מיסטרל 3.0: התשובה הטכנולוגית של אירופה לדומיננטיות הגלובלית של בינה מלאכותית
שחרור מראש של Xpert
בחירת קול 📢
פורסם בתאריך: 8 בדצמבר 2025 / עודכן בתאריך: 8 בדצמבר 2025 – מחבר: Konrad Wolfenstein
מיסטרל 3.0: התשובה הטכנולוגית של אירופה לדומיננטיות הגלובלית של בינה מלאכותית – תמונה: Xpert.Digital
בינה מלאכותית ללא תלות בענן: כיצד דגמי Ministral החדשים הופכים רחפנים וסמארטפונים לעצמאיים
עם שחרורו של Mistral 3.0, הסטארט-אפ הצרפתי Mistral AI מאתגר בגלוי את ענקיות הטכנולוגיה מעמק הסיליקון ומסין.
בעידן שבו מודלים של בינה מלאכותית הופכים לגדולים יותר ויותר עתירי חישוב, אירופה מתמקדת ביעילות ובריבונות דיגיטלית. עם הדור האחרון שלה, החברה שבסיסה בפריז מציגה לא רק התקדמות טכנולוגית מרשימה אלא גם חזון אסטרטגי ליבשת. בליבתה עומד Mistral Large 3, מודל אשר, הודות לארכיטקטורת "תערובת מומחים" חדשנית, מתגאה ב-675 מיליארד פרמטרים, אך מנצל אותם ביעילות כה רבה עד שהוא פועל באופן מהיר וחסכוני משמעותית בהסקה בהשוואה למתחריו בארה"ב.
אבל מיסטרל לא מכוונת רק למרכזי נתונים ענקיים. עם סדרת Ministral 3 שלה, החברה מביאה בינה מלאכותית עוצמתית ישירות למכשירי קצה - החל מרחפנים תעשייתיים ועד מחשבים ניידים - ובכך מבטלת את הצורך בחיבורי ענן מתמשכים. מגובה בהשקעות של מיליארדי דולרים מחברות גדולות כמו ASML ושיתופי פעולה עם NVIDIA ו-Stellantis, מיסטרל ממצבת את עצמה בחזית המתקפה הטכנולוגית האירופית.
מאמר זה בוחן את החידושים הטכניים העמוקים של Mistral 3.0, מנתח את המשמעות הכלכלית של אסטרטגיית הקוד הפתוח תחת רישיון Apache 2.0, ובוחן במבט ריאלי את התחרות העזה מול ענקיות כמו OpenAI, גוגל והתחרות הסינית הגוברת. האם אירופה יכולה לא רק לעמוד בקצב המרוץ העולמי לבינה מלאכותית, אלא גם לקבוע סטנדרטים משלה?
מתאים לכך:
כאשר ריבונות דיגיטלית פוגשת יעילות אלגוריתמית
ב-2 בדצמבר 2025, חברת הבינה המלאכותית הצרפתית Mistral AI הצהירה ברורה נגד הדומיננטיות האמריקאית-סינית בתחום הבינה המלאכותית. עם שחרור Mistral 3.0, הציג הסטארט-אפ שבסיסו בפריז לא רק דור חדש של מודלים, אלא גם מיצוב אסטרטגי שמעלה שאלות מהותיות לגבי עתיד תשתית הבינה המלאכותית העולמית. שחרורו חופף לתקופה של שינויים טקטוניים בשוק הבינה המלאכותית, שבה שחקנים מבוססים כמו OpenAI נמצאים תחת לחץ גובר, ומתחרים חדשים מאסיה, ובמיוחד סין עם DeepSeek ו-Qwen, מגדירים מחדש את הנוף הטכנולוגי.
חשיבותה של גרסה זו חורגת הרבה מעבר למפרטים הטכניים. היא משקפת את השאיפות של יבשת שלמה לא רק לעמוד בקצב המרוץ הטכנולוגי העולמי, אלא גם לקבוע סטנדרטים משלה. עם כמעט שלושה מיליארד יורו במימון ושיתופי פעולה אסטרטגיים עם ענקיות תעשייה אירופאיות כמו NVIDIA, ASML, Stellantis וחברת טכנולוגיית ההגנה הגרמנית Helsing, Mistral מדגימה שחדשנות לא חייבת לנבוע אך ורק מעמק הסיליקון או משנג'ן. סבב הגיוס האחרון בספטמבר 2025, בו השקיעה ספקית ציוד המוליכים למחצה ההולנדית ASML 1.3 מיליארד יורו, והפכה לבעלת המניות הגדולה ביותר, מדגישה את חשיבותה האסטרטגית של החברה לריבונות הטכנולוגית האירופית.
גרסת Mistral 3.0 כוללת שני קווי מוצרים נפרדים הפונים לפלחי שוק שונים. דגם הדגל Mistral Large 3 משתמש בארכיטקטורת מודלים מתוחכמת של תערובת דלילה של מומחים עם סך של 675 מיליארד פרמטרים, מתוכם רק 41 מיליארד פעילים במהלך כל הסקה. בחירה ארכיטקטונית זו מאפשרת למשתמשים למנף את היתרונות של מודלים גדולים במיוחד מבלי לשאת בעלויות החישוב העצומות הנלוות. לעומת זאת, סדרת Ministral 3, עם שלושה גדלי מודל של 3, 8 ו-14 מיליארד פרמטרים, מותאמת במיוחד עבור יישומי מחשוב קצה. כל גודל זמין בשלוש גרסאות: מודל בסיס, גרסה מותאמת להוראות וגרסה להיגיון. כל המודלים משוחררים תחת רישיון Apache 2.0, המאפשר שימוש מסחרי מלא ללא התחייבות לספק.
