Ikona webové stránky Xpert.Digital

Humbuk kolem čipů s umělou inteligencí se setkává s realitou: Budoucnost datových center – interní vývoj versus nasycení trhu

Humbuk kolem čipů s umělou inteligencí se setkává s realitou: Budoucnost datových center – interní vývoj versus nasycení trhu

Humbuk kolem čipů s umělou inteligencí se setkává s realitou: Budoucnost datových center – vývoj interně versus nasycení trhu – Obrázek: Xpert.Digital

Monopol Nvidie je vratký: Technologičtí giganti zahajují další fázi války o čipy - Miliardová pokerová hra o čipy s umělou inteligencí

Velký souboj v datovém centru: Vlastní vývoj se setkává s hrozícím nasycením trhu

Svět umělé inteligence zažívá nebývalý boom, poháněný zdánlivě nenasytnou poptávkou po výpočetním výkonu. V centru tohoto humbuku jsou čipy pro umělou inteligenci, zejména grafické procesory (GPU) od lídra na trhu, společnosti Nvidia, které se staly zlatem digitální éry. V zákulisí však dochází ke strategickému posunu, který by mohl změnit mocenskou strukturu celého technologického průmyslu. Největší kupci těchto čipů – hyperscalery jako Microsoft, Google a Amazon – už nechtějí být pouhými zákazníky. S investicemi v řádu miliard dolarů vyvíjejí vlastní polovodiče na míru, jako je Maia od Microsoftu, TPU od Googlu a Trainium od Amazonu.

Motivace je jasná: snížit náklady, omezit závislost na jednotlivých dodavatelích a dokonale sladit celou infrastrukturu, od čipů až po chlazení, s vlastními modely umělé inteligence společnosti. Co začíná jako pragmatické obchodní rozhodnutí optimalizovat výkon, vyvolává zásadní konkurenci a poprvé vážně zpochybňuje dominanci společnosti Nvidia. S tím, jak zuří závod ve zbrojení o nejvýkonnější infrastrukturu umělé inteligence a investují se stovky miliard dolarů, jsou varování před přehřátím stále hlasitější. Odborníci přirovnávají trh k předchozím spekulativním bublinám a varují před hrozícím nasycením trhu a nadměrnou kapacitou v nadcházejících letech.

Tento článek se hlouběji ponoří do humbuku kolem čipů s umělou inteligencí a osvětlí realitu, která se za ním skrývá: Proč se technologičtí giganti zaměřují na interní vývoj? Jak daleko s tím doopravdy jsou? A co se stane, když exponenciální poptávka náhle klesne a sen o nekonečném růstu umělé inteligence se srazí s drsnou realitou ekonomické korekce?

Vhodné pro:

Co vede hyperscalery k vývoji vlastních čipů?

Hlavní poskytovatelé cloudových služeb, známí také jako hyperscalery, čelí zásadnímu strategickému rozhodnutí: Měli by se i nadále spoléhat na čipy od zavedených výrobců, jako jsou Nvidia a AMD, nebo se stále více zaměřit na vlastní vývoj polovodičů? Technický ředitel Microsoftu Kevin Scott nedávno upozornil na tuto otázku, když vysvětlil, že Microsoft se hodlá dlouhodobě spoléhat především na vlastní čipy Maia. Tato strategie není nová – podobné přístupy již uplatňují jak Google se svými TPU, tak Amazon s čipy Trainium.

Hlavním důvodem tohoto vývoje je optimalizace nákladů. Pro hyperscalery je rozhodujícím faktorem poměr ceny a výkonu, jak zdůrazňuje Scott: „Nejsme dogmatickí ohledně čipů, které používáme. To znamená, že Nvidia je již mnoho let nejlepším řešením v poměru ceny a výkonu. Jsme otevřeni všem možnostem, které nám zajistí dostatečnou kapacitu k uspokojení poptávky.“ Toto prohlášení jasně ukazuje, že se nejedná o zásadní odmítnutí stávajících dodavatelů, ale o pragmatické obchodní rozhodnutí.

