OpenAI“借尸”SAP，撞開德國的數據鐵幕？

“誰是我們的SAP？

近期，SAP、OpenAI和微軟共同宣布了一項三方合作：OpenAI的大模型能力將首次通過SAP的Delos Cloud，以符合歐盟數據主權要求的方式，服務于德國的公共部門。

消息并未引起過多關注。這家來自德國的軟件公司，此前很少成為生成式AI世界中的主角。合作也并不涉及新的模型發布或突破性技術，僅是一場“部署路徑”的談判落地。但對公共部門而言，這場合作的意義不同于以往。

它讓OpenAI的能力，第一次可以在不違反歐盟隱私和數據出境法律的前提下，被正式引入到政府業務流程中。這不是一次“模型出口”，而是一次“制度層集成”——模型能力、監管政策與本地合規機制的三方接駁。

SAP不負責建模，也不是提供算力最多的那一方，卻承擔了最關鍵的角色：做政府可信任的中介。

如果說消費級AI的重點是“模型能做什么”，那么企業級、政務級AI的落點，是“誰負責，誰守門”。后者的落地，不僅取決于技術本身的性能，還要看它能否嵌入到一個復雜的本地合規系統中，成為制度的一部分。

AI如何在制度中生長、在信任中運行，是下一階段最核心的問題之一。SAP、OpenAI和微軟給出了一個新的結構提案。

也許，未來幾年，我們可能會看到“法國版”“沙特版”的OpenAI。它們的共同特征不僅僅是技術領先，還是合規、可控、可信。

德國正在率先做一次試驗。而SAP這家老牌軟件公司，在這一輪試驗中，扮演的是一個不太硅谷、但很關鍵的角色。

一場三方協作，卻各有邊界

這場“德國版OpenAI”計劃，看上去是三家公司——SAP、OpenAI與微軟——的合作。但他們分工明確，邊界清晰，各自的戰略訴求也并不相同。

這恰恰是它能落地的前提。

OpenAI：輸出模型，但不承擔主權責任

OpenAI提供的是其核心資產——大語言模型能力，包含ChatGPT系列。但它不直接對接終端客戶，也不接觸德國政府的數據。

在此次合作中，OpenAI提供API接口，能力由Delos Cloud調用。它是這套系統的“模型引擎”，但不負責合規、不處理數據、不參與部署。這對OpenAI來說，是拓展全球政企市場的一種“最小權限”策略——保留技術控制力，規避數據主權爭議。

Sam Altman在項目宣布時說：“德國是工程與技術先驅，已有數百萬用戶在使用ChatGPT。我們希望把AI的潛能擴展到公共服務領域。”

這是一種間接落地模型能力的路徑：技術供給者把合規和運營責任交由合作伙伴，自己只提供“能力層”。

微軟：作為“隱身的主權云提供商”

微軟在這場合作中提供的是Azure平臺技術。但德國政府與SAP的要求是：“數據必須完全本地化，運行在物理隔離的基礎設施上。”

SAP運營的Delos Cloud，基于Azure Stack，但在德國本地獨立建設，數據不與微軟全球網絡互通。微軟不擁有數據訪問權，也不參與日常運維。這是典型的“主權云”部署方式。