המהפכה האדריכלית של ידע מומחה דליל
ארכיטקטורת תערובת המומחים הדלילה (MoE) של Mistral Large 3 מייצגת שינוי פרדיגמטי בתכנון של מודלים של שפות גדולות. בעוד שמודלים צפופים מסורתיים מפעילים את כל הפרמטרים במהלך כל הסקה, ארכיטקטורת MoE מאפשרת הפעלה סלקטיבית של תת-רשתות ייעודיות, המכונות מומחים. רשת השערים פועלת כנתב חכם, ומחליטה באופן דינמי אילו מומחים להפעיל עבור כל קלט. אסטרטגיית הפעלה דלילה זו מפחיתה באופן דרסטי את מאמץ החישוב מבלי לפגוע בביצועים. ב-Mistral Large 3, רק 41 מיליארד מתוך 675 מיליארד הפרמטרים בסך הכל מופעלים, וכתוצאה מכך הסקה מהירה פי שישה, כפי שמדגישה החברה.
שיפורי היעילות של ארכיטקטורה זו הם יוצאי דופן, במיוחד בהשוואה לעלויות האימון של דגמים מתחרים. בעוד ש-GPT-4 הוערך בעלות של למעלה מ-100 מיליון דולר לאימון, וג'מיני אולטרה של גוגל אף עלה 190 מיליון דולר, DeepSeek, עם ארכיטקטורת MoE דומה שלה, הצליחה לאמן את DeepSeek-V3 תמורת 5.57 מיליון דולר בלבד. הפחתת עלויות דרמטית זו הושגה באמצעות אימון מדויק של FP8, מקביליות מתקדמת של צינורות והפצה אופטימלית של מומחים. למרות שמיסטרל לא חשפה את עלויות האימון המדויקות עבור Mistral Large 3, השימוש בטכניקות אופטימיזציה דומות ושיתוף הפעולה עם NVIDIA בניצול 3,000 מעבדי GPU של H200 מצביעים על כך שהחברה גם נוקטת באסטרטגיית אימון חסכונית.
יתרונותיה של ארכיטקטורת MoE חורגים מעבר לשלב האימון ועד להסקת מסקנות. מבחני ביצועים של NVIDIA מראים ש-Mistral Large 3 בפלטפורמת GB200 NVL72 משיגה שיפור ביצועים פי עשרה בהשוואה לדור ה-H200 הקודם, ומעבדת למעלה מחמישה מיליון טוקנים לשנייה למגה-וואט. שיפור יעילות זה נובע משילוב של ליבות ספציפיות של Blackwell Attention ו-MoE, יישום של פירוק פענוח מקדים ותמיכה בפענוח ספקולטיבי. ניתוב דליל מאפשר גם עיבוד מקבילי, שכן מומחים שונים יכולים לעבוד באופן עצמאי, מה שמשפר משמעותית את יכולת ההרחבה.
עם זאת, ארכיטקטורת MoE מציבה גם אתגרים. הצורך לשמור את כל המומחים בזיכרון, גם כאשר רק חלק קטן מהם פעיל, מוביל לדרישות זיכרון משמעותיות. עבור מערכות עם VRAM מוגבל, הדבר עלול לגרום לצווארי בקבוק, ולכן NVIDIA הציגה את כימות NVFP4. זה מפחית את דרישות הזיכרון באמצעות קנה מידה עדין יותר של בלוקים וגורמי קנה מידה FP8 מדויקים יותר, ללא אובדן משמעותי של דיוק. סיכון נוסף הוא ניצול לא אחיד של מומחים, שבו חלק מהמומחים מיוצגים ביתר בעוד שאחרים נותרים מנוצלים פחות. יישומים מודרניים מטפלים בבעיה זו באמצעות שערים רועשים של top-k, אשר מוסיפים רעש ממוקד לתהליך הבחירה, ומבטיחים חלוקה מאוזנת יותר.
מחשוב קצה כגורם בידול אסטרטגי
בעוד שדגם הדגל Mistral Large 3 מיועד לתשתיות ענן בעלות ביצועים גבוהים, סדרת Ministral 3 מכוונת למקרה שימוש שונה במהותו: בינה מבוזרת בקצה. הדגמים, עם 3, 8 ו-14 מיליארד פרמטרים, מותאמים במפורש לפעולה על מכשירים מוגבלים במשאבים, החל ממחשבים ניידים ורחפנים ועד רובוטים ומערכות משובצות. הדגם הקטן ביותר, Ministral 3B, יכול לפעול עם כימות של 4 סיביות על מכשירים עם זיכרון וידאו של ארבעה ג'יגה-בייט בלבד, מה שמאפשר פונקציונליות בינה מלאכותית מתקדמת בסמארטפונים סטנדרטיים, מכשירי IoT וחומרת קצה ללא צורך בתשתית ענן יקרה או חיבור לאינטרנט.
אסטרטגיה זו פונה לשוק שצומח במהירות. השוק העולמי לרובוטיקה קצה המונעת על ידי בינה מלאכותית צפוי לגדול מהרמות הנוכחיות ליותר מ-5.1 טריליון דולר עד 2034, מונע על ידי ביקוש גובר לאוטומציה בזמן אמת, התפשטות מכשירי IoT ופריסת רשתות 5G. בינה מלאכותית קצה מאפשרת השהיה נמוכה, אבטחה משופרת באמצעות עיבוד נתונים מקומי ועיבוד יעיל באנרגיה עבור משימות קריטיות כגון זיהוי אובייקטים, תחזוקה חזויה וניווט אוטונומי. עבור רובוטים תעשייתיים, שהיוו כ-45 אחוז משוק הרובוטיקה הקצה המונעת על ידי בינה מלאכותית בשנת 2024, הדבר מתורגם לפעולות מדויקות ויעילות יותר בייצור, לוגיסטיקה והרכבה.
