Generative AI Hub 是 SAP 商業技術平台（BTP）上的生成式 AI 平台，讓企業能在單一、可信的環境裡存取多種大型語言模型（LLM），並用自家的商業資料做檢索增強生成（RAG），打造情境化、可治理的生成式 AI 應用，而不必為每個模型各自建置與維護。相較於直接讓員工使用外部聊天機器人，它把「模型選擇、資料接地、隱私治理」都收進企業級框架。

這篇指南說明 Generative AI Hub 是什麼、能做什麼、和 SAP Joule 的差別，以及導入前提（本文由具 SAP 原廠認證的碩益科技顧問團隊撰寫與審閱，資料截至 2026 年 7 月；SAP 產品功能以官方最新公告為準）。

想先了解 SAP 的 AI 助理，可讀〈SAP Joule 是什麼？〉；想補生成式 AI 基礎，見〈生成式AI是什麼？〉；SAP AI 全貌見〈SAP Business AI 案例與導入指南〉。

Generative AI Hub 是什麼？ 

Generative AI Hub 是 SAP 在其商業技術平台（SAP BTP）上提供的生成式 AI 服務，隸屬 SAP AI Foundation，讓開發者與企業能在一個受治理的環境中，存取並比較多種大型語言模型，再結合企業自己的資料建立生成式 AI 應用，全程受企業級的隱私與合規機制保護。它由 SAP 推出，作為企業「自建 AI 應用」的基座——如果說 Joule 是 SAP 幫你做好的現成 AI 助理，Generative AI Hub 就是讓你打造專屬 AI 應用的工廠，兩者定位不同、各有所長（依 SAP 官方資訊，功能與名稱以官方公告為準）。 

用一個比喻理解：市面上的 LLM 很多（如 OpenAI、Google、Anthropic 等家族的模型），若企業各自串接、各自管理，會很亂又難治理。Generative AI Hub 像一個「模型的中央樞紐」——把多種模型集中在一個入口，讓企業能依任務選用最適合的模型，同時統一管理提示、資料接地、隱私與成本。截至 2026 年，這種「一個平台、多種模型、以自家資料接地」的做法，已成為企業級生成式 AI 落地的主流架構。它與 Joule、生態夥伴 AI 一起，構成 SAP Business AI 的完整版圖。 

要理解 Generative AI Hub 的定位，可以把 SAP Business AI 想成三層：

• 上層：嵌入式 AI（如 Joule，直接內建在應用裡、拿來即用）。
• 中層：AI 基礎平台（如 Generative AI Hub 與 SAP AI Core，讓企業自建 AI 應用）。
• 底層：可信的商業資料與治理（AI 一切能力的根基）。

Generative AI Hub 位在中間這層，是連接「現成 AI」與「企業自有資料」的橋樑。也因為它處在平台層，它面向的主要是有客製需求、想打造專屬 AI 應用的企業與開發團隊，而不是只想開箱即用的一般使用者——這個定位，決定了它的價值與導入方式，都與現成的 Joule 不同。 

Generative AI Hub 解決企業導入生成式 AI 的哪些痛點 ？

Generative AI Hub 解決的，是企業自己導入生成式 AI 時最頭痛的四個問題：模型太多不知怎麼選、資料接地困難、隱私與合規風險、以及缺乏統一治理。很多企業一開始滿懷期待地讓員工各自使用外部 AI 工具，卻很快就撞上這些牆——才發現「能生成」只是起點，「能在企業裡安全、可控地用起來」才是真正的挑戰。碩益科技把痛點與 Generative AI Hub 的對應攤開： 

這張表的核心訊息是：企業級生成式 AI 的難處，通常不在「找一個會生成的模型」，而在「如何安全、可控、又貼合自家資料地把 AI 用起來」。Generative AI Hub 的價值，正是把這些「用起來才會遇到」的工程與治理問題，收斂成一個平台來解決。想了解生成式 AI 為何會幻覺、為何需要資料接地，可延伸讀〈生成式AI是什麼？〉。 

