Kína nyílt forráskódú offenzívája a mesterséges intelligencia területén: Hogyan teszi tönkre a szabad szoftver a Szilícium-völgy több milliárd dolláros üzletét?
Szakértői megjelenés előtti
Nyelvválasztás 📢
Megjelent: 2026. február 22. / Frissítve: 2026. február 22. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Kína nyílt forráskódú offenzívája a mesterséges intelligencia területén: Hogyan teszi tönkre a szabad szoftver a Szilícium-völgy több milliárd dolláros üzletét – Kép: Xpert.Digital
DeepSeek, Qwen és társaik: Kína nyílt mesterséges intelligencia modelljei titokban átveszik az uralmat a világ felett
A bumeránghatás: Hogyan tették lehetővé az amerikai szankciók Kína gigantikus mesterséges intelligencia csodáját?
A globális technológiai világ történelmi jelentőségű felfordulást él át: Amit nemrég még a Szilícium-völgy bevehetetlen, több milliárd dolláros birodalmának tartottak, most óriási nyomás alatt áll egy példátlan kínai nyílt forráskódú offenzíva miatt. Az olyan rendszerekkel, mint a DeepSeek, az Alibaba Qwenje és a Kimi K2.5, a kínai fejlesztők nemcsak hogy felveszik a versenyt az olyan nagy amerikai óriások teljesítményével, mint az OpenAI, hanem akár 95 százalékkal is alákínálják azok árait. Az eredmény egy alapvető strukturális változás, amely forradalmasítja az egész iparágat: az amerikai startupok 80 százaléka már most is ezekre a rendkívül erőforrás-hatékony távol-keleti modellekre támaszkodik. Ironikus módon az olyan korlátozó amerikai intézkedések, mint a mikrochipek exportkorlátozása, jelentősen fellendítették ezt az innovációs hullámot, és arra kényszerítették Kínát, hogy építészeti áttöréseket hajtson végre. A Nyugat – és különösen a technológiailag lemaradó Európa – most hatalmas stratégiai kihívással néz szembe: Hogyan kezelje azt az új mesterséges intelligencia alapú világrendet, amelyben a csúcstechnológia hirtelen szinte ingyen érkezik Pekingből, miközben mély geostratégiai függőségeket teremt?
Ehhez kapcsolódóan:
Amikor a pekingi ingyenes szoftverek porrá zúzzák a Szilícium-völgy milliárd dolláros tétjeit
A globális mesterséges intelligencia környezete alapvetően megváltozott az elmúlt tizenkét hónapban. Ami egykor az amerikai technológiai vállalatok vitathatatlan területe volt, azt ma egyre inkább betörik a kínai nyílt forráskódú modellek, amelyek teljesítménybeli összehasonlításokban felveszik a versenyt a nyugati vezető rendszerekkel, miközben azok árának csak töredékébe kerülnek. Ez a strukturális változás nemcsak az egyes termékeket vagy vállalatokat érinti, hanem megkérdőjelezi a generatív mesterséges intelligencia teljes értékteremtő architektúráját. Ahhoz, hogy megértsük ennek a fejleménynek a következményeit, érdemes szisztematikusan megvizsgálni a kínai mesterséges intelligencia ökoszisztémák felemelkedését mozgató gazdasági, technológiai és geopolitikai erőket.
