omschrijft ze als tabular foundation models.
Foundation models voor generatieve AI maakt SAP niet zelf. Ameling zet wel de deur op een kier voor projecten in de toekomst: hij beaamt de mogelijke relevantie van LLM’s getraind op sectorbrede data, binnen een context waarin ieders IP veilig blijft, en hint richting projecten die in die richting evolueren, maar daar moeten we het mee doen.
Eén enkele EU-stack
Dat maakt dat Klein op het podium alleen maar blij kan zijn met de Europese AI-stack bij gratie van Mistral. Hoewel LLM’s steeds meer gemeengoed worden, en omkadering misschien wel belangrijker is dan het model dat een organisatie precies gebruikt, heb je geen (generatieve) AI zonder LLM en momenteel is Mistral de enige serieuze Europese aanbieder daarvan.
Omgekeerd heeft Mistral ook SAP nodig. Om meer dan een chatbot te zijn, moet een LLM leven binnen een gecontroleerde omgeving zoals diegene die SAP aanbiedt. Andere partijen doen iets gelijkaardigs: denk aan ServiceNow, Salesforce of zelfs Snowflake, die allemaal AI-agnostisch zijn. Ze zijn alle drie eveneens niet Europees.
Dankzij SAP en Mistral AI hebben we dus een Europese AI-stack, en dat is inderdaad iets om te vieren. Anderzijds maakt het bestaan ervan pijnlijk duidelijk hoe beperkt de opties zijn voor grote ondernemingen die AI op Enterprise-niveau willen uitrollen, en daarvoor soevereiniteit hoog in het vaandel dragen.