Vývoj vlastních čipů také umožňuje hyperscalerům optimalizovat celou architekturu systému. Například Microsoft může použít své čipy Maia nejen k přizpůsobení výpočetního výkonu, ale také k přizpůsobení chlazení, sítě a dalších prvků infrastruktury svým specifickým požadavkům. Scott vysvětluje: „Jde o celý návrh systému. Jde o síťování a chlazení a vy chcete mít svobodu činit rozhodnutí, která potřebujete k skutečné optimalizaci výpočetního výkonu pro danou zátěž.“

Jak daleko jsou různí hyperscaleri s vlastním vývojem?

Tři hlavní poskytovatelé cloudových služeb se nacházejí v různých fázích vývoje svých strategií pro zakázkové křemíkové systémy. Amazon Web Services je v této oblasti průkopníkem a položila základy prvním čipem Graviton v roce 2018. AWS nyní pracuje na čtvrté generaci procesorů Graviton, určených pro univerzální výpočetní úlohy. Souběžně s tím Amazon vyvinul specializované čipy pro umělou inteligenci: Trainium pro trénování a Inferentia pro odvozování modelů strojového učení.

Čísla hovoří pro úspěch této strategie: V posledních dvou letech tvořily procesory Graviton více než 50 procent veškeré kapacity CPU instalované v datových centrech AWS. AWS také uvádí, že více než 50 000 zákazníků využívá služby založené na Gravitonu. Praktické využití je obzvláště působivé: Během Prime Day 2024 nasadil Amazon čtvrt milionu čipů Graviton a 80 000 vlastních čipů s umělou inteligencí.

Google se u svých tenzorových procesorů (TPU) vydal jinou cestou a v rané fázi se zaměřil na hardware specifický pro umělou inteligenci. Jednotky TPU jsou již v sedmé generaci a jsou nabízeny exkluzivně prostřednictvím služby Google Cloud. Google také nedávno představil svůj první procesor pro všeobecné použití založený na platformě Arm, Axion, který podle společnosti nabízí až o 30 procent lepší výkon než srovnatelné instance založené na platformě Arm od jiných cloudových poskytovatelů.

Microsoft je v tomto závodě opozdilcem. Společnost představila své první vlastní čipy teprve na konci roku 2023: Azure Maia AI Accelerator a procesor Azure Cobalt. Procesor Cobalt je běžně dostupný od října 2024 a je založen na 64bitové architektuře se 128 jádry, vyrobených 5nanometrovým procesem od TSMC. Microsoft tvrdí, že Cobalt poskytuje až o 40 procent lepší výkon než předchozí produkty založené na platformě Arm v Azure.

Proč naše vlastní čipy nedokážou pokrýt veškerou poptávku?

Navzdory pokroku ve vývoji vlastních technologií mají všichni hyperscaleri stále daleko od toho, aby uspokojili všechny své potřeby domácími čipy. Hlavním důvodem je samotná velikost trhu a rychlý nárůst poptávky. Kevin Scott z Microsoftu to shrnuje: „Říct, že existuje masivní nedostatek výpočetní kapacity, je pravděpodobně slabé slovo. Od spuštění ChatGPT je téměř nemožné dostatečně rychle škálovat kapacitu.“

Čísla ilustrují rozsah této výzvy: Očekává se, že globální kapacita datových center se do roku 2027 zvýší o 50 procent, a to v důsledku poptávky po umělé inteligenci. Jen velké technologické společnosti plánují do roku 2025 investovat do infrastruktury umělé inteligence přes 300 miliard dolarů. Při takovém tempu růstu je fyzicky nemožné uspokojit veškerou poptávku interním vývojem čipů.

Kromě toho existují technická omezení ve výrobě. Nejpokročilejší čipy vyrábí jen několik sléváren, jako je TSMC, a kapacity jsou omezené. Microsoft, Google a Amazon se musí o tuto výrobní kapacitu dělit s dalšími zákazníky, což omezuje dostupné množství pro jejich vlastní čipy. Dalším faktorem je doba vývoje: Zatímco poptávka prudce roste, vývoj nového čipu trvá několik let.