A DeepSeek pillanat, mint egy új korszak katalizátora
2025 januárjában a kínai startup, a DeepSeek kiadta R1-es gondolkodási modelljét, ami egy olyan sokkhullámot váltott ki, amely messze túlmutatott a műszaki körökön. A hír, hogy egy viszonylag kis, körülbelül 200 alkalmazottat foglalkoztató vállalat bemutatott egy olyan modellt, amelynek teljesítménye vetekedett az OpenAI legjobb rendszereivel, megrázta a pénzügyi piacokat. A DeepSeek által jelentett, a V3 alapmodell tiszta GPU-feldolgozási idejére vonatkozó, körülbelül 5,6 millió dolláros képzési költség gyorsan egy új költségdinamika szimbólumává vált, annak ellenére, hogy az elemzők a tényleges teljes költségeket, beleértve a kutatást, a személyzetet és az infrastruktúrát, több százmilliós nagyságrendűre becsülték. A döntő szempont nem a pontos szám volt, hanem az üzenet: a nagy teljesítményű MI-modellek lényegesen kevesebb erőforrással fejleszthetők, mint azt az amerikai ipar korábban feltételezte. A DeepSeek számos építészeti újítást alkalmazott ennek eléréséhez, beleértve a Mixture of Experts architektúrát, ahol a tokenenkénti 671 milliárd paraméterből csak 37 milliárd aktív, valamint az FP8-as képzést a felére csökkentett memóriaigénnyel. Ezek a hatékonyságnövekedések azonnali gazdasági következményekkel jártak: az R1 modellt 0,55 dollár/millió bemeneti token és 2,19 dollár/millió kimeneti token következtetési áron kínálták, ami 90-95 százalékos kedvezményt jelent az OpenAI hasonló ajánlataihoz képest.
Az Alibaba Qwenje és a fejlesztői platformok csendes meghódítása
Míg a DeepSeek uralta a címlapokat, ugyanilyen jelentős változás zajlott a gyakorlati MI-fejlesztés szempontjából kulcsfontosságú platformokon. Az Alibaba Qwen modellcsaládja 2026 januárjára meghaladta a 700 millió letöltést a Hugging Face kollaboratív MI-platformon, ezzel a világon a legszélesebb körben használt nyílt forráskódú MI-rendszerré vált. A Qwen 2025 októberére már megelőzte a Meta Llama modelljeit az összesített letöltések számában, és 2025 decemberére a havi Qwen-letöltések meghaladták a következő nyolc legnagyobb modellcsalád, köztük a Meta, a DeepSeek, az OpenAI, a Mistral, az Nvidia és a Zhipu.AI összesített letöltését. Független nyomkövetők a Qwen összesített letöltéseinek száma körülbelül 385 millió volt, szemben a Llama 346 milliójával 2025 december közepére. Ez a dominancia egy tudatos stratégiából fakad: az Alibaba a modellváltozatok széles skáláját kínálja, a 600 millió paraméterrel rendelkező könnyűsúlyú verzióktól a több tízmilliárd paraméterrel rendelkező rendszerekig, mindezt engedélyező licencek alatt, amelyek lehetővé teszik a kereskedelmi felhasználást és az egyéni testreszabást. A Qwen különösen jól teljesít többnyelvű feladatokban is, különösen kínai és arab nyelven, ami elősegíti használatát Ázsiában, a Közel-Keleten és Latin-Amerikában.
Kimi K2.5 és az új költségvalóság a csúcsmodellek számára
A fejlesztés legújabb fejezetét a Moonshot AI írta 2026 januárjának végén a Kimi K2.5 megjelenésével. Ez a körülbelül egybillió paraméterrel rendelkező, nyílt súlyú modell 50,2 százalékos pontszámot ért el az igényes Humanity's Last Exam eszközalapú benchmarkon, megelőzve a GPT-5.2-t, a Claude Opus 4.5-öt és a Gemini 3 Pro-t. Az Artificial Analysis értékelő platformon a K2.5 1309 Elo pontszámot ért el az ágensalapú feladatokban, ezzel megelőzve a GLM-4.7-et, a DeepSeek V3.2-t és a Gemini 3 Pro-t. Ami gazdasági szempontból különösen vonzóvá teszi a Kimi K2.5-öt, az a költséghatékonysága: a következtetési költségek körülbelül 0,60 dollárt tesznek ki millió bemeneti tokenenként a Claude Opus 4.5 5 dollárjához képest, és 3 dollárt millió kimeneti tokenenként a 25 dollárhoz képest. A gyakorlatban ez nyolcszoros költségmegtakarítást jelent hasonló teljesítmény mellett. Továbbá egy nagyvállalati felhasználásra is alkalmas technikai újítást kínál: a K2.5 akár 100 alügynököt is képes párhuzamosan vezérelni, és akár 1500 összehangolt eszközhívással végrehajtani a munkafolyamatokat, így a párhuzamosítható feladatok feldolgozási idejét 4,5-szeresére csökkentve. Az a tény, hogy a K2.5 az első vezető nyílt súlyú modell, amely natív multimodális képességeket kínál a kép- és videófeldolgozáshoz, eltávolítja az egyik utolsó akadályt, amely korábban a nyílt forráskódú modelleket visszatartotta a zárt rendszerekhez képest.