什麼是影子 AI（Shadow AI）？

影子 AI（Shadow AI）是指企業沒有提供合規的 AI 管道時，員工自己把公司資料貼進公開聊天機器人來提高效率的情況，是「員工私下用外部 AI」的隱形風險。它看似無害，實則讓機密資料在不受控的環境流動，是資安與法遵的一大破口。Generative AI Hub 的另一層價值，正是給企業一個「官方、合規、又好用」的 AI 入口，讓員工不必偷偷繞道，把 AI 的使用收攏回可治理的軌道上。換句話說，它不只是「讓企業會用 AI」，更是「讓企業能安全地、統一地管理 AI 的使用」——這對重視內控與客戶資料保護的產業尤其重要。 

Generative AI Hub 的核心能力 

Generative AI Hub 的核心能力可歸納成四項：多模型存取、提示管理與編排、資料接地（RAG），以及信任與治理。它把「打造一個生成式 AI 應用」需要的關鍵零件，整合在同一個平台上，讓企業不必東拼西湊各種工具。碩益科技整理下表，說明四大能力： 

其中，多模型存取與資料接地是最能拉開價值的兩項。多模型存取讓企業不必被單一供應商綁死——不同模型各有所長，有的擅長長文推理、有的擅長多語、有的成本更低，能依任務彈性選用；資料接地（RAG）則讓 AI 的回答建立在企業自己的即時資料上，而非模型訓練時的舊知識，這是企業級 AI 值得信任的關鍵。這兩者加起來，讓企業既保有選擇彈性，又能把 AI 牢牢綁在自家的可信資料上。 

企業能用 Generative AI Hub 打造哪些應用？ 

企業能用 Generative AI Hub 打造智慧知識庫問答、文件自動生成、客服輔助與資料分析對話等貼合自身情境的應用，而不只是通用問答：智慧知識庫問答——把公司內部的產品手冊、SOP、法規文件接地，讓員工用自然語言即問即答；文件自動生成——依企業範本與即時資料，自動草擬報告、合約或行銷文案；客服輔助——結合客戶歷史與商品資料，協助客服人員即時給出精準回覆；資料分析對話——讓業務或主管用自然語言查詢營運數據、找出趨勢與異常。這些應用的共同點，是都建立在「企業自己的資料」之上，因此輸出的不是網路上找得到的泛泛內容，而是只有你這家公司才給得出的、情境化的答案。這正是自建 AI 應用相較於通用工具最大的差異化價值。 

Generative AI Hub 怎麼運作？RAG 與資料接地 

Generative AI Hub 的運作核心，是用檢索增強生成（RAG）這項技術，把大型語言模型接上企業自己的資料：先把企業資料轉成可檢索的向量、存進向量資料庫，當使用者提問時，先檢索出最相關的企業資料片段，連同問題一起餵給 LLM，讓它「根據你的資料」作答，而非憑訓練記憶猜測。碩益科技整理下圖，說明這條 RAG 流程： 

這條流程的關鍵，在於把「檢索到的企業資料」和「問題」一起交給模型的那一步。因為模型是「看著你的資料」作答，而不是憑空回想，所以它的回答更準、更貼近企業實況，也降低幻覺風險。這也是為什麼企業級生成式 AI 一定要做資料接地：同一個 LLM，接上乾淨的企業資料就成了可信的顧問，接上錯亂的資料則會自信地講錯。而 SAP 平台的優勢，是能直接接上治理良好的 SAP 業務資料，讓 RAG 的「料」既即時又可信——這正是把 AI 建在 SAP 之上的核心價值。畢竟，AI 應用的品質，最終取決於它讀到的資料有多好，而企業最完整、最權威的營運資料，往往就住在 SAP 裡。 

Generative AI Hub 與 Joule 差在哪 ？

Generative AI Hub 和 SAP Joule 的差別，一句話說：Joule 是 SAP 幫你做好的「現成 AI 助理」，Generative AI Hub 是讓你「自己打造 AI 應用」的平台；一個是成品，一個是工廠。前者拿來即用、面向所有 SAP 使用者；後者面向開發團隊，用來建立客製化、專屬情境的生成式 AI 應用。碩益科技把兩者對照如下： 

兩者不是二選一，而是互補：多數企業會先用 Joule 享受開箱即用的 AI 助理，再依自身獨特需求，用 Generative AI Hub 打造專屬應用（例如結合特定產業知識庫的智慧客服）。理解這個分工，能幫企業規劃 AI 藍圖——哪些用現成的、哪些值得自建。想了解現成 AI 助理，見〈SAP Joule 是什麼？〉。 

為什麼把生成式 AI 建在 SAP 平台上，而不是自己從頭搭？ 

把生成式 AI 建在 SAP 平台上，有資料近水樓台、治理一致、維運整合三個難以取代的優勢。企業當然可以自己串接各種 LLM、自建一套 AI 平台，但對已經以 SAP 為核心的企業來說，在 SAP 上建 AI 通常更划算：

資料的近水樓台：企業最有價值的營運資料多半就在 SAP 裡，在 SAP 平台上做 RAG，資料接地又近又即時，不必費力把資料搬來搬去、還要處理同步問題。

治理的一致性：AI 應用沿用 SAP 既有的權限、稽核與資料治理框架，不必另建一套安全機制，也降低了「AI 繞過內控」的風險。

維運的整合性：AI 應用與核心系統在同一個平台上，更新、監控與支援都能整合處理，而不是多養一套彼此不通的系統。

在 SAP 上建 AI，等於是在已經打好的地基上蓋樓，比另起爐灶穩健也划算——這也是「把 AI 建在乾淨資料底盤之上」這個原則最具體的體現。 

導入 Generative AI Hub 的前提與碩益的角色 

導入 Generative AI Hub 有兩個關鍵前提：一是要有 SAP BTP 的環境與具備 AI／開發能力的團隊，二是要有乾淨、治理到位的資料可供接地，這一點和所有企業 AI 都一樣。平台再強，若拿去接地的是錯亂、過期的資料，做出來的 AI 應用也不會可信。因此，導入的重點不只是「開通平台」，更在於把資料底盤與應用場景設計對，這正是導入夥伴的價值。 

實務上，一個務實的導入節奏是「小場景先跑、成功再擴大」。與其一開始就想打造一個包山包海的 AI 應用，不如先選一個邊界清楚、價值明確、又不碰高敏感資料的場景（例如內部知識庫問答）做出成效，讓團隊建立信心、也讓管理層看到實際回報，再逐步往更複雜的應用擴展。這種做法能把風險與成本控制在可承受範圍，也避免「一次做太大、卡在概念驗證下不了線」的常見陷阱。而要判斷「哪個場景值得先做、資料夠不夠乾淨、要用哪個模型」，往往需要同時懂 AI 與懂企業系統的夥伴協助評估——這也是為什麼 AI 專案的第一步，通常不是寫程式，而是場景盤點與資料健檢。 

碩益科技（SOETEK）成立於 2002 年，是 SAP Platinum Partner、持有 SAP PCoE 認證，並榮獲 2023 SAP 中小企業 ERP 最佳 MVP 合作夥伴獎，協助企業結合 SAP 業務資料與安全治理，導入 SAP AI Core、Generative AI Hub 與 Joule，並在 SAP Analytics Cloud 以自然語言加速分析。碩益的做法是「先健檢、後落地」：先評估資料現況與最適合優先落地的 AI 場景（如知識問答、文件生成），把主資料與治理整理到位，再用 Generative AI Hub 打造貼合場景的應用。這種「懂 SAP、也懂 AI」的雙重能力很關鍵——因為 Generative AI Hub 的價值，來自它與 SAP 資料的深度整合，唯有同時掌握兩端的夥伴，才能把平台的潛力真正發揮出來，而不是把 AI 應用做成一個接不上企業資料的空殼。想知道為什麼 AI 導入要從數據開始，見〈企業導入生成式 AI，為什麼從 ERP 數據開始？〉；想先打好 ERP 資料底盤，見〈SAP ERP是什麼？〉。 