שוק הבינה המלאכותית בתחום הרחפנים מדגים באופן מרשים במיוחד את הפוטנציאל של טכנולוגיה זו. מגודל שוק של 12.3 מיליארד דולר בשנת 2024, הוא צפוי לגדול ל-51.3 מיליארד דולר עד 2033, המייצג קצב צמיחה שנתי מצטבר של 17.2 אחוזים. רחפנים המונעים על ידי בינה מלאכותית יכולים לתכנן באופן אוטונומי מסלולים אופטימליים, להתאים נתיבי טיסה בזמן אמת על סמך נתוני סביבה ולהבטיח טיפול מאובטח בחבילות, מה שהופך אותם למרכיבים בלתי נפרדים של שרשראות אספקה חכמות. דגמי Mistral 3 מיועדים בדיוק למקרי שימוש אלה. שותפויותיה של Mistral עם Stellantis בתחום סיוע לרכבים, עם Helsing בטכנולוגיית רחפנים ורובוטיקה ליישומים צבאיים, ועם סוכנות המדע והטכנולוגיה Home Team של סינגפור מדגישות את הרלוונטיות המעשית של אסטרטגיה זו המתמקדת בקצה הגבולות.
ביצועי דגמי Ministral בקצה נתמכים על ידי מדדי ביצועים מרשימים. בכרטיס המסך RTX 5090 של NVIDIA, Ministral 3B משיג מהירות הסקה של עד 385 טוקנים לשנייה, בעוד שבפלטפורמות Jetson-Thor, המודל מנהל 52 טוקנים לשנייה במקביליות יחידה ועד 273 טוקנים לשנייה במקביליות פי שמונה. מהירויות אלו מאפשרות אינטראקציות בזמן אמת, שהן קריטיות עבור יישומים כגון כלי רכב אוטונומיים, רובוטים תעשייתיים ומערכות סיוע אינטראקטיביות. יתר על כן, כל דגמי Ministral תומכים בקלט רב-מודאלי, כלומר הם יכולים לעבד טקסט ותמונות כאחד, ולהציע תמיכה מקורית בעשרות שפות, מה שמרחיב משמעותית את תחולתם בהקשרים גלובליים.
רב-לשוניות ככישורים אירופאיים מרכזיים
מאפיין ייחודי המייחד את Mistral מהמתחרים האמריקאים והסיניים הוא השילוב העמוק של שפות אירופאיות בארכיטקטורת המודל שלה. בעוד שרוב מעבדות הבינה המלאכותית המובילות מאמנות בעיקר את המודלים שלהן באנגלית ולעתים קרובות גם בסינית, Mistral Large 3 פותח מאפס עם דגש על פלטת שפות מגוונת. המודל בקיא באנגלית, צרפתית, ספרדית, גרמנית ואיטלקית באופן טבעי, עם הבנה מעמיקה של דקדוק והקשר תרבותי. רב-לשוניות זו אינה תכונה נוספת אלא מרכיב מהותי בפילוסופיית האימון.
חשיבותה של יכולת זו מתבהרת כאשר בוחנים את התפלגות השפות העולמית. מתוך 8 מיליארד תושבי העולם, רק כ-1.5 מיליארד דוברים אנגלית, ורק 1.1 מיליארד דוברים סינית מנדרינית. הרוב המכריע של אוכלוסיית העולם מתקשר בשפות אחרות, כולל ספרדית עם 560 מיליון דוברים, צרפתית עם 280 מיליון וגרמנית עם 130 מיליון. על ידי התייחסות לשפות אלו כיעדים חשובים לא פחות, Mistral פונה לשוק מוחלש באופן משמעותי. מדדי ביצועים מראים כי Mistral Large 3 עולה משמעותית על מודלים אחרים בקוד פתוח כמו Llama 2 70B בגרסאות הצרפתית, הגרמנית, הספרדית והאיטלקית של HellaSwag, Arc Challenge ו-MMLU.
יכולות רב-לשוניות אלו משתרעות גם על מודל עיבוד הדיבור Voxtral, המציע זיהוי דיבור ותרגום אוטומטיים עבור תוכן שמע ארוך בשפות המדוברות ביותר בעולם. Voxtral עולה באופן מקיף על Whisper large-v3, מודל התמלול המוביל הקודם בקוד פתוח, ומשיג תוצאות חדישות, במיוחד בשפות אירופאיות. יכולת זו קריטית עבור מקרי שימוש כגון תמיכת לקוחות רב-לשוניים, תרגום לכנסים בינלאומיים ולוקליזציה של תוכן. עבור חברות אירופאיות הפועלות בשווקים מקוטעים עם דרישות שפה מגוונות, זה מייצג יתרון תחרותי משמעותי.
החשיבות האסטרטגית של רב-לשוניות חורגת מעבר לפונקציונליות גרידא. היא ממצבת את מיסטרל כחברה אירופאית אותנטית הרואה בגיוון הלשוני של היבשת לא כמכשול, אלא כנכס. מיצוב זה נתמך ברמות הפוליטיות הגבוהות ביותר. נשיא צרפת עמנואל מקרון קרא בפומבי לאזרחי צרפת להשתמש ב-Le Chat של מיסטרל במקום ב-ChatGPT, ותיאר את התמיכה של אלופי הבינה המלאכותית האירופית כעניין של ריבונות טכנולוגית. גיבוי פוליטי זה, בשילוב עם מצוינות טכנית בשפות שאינן אנגלית, יוצר עמדה ייחודית בשוק שגם ספקים אמריקאים וגם ספקים סיניים לא יכולים לשכפל בקלות.
מדדי ביצועים ומציאות התחרות בתחום הבינה המלאכותית
בשוק התחרותי ביותר של מודלים של שפות גדולות, מדדי ביצועים משמשים כמטבע מרכזי להערכת ביצועים. Mistral Large 3 הופיע לראשונה בטבלת המובילים של LMArena במקום השני בין מודלים בקוד פתוח בקטגוריה שאינה מבוססת על חשיבה. זה מציב את המודל מאחורי DeepSeek-V3, כיום המוביל בין מודלים בקוד פתוח, אך משמעותית לפני מודלים כמו Qwen 2.5 וגרסאות קודמות של Llama. Mistral Large 3 מדגים חוזקות מיוחדות בתחומים ספציפיים: בקידוד, הוא מוביל את טבלת המובילים של LMArena בין כל מודלי הקוד הפתוח, בעוד שהוא מתפקד מעל הממוצע במשימות חשיבה מתמטית כמו AIME 2025 ובתאימות להוראות כפי שנמדד על ידי IFEval.