Ehhez kapcsolódóan:
A globális piaci részesedés ugrása konkrét számokban
Ezen egyedi fejlesztések összege példátlan piaci részesedés-ugrásban nyilvánul meg. Az OpenRouter elemzése szerint, amely több mint 100 billió tokennyi valós használati adatot értékelt, a kínai MI-modellek globális használatban való részesedése a 2025 eleji 13 százalékról az év végére közel 30 százalékra emelkedett. Az MIT és a Hugging Face közös tanulmánya szerint a kínai nyílt forráskódú modellek 17,1 százalékos letöltési részesedést értek el 2024 augusztusa és 2025 augusztusa között, ezzel először megelőzve az Egyesült Államokat, ahol ez az arány 15,8 százalék volt. A DeepSeek vezette a nyílt forráskódú ökoszisztémát 14,37 billió feldolgozott tokennel, ezt követte a Qwen 5,59 billió, majd a Metas Llama 3,96 billió tokennel. A Nikkei arról számolt be, hogy a kínai generatív MI globális piaci részesedése 2025 novemberében körülbelül 15 százalék volt, szemben az egy évvel korábbi alig egy százalékkal. A régiónkénti teljes letöltési adatok különösen jól mutatják az eltolódást: Kínában körülbelül 540 millió letöltés van, az Egyesült Államokban 474 millió, az Európai Unióban pedig csak 118 millió.
Miért támaszkodik az amerikai startupok 80 százaléka kínai modellekre?
A piaci eltolódás nem elvont jelenség, hanem közvetlenül befolyásolja a technológiai vállalatok üzleti döntéseit. Martin Casado, a neves kockázati tőkebefektetési cég, az Andreessen Horowitz partnere tömören foglalta össze a változás mértékét: A cégtől finanszírozást kereső és nyílt forráskódú modellekre támaszkodó startupok körülbelül 80 százaléka kínai technológiát használ. Az ok egyszerű üzleti számítás. A DeepSeek-alapú modelleket használó startupok millió tokenenként 0,10 és 0,20 dollár között fizetnek, míg a vezető saját forráskódú szolgáltatók hasonló munkaterhelései 20-60 dollárba kerülnek – ez 100-300-szoros különbség. Egy havi 50-100 millió tokent feldolgozó seed vagy A sorozatú vállalat esetében ez a havi 1000-2000 dolláros és 100 000-600 000 dolláros kiadás közötti különbséget jelenti. A jelenlegi finanszírozási környezetben ez a különbség 15-24 hónapnyi likviditási tartalékot jelenthet a három-hat hónappal szemben. A teljesítmény már nem akadály: Számos kínai nyílt forráskódú modell eléri vagy meghaladja a korábbi GPT-4 verziók eredményeit a standard programozási és logikai benchmarkok terén. Ez egy stratégiai jelentőségű másodlagos hatáshoz vezet: amikor a következtetés és a finomhangolás gyakorlatilag szabaddá válik startup szinten, a specializáció ismét gazdaságilag életképessé válik. Azok az alapítók, akik korábban a zárt API-k általános promptjaira támaszkodtak, mostantól domain-specifikus, nagy pontosságú modelleket is betaníthatnak.
A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével - Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting
A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital
Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.
Egy menedzselt MI platform az Ön átfogó, gondtalan megoldása a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kész megoldást – gyakran mindössze néhány napon belül.
A legfontosabb előnyök egy pillantásra:
⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a használatra kész alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal hozzáadott értéket teremtenek.
🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.
💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.