微軟CEO Satya Nadella表態：“我們將確保平臺在數據隱私、法規遵循與運營韌性方面達到最高標準。”他強調的是能力支持，不是控制權。

對微軟來說，這是一個可接受的角色——它更關注基礎設施層的全球滲透，而不是每一個客戶數據的擁有權。

SAP：承擔信任與落地的核心責任

SAP是這套結構的“中間層”，也是它能成立的關鍵。

SAP既是這場合作的“運營方”（Delos Cloud為其子公司），也是“集成方”（負責將OpenAI模型接入業務流程），更重要的是——它是“信任代理方”。

德國政府之所以接受這套結構，很大程度上是因為SAP的身份：

·德國本土企業；

·服務公共部門超過二十年；

·理解政府流程、行業語言、合規細則；

·有運營本地數據中心的經驗和能力。

這使SAP成為一種新的角色——技術中介者×合規背書人×落地運營商。

它不建模，但決定模型如何被使用；不主導基礎設施，但負責系統集成與政府信任。它是這場協作的“制度橋梁”。

三方協作的真正意義：模型能力+主權技術+合規代理

這套架構不是一家公司的閉環產品，而是三家公司的制度拼圖。

它的組成要素是：

·一個全球領先的模型（OpenAI）；

·一個本地合規的云底座（Azure in Germany）；

·一個深耕政務與行業的運營商（SAP）。

任何一個角色缺位，這種組合都無法成立。

它也揭示了一個趨勢：未來的AI大模型要進入政企市場，靠一個廠商是不夠的。它需要“制度結構能力”——有人供能力，有人保合規，有人做背書。

為何德國選擇從公共部門開始？

這次合作中最特別的部分，是誰來用這個AI。

OpenAI并不是第一次向海外市場拓展，但這是它首次明確定位服務對象為“公共部門”，包括德國政府、行政機構和研究機構。

SAP×OpenAI×微軟為此做出大規模改造：物理隔離的數據中心、合規審計機制、本地法律框架適配。而選擇將這些資源優先用于公共系統，并不是偶然。

德國政府要推動AI，也必須維護主權

德國的數字化進程長期以來節奏緩慢，尤其在公共部門——政務流程、社會保障、醫保、交通、司法等領域，大量系統依然運行在上世紀的邏輯之中。

2023年，德國政府提出《數字戰略2030》和《高科技議程》，將AI寫入國家經濟增長目標：到2030年，AI驅動的價值創造要占GDP的10%。但真正的問題不是“有沒有AI”，而是能不能安全地使用AI。

歐洲市場對數據主權的敏感，遠高于其他地區：GDPR是全球最嚴的數據保護法；德國國內長期對“美式科技控制論”保持警惕；政府系統尤其強調“本地運行”“本地監管”“本地服務商”。

這意味著任何一個AI系統要想進入政府流程，必須先回答兩個問題：

1.數據會不會離開德國？

2.系統出了問題，誰負責？

如果不能給出明確答案，它就不會被采購，不管多智能。

公共部門是最難攻克、但也最具象征意義的領域

相比企業市場，公共系統的數據類型更加敏感：財政預算、居民醫保、勞工檔案、國有資產、能源調配。

這些系統更新極慢，但一旦更新，也會綁定數十年。德國政府正是想借此項目做一件事：證明生成式AI可以在監管要求最嚴苛的領域中，以合規形式運行。

如果這能成立，那么AI的制度可接受性就能被擴大，推動整個社會對其的采納。

這是一種策略性的“高門檻先落地”路徑：不是從最簡單的客服場景開始，而是從最難落地的主權場景入手。這也是SAP所擅長的路徑——政務、醫療、公共事務，它做了二十年。

對SAP來說，這不僅是一個項目，也是平臺重建的機會

SAP過去幾年在云轉型與AI能力建設上動作緩慢，曾一度被外界認為“掉隊”。

但它有一個別人難以復制的優勢：對歐洲政府系統流程的長期理解與粘性關系。這一次，它把這個“行業門檻”變成了“AI集成門檻”。

它不需要擁有最強的模型，只需要構建最可信的通路，把模型能力安全地“帶入體制”。

SAP在宣布該項目時承諾：未來十年將在德國和歐洲投資超200億歐元，用于AI數據中心、軟件系統與公共服務數字化。這是一種新基建，也是一次戰略級平臺再造。

公共系統的接受門檻，是AI模型的制度檢驗線

ChatGPT能寫文案，能寫代碼，但不能自動被允許介入預算審批系統。

這就是制度邊界與能力邊界的差異。

SAP×OpenAI在德國做出的架構，是對模型能力制度化的一種回應：它不僅強調模型能生成什么，更強調模型是否能在“政務制度”中安全存在、穩定運行、可追溯回溯、可以被問責。

德國政府選擇從這里切入，是因為它要的不僅僅是“好用”，還是“可用”。可用，首先必須是可信的。

德國的結構能被復制嗎？

SAP×OpenAI×微軟在德國完成的合作，被稱為“德國版OpenAI”。它提供了一種可信架構：生成式AI技術可以在一個擁有高監管、強數據主權意識的國家，以可接受的方式落地。這為許多希望部署AI的政府和高敏行業提供了參考。

