Nyílt vs. zárt mesterséges intelligencia – Fordulópont a globális MI-geopolitikában: Kína nyílt forráskódú projektjei vs. USA dominanciája – Kép: Xpert.Digital
30-szor olcsóbb, mint az OpenAI: Hogyan forradalmasítja a piacot a „DeepSeek” modell?
Vége az amerikai dominancia? Kína nyílt forráskódú stratégiája megtöri a Szilícium-völgy monopóliumát
Az exkluzivitás vége: Hogyan alakítja át a nyílt mesterséges intelligencia modellek térnyerése a globális világrendet?
A 2025-ös év történelmi fordulópontot jelent a mesterséges intelligencia világában. A zárt, drága rendszerek filozófiáját valló Szilícium-völgyet sokáig a technológiai fejlődés vitathatatlan központjának tekintették. Ez a hegemónia azonban omladozik. Az amerikai kereskedelmi korlátozások és a hatékonyságra irányuló nyomás hatására a kínai fejlesztők egy csendes forradalmat indítottak el, amely most hangosan visszhangzik a globális piacon: a „nyílt intelligencia” korszakát.
Az olyan modellekkel, mint a DeepSeek és a Qwen, a kínai technológiai vállalatok már nem a puszta számítási teljesítményre, hanem a radikális költséghatékonyságra és a széles körű elérhetőségre összpontosítanak. Amikor egy modell eléri az OpenAI zászlóshajó modelljeinek teljesítményét, de az üzemeltetése csak töredékébe kerül, a gazdasági környezet drámaian megváltozik. Ez egy paradox hatás: a Kína lassítására szánt szankciók demokratizálódási hullámot indítottak el, hirtelen mindenki számára elérhetővé téve a mesterséges intelligenciát – a berlini kis startupoktól a bangalore-i fejlesztőcsapatokig.
De ez az átalakulás nem csak lehetőségeket teremt. Miközben az árak csökkennek és az innováció növekszik, a hátrányok is egyre nőnek: az átláthatóság hiánya, a cenzúra kockázatai és a geopolitikai bizonytalanságok kísérik az új, nyílt szupermodelleket. A következő cikk részletesen elemzi, hogyan változik az USA és Kína közötti hatalmi egyensúly, miért válik hirtelen a Meta a haszonélvezőjévé, és mit jelent ez az új valóság az európai gazdaság és az adatbiztonság számára.
Alkalmas:
A mesterséges intelligencia demokratizálódása újraértelmezi a hatalmi viszonyokat
Jelenleg alapvető változás van folyamatban a globális mesterséges intelligencia világában, amely messze túlmutat a technológiai mutatókon, és mélyreható gazdasági, stratégiai és geopolitikai következményekkel jár. A modern mesterséges intelligencia történetében először a kínai fejlesztők megelőzték amerikai versenytársaikat a nyílt forráskódú modellek letöltéseinek számában. Ez nem pusztán statisztikai eltolódás, hanem a mesterséges intelligencia fejlesztésének, terjesztésének és kereskedelmi forgalomba hozatalának alapvető átszervezésének tünete. Az Egyesült Államok régóta fennálló hegemóniáját a mesterséges intelligencia szektorban, amely a saját fejlesztésű, nagy teljesítményű, zárt forráskódú rendszerek ellenőrzésén alapult, egy új logika kérdőjelezi meg: a nyílt, skálázható és költséghatékony modellek logikája.
Az empirikus adatok egyértelműek. Az „Economies of Open Intelligence” (A nyílt intelligencia gazdasága) című jelentés szerint, amely a Hugging Face platform letöltési statisztikáit elemzi, a népszerű új modellek letöltéseinek több mint 44 százaléka 2025-ben Kínából származott. Az amerikai fejlesztők, akik egykor vitathatatlan piacvezetők voltak, folyamatosan veszítenek piaci részesedésükből. Az Alibaba Qwen és DeepSeek modellcsaládjai hatalmas növekedést mutatnak, maga mögött hagyva a korábban domináns amerikai versenytársakat, mint a Meta és a Google. Ez a két kínai modellcsalád önmagában az összes letöltés 14 százalékát teszi ki. Összehasonlításképpen, a Meta Llama modelljei, amelyek 2024-ben még mindig uralták a piacot, ugyanebben az időszakban mindössze 500 millió letöltést értek el, míg az Alibaba Qwen családja több mint 750 millió letöltést ért el.
Stratégiai nyitottság válaszul az amerikai szankciókra
Ez a váltás azonban nem pusztán a technológiai fölény eredménye, hanem inkább a kínai technológiai vállalatok tudatos stratégiai átrendeződésének következménye. Míg az amerikai óriások, mint az OpenAI és a Google, költséges fizetőfalak és zárt API-k mögé rejtik legfejlettebb MI-technológiáikat, Kína ezzel merőben ellentétes stratégiát követ. Több mint húsz kínai vállalat és egyetem adott ki nyílt forráskódú modelleket, amelyek összehangolt, ha nem is formálisan irányított üzenetet jelentenek a globális piac számára. Ez a nyitottsági stratégia nem önzetlenség, hanem kiszámított válasz az Egyesült Államok által a kínai technológiai vállalatokra kivetett exportkorlátozásokra és technológiai szankciókra. Az amerikai MI-terjedési Keretrendszer értelmében a fejlett MI-chipek blokkolva vannak Kína számára, ami arra kényszeríti a kínai fejlesztőket, hogy olcsóbb hardverekkel és hatékonyabb algoritmusokkal dolgozzanak.
Paradox módon ez a technológiai korlátozás egy olyan innovációhoz vezetett, amely hosszú távon költségesebbnek bizonyulhat az amerikai mesterséges intelligenciaipar számára: a mesterséges intelligencia technológia tömeges demokratizálódásához. Azzal, hogy modelljeiket nyíltan elérhetővé teszik, a kínai vállalatok drámaian csökkentik a belépési korlátokat a kis csapatok, startupok és kutatóintézetek számára világszerte. Biztosítják, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztése ne legyen kizárólag néhány, több milliárd dolláros költségvetéssel rendelkező megavállalat kiváltsága. Ez a szükségszerűségből született stratégiai választás az Egyesült Államok zárt mesterséges intelligencia filozófiája elleni legerősebb fegyverré válik.
Hatékonyság a nyers erő helyett: Az új architektúrák gazdasági fölénye
Ennek a változásnak a gazdasági magja a kínai modellek radikális költséghatékonyságában rejlik. A DeepSeek-R1 például olyan műszaki teljesítményt ér el, amely megegyezik vagy meghaladja az OpenAI-o1-ét, miközben az üzemeltetési költségek mindössze körülbelül öt százalékot tesznek ki. A költségmutató kézzelfogható: a DeepSeek 2,19 dollárt kér millió tokenenként, míg az OpenAI-o1 60 dollárba kerül millió tokenenként. Ez nem marginális különbség, hanem körülