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  <published_on>2026-09-21</published_on>
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  <body_markdown>**Ihre wertvollsten Daten liegen schon da. Warum die KI woanders bauen?**

Bei vielen Sovereign-AI-Projekten beginnt die Diskussion mit einer neuen Plattform, neuer Hardware, neuer Betriebsverantwortung. Dabei steht die Grundlage für den ersten produktiven Enterprise-AI-Use-Case in vielen Unternehmen längst im eigenen Rechenzentrum: SAP HANA.

Die BullSequana SH ist SAP-HANA-zertifiziert — zertifiziert für SAP HANA 2.0 SPS 08 und höher, mit aktivierter HANA Vector Engine. Das ändert die Ausgangsfrage:

Ihre HANA-Daten sind DSGVO- und revisionspflichtig. Sie liegen bereits auf einer BullSequana-Plattform. Die erste produktive KI-Anwendung entsteht direkt daneben — auf derselben Hardware-Gattung, ohne Datenbewegung, mit denselben Wartungsverträgen, derselben Administrationsmannschaft.

Was das technisch heißt:

📊 **HANA Vector Engine als Retrieval-Backend** — Embeddings und Geschäftsdaten in derselben In-Memory-Datenbank, kein separater Vector-Store nötig

🖥️ **2–16 Sockets, bis 64 TB DDR5** — skaliert vom Mittelstands-Refresh bis zur DAX-HANA-Plattform mit großem In-Memory-Bedarf

🐧 **SUSE Linux Enterprise Server for SAP Applications** (oder RHEL for SAP Solutions) als zertifizierte Betriebsgrundlage

Das ist kein neues Sovereignty-Projekt. Das ist ein Refresh-Zyklus, der ohnehin ansteht — nur mit einem KI-Layer, der von Anfang an mitgedacht ist.</body_markdown>
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  <title>René Hamdorf · 2026-09-21</title>
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Die BullSequana SH ist SAP-HANA-zertifiziert — zertifiziert für SAP HANA 2.0 SPS 08 und höher, mit aktivierter HANA Vector Engine. Das ändert die Ausgangsfrage:

Ihre HANA-Daten sind DSGVO- und revisionspflichtig. Sie liegen bereits auf einer BullSequana-Plattform. Die erste produktive KI-Anwendung entsteht direkt daneben — auf derselben Hardware-Gattung, ohne Datenbewegung, mit denselben Wartungsverträgen, derselben Administrationsmannschaft.

Was das technisch heißt:

📊 **HANA Vector Engine als Retrieval-Backend** — Embeddings und Geschäftsdaten in derselben In-Memory-Datenbank, kein separater Vector-Store nötig

🖥️ **2–16 Sockets, bis 64 TB DDR5** — skaliert vom Mittelstands-Refresh bis zur DAX-HANA-Plattform mit großem In-Memory-Bedarf

🐧 **SUSE Linux Enterprise Server for SAP Applications** (oder RHEL for SAP Solutions) als zertifizierte Betriebsgrundlage

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