Hyperscalery proto sledují smíšenou strategii. Vyvíjejí vlastní čipy pro specifické úlohy, kde vidí největší přínos, a pro další případy použití je doplňují čipy od společností Nvidia, AMD a Intel. Scott vysvětluje: „Nejsme dogmatickí, co se týče názvů čipů. Jde o nejlepší poměr ceny a výkonu.“

Jaké ekonomické výhody nabízejí zakázková křemíková řešení?

Ekonomické pobídky pro vývoj vlastních čipů jsou významné. Studie ukazují, že AWS Trainium a Google TPU v5e jsou o 50 až 70 procent levnější z hlediska nákladů na token pro rozsáhlé jazykové modely než špičkové clustery NVIDIA H100. V některých analýzách se implementace TPU ukázaly jako čtyřikrát až desetkrát nákladově efektivnější než řešení GPU pro trénování rozsáhlých jazykových modelů.

Tyto úspory nákladů vyplývají z několika faktorů. Zaprvé, čipy lze přesně přizpůsobit specifickým požadavkům daných úloh, což umožňuje zvýšení efektivity. Zadruhé, eliminuje se marže výrobce čipů, což vede k významným úsporám vzhledem k enormním objemům hyperscalerů. Zatřetí, vertikální integrace umožňuje lepší kontrolu nad celým dodavatelským řetězcem.

Například Amazon uvádí, že společnost SAP dosáhla 35% nárůstu výkonu v analytických úlohách s instancemi EC2 založenými na platformě Graviton. Google tvrdí, že její TPU v5e poskytuje třikrát vyšší inferenční propustnost na dolar než předchozí generace TPU díky kontinuálnímu dávkování. Microsoft tvrdí, že její procesory Cobalt nabízejí až 1,5krát lepší výkon v úlohách Java a dvojnásobný výkon na webových serverech.

Dlouhodobý finanční dopad je značný. S investicemi v řádu stovek miliard dolarů může i malé zvýšení efektivity vést k obrovským úsporám nákladů. Odborníci odhadují, že trh s křemíkem na míru v cloudových prostředích by mohl do roku 2035 dosáhnout objemu 60 miliard dolarů.

Vhodné pro:

Jak se vyvíjí konkurenční situace na trhu s čipy?

Rostoucí interní vývoj hyperscalerů zásadně mění tradiční čipový průmysl. Nvidia, dlouhodobě nesporný lídr na trhu s akcelerátory umělé inteligence, poprvé čelí vážné konkurenci. Analytici ze společnosti Kearney předpovídají, že křemíková řešení vyvinutá pomocí hyperscalerů, jako je Google TPU, AWS Trainium a Microsoft Maia, by mohla jako interní implementace dosáhnout až 15 až 20 procentního podílu na trhu.

Tento vývoj nutí tradiční výrobce čipů k přehodnocení jejich pozice. Například AMD se snaží přímo konkurovat společnosti Nvidia se svou řadou MI300 a zároveň nabízí širší partnerství s poskytovateli cloudových služeb. Intel, ačkoli má méně silnou pozici v oblasti čipů pro umělou inteligenci, nadále těží z vlastních procesorů Xeon pro hyperškálování, jak dokazují instance R8i, které nedávno oznámila společnost AWS.

Konkurenční dynamiku dále umocňují různé strategie hyperscalerů. Zatímco Google používá své TPU výhradně interně a nabízí je prostřednictvím Google Cloudu, ostatní dodavatelé mohou v budoucnu své čipy prodávat i externě. Tato diverzifikace dodavatelů vede ke zdravější konkurenci a může urychlit inovační cykly.

Důležitým aspektem je i geopolitický rozměr. Vzhledem k napětí mezi USA a Čínou investují američtí hyperscaleri stále více do vlastních čipových kapacit, aby se stali méně závislými na asijských dodavatelích. Zároveň se v Číně objevují domácí šampioni, jako například Baidu se svými čipy Kunlun.

 

Nový rozměr digitální transformace s „řízenou AI“ (umělou inteligencí) – platforma a řešení B2B | Xpert Consulting

Nový rozměr digitální transformace s „řízenou AI“ (umělou inteligencí) – platforma a řešení B2B | Xpert Consulting - Obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

 

Boom umělé inteligence vs. nedostatek čipů: Kdy hrozí bublina datových center?

