Jalapeño: OpenAI esimene tehisintellekti kiip edestab Nvidiat efektiivsuses – kui kliendist saab järsku konkurent – Pilt: Xpert.Digital
22 korda tõhusam: OpenAI esimene omatehtud tehisintellekti kiip edestab Nvidiat märkimisväärselt
Säästa energiat, kahekordista jõudlust: mida OpenAI uus tehisintellekti kiip tööstusele tähendab
Tehisintellekt ehitab tehisintellektiga kiipe: OpenAI "Jalapeño" edestab konkurente rekordajaga
Kiip, mis seab mitme miljardi dollari suuruse tehisintellekti turu kaardid täielikult ümber: „Jalapeño“ abil on OpenAI rekordajaga välja töötanud oma esimese ettevõttesisese tehisintellekti kiirendi – ja esitab väljakutse mitte kellelegi teisele kui oma seni kõige olulisemale riistvarapartnerile Nvidiale. Esialgsed sõltumatud testid näitavad, et uus kiip uhkeldab muljetavaldava energiatõhususega, edestades teatud valdkondades oluliselt Nvidia praegust Blackwelli põlvkonda. Selle arenduse taga peituv tõeline geenius: OpenAI kasutas omaenda täiustatud tehisintellekti mudeleid kiibi disaini dramaatiliseks kiirendamiseks. Mida tähendab see strateegiline samm andmekeskuste niigi pingelise toiteallika, ChatGPT tegevuskulude ja Nvidia turujõu jaoks? Põhjalik analüüs näitab, miks OpenAI riistvaradebüüt on palju enamat kui lihtsalt tehnoloogiline uuendus – see võib põhjalikult muuta kogu tööstusharu tulumudelit.
Kliendilt konkurendile: OpenAI ründab Nvidiat oma imelise kiibiga
Vähem kui pooleteise aastaga on OpenAI välja töötanud oma tehisintellekti kiibi, mis esialgsetes sõltumatutes testides demonstreerib oluliselt suuremat efektiivsust kui Nvidia praegune võrdlusriistvara. See on tähelepanuväärne, kuna OpenAI oli varem üks Nvidia suurimaid üksikkliente ja siseneb nüüd segmenti, mida on peaaegu eranditult domineerinud üks müüja. Pärast seda, kui ettevõte avalikustas 2026. aasta juunis oma esimese patenteeritud tehisintellekti kiirendi, koodnimega Jalapeño, on nüüd saadaval usaldusväärsed jõudlusandmed, mille on kogunud sõltumatu analüüsifirma SemiAnalysis. Need andmed näitavad, et OpenAI on tänu osaliselt pooljuhtide spetsialisti Broadcomi aktiivsele toetusele nullist välja töötanud suure jõudlusega tehisintellekti kiibi, mis ületab teatud näitajate poolest oluliselt Nvidia praegust Blackwelli põlvkonda ja näib olevat ka heas positsioonis eelseisva Rubini platvormi vastu.
Selle arengu majanduslikke tagajärgi on raske üle hinnata, kuna see puudutab kogu tehisintellekti tööstuse üht keskset kuluprobleemi: tohutut lahknevust arvutusinfrastruktuuri kulutuste ja tehisintellekti teenustest saadava tulu vahel. OpenAI kulutab väidetavalt umbes 3,7 miljardit dollarit kvartalis, kusjuures järelduskulud – eelkoolitatud mudelite pideva juurutamise kulud igapäevases tegevuses – on suurim üksikkulu. Kiip, mis neid kulusid märkimisväärselt vähendab, ei muuda mitte ainult tehnilist mõõdikut, vaid ka kogu tulumudelit ettevõttes, mis haldab ChatGPT-d enam kui 400 miljoni aktiivse kasutajaga.
Sõltumatu katsestend ilma vabade jõududeta
Testid viidi läbi SemiAnalysis'i enda testimiskeskkonna InferenceX abil. Analüütikutel endil ei lubatud aga teste läbi viia, samuti ei testitud kõiki stsenaariume ega kasutatud SemiAnalysis'i andmetel informatiivsemat testimiskeskkonda AgentX. See piirang on majanduslikult oluline, sest see tähendab, et kuigi olemasolevad andmed pärinevad mainekalt kiibianalüüsile spetsialiseerunud ettevõttelt, koguti need OpenAI kontrollitud raamistikus. Igaüks, kes soovib sellistele andmetele tuginedes teha usaldusväärseid investeerimisotsuseid, peaks seda konteksti arvestama, isegi kui tulemuste üldine suund tundub usutav.