דגמי Ministral מפגינים גם ביצועים מרשימים בקטגוריית המשקל שלהם. Ministral טוענת שדגמי Ministral 3B ו-8B משיגים תוצאות דומות או טובות יותר מאשר דגמי Llama ו-Gemma מקבילים. ראויה לציון במיוחד גרסת Reasoning של Ministral 14B, אשר משיגה 85 אחוזים ב-AIME 2025, תוצאה יוצאת דופן עבור דגם בגודל זה. ביצועים אלה מצביעים על כך שבאמצעות טכניקות אימון מתקדמות ואופטימיזציות ארכיטקטוניות, מודלים קטנים משמעותית יכולים להתחרות בדגמים גדולים בהרבה בתחומים ספציפיים. יעילות ביצירת אסימונים מייצגת יתרון נוסף: מודלי Ministral Instruct מייצרים לעתים קרובות סדר גודל פחות אסימונים מאשר מודלים דומים תוך ביצוע משימות שוות ערך, מה שמשפר משמעותית את יעילות העלות ביישומים בעולם האמיתי.
עם זאת, יש להציב את מעמדו של Mistral Large 3 בהקשר רחב יותר. דגמי Frontier שיצאו בנובמבר 2024, כמו Gemini 3 Pro של גוגל עם ציון ELO של 1501 ב-LMArena, GPT-5.1 של OpenAI ו-Claude Opus 4.5 של Anthropic, שמשיג מעל 80 אחוז ב-SWE-bench Verified, עולים על Mistral Large 3 במשימות הקשות ביותר של חשיבה ובמשימות מבוססות סוכנים. Gemini 3 Pro, לדוגמה, מקבל ציון של 91.9 אחוז ב-GPQA Diamond, בעוד ש-Claude Opus 4.5 מוביל בבדיקות ביצועים של קידוד עם 72.5 אחוז ב-SWE-bench. מערכות קנייניות אלו נהנות ממשאבי חישוב עצומים, שיפור מתמיד של המודלים ושילוב במערכות אקולוגיות נרחבות שמודלים פתוחים מתקשים לשכפל.
עם זאת, יהיה זה פשט יתר לשפוט את התחרות אך ורק על סמך ציוני ביצועים. עבור עומסי עבודה ארגוניים רבים, Mistral Large 3 מספק ביצועים תחרותיים, במיוחד בהתחשב ביכולתו לארח באופן עצמאי, לכוונן ולפרוס ללא נעילת ספק. רישיון Apache 2.0 מאפשר שימוש מסחרי מלא, שינוי והפצה מחדש ללא מגבלות מגבילות. זה מבטל דמי רישוי ותרחישי נעילת ספק המאפיינים פתרונות מחשוב ארגוניים מסורתיים, ומאפשר לארגונים להתאים בדיוק את המודלים לצרכים הספציפיים שלהם. עבור ארגונים בתעשיות מוסדרות או עם דרישות מחמירות לפרטיות נתונים, היכולת להריץ מודלים מקומיים היא יתרון שלא יסולא בפז שמודלים מבוססי ענן קנייניים אינם יכולים להציע.
מציאות כלכלית ויעילות העלות של מודלים פתוחים
הכלכלה של מודלים של שפות גדולות מונעת על ידי שני גורמי עלות דומיננטיים: עלויות אימון חד-פעמיות ועלויות הסקה מתמשכות. בעוד שמודלים קנייניים כמו GPT-4 כרוכים בעלויות אימון של מאות מיליונים, גישות קוד פתוח עדכניות יותר מדגימות כי הפחתות דרמטיות בעלויות אפשריות באמצעות אופטימיזציה אלגוריתמית וניצול יעיל של תשתיות. DeepSeek-V3 קבע אמת מידה חדשה על ידי יצירת מודל עם 671 מיליארד פרמטרים תוך 2.788 מיליון שעות GPU בלבד ועלויות אימון מוערכות של 5.57 מיליון דולר. מודל זה מתחרה במודלים יקרים משמעותית שאומנו במבחנים רבים. יעילות זו הושגה באמצעות אימון בדיוק מעורב ב-FP8, הקבלה אופטימלית של צינורות וניצול מומחים זהיר.
בעוד ש-Mistral לא חשפה את עלויות האימון המדויקות שלה, השימוש ב-3,000 מעבדי GPU של NVIDIA H200 ושילוב טכניקות אופטימיזציה מתקדמות מצביעים על כך שהחברה נוקטת גם בגישה חסכונית. שיתוף הפעולה עם NVIDIA, vLLM ו-Red Hat לאופטימיזציה של Mistral Large 3 לצורך הסקה יעילה על פני פלטפורמות חומרה שונות מדגים מחויבות זו ליעילות עלות מעשית. נקודות ביקורת NVFP4 שעברו כימות באמצעות ספריית llm-compressor בקוד פתוח מפחיתות את עלויות החישוב והזיכרון, בעוד שהדיוק נשמר באמצעות גורמי קנה מידה FP8 מדויקים יותר וקנה מידה עדין יותר של בלוקים.
התמונה מתבהרת עוד יותר כאשר בוחנים את עלויות ההסקה. בעוד ש-GPT-4 עולה כ-4.38 דולר למיליון טוקנים, ההערכות עבור Llama 4 Maverick נעות בין 0.19 דולר ל-0.49 דולר למיליון טוקנים. DeepSeek חותכת אפילו מעלויות אלו עם עלויות של פחות מדולר אחד למיליון טוקנים. הבדלי עלויות דרמטיים אלה משמעותם שיצירת תגובה של 1,000 טוקנים עולה שברירי סנט עם מודלים בקוד פתוח, בהשוואה לכמה סנטים עם ממשקי API קנייניים. עבור ארגונים בעלי תפוקה גבוהה, הבדלים אלה יכולים להצטבר לחיסכון שנתי משמעותי. יתר על כן, אירוח עצמי מבטל לחלוטין את עמלות ה-API החוזרות, מה שמגדיל עוד יותר את יעילות העלויות בטווח הארוך.