🎯 Koncentrálj a fő üzleti tevékenységedre: Koncentrálj arra, amiben a legjobb vagy. Mi gondoskodunk a mesterséges intelligencia megoldásod teljes technikai megvalósításáról, üzemeltetéséről és karbantartásáról.
📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot biztosítunk, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.
További információ itt:
Vége a drága mesterséges intelligenciának? Hogyan fordítja fejjel lefelé Kína nyílt forráskódú stratégiája a technológiai világot?
Peking nyílt forráskódú számításai, mint iparpolitikai eszköz
Kína nyílt forráskódú offenzívája nem véletlenszerű piaci fejlemény, hanem egy tudatos iparpolitikai stratégia eredménye. Peking aktívan támogatja a nyílt modellsúlyok közzétételét támogatások, adókedvezmények és speciális szabályozási intézkedések révén, amelyek lehetővé teszik a kínai laboratóriumok számára a teljes modellsúlyok közzétételét, míg sok nyugati partner zárva tartja a csúcskategóriás modelljeit. Ez a stratégia egyértelmű gazdasági logikát követ: a képességek teljes ökoszisztémában történő elosztásával Kína kompenzálhatja a szorosan ellenőrzött amerikai piacvezetőkkel, mint például az OpenAI és az Anthropic, való közvetlen verseny nehézségeit. Ez a terjesztési logika különösen hatékony egy olyan rendszerben, ahol a kormányzati tervezők, a nagy technológiai platformok és a startupok egyaránt ösztönzőket kapnak arra, hogy látható előrelépést mutassanak be a mesterséges intelligencia területén. 2025 augusztusában a kínai államtanács törvénytervezetet nyújtott be, amely arra ösztönzi az egyetemeket, hogy jutalmazzák a nyílt forráskódú hozzájárulásokat, és lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy a GitHubhoz vagy a Gitee-hez hasonló platformokhoz való hozzájárulásokat akadémiai kreditként ismerjék el. A vezető intézmények, mint például a Tsinghua Egyetem, elkezdték szisztematikusan integrálni a mesterséges intelligencia fejlesztését és a nyílt forráskódú elkötelezettséget oktatási programjaikba. Nemzetközi szinten Kína tudatosan pozicionálja magát multilaterális, nyitott és fejlesztésorientált szereplőként a mesterséges intelligencia irányításában, ez a retorika pedig egyre inkább visszhangra talál, különösen a globális Délen, miközben a Trump-adminisztráció az amerikai dominanciára és az „Amerika az első” megközelítésre összpontosít.
Ehhez kapcsolódóan:
Az exportellenőrzési csapda és paradox hatásai
Kína nyílt forráskódú sikerének egyik kulcsfontosságú katalizátora ironikus módon pont az az intézkedés volt, amelyet akadályozni szántak: az amerikai exportkorlátozás a fejlett mesterséges intelligencia chipekre. Az, hogy a kínai vállalatokat kizárták az Nvidia legerősebb félvezetőihez való hozzáférésből, arra kényszerítette a kínai laboratóriumokat, hogy az architektúra szintjén is újítsanak. Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója 2025 májusában kudarcnak nyilvánította az exportkorlátozásokat, rámutatva, hogy az Nvidia piaci részesedése Kínában az Obama-kormány alatti 95 százalékról Biden alatt 50 százalékra esett vissza, miközben a kínai vállalatok egyidejűleg a hazai gyártók, például a Huawei félvezetőire álltak át, és felgyorsították saját ellátási láncaikat. 2026 januárjában a Trump-kormány új feltételek mellett engedélyezte az Nvidia H200 chipjeinek Kínába történő exportját, az amerikai kormány 25 százalékos bevételrészesedését kötve ki, és azt, hogy az export nem haladhatja meg az amerikai ügyfeleknek eladott mennyiség 50 százalékát. Ez a politika egy alapvető dilemmát tár fel: Míg a chipekhez való hozzáférés korlátozása rövid távon lelassította Kínát, hosszú távon olyan architektúrai áttörésekhez vezetett, amelyek aláássák a drágább nyugati modellek előnyét. Az Asia Society Policy Institute már figyelmeztetett, hogy a zárt, saját fejlesztésű rendszerekre való túlzott összpontosítás alááshatja Amerika vezető szerepét, és az intelligens nyitottság stratégiája mellett érvelt.