InferenceX kasutab OpenWeightsi mudeleid GPT-OSS, DeepSeek R1 ja Kimi K2.5, mis viitab sellele, et Jalapeño pole loodud mitte ainult OpenAI enda mudelite jaoks, vaid sobib ka üldiseks järeldusplatvormiks teistele arhitektuuridele. Riistvara paindlikkuse anekdootliku tõendina toob SemiAnalysis välja arendajate demonstratsiooni, et OpenAI enda programmeerimisassistendist Codexist portitud mäng Doom töötas kiibil isegi. Kuigi sellistel demonstratsioonidel on vähe majanduslikku sisu, näitavad need siiski, et arhitektuur ei ole piiratud kitsa rakenduse aknaga, vaid suudab hakkama saada ka üldisemate arvutusülesannetega.
Tõhususe kasv, mis väljendub rahas
Tulemused kinnitavad Jalapeño eriti kõrget efektiivsust. Mõnes stsenaariumis saavutab OpenAI kiip 22 korda suurema žetoonikiiruse vati kohta võrreldes Nvidia B300-ga, mis on erakordne tulemus ettevõtte esimese patenteeritud kiibi kohta, millel pole aastakümnete pikkust pooljuhtide kogemust. Jalapeño suudab konkureerida ka uue Vera Rubini süsteemiga, mida praegu suurklientidele tutvustatakse, kuigi selle võrdluse jaoks on praegu vähe usaldusväärseid andmeid ja lõplik hinnang on veel ootel.
SemiAnalysis toob aga välja metodoloogilised piirangud, mis seavad arvude olulisuse perspektiivi. Testiti ainult suhteliselt väikeseid päringusuurusi 8192 sisend- ja 1024 väljundtokeniga, samas kui suuremad päringud, mis on paljudes tootmisagentide rakendustes tavalised, võisid tulemusi oluliselt muuta. Lisaks töötas testitud versioon varajasel A0-sammul, samas kui praegu on tootmises optimeeritud B0-samm, mis OpenAI väitel on umbes 25 protsenti tõhusam. Majanduslikult tähendab see, et juba muljetavaldavad arvud esindavad tõenäoliselt tegeliku potentsiaali alampiiri, mitte ülempiiri, eeldades, et B0-sammumise kohta käivad teadaanded leiavad kinnitust.
Tegelik võimendus ei peitu kiibis, vaid elektrivõrgus
OpenAI kiip võiks olla isegi kuluefektiivsem kui Vera-Rubin, kuna Nvidia süsteem sai testides kasu spekulatiivsest dekodeerimisest, mis on teksti genereerimise kiirendamise tehnika, samas kui Jalapeño pidi ilma selle optimeerimiseta hakkama saama. Üldiselt peaks ettevõttesisene riistvaraline järeldamine OpenAI oluliselt odavamaks muutma, kuna ettevõte ei pea enam maksma kaubandusmarginaali välisele tarnijale ja arhitektuuri saab täpselt kohandada vastavalt ettevõtte enda teenindusmustritele.
Tegelik strateegiline eelis ei seisne aga eelkõige puhtas kulude kokkuhoius kiibi kohta, vaid energiatõhususes. Tänu suurenenud tõhususele saab sama energiatarbega käitada oluliselt rohkem kiipe, mis kujutab endast tõelist konkurentsieelist tööstusharus, kus elektrienergia ja võrguühenduse võimsuse kättesaadavus on muutunud kasvu piiravaks teguriks. OpenAI ise on juba sõlminud lepinguid enam kui kümne gigavati arvutusvõimsuse kohta USA-s – see eesmärk seati algselt 2029. aastaks, kuid on nüüdseks saavutatud juba aastaid varem. Keskkonnas, kus uued elektrijaamade võimsused ja võrguühendused on sageli andmekeskuste laiendamise tõeliseks kitsaskohaks, teisendub iga tõhusamalt kasutatud vatt otse täiendavaks saadaolevaks arvutusvõimsuseks, ilma et oleks vaja ehitada täiendavaid elektrijaamu.