היתרונות הכלכליים האמיתיים של מודלים פתוחים חורגים מעבר להשוואות עלויות ישירות. חברות משיגות שליטה מלאה על תשתית הבינה המלאכותית שלהן, יכולות להתאים בדיוק מודלים למקרי שימוש ספציפיים, ולהימנע מתלות אסטרטגית בספקים בודדים. כוונון עדין מאפשר אופטימיזציה של מודלים גנריים לתחומים נישה, ובכך לשפר משמעותית את הביצועים במשימות מיוחדות כמו ניתוח ביו-רפואי, ייעוץ משפטי או מידול פיננסי. מחקרים מראים שכוונון עדין משפר משמעותית את ביצועי המודל במשימות ספציפיות לתחום ויכול להיות עד פי שלושה יותר חסכוני מאשר אימון מאפס. עבור חברות אירופאיות הפועלות תחת דרישות ה-GDPR או מעבדות נתונים רגישים, היכולת לפרוס באופן מקומי היא ציווי משפטי ואסטרטגי שמודלי ענן קנייניים יכולים למלא רק באופן חלקי.
המומחיות שלנו באיחוד האירופי ובגרמניה בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק
המומחיות שלנו באיחוד האירופי ובגרמניה בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital
מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה
עוד על זה כאן:
מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:
- פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
- אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
- מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
- מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה
בין OpenAI, DeepSeek ו-Qwen: האם למיסטרל יש סיכוי לאליפות אירופה בבינה מלאכותית?
ריבונות טכנולוגית אירופאית כנרטיב אסטרטגי
הדיון סביב הבינה המלאכותית של מיסטרל אינו ניתן להפרדה מהוויכוח הרחב יותר על הריבונות הדיגיטלית האירופית. מונח זה, אשר זוכה לתשומת לב גוברת בחוגים פוליטיים ואקדמיים, מתאר את יכולתה של אירופה לעצב טכנולוגיה לאורך כל שרשרת הערך בהתאם לאינטרסים ולצרכים האירופיים. בהקשר גיאופוליטי שבו בינה מלאכותית נתפסת יותר ויותר כמשאב אסטרטגי, ריבונות דיגיטלית פירושה שליטה על תשתיות קריטיות, עצמאות מספקי טכנולוגיה שאינם אירופאים, ויכולת לקבוע ולאכוף סטנדרטים רגולטוריים משלה.
האיחוד האירופי הכיר באתגר זה והשיק יוזמות נרחבות. תוכנית הפעולה של הנציבות ליבשת הבינה המלאכותית צופה גיוס של 200 מיליארד אירו באמצעות יוזמת InvestAI, כולל 20 מיליארד אירו לבניית ארבעה עד חמישה ג'יגה-מפעלים של בינה מלאכותית. מרכזי מחשוב ופיתוח בקנה מידה גדול אלה יתוכננו במיוחד להכשרה, הפעלה ופיתוח נוסף של מודלים של בינה מלאכותית. הבנק האירופי להשקעות תומך במאמצים אלה באמצעות תוכנית TechEU, שמטרתה לגייס 250 מיליארד אירו לטכנולוגיות פורצות דרך ותשתיות מאפשרות עד 2027. השקעה ציבורית מסיבית זו מסמנת שינוי מהותי במדיניות החדשנות האירופית.
בהקשר זה, מיסטרל בינה מלאכותית משמשת כפרויקט דגל וכביטוי מעשי של שאיפות הבינה המלאכותית האירופית. ההשקעה של 1.3 מיליארד אירו על ידי ASML, חברת הטכנולוגיה היקרה ביותר באירופה ובעלת מונופול במכונות ליתוגרפיה של EUV, הופכת את ASML לבעלת המניות הגדולה ביותר ומסמנת נקודת מפנה. שותפות זו משלבת את מעמדה החיוני של ASML בייצור שבבים עולמי עם יכולות הבינה המלאכותית המתפתחות של מיסטרל, ויוצרת סינרגיות שלא מתחרים אמריקאים ולא סיניים יכולים לשכפל. העסקה מעניקה למיסטרל גישה ליישומים תעשייתיים ולשרשרת האספקה של מוליכים למחצה, בעוד ש-ASML יכולה למנף בינה מלאכותית כדי לייעל את תהליכי הייצור המורכבים ביותר שלה.
מיצוב אסטרטגי זה נתמך על ידי מסגרות רגולטוריות. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, חוק השירותים הדיגיטליים וחוק השווקים הדיגיטליים יוצרים מסגרת משפטית מקיפה אשר לא רק מווסתת שווקים וטכנולוגיות דיגיטליות בתוך האיחוד, אלא גם מקרינה סטנדרטים אירופיים כלפי חוץ. על ידי עיגון כללי האיחוד האירופי בנושא הגנת נתונים, בינה מלאכותית ורגולציה של פלטפורמות בהתחייבויות זכויות אדם מוכרות בינלאומיות, האיחוד האירופי ממוצב טוב יותר להצדיק מדוע סטנדרטים מסוימים צריכים לחול גם על ישויות מחוץ לשטחו. אסטרטגיה זו, המכונה "אפקט בריסל", שואפת לבסס ערכים ונורמות אירופיות כסטנדרטים גלובליים. מיסטרל נהנית מגישה זו, שכן חברות ורשויות אירופיות מעדיפות יותר ויותר לעבוד עם ספקים שיכולים להוכיח עמידה בדרישות האיחוד האירופי ולפעול לפי תקני הגנת הנתונים האירופיים.
מתאים לכך:
המציאות הקשה של שוק הבינה המלאכותית העולמי
למרות ההתקדמות המרשימה והתמיכה הפוליטית, יש להתייחס למעמדה של מיסטרל בצורה ריאליסטית. שוק הבינה המלאכותית העולמי ממשיך להיות נשלט על ידי ענקיות אמריקאיות. OpenAI הגיעה לשווי של 324 מיליארד דולר ברבעון השני של 2024, Anthropic הוערכה ב-178 מיליארד דולר, ו-xAI ב-90 מיליארד דולר. יחד עם SpaceX, Stripe, Databricks ו-Anduril, שבע חברות אלו מייצגות שווי שוק פרטי של 1.3 טריליון דולר, שכמעט הוכפל בשנה אחת בלבד. הערכות שווי אלו משקפות לא רק עליונות טכנולוגית, אלא גם את היכולת לגייס כמויות אדירות של הון, למשוך כישרונות מובילים ולבנות מערכות אקולוגיות מקיפות.