Co současný trend poptávky znamená pro trh?

Poptávka po výpočetní kapacitě, zejména pro aplikace umělé inteligence, v současné době exponenciálně roste. Společnost Nvidia odhaduje, že odpovědi modelů uvažování vyžadují více než 100krát více výpočetních zdrojů než předchozí generace. Tento vývoj vede ke strukturálnímu nedostatku pokročilých čipů a kapacity datových center.

Analýza společnosti McKinsey ukazuje, že globální poptávka po kapacitě datových center by se do roku 2030 mohla ztrojnásobit s ročním tempem růstu přibližně 22 procent. V USA by poptávka mohla růst dokonce o 20 až 25 procent ročně. Přibližně 70 procent této předpokládané poptávky pro rok 2030 bude pocházet z hyperscalerů.

Tento nárůst poptávky vede k paradigmatickému posunu v tomto odvětví. Společnost Synergy Research Group předpovídá, že hyperscaleři budou do roku 2030 ovládat 61 procent globální kapacity datových center, oproti současným 44 procentům. Zároveň se podíl datových center umístěných v místních prostorách sníží z dnešních 34 procent na očekávaných 22 procent do roku 2030.

Vysoká poptávka také vede k úzkým hrdlům v celém dodavatelském řetězci. Paměti s vysokou šířkou pásma, pokročilé technologie balení, jako je CoWoS, a specializované substráty jsou již plně obsazeny na měsíce. Například Nvidia uvádí, že nová generace grafických procesorů Blackwell je již vyprodána na rok nebo i déle.

Vhodné pro:

Kdy může dojít k nadměrné kapacitě?

Otázka potenciální nadměrné kapacity v datových centrech je velmi kontroverzní. Různí odborníci již varují před bublinou umělé inteligence, která by mohla být větší než bublina internetových společností z 90. let. Nezávislá výzkumná firma MacroStrategy Partnership tvrdí, že současná bublina umělé inteligence je 17krát větší než bublina internetových společností a čtyřikrát větší než bublina na trhu s nemovitostmi z roku 2008.

Generální ředitel Goldman Sachs David Solomon varuje před poklesem akciového trhu v nadcházejících letech kvůli obrovským částkám plynoucím do projektů umělé inteligence. Vysvětluje: „Myslím, že se investuje spousta kapitálu, který se ukáže jako nerentabilní, a až se to stane, lidé se nebudou cítit dobře.“ Generální ředitel Amazonu Jeff Bezos na stejné konferenci potvrdil, že v odvětví umělé inteligence existuje bublina.

Varovné signály se množí: Julien Garran z MacroStrategy Partnership poukazuje na to, že zavádění velkých jazykových modelů v podnicích již začalo klesat. Tvrdí také, že ChatGPT možná „narazil na cihlovou zeď“, protože nejnovější verze stojí desetkrát více, ale neposkytuje znatelně lepší výkon než předchozí verze.

Na druhou stranu, aktuální tržní data ukazují, že poptávka i nadále převyšuje nabídku. Společnost CBRE uvádí, že míra neobsazenosti na primárních trzích datových center v Severní Americe klesla na začátku roku 2024 na rekordně nízkou úroveň 2,8 procenta. K tomu došlo i přes největší meziroční nárůst nabídky datových center, což naznačuje, že fundamentální faktory zůstávají silné.

Jaké časové rámce jsou realistické pro možnou konsolidaci trhu?

Přesná předpověď načasování potenciální konsolidace trhu je extrémně obtížná, protože závisí na mnoha neznámých faktorech. Analytici však identifikují několik klíčových období, během nichž by se dynamika trhu mohla změnit.

První kritické období je mezi lety 2026 a 2027. Několik faktorů naznačuje, že by se tempo růstu mohlo v tomto období zpomalit. Hyperscaleři již plánují pro rok 2026 zpomalení svých investic o 20 až 30 procent, což naznačuje určité nasycení nebo přehodnocení investic.

Polovodičový průmysl očekává, že poptávka po čipech pro umělou inteligenci by mohla dosáhnout prvního stagnačního stavu mezi lety 2026 a 2027. Roční tempo růstu waferů by se mohlo normalizovat ze současných 14 až 17 procent na přibližně 4 procenta. To by představovalo významný zlom v plánování kapacit.