Európa stratégiai sebezhetősége a mesterséges intelligencia versenyében
Európa számára a mesterséges intelligencia szektoron belüli hatalmi átrendeződés különös kihívást jelent. A Hugging Face mindössze 118 millió letöltésével az EU messze elmarad Kína és az Egyesült Államok mögött, és fennáll a veszélye annak, hogy kétszeresen is függővé válik: egyrészt az amerikai saját fejlesztésű rendszerektől, másrészt a kínai nyílt forráskódú modellektől. A brüsszeli Bruegel Intézet elemzése szerint az olcsóbb MI-modellek egyszerre kínálnak lehetőséget az európai vállalatoknak kisebb, specializáltabb MI-alkalmazások fejlesztésére a nagyobb nyelvi modellek alapján. Az EU a maga részéről 200 milliárd eurós MI-befektetési kezdeményezést jelentett be. Ugyanakkor az Európai MI-hivatal kényes egyensúlyozással néz szembe: a MI-törvény szerinti robusztus szabályozási kereteket össze kell egyeztetni a lemaradó európai MI-ökoszisztéma megerősítésének szükségességével. Délkelet-Ázsia, a Közel-Kelet és Latin-Amerika vállalatai és kormányai egyre inkább a kínai nyílt súlyozású modelleket választják a helyszíni telepítések alapjául, nem utolsósorban az adatszuverenitás miatt. Ez a tendencia hosszú távú technológiai függőségeket teremthet, amelyek ellentétesek az európai érdekekkel.
A gazdasági paradigmaváltás a mesterséges intelligencia iparágban
Az elmúlt év fejleményei alapvető paradigmaváltást hoztak a mesterséges intelligencia gazdaságtanában. Az amerikai MI-ipar korábbi üzleti modellje a saját fejlesztésű, csúcskategóriás rendszerekbe történő hatalmas beruházásokra épült, amelyeket előfizetések és vállalati szerződések révén monetizáltak. Ez a modell jelentős technológiai előnyt feltételez, amely igazolja az árprémiumokat. Ezt az előnyt most szisztematikusan erodálják. A kínai stratégia normalizálja azt az elvárást, hogy a nagy teljesítményű MI-modelleknek olcsón vagy akár ingyen is elérhetőnek kell lenniük. Ez nemkívánatos hír azoknak a befektetőknek, akik a zárt modellek értékteremtésére fogadtak. A DeepSeek R1 megjelenését az amerikai technológiai szektorban egy billió dolláros eladási hullám egyik kiváltó okaként tekintették, mivel mély befektetői félelmeket jelzett a mesterséges intelligencia árucikké válásával és Kína növekvő versenyképességével kapcsolatban. Az alapvető gazdasági dinamika egyértelmű: amikor a versenyképes modellek betanítási költségei egy nagyságrenddel, a következtetési költségek pedig két nagyságrenddel csökkennek, az egész iparági struktúra megváltozik. Az olyan cégek, mint az Airbnb, már használják az Alibaba Qwen modelljeit ügyfélszolgálati felületükhöz, ami jó példa arra, hogy még a nagy múltú nyugati vállalatok is hogyan integrálják a kínai nyílt forráskódú modellek költségelőnyeit az értékláncaikba.