נתחי השוק בפלח הארגוני מדגישים את הדומיננטיות הזו. Anthropic ביססה את עצמה כמובילת השוק בארה"ב עם נתח שוק של 32 אחוזים, בעוד ש-OpenAI, למרות ירידה של 50 אחוזים לפני שנתיים, עדיין מחזיקה ב-25 אחוזים. גוגל אחריה עם 20 אחוזים, מטא עם 9 אחוזים, ו-DeepSeek עם אחוז אחד בלבד. באירופה, סטארט-אפים כמו Mistral השיגו אימוץ משמעותי של משתמשים בשווקים הביתיים שלהם, אך נתחי השוק הגלובליים שלהם נותרו שוליים. Le Chat, הצ'אטבוט הצרכני של Mistral, הגיע למיליון הורדות בשבועיים הראשונים שלו, ודורג בראש חנות האפליקציות של iOS בצרפת, אך בהשוואה ל-350 מיליון ההורדות הכוללות של ChatGPT, מדובר בטיפה בים.
פער המימון בין חברות בינה מלאכותית אירופאיות ואמריקאיות נותר בולט. בעוד שסטארט-אפים אירופאיים בתחום הבינה המלאכותית גייסו סכום כולל של 12.8 מיליארד דולר בשנת 2024, המהווים 12 אחוזים ממימון הון סיכון הבינה המלאכותית העולמי, חברות אמריקאיות הבטיחו 74 אחוזים, או כ-74 מיליארד דולר. אפילו בתוך אירופה, המימון מרוכז מאוד: סטארט-אפים צרפתיים בתחום הבינה המלאכותית, בראשות מיסטרל, קיבלו למעלה מ-1.3 מיליארד אירו בשנת 2024, כמחצית מכלל מימון הבינה המלאכותית האירופי, אחריה גרמניה עם 910 מיליון אירו ובריטניה עם 318 מיליון אירו. ריכוז זה במספר מצומצם של מרכזים והמחסור היחסי במימון בשלבים מאוחרים נותרים אתגר מהותי עבור המערכת האקולוגית האירופית.
חסמים מבניים מסבכים עוד יותר את תהליך הצמיחה של סטארט-אפים אירופאים. שבעים אחוז מהמייסדים שנסקרו סבורים שסביבת הפעילות של אירופה מגבילה מדי. שווקים מקוטעים, שבהם הכללים מתפרשים בצורה שונה בכל מדינה, מעכבים התרחבות ושיתוף פעולה חוצה גבולות. שלושים אחוז מהסטארט-אפים מסדרה ג' ומעבר להם מעבירים את המטה שלהם מחוץ לאירופה, והסבירות שיחזרו נמוכה. אחוז המייסדים החוזרים עם מטה בארה"ב גדל מ-10 אחוזים בשנת 2016 ל-18 אחוזים כיום. בריחת מוחות זו משקפת פערים אזוריים עמוקים יותר בתרבות הסיכון, זמינות הון והזדמנויות אקזיט. קרנות פנסיה אירופאיות מקצות רק 0.01 אחוז מנכסיהן להון סיכון, בהשוואה ל-0.03 אחוזים בארה"ב.
מקרי שימוש מעשיים ואימוץ ארגוני
היתרונות התאורטיים של מודלים פתוחים, רב-מודאליים ורב-לשוניים של בינה מלאכותית צריכים להיות מוכחים בסופו של דבר ביישומים ארגוניים מעשיים. מיסטרל עשתה התקדמות משמעותית בתחום זה ובנתה רשימה מרשימה של לקוחות ארגוניים. BNP Paribas, Free Mobile, AXA, Stellantis וקבוצת CMA CGM, אשר לבדה התחייבה לשותפויות של 100 מיליון אירו, נמנות עם לקוחותיה העיקריים. בדצמבר 2024, מיסטרל הודיעה על הסכם עם HSBC, המעניק לקבוצת הבנקאות הרב-לאומית גישה למודלים למשימות החל מניתוח פיננסי ועד תרגום. לקוחות ארגוניים אלה משתמשים במודלים של מיסטרל עבור מגוון רחב של מקרי שימוש.
במגזר הפיננסי, המודלים מאפשרים ניתוח אוטומטי של מסמכים, ניתוח סנטימנט של חדשות שוק, הערכת סיכונים וניטור תאימות. היכולת לעבד מסמכים פיננסיים רב-לשוניים וליצור פלטים מובנים חשובה במיוחד עבור בנקים הפועלים בינלאומיים. Stellantis משתמשת בטכנולוגיית Mistral כדי לפתח עוזרי רכב המשלבים אינטראקציה בשפה טבעית, ניווט ובקרת רכב. עוזרים אלה חייבים להגיב לפקודות נהג בזמן אמת, להפגין הבנה הקשרית ולתפקד בשפות האירופיות העיקריות - דרישות שמודלי Ministral של Mistral עומדים בהן.
השותפות עם Helsing, סטארט-אפ טכנולוגיות ההגנה הגרמני, מתמקדת ברובוטיקה ובטכנולוגיית רחפנים, כולל תוכנת בינה מלאכותית לרחפנים אוטונומיים ותוכנת היתוך חיישנים. מקרי שימוש צבאיים אלה מציבים דרישות קיצוניות לאמינות, השהייה ויכולות עיבוד קצה, שכן מערכות חייבות לתפקד גם בסביבות מתחרות ללא חיבור לענן. העובדה שמיסטרל נבחרה כשותפה בתחום רגיש זה מדגישה את הביטחון בחוסן המודלים שלה. סוכנות המדע והטכנולוגיה Home Team של סינגפור משתפת פעולה גם עם מיסטרל בתחום רובוטיקה ובטיחות הציבור, מה שמדגים כי טווח ההשפעה של מיסטרל משתרע מעבר לאירופה.