Arengutempo, mis esitab kiibitööstusele väljakutse
Projekti arendusaeg on eriti tähelepanuväärne. OpenAI andmetel kulus arendusmeeskonna moodustamisest kiibi tootmiseks ettevalmistamiseni (st tootmisloa saamiseks disaini valmimiseni) vaid 16 kuud, kusjuures esimene täielik disain valmis väidetavalt üheksa kuud enne tootmist. Traditsioonilises pooljuhtide tööstuses peetakse kolme- kuni viieaastast arendustsüklit võrreldavalt keerukate kiipide puhul standardiks, seega võib selline tempo, kui see tulevastel põlvkondadel kinnitust leiab, avaldada survet kogu tööstusharu väljakujunenud kulustruktuurile.
OpenAI sõnul sai selle võimalikuks tänu ettevõtte enda tehisintellekti süsteemide intensiivsele kasutamisele disainiprotsessis endas. See võimaldas disainiotsuseid kiiremini hinnata ja aitas samal ajal optimeerida arvutusüksusi, lühendades oluliselt kiibidisaini traditsioonilisi iteratsioonitsükleid. See loob ennast tugevdava efekti: mida võimsamaks muutuvad ettevõtte tehisintellekti mudelid, seda kiiremini ja kulutõhusamalt saab arendada uusi kiibipõlvkondi, mis seejärel neid mudeleid veelgi tõhusamalt täidavad. Selline tagasisidemehhanism, eeldusel, et see osutub reprodutseeritavaks, võib saada struktuuriliseks eeliseks ettevõtetele, kellel on nii juhtivad tehisintellekti mudelid kui ka oma kiibiarendusvõime.
Kui teie enda tehisintellektist saab inseneri tööriistakast
Astra, järgmine kavandatud GPT versioon, on OpenAI-s juba kasutatud optimeeritud arvutussüdamike ehk tuumade arendamiseks uute mudelite jaoks. Aruannete kohaselt oli Astra poolt GPT-OSS-is väljatöötatud kood 50–80 protsenti kiirem kui inimestest ekspertide meeskondade väljatöötatud võrreldavad programmid. Sellel leidul on kaugeleulatuvad majanduslikud tagajärjed, kui esialgu tundub, kuna see viitab sellele, et tarkvara optimeerimise kitsaskohta, mis on seni suuresti sõltunud kõrgelt spetsialiseerunud inseneride kättesaadavusest, saab üha enam lahendada automatiseeritud süsteemide abil.
Pooljuhtide tööstuse jaoks tervikuna tähendab see konkurentsitegurite võimalikku ümberkorraldamist. Seni peeti aastakümnete pikkust kogemust, põhjalikke inseneriteadmisi ja väljakujunenud tarkvaraökosüsteemi, näiteks Nvidia CUDA-d, uute pakkujate jaoks peaaegu ületamatuteks sisenemistõketeks. Kui tehisintellektil põhinevad tööriistad suudavad seda kogemuste eelist osaliselt kompenseerida, langeb edasiste konkurentide sisenemislävi, mis võib pikas perspektiivis viia tehisintellekti kiirendite praeguse väga kontsentreeritud turu killustumiseni.
🎯🎯🎯 Andmepõhine B2B tööstuskeskus peaaegu ettevõttesisese lahendusena
Peaaegu ettevõttesisene lahendus: kuidas Xpert.Digital täidab B2B turunduse ja müügi operatiivseid lünki – nutikas sisupõhine äri - pilt: Xpert.Digital
Xpert.Digital on Konrad Wolfenstein juhitav andmepõhine B2B tööstuskeskus. Ettevõte tegutseb tööstuspartneritele välise, peaaegu sisemise lahendusena, täites turunduse, sisu ja müügi operatiivseid lünki – ilma kliendipoolsete lisaressurssideta.
Lisateavet leiate siit:
OpenAI jalapeno kiip: miks on arhitektuur olulisem kui toores arvutusvõimsus
Arhitektuur kui räni kuluarvestus
OpenAI tegi Jalapeño puhul mõned huvitavad ja majanduslikult mõistlikud disainiotsused. Näiteks kiibi maatriksüksused ei toeta arvutusi 16-bitise FP16 ujukomaarvu vormingu abil, mis lihtsustab oluliselt sisemist loogikat ja on kooskõlas tööstusharu trendiga kvantiseeritud mudelite poole, st madalama numbrilise täpsusega mudelite poole. 64- ja 32-bitiseid andmetüüpe toetavad ainult täiendavad skalaar- ja vektorüksused, kusjuures viimased on samuti piiratud 32-bitiste arvutustega. Harva kasutatavate arvutusvormingute väljajätmisega säästetud transistori pindala saab selle asemel investeerida suuremasse mälu ribalaiusesse või rohkematesse töötlussüdamikesse tegelikult vajalike vormingute jaoks, suurendades seeläbi toodetud kiibi kulutõhusust.