A következő hullám specializáltabb és erősebb lesz
A kínai nyílt forráskódú modellek következő generációja még differenciáltabb és erősebb lesz. Az Alibaba Qwen modellje az egyik legváltozatosabb nyílt modellcsaláddá fejlődött, amelynek változatai az egyéni laptopoktól az adatközpontokig terjednek, és olyan specifikus feladatokra optimalizáltak, mint a strukturált utasításkövetés vagy a programozás. A DeepSeek állítólag egy új, MODEL1 kódnevű projekten dolgozik, amely a nyílt forráskódú közösségben jelent meg. Ezzel egy időben más kínai szereplők is pozicionálják magukat: a Zhipu AI a hazai chipeken képzett GLM-képével, a ByteDance a Seedream 4.0-val, és az Alibaba Qwen Image-2512, amely ingyenes, nyílt forráskódú modellként pozicionálja magát a kiváló minőségű kép-, tájkép- és szöveggeneráláshoz. Az egyszerűsített kínai nyelv ma már a globális tokenek mennyiségének közel öt százalékát teszi ki, ezzel a második legnagyobb nyelv az angol után, amely 82,87 százalékkal rendelkezik. A modellek növekvő sokfélesége azt jelenti, hogy a fejlesztők világszerte egyre inkább hozzáférnek olyan speciális eszközökhöz, amelyek korábban csak a legnagyobb technológiai vállalatok számára voltak fenntartva.
A nyílt forráskódú modell mögött meghúzódó hatalmi kérdés
A technológiai és gazdasági dinamika mögött egy mélyebb hatalmi politikai kérdés húzódik meg. Az MI-modellek terjesztésének és ellenőrzésének módja határozza meg, hogy ki alakítja a következő technológiai forradalom infrastruktúráját. A kínai modellek jellemzően közzéteszik modellsúlyaikat – a betanítás során beállított numerikus értékeket, amelyek meghatározzák a modell viselkedését. Bárki letöltheti, futtathatja, tanulmányozhatja és módosíthatja ezeket a rendszereket. Ez semmiképpen sem bevett gyakorlat az amerikai modellek esetében, még a névleg nyitottak esetében sem. Az OpenAI, a neve ellenére, a legfejlettebb rendszereit saját tulajdonban tartja, sőt, még a Meta Llamája is olyan szolgáltatási feltételek hatálya alá tartozik, amelyek korlátozzák a korlátlan módosítást. A kínai szolgáltatók úgy számolnak, hogy a teljes nyitottság nemcsak presztízst szerez nekik a fejlesztői közösségben, hanem önkéntes fejlesztők seregét is létrehozza, akik saját költségükön továbbfejlesztik a technológiát. A Stanford HAI adatai megerősítik ezt a hatást: 2025 januárja óta a Qwen és a DeepSeek alapú származtatott modellek megelőzték a nagy nyugati alapmodellekre épülő modelleket. A kínai vállalatok által fejlesztett MI-modellek körülbelül 40 százalékát igényes feladatokhoz, például programozáshoz és tervezéshez használják.
A Nyugat számára kellemetlen törvényjavaslat
A Nyugat előtt álló stratégiai kihívás egy kényelmetlen számításra redukálható: ha a kínai nyílt forráskódú modellek áthatják az amerikai startup infrastruktúra 80 százalékát, és a felhasználók több mint 10 százalékát érik el több mint 30 országban, ahogy a jelenlegi trendek sugallják, akkor technológiai függőség alakul ki egy geostratégiai riválistól. Ugyanakkor világszerte több millió fejlesztő, vállalat és kutatóintézet profitálhat a nagy teljesítményű MI-technológiához való példátlan hozzáférésből. Az a kérdés, hogy a mesterséges intelligencia infrastruktúra demokratizálása a kínai nyílt forráskódú modelleken keresztül nettó nyereséget vagy nettó biztonsági kockázatot jelent-e, fogja meghatározni az elkövetkező évek technológiapolitikai vitáját. A válasz attól függ, hogy a Nyugat kidolgozza-e saját koherens stratégiáját, amely a nyílt innováció előnyeit ötvözi egy hiteles iparpolitikai programmal, vagy továbbra is a protekcionizmus és a megkésett liberalizáció között ingadozik. Egy dolog biztos: azok az idők, amikor a csúcstechnológiás MI a pénzügyileg erős amerikai vállalatok kiváltsága volt, visszavonhatatlanul elmúltak.
Globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német
☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!
Konrad Wolfenstein
Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.
Kapcsolatba léphet velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 ( München) . Az e-mail címem: [email protected]
Alig várom a közös projektünket.