לצד הצרכני עונה Le Chat, אפליקציית הצ'אטבוט של Mistral, שהושקה בנובמבר 2024 והגיעה למיליון הורדות תוך 14 ימים. Le Chat מציעה Flash Answers עם מהירות עיבוד מרשימה של כ-1,000 מילים לשנייה, מה שהופך אותה, לדברי Mistral, למהירה יותר מכל עוזר צ'אט אחר. תכונות נוספות כוללות Canvas ליצירת רעיונות ועריכה מוטבעת, מצב מחקר עמוק למחקר מובנה, פונקציונליות עריכת תמונות וזיהוי קולי במספר שפות, המופעל על ידי מנוע Voxtral. תכונות אלו מציבות את Le Chat כחלופה תחרותית ל-ChatGPT ול-Gemini, במיוחד עבור משתמשים אירופאים המעריכים פרטיות נתונים ותמיכה בשפות אירופאיות.
האתגר של חדשנות מתמשכת
שוק הבינה המלאכותית מאופיין במרוץ חדשנות אכזרי שבו יתרונות תחרותיים יכולים להשתנות תוך חודשים. OpenAI, מובילת השוק הבלתי מעורערת זה מכבר, מתמודדת עם לחץ גובר מצד Gemini 3 של גוגל, הנחשב לדגם הטוב בעולם, ו-Claude של Anthropic, ששולטת ביישומי קידוד עם נתח שוק של 42 אחוזים. שחרור Gemini 3 בנובמבר 2024 הוביל לזינוק במניית Alphabet, מה שדחף את שווי השוק שלה קרוב יותר ל-4 טריליון דולר בפעם הראשונה, שכן וול סטריט מאמינה שגוגל יכולה למנף את מעמדה הדומיננטי בחיפוש אינטרנט, תשתיות ענן וסמארטפונים כדי לפרוס יכולות בינה מלאכותית חדשות למיליארדי משתמשים קיימים.
דינמיקה זו מציבה בפני מיסטרל אתגרים משמעותיים. החברה חייבת להתחרות לא רק עם ענקיות אמריקאיות ממומנות היטב, אלא גם עם שחקניות סיניות יעילות ביותר כמו DeepSeek ו-Qwen, אשר משיגות ביצועים דומים או טובים יותר בעלויות נמוכות משמעותית. DeepSeek V3, שפותח עם עלויות אימון של 5.57 מיליון דולר בלבד, עולה בביצועיו על Mistral Large 3 במספר מבחנים וגם מציע עלויות הסקה נמוכות במיוחד. גם Qwen 2.5 Max של עליבאבא מדגים ביצועים חדישים ואומנו על 18 טריליון טוקנים עצומים, מה שמדגיש את יעילות הנתונים של הגישות הסיניות.
כדי לשגשג בסביבה זו, מיסטרל חייבת להשקיע באופן מתמיד במחקר ופיתוח, דבר הדורש משאבים כספיים משמעותיים. סבב הגיוס האחרון של 1.7 מיליארד אירו, שמעריך את החברה ב-11.7 מיליארד אירו, מספק בסיס איתן. עם זאת, מיסטרל השיגה רק הכנסות שנתיות של 60 מיליון אירו בשנת 2024, מה שאומר שהיא עדיין רחוקה מרווחיות. בהשוואה להכנסות השנתיות המוערכות של OpenAI, מדובר בהכנסה שולית. היכולת להגדיל משמעותית את ההכנסות הללו תלויה ביכולתה של מיסטרל לתרגם את המצוינות הטכנולוגית שלה לקבלה רחבה בשוק, במיוחד מחוץ לאירופה.
מפת הדרכים של המודל מצביעה על כך שמיסטרל מבינה את הלחץ לחדשנות. החברה הודיעה כי בקרוב תצא גרסת חשיבה של מיסטרל Large 3, המסוגלת להתמודד עם משימות חשיבה מורכבות מרובות שלבים. מודלים של חשיבה ביססו את עצמם כאחד מחזיתות התחרות החשובות ביותר, כאשר מודלים כמו סדרת o1 ו-o3 של OpenAI מפגינים שיפורים דרמטיים בביצועים במבחנים מתמטיים ומדעיים. השגת יכולות חשיבה דומות תהיה קריטית לחיזוק מעמדה של מיסטרל ביישומים ארגוניים בעלי ערך גבוה. יתר על כן, החברה עובדת על שיפורים רב-מודאליים נוספים ומתכננת להתרחב לתחומים חדשים כמו רובוטיקה, מה שאמור להניע את הגיוון של מקרי השימוש.
השלכות אסטרטגיות ארוכות טווח על הכלכלה האירופית
חשיבותה של הבינה המלאכותית של מיסטרל חורגת מעבר לנוף התחרותי המיידי של מודלים של בינה מלאכותית, ומעלה שאלות מהותיות לגבי התחרותיות ארוכת הטווח של הכלכלה האירופית. בכלכלה עולמית המונעת יותר ויותר על ידי בינה מלאכותית, שליטה על תשתית ומומחיות של בינה מלאכותית יהפכו לגורם מכריע לשגשוג כלכלי ולהשפעה גיאופוליטית. מדינות ואזורים המובילים בתחום זה לא רק יקבעו סטנדרטים טכנולוגיים, אלא גם ייהנו באופן לא פרופורציונלי מפוטנציאל יצירת הערך שהבינה המלאכותית פותחת. הערכות מצביעות על כך שבינה מלאכותית יכולה לתרום 15.7 טריליון דולר לתמ"ג העולמי עד 2030, כאשר חלק גדול מיצירת הערך הזו צפוי להתרכז בארה"ב ובסין.