Puhas FP8 ja FP4 arvutusvõimsuse poolest – need arvuvormingud on eriti olulised tänapäevaste kvantiseeritud keelemudelite jaoks – jääb OpenAI kiip vastavalt 3,4 ja 13,4 petaFLOP-iga formaalselt Nvidia Blackwellist maha 5 ja 15 petaFLOP-iga. Seda pealtnäha ebasoodsat näitajat leevendab aga tegelik süsteemi kasutus, kuna kiibid saavutavad praktikas harva oma teoreetilise tippjõudluse. Valdkonna vaatlejate sõnul töötavad praegused kiirendid reaalsete järelduskoormuste korral sageli vaid 30–50 protsendiga oma teoreetilisest efektiivsusest. Seega võib kiip, mis on oma tippjõudlusele lähemal, praktikas jääda konkurentsivõimeliseks või isegi sellest üle olla, hoolimata sellest, et selle toores jõudlus tundub paberil madalam.
Mälu ribalaius toore arvutusvõimsuse asemel strateegilise valikuna
Kiip on varustatud kuue HBM4 mälupakiga, mis annab sellele peaaegu kaks korda suurema mälu ribalaiuse kui Blackwellil – 15,4 TB sekundis võrreldes 8 TB sekundiga. See otsus peegeldab teadlikku prioriseerimist, sest suurte keelemudelite järeldamisel ei ole piiravaks teguriks sageli mitte puhas arvutusvõimsus, vaid kiirus, millega mudeli kaalusid ja vahetulemusi saab mälu ja aritmeetilise-loogikaüksuse (ALU) vahel liigutada. Kiip, mis spetsiaalselt lahendab selle nn mälu ribalaiuse kitsaskoha, suudab reaalsetes rakendusstsenaariumides töötada tõhusamalt kui konkurent, kellel on suurem nominaalne arvutusvõimsus, kuid suhteliselt kitsam mälule juurdepääs.
Tänu kaheksale mälupakile pakuvad Blackwell ja tulevane Rubini põlvkond suuremat kogumälumahtu, 288 GB, samas kui Jalapeñol on saadaval ainult 216 GB. Väga suurte mudelite puhul, millel on vastavalt ulatuslikud kontekstiaknad, võib see väiksem maht muutuda piiravaks teguriks, eriti kui tulevased mudelipõlvkonnad on veelgi suuremad ja mälumahukamad. Kiibi TDP ehk maksimaalne termiline disainivõimsus on 700 vatti, kuigi OpenAI väidab, et kiip vajab tegelikus töös keskmiselt vaid umbes 550 vatti. See on andmekeskuse igapäevase tegevuse jaoks majanduslikult olulisem näitaja kui teoreetiline tippväärtus.
Latentsus versus paindlikkus: teadlik kompromisslahendus
Kiibi mäluhierarhia on huvitav. OpenAI jagab kiibi arvukateks arvutusgruppideks ehk viiludeks, millel igaühel on fikseeritud HBM-mälu jaotus. See tihe ja fikseeritud side töötleva südamiku ja kohaliku mälu vahel vähendab oluliselt juurdepääsu latentsust, kuna igal arvutusgrupil on otsene ja madala latentsusega juurdepääs oma mälupartitsioonile, selle asemel, et läbida mitmetasandilist jagatud mälusüsteemi nagu traditsioonilistes GPU-arhitektuurides. Selle kiiruseeelise hinnaks on mälu eraldamise väiksem paindlikkus, kuna mahtu ei saa arvutusgruppide vahel suvaliselt ümber jaotada, kui partitsioon on oma piirini jõudnud.
Rühmad on ühendatud kahe eraldi võrgukihi kaudu: spetsialiseeritud, eriti madala latentsusega kollektiivne võrk sageli korduvate, selgelt määratletud kommunikatsioonimustrite jaoks, näiteks sünkroniseerimine paralleelse töötlemise ajal, ja üldisem kiibil paiknev võrk muuks kommunikatsiooniks ja juurdepääsuks kõrgema taseme skaleeritavale võrgule mitme kiibi vahel. See arhitektuuriline jaotus võimaldab suurema osa sisemisest andmeliiklusest käsitleda kiirema, pühendatud tee kaudu, samas kui üldine võrk jääb reserveerituks ainult harvemate ja vähem ajakriitiliste juurdepääsude jaoks. Majanduslikust vaatenurgast on see klassikaline kompromiss spetsialiseerumise ja üldise otstarbega kasutamise vahel, mis on tüüpiline otstarbeks ehitatud järelduskiipidele ja erineb põhimõtteliselt klassikaliste graafikaprotsessorite üldisemast arhitektuurist.