Generative AI Hub常見問題 FAQ 

1. Generative AI Hub 和直接用 ChatGPT 有什麼不同？ 

Generative AI Hub 和直接用 ChatGPT 差別在於「治理、接地與安全」。直接用 ChatGPT，員工把公司資料貼進外部工具，有外洩風險，且模型不懂你的企業資料；Generative AI Hub 則在企業級框架內存取多種 LLM，用 RAG 接上你自家的資料回答，並統一管理隱私、遮罩與成本，SAP 的原則是不拿你的資料訓練通用模型。前者是消費級便利，後者是企業級可控。 

2. Generative AI Hub 支援哪些大型語言模型？ 

Generative AI Hub 的定位是「多模型」平台，讓企業在單一入口存取多家的大型語言模型，並依任務選用最適合的一個。實際支援的模型清單會隨 SAP 與各模型供應商的合作而更新，應以 SAP 官方最新公告為準。多模型的好處是不被單一供應商綁死——不同模型各有所長，企業可依成本、語言、推理能力彈性選擇。 

3. 沒有工程團隊的中小企業，也能用 Generative AI Hub 嗎？ 

可以，沒有工程團隊的中小企業也能用 Generative AI Hub，但通常需要導入夥伴協助。Generative AI Hub 是「自建 AI 應用」的平台，比起開箱即用的 Joule，更需要 AI 與開發能力。中小企業若沒有內部工程團隊，合理做法是先用 Joule 這類現成 AI 享受即時效益，再視需求，透過 SAP 認證夥伴協助，用 Generative AI Hub 打造真正需要客製的專屬應用。 

4. 為什麼企業生成式 AI 一定要做「資料接地」？ 

企業生成式 AI 要做資料接地，是因為不接地的 LLM 只憑訓練記憶作答，容易幻覺、也不懂你的企業實況。資料接地（RAG）讓 AI 先檢索企業自己的即時資料，再據以回答，答案才會準確、可信、貼近現況。對企業而言，這是把 AI 從「聽起來厲害」變成「真的能用」的關鍵一步。而接地的品質，取決於底層資料乾不乾淨——這也是為什麼 AI 專案要從資料健檢開始。 

5. 導入 Generative AI Hub 要準備什麼？ 

導入 Generative AI Hub 主要準備三件事：一是 SAP BTP 環境與 AI／開發能力（可由夥伴補足）；二是乾淨、治理到位的資料，作為 RAG 接地的來源；三是清楚的應用場景，知道要用 AI 解決哪個具體問題。這三者中，資料與場景往往比技術本身更關鍵——技術可以找夥伴，但資料底盤與場景設計，是決定 AI 應用能不能落地見效的根本。 

參考資料與延伸閱讀 

• 現成 AI 助理：SAP Joule 是什麼？SAP 生成式 AI 助理的功能與應用 

• 導入前提：企業導入生成式 AI，為什麼從 ERP 數據開始？ 

• SAP AI 全貌：SAP Business AI 案例與導入指南 

• 生成式 AI 基礎：生成式AI是什麼？應用情境與企業導入工具一次看 

• SAP 官方：SAP AI Foundation 與 Generative AI Hub 

關於作者與審閱｜E-E-A-T 

本文由碩益科技（SOETEK）資深 SAP 顧問團隊撰寫，並經 SAP PCoE 認證顧問審閱。碩益成立於 2002 年，為 SAP Platinum Partner、持有 SAP PCoE 認證，榮獲 2023 SAP 中小企業 ERP 最佳 MVP 合作夥伴獎，並提供結合 SAP 資料的生成式 AI 平台建置與落地服務。 本文為 SAP Generative AI Hub 的一般性說明，SAP 產品名稱、功能、支援模型與上線時程以 SAP 官方最新公告為準；實際導入評估請以碩益科技正式建議為準。