אירופה ניצבת בפני האתגר של שילוב נקודות החוזק התעשייתיות המסורתיות שלה בייצור רכב, הנדסת מכונות וכימיקלים עם הדרישות של כלכלה שעברה טרנספורמציה של בינה מלאכותית. Mistral AI משמשת כראש גשר במאמץ זה, ומדגימה שחברות אירופאיות יכולות להתחרות בחזית הטכנולוגית, בתנאי שהמסגרת הנכונה קיימת. שותפויות עם אלופות תעשייתיות כמו Stellantis ו-ASML מראות כיצד ניתן לשלב מומחיות בבינה מלאכותית עם יכולת תעשייתית אירופאית כדי ליצור יתרונות תחרותיים. לדוגמה, אופטימיזציה של תהליכי ייצור המוליכים למחצה המורכבים ביותר של ASML באמצעות בינה מלאכותית יכולה לשחרר יתרונות יעילות המשתרעים על פני כל תעשיית ייצור השבבים העולמית.
הכשרה ושימור כישרונות בתחום הבינה המלאכותית מייצגים ממד קריטי נוסף. מיסטרל נוסדה על ידי חוקרים לשעבר מ-Meta ו-Google DeepMind, כולם בוגרי אקול פוליטכניק, שחזרו לפריז כדי לבנות אלטרנטיבה אירופאית לדומיננטיות האמריקאית בתחום הבינה המלאכותית. חידוש מוחות זה הוא יוצא דופן בהקשר שבו בריחת מוחות היא בעיה מתמשכת. הצלחתה של מיסטרל עשויה לקבוע תקדים ולעודד חוקרים מיומנים אחרים להישאר או לחזור לאירופה. עם זאת, האתגר המערכתי נותר בעינו: ענקיות טכנולוגיה אמריקאיות יכולות להציע משכורות גבוהות משמעותית, לספק גישה למשאבי מחשוב גדולים יותר, ולבסס תרבויות מחקר שקשה לשכפל.
המסגרות הרגולטוריות המפותחות באירופה עשויות להפוך ליתרון תחרותי בטווח הארוך, בתנאי שהן מאפשרות חדשנות ולא מעכבות אותה. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי קובע ניהול מבוסס סיכונים עבור מערכות בינה מלאכותית, במטרה לקדם חדשנות תוך הגנה על זכויות יסוד. עבור חברות כמו מיסטרל, המתפתחות תוך התחשבות במסגרות אלו מלכתחילה, זה יכול להיות יתרון על פני ספקים שאינם אירופאים אשר נאלצים ליישם תאימות רטרואקטיבית. יתר על כן, הדגש האירופי על הגנת נתונים, שקיפות והגינות יכול לייצג הצעת ערך מבדילה עבור לקוחות גלובליים ההופכים רגישים יותר ויותר לשיקולי בינה מלאכותית אתיים. עם זאת, קיים גם סיכון שרגולציה מוגזמת עלולה לחנוק חדשנות ולהעמיד ספקים אירופאים בעמדת נחיתות בהשוואה למתחרים אסייתים ואמריקאים זריזים.
אופטימיות ריאליסטית בשוק מקוטע
Mistral 3.0 מייצג התקדמות טכנולוגית יוצאת דופן וסימן חזק לשאיפות אירופאיות בתחום הבינה המלאכותית. השילוב של ביצועים חדישים במבחני קוד פתוח, תמיכה רב-לשונית יוצאת דופן בשפות אירופאיות, שותפויות אסטרטגיות עם מובילי התעשייה ורישוי מלא של Apache 2.0 יוצר הצעת ערך משכנעת עבור לקוחות ארגוניים אירופאים ובינלאומיים. סדרת Mistral 3 פונה גם לשוק מחשוב קצה הצומח במהירות וממקמת את Mistral בצומת שבין בינה מלאכותית, רובוטיקה ו-IoT.
אף על פי כן, יש להעריך את מעמדה של החברה בצורה ריאליסטית. מיסטרל פועלת בשוק תחרותי במיוחד שבו ענקיות אמריקאיות בעלות מימון טוב ומתמודדות סיניות חסכוניות דוחפות ללא הרף את גבולות הביצועים. פערים במימון, חסמים מבניים בתוך המערכת האקולוגית האירופית והשוליות היחסית של נתח השוק העולמי נותרו אתגרים משמעותיים. השאלה האם מיסטרל תוכל לשרוד לטווח ארוך כחברת אלופה אירופאית עצמאית או שתירכש בסופו של דבר על ידי שחקן גדול יותר נותרה פתוחה. ההיסטוריה של חברות הסטארט-אפ הטכנולוגיות האירופיות גדושה בדוגמאות לחברות טכנולוגיה מבריקות שנרכשו בסופו של דבר על ידי תאגידים אמריקאים או אסייתים.
מה שכבר ברור, עם זאת, הוא שמיסטרל בינה מלאכותית הוכיחה את יכולתה של אירופה להתחרות בחזית הטכנולוגית, בתנאי שיגויסו מספיק משאבים וייקבעו סדרי עדיפויות אסטרטגיים. תמיכה ברמות הפוליטיות הגבוהות ביותר, השקעה ציבורית מסיבית בתשתיות בינה מלאכותית והבגרות הגוברת של מערכת האקולוגית של הון סיכון באירופה יוצרים תנאים נוחים יותר מאשר בעשורים קודמים. האם זה יספיק כדי לבסס תעשיית בינה מלאכותית אירופאית תחרותית בת קיימא יתברר בשנים הקרובות. מיסטרל 3.0 הוא אבן דרך חשובה בדרך זו, אך בשום אופן לא נקודת הסיום. מרוץ הבינה המלאכותית העולמי רק החל, ויכולתה של אירופה לחדש ללא הרף, למשוך כישרונות ולהרחיב מקרי שימוש תעשייתיים תקבע בסופו של דבר האם מיסטרל היא יוצאת דופן או תחילתה של רנסנס רחב יותר של מנהיגות טכנולוגית אירופאית.
מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) - פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט
מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital
כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.
פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.
היתרונות המרכזיים במבט חטוף:
⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.
🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.
💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.
🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.
📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.
עוד על זה כאן:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