Druhé kritické období je kolem roku 2028 až 2030. Do této doby by první generace rozsáhlých investic do infrastruktury umělé inteligence mohla dosáhnout bodu návratnosti. Pokud se do té doby nevyvine dostatek ziskových případů užití, mohla by nastat korekce. Společnost McKinsey předpovídá, že poptávka po kapacitě datových center se do roku 2030 ztrojnásobí, ale tyto prognózy jsou založeny na předpokladech o přijetí umělé inteligence, které se mohou ukázat jako příliš optimistické.

Rozhodujícím faktorem bude, zda se aplikace umělé inteligence ukážou jako trvale ziskové. Dario Perkins ze společnosti TS Lombard varuje, že technologické společnosti se masivně zadlužují na výstavbu datových center umělé inteligence, aniž by zohledňovaly výnosy, protože soutěží o kapitál. Tato situace připomíná předchozí bubliny a mohla by vést ke korekci, pokud výnosy nesplní očekávání.

Jaký by byl dopad nadměrné kapacity?

Nadměrná kapacita datových center by měla dalekosáhlé důsledky pro celý technologický průmysl. Zaprvé by vedla k drastickému poklesu cen cloudových služeb. I když by to bylo pro zákazníky v krátkodobém horizontu výhodné, mohlo by to mít významný dopad na ziskovost hyperscalerů a vést ke konsolidaci trhu.

Dopad na zaměstnanost by byl značný. Do roku 2025 bylo propouštěním postiženo více než 250 000 pracovníků v technologickém průmyslu a korekce trhu by tyto trendy ještě zhoršila. Obzvláště by byl zasažen provoz datových center, vývoj čipů a související odvětví.

Nadměrná kapacita by byla obzvláště bolestivá pro polovodičový průmysl. Obrovské investice do výrobních kapacit pro pokročilé čipy by se mohly ukázat jako nepřiměřené. Společnost Samsung již ve druhém čtvrtletí roku 2025 oznámila 39% pokles zisku kvůli slabší poptávce po čipech s umělou inteligencí, což by mohlo být předzvěstí budoucnosti.

Konsolidace trhu by pravděpodobně vedla ke koncentraci na nejsilnější poskytovatele. Menší poskytovatelé cloudových služeb a provozovatelé datových center by mohli být převzati většími společnostmi nebo vytlačeni z trhu. To by mohlo v dlouhodobém horizontu vést k menší konkurenci a vyšším cenám.

Na druhou stranu by korekce mohla mít i pozitivní účinky. Odstranila by neefektivní kapacity a přesměrovala zdroje k produktivnějším účelům. Přeživší společnosti by pravděpodobně byly silnější a udržitelnější. Konsolidace by navíc mohla podpořit rozvoj standardů a interoperability.

Jak se firmy připravují na různé scénáře?

Vzhledem k nejistotě ohledně budoucího vývoje na trhu sledují hyperscalery a další společnosti různé strategie ke zmírnění rizik. Nejdůležitější je diverzifikace jejich strategií v oblasti čipů. Jak zdůrazňuje Kevin Scott, technický ředitel Microsoftu, zůstávají „otevřené všem možnostem“, aby si zajistily dostatečnou kapacitu.

Microsoft nejen vyvíjí vlastní čipy, ale také nadále investuje do partnerství se společnostmi Nvidia, AMD a dalšími dodavateli. Tato strategie s více dodavateli snižuje riziko závislosti na jediném dodavateli a umožňuje mu rychle reagovat na změny na trhu. Amazon a Google uplatňují podobné přístupy, ačkoli každý z nich má jiné zaměření.

Dalším důležitým aspektem je geografická diverzifikace. Vzhledem k problémům s NIMBY na zavedených trzích, jako je Severní Virginie, hyperscaleři stále častěji přesouvají své investice na sekundární trhy a do zahraničí. To nejen snižuje náklady, ale také regulační rizika.