Süstoolne massiiv kui TPU filosoofia pärand
Nagu paljud teised spetsiaalsed tehisintellekti kiirendid, tugineb Jalapeño süstoolsele massiivile, kus vahetulemused edastatakse otse külgnevate töötlusüksuste vahel, selle asemel, et pidevalt mälu ja aritmeetilise-loogikaüksuse vahel võnkuda. See kontseptsioon pole sugugi uus, vaid järgib arhitektuurifilosoofiat, mida on aastaid edukalt praktikas testitud, eriti Google'i Tensor-töötlusüksuste puhul, kus see on juba saavutanud võrreldava efektiivsuse kasvu spetsiaalsetes tehisintellekti töökoormustes.
Erinevalt traditsioonilistest, väga suurtest süstoolsetest massiivikujundustest toetab Jalapeño SemiAnalysis'i andmetel ka väiksemaid maatriksimõõtmeid, vältides seeläbi tüüpilisi jõudluse languseid, mis tekivad siis, kui partii suurused või maatriksimõõtmed ei vasta täpselt fikseeritud massiivi suurusele. Lisaks on kiibil spetsiaalsed 64-bitised skalaarsüdamikud, samuti FP32- ja INT32-võimelised vektorüksused ning see kasutab klassikalist L1-vahemälu igas protsessorisüdamikus, selle asemel, et tugineda tarkvaraliselt juhitavale kriipsmälule nagu paljud teised kiirendid. See spetsialiseeritud maatriksiüksuse ja paindlikuma skalaari- ja vektoriloogika kombinatsioon viitab sellele, et OpenAI otsis teadlikult keskteed puhta spetsialiseerumise ja üldise programmeeritavuse vahel.
Miks madalamad hinnad klientideni kohe ei jõua?
Äriklientide ja arendajate vaatenurgast on esmane küsimus, kas lubatud efektiivsuse kasv toob kaasa ka API hindade languse. Mitmete valdkonna analüütikute sõnul on see lühiajalises perspektiivis üsna ebatõenäoline, kuna OpenAI tegutseb praegu peamiselt mahutavuse, mitte kulupiirangutega. See tähendab, et madalamad ühikuhinnad tähendavad esialgu pigem suuremat saadaolevat mahtu kui madalamaid hindu. Ajaloolised näited, nagu Google'i enda TPU-de või Amazoni Trainium-kiipide turuletoomine, näitavad, et lõpptarbijate hinnad langevad tavaliselt alles 12–24 kuud pärast uue patenteeritud riistvara laialdast kasutuselevõttu, mille on tavaliselt käivitanud konkureerivate müüjate suurenenud konkurentsisurve.
Lisaks peab OpenAI esmalt mitme kvartali jooksul tagasi teenima oma märkimisväärsed esialgsed investeeringud disaini, tootmisse ja infrastruktuuri järeldustulude kaudu, enne kui kulude kokkuhoid tegelikult kõrgemateks marginaalideks muutub. Kuni selle ajani aitab kiip tõenäoliselt peamiselt leevendada olemasolevaid mahutavuse kitsaskohti, näiteks lühendades pikki ooteaegu või API-juurdepääsu tariifipiiranguid, mitte viima kohese hinnalanguseni. Sellest hoolimata tundub ettevõtetele, kes loovad tehisintellekti teenuste kasutamiseks keskpika perioodi eelarveplaane, mõistlik arvestada realistliku planeerimisstsenaariumina järkjärgulise kulude vähenemisega potentsiaalselt 30–50 protsenti kahe kuni kolme aasta jooksul.
Võistlus turujõu, mitte ainult vattide pärast
Selle arengu sügavam strateegiline põhjus peitub võitluses iseseisvuse eest ühestainsast turgu domineerivast tarnijast. Nvidia on aastaid kontrollinud valdavat osa tehisintellekti koolitus- ja järeldusriistvara turust, saavutades seeläbi märkimisväärse brutomarginaali, mille pidid lõpuks kandma kliendid. Kui OpenAI, sarnaselt Google'i, Amazoni ja Microsofti vastavate kiibiprogrammidega, suunab olulise osa oma järelduskoormusest oma riistvarale, väheneb Nvidia läbirääkimisjõud oma suurimate klientidega, isegi kui Nvidia jääb uute mudelite koolitamise peamiseks partneriks.