但這套架構并不輕易可復制。

1. 三個角色缺一不可：模型公司、云基礎設施、本地整合者

這套結構成功的關鍵，是角色分離且邊界清晰：

要復制德國模式，必須在本地也具備這三種能力的組合體：技術能力+本地合規中介+政府信任關系。問題在于，并非每個國家都擁有“自己的SAP”。

2. 誰可能成為下一個復制點？

法國

特點是：法國政府長期推行“數碼主權”（Souveraineté Numérique）政策；擁有Atos、Orange、Thales等本地IT服務商；正在推動“法國云”計劃，要求政務系統上本地運營商控制的云；歐盟框架下與德國合規標準相近，有能力復制“SAP結構”。

但是，難點在于，法國本地服務商的產業能力仍低于SAP，在整合模型能力方面經驗有限。

沙特/阿聯酋

這些中東國家，政府意志強，資金充足，對AI表現出強烈戰略投資興趣；擁有主權基金、大型國有云計算平臺、強行政執行力；沙特近年與華為、谷歌、OpenAI、AWS都有深度合作嘗試；更可能采取“模型外采+本地部署+政府運營”的結構。

其優勢在于，決策鏈短，基礎設施建設速度快。但難點是缺乏長期的政企技術服務商生態，“制度代理人”角色不清晰，尚未建立開放式責任框架。

印度

印度市場的特點是：擁有大量本地云計算公司和外包開發能力；印度政府鼓勵本地模型訓練與政務數字化；具備將AI模型“服務化”接入政府平臺的技術人才與操作經驗；有可能構建印度本地的“主權大模型服務版本”。

問題在于本地云基礎設施與監管標準尚未形成統一框架，存在“多云碎片化”風險。

巴西/墨西哥/非洲部分國家

這些國家和地區，AI市場需求在增長，政府系統數字化起步；更有可能成為未來“開放式合規AI服務”的市場，而非制度定義者；若復制德國模式，通常會依賴外部云廠商與國際模型公司本地落地。

但是，他們的合規機制薄弱，本地技術服務商能力有限，無法承擔“信任代理”職責。

3. 主權AI服務結構的復制難點，不只是技術，還是制度接口

德國模式看起來是一個“產品結構”，實質上是一個“制度結構”。

復制它，不是找到三個技術服務商就能落地，而是必須滿足：

1.強數據主權意識與法律支持（如GDPR）；

2.本地可信的技術集成商/運營方，能為模型接入承擔責任；

3.政府采購體系能接受“多方協作+權責分離”的運行結構；

4.外資模型公司愿意接受“去控制化”合作模式。

這意味著德國模式的復制門檻很高，不只是因為技術難，而是制度復雜。

盡管復制德國結構的前提苛刻，但它揭示了一個清晰趨勢：生成式AI在全球范圍的政府與企業級部署，不會是一種結構，而將是“主權變體”下的多版本共存體系。

我們可能會看到：“法國本地化大模型”運行在OVHcloud；“沙特主權模型”部署在阿美石油的數據中心；“印度模型市場”由多個中小公司提供API，通過政策引導構建沙箱；“拉美國家”使用微軟或AWS云，但設置本地數據緩存與訪問中轉層。

結構不同，但共同點是：數據留本地；服務商身份本地化；模型公司退居能力提供者；合規流程內建。

OpenAI在德國落地，靠結構妥協，因為SAP能幫它變成一個“合規系統的一部分”。

它教會市場一件事：在高敏行業與政府場景中，AI的“產品”落地的關鍵，是它能否成為制度的一部分——可治理、可問責、可持續運行。

這套邏輯，未來幾年將在不同國家、不同場景中被反復試錯、局部采納。

德國不是唯一答案，但是一個明確的方向。

誰是我們的SAP？

生成式AI的全球化，不只是技術出海，更是制度適配的能力出海。

不是“我們有大模型”，就可以在全球復制ChatGPT的成功。

如果要進入歐洲、進入中東、進入南亞……任何一個具有數據主權意識、監管約束復雜的地區，我們也需要找到自己的“ SAP”：能讀懂當地行業語言；能承接合規責任；能嵌入已有政企流程；能代表本地信任體系；能讓技術以“安全形態”被采納。

大模型公司需要的，不僅僅是代理商，而是像SAP這樣的結構性搭檔。

他們負責把模型轉化成制度允許的形態，把技術能力變成商業結構中可以被接受的一環，他們的價值在于“能否讓一個異地技術成為本地系統的一部分”。

那么，誰是我們的SAP？

誰能幫我們的模型，在他國的制度邊界內“合法存在”？

誰能替我們的技術，完成一場信任的中介與結構的整合？

中國AI如果要走出去，走向全球，這是需要回答的問題。