Hyperscalery také stále více investují do energetické účinnosti a udržitelných technologií. Vzhledem k tomu, že se spotřeba energie v datových centrech do roku 2028 zdvojnásobí, je to ekonomický i regulační imperativ. Kapalinové chlazení, účinnější čipy a obnovitelné zdroje energie se stávají standardními prvky.

A konečně, mnoho společností vyvíjí flexibilnější obchodní modely. Místo spoléhání se výhradně na vlastní vlastnictví stále častěji využívají hybridní modely s poskytovateli kolokací a dalšími partnery. To jim umožňuje rychleji škálovat nebo snižovat kapacitu v závislosti na tržních podmínkách.

Jakou roli hrají regulační faktory?

Vývoj v oblasti regulace by mohl hrát rozhodující roli v budoucím vývoji trhu s datovými centry. V USA sílí volání po přísnější regulaci spotřeby energie v datových centrech. Některé státy již zvažují moratoria na nové velkoodběratele nebo přísnější testovací postupy.

Dopady na životní prostředí jsou stále více středem pozornosti. Datová centra by do roku 2028 mohla být zodpovědná za 20 procent celosvětové spotřeby energie, což by mohlo vést k přísnějším environmentálním předpisům. Evropská unie již zavedla Pakt o klimatické neutralitě datových center, ke kterému se připojilo více než 40 provozovatelů datových center.

Geopolitické napětí má také dopad na toto odvětví. Potenciální cla na polovodiče by mohla zvýšit náklady na čipy a narušit dodavatelské řetězce. To by mohlo donutit hyperscalery přehodnotit své strategie zadávání veřejných zakázek a více se spoléhat na regionální dodavatele.

Důležitými faktory se stávají i ochrana dat a datová suverenita. Různé země vyžadují, aby určitá data byla zpracovávána lokálně, což omezuje globální škálování datových center. To by mohlo vést k fragmentaci trhu a snížit efektivitu plynoucí z úspor z rozsahu.

Regulace by také mohla poskytnout pozitivní impuls. Investice do udržitelných technologií a obnovitelných zdrojů energie jsou často podporovány vládami. Regulační požadavky by navíc mohly podpořit standardy, které dlouhodobě zvyšují efektivitu celého odvětví.

Vhodné pro:

Navigace mezi růstem a rizikem

Odvětví datových center se nachází v kritickém bodě zlomu. Vývoj proprietárních čipů hyperškálovatelnými společnostmi, jako jsou Microsoft, Google a Amazon, je logickou reakcí na explodující náklady a omezenou dostupnost standardních řešení. Tato strategie nabízí značné ekonomické výhody a umožňuje větší kontrolu nad celou infrastrukturou.

Zároveň jsou rizika nadměrné kapacity reálná a mohla by vést k významné korekci trhu mezi lety 2026 a 2030. Varovné signály se množí, od zpomalujícího zavádění technologií umělé inteligence až po varování významných osobností v oboru před bublinou. Potenciální konsolidace by přinesla jak příležitosti, tak i výzvy.

Rozhodujícím faktorem pro budoucnost odvětví bude, zda se obrovské investice do infrastruktury umělé inteligence ukážou jako udržitelně ziskové. Hyperscalery se připravují na různé scénáře prostřednictvím diverzifikace, geografického rozložení a flexibilních obchodních modelů. Regulační vývoj, zejména v oblasti životního prostředí a energetiky, dále zvýší složitost.

Pro firmy a investory to znamená, že musí sledovat jak obrovské růstové příležitosti, tak i značná rizika. Vítězi budou ti, kteří dokážou flexibilně reagovat na změny na trhu a zároveň neustále zlepšovat efektivitu svých operací. Nadcházející roky ukážou, zda je současná expanze založena na pevných základech, nebo zda se varování před bublinou ukážou jako pravdivá.

 

Váš globální partner pro marketing a rozvoj podnikání

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

 

Konrad Wolfenstein

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

 

 

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

 

Naše globální odborné znalosti v oblasti rozvoje podnikání, prodeje a marketingu v oboru a ekonomice

Naše globální odborné znalosti v oblasti rozvoje podnikání, prodeje a marketingu v oboru a v oblasti podnikání - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

  • Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
  • Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
  • Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
  • Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru
Ukončete mobilní verzi