Selles kontekstis on tähelepanuväärne, et Nvidia pakub samaaegselt suuri rahastamiskohustusi OpenAI andmekeskuse laiendamiseks, näiteks mitme miljardi dollari suuruse laenu kaudu uue andmekeskuse rajamiseks Ohios, samal ajal kui OpenAI töötab samaaegselt oma potentsiaalselt konkureeriva kiibiplatvormi kallal. Seda pealtnäha vastuolulist olukorda saab majanduslikult tõlgendada mõlema poole ratsionaalse käitumisena: Nvidia kindlustab oma suurima üksikkliendiga pikaajalised ostukohustused ja kapitalikohustused, samal ajal kui OpenAI arendab samaaegselt strateegilist iseseisvust oma järelduste töökoormuse kasvava osa jaoks, ilma et see pingestaks täielikult oma suhteid oma kõige olulisema koolituspartneriga.
Teadaandest masstootmiseni
Jalapeño esialgsed väikesemahulised tarned on planeeritud 2026. aasta lõpuks, samas kui suuremahuline tootmine ja ulatuslik turuletoomine peaksid toimuma 2027. aasta jooksul. Kuni selle ajani jääb Nvidia, eriti oma Vera Rubini süsteemide jätkuva kasutamise kaudu, OpenAI infrastruktuuri keskseks komponendiks, mis tähendab, et Nvidia riistvarast täielikku loobumist ei ole plaanis. Selle asemel on tekkimas hübriidmudel, kus erinevate töökoormusprofiilide jaoks kasutatakse paralleelselt eri riistvarapõlvkondi ja müüjaid.
Pikas perspektiivis peitub Jalapeño tegelik tähtsus tõenäoliselt vähem esimese põlvkonna efektiivsusnäitajates kui demonstreeritud arengutempos ja sellega seotud võimes kasutada tehisintellektil põhinevaid tööriistu oma riistvara arendamiseks. Kui see võimsamate mudelite ja kiiremate kiipide arendustsüklite ennast tugevdav tsükkel osutub korratavaks, muudaks see mitte ainult OpenAI konkurentsipositsiooni Nvidia suhtes, vaid nihutaks ka põhjalikult ajakava, mille jooksul saab tehisintellekti rakenduste jaoks uusi pooljuhtide põlvkondi arendada.
📈🚀 Nähtavusest usalduseni 👀🤝 Sinu skaleeritav tee Xpert.Digitaliga
Nähtavusest usalduseni: teie skaleeritav tee Xpert.Digitaliga - pilt: Xpert.Digital
Tööstuslikus B2B-s tekivad jätkusuutlikud ärisuhted harva üleöö. Need arenevad samm-sammult – nähtavuse, professionaalse olulisuse, korduvate kokkupuutepunktide ja kasvava usalduse kaudu. Xpert.Digitali neljaastmeline mudel lahendab just selle probleemi: see pakub struktureeritud teed, mis algab hallatava sisenemispunktiga ja võib vajadusel areneda sügavamaks koostööks äriarenduses.
Selle mudeli puhul ei seata lootma valjuhäälsetele turunduslubadustele, vaid seab esiplaanile suhte. Ettevõtted alustavad selgelt määratletud ja kergesti arvutatavate meetmetega ning otsustavad seejärel oma kogemuste põhjal, kui kaugele nad soovivad koostööd laiendada. Selle häireteta usalduse loomise protsessi võtmetegur on see, et platvorm väldib täielikult tüütuid reklaame, seega jääb toimetuse fookus üksnes ettevõtete asjatundlikkusele.
Lisateavet leiate siit:
Teie globaalne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või saksa keel
☑️ UUS: Kirjavahetus teie emakeeles!
Konrad Wolfenstein
Mina ja minu meeskond oleme hea meelega teie käsutuses teie isikliku nõustajana.
Võite minuga ühendust võtta, täites siinse kontaktvormi wolfenstein@xpert.digital:või helistades mulle numbril +49 7348 4088 965. Minu e-posti aadress on
Ootan põnevusega meie ühist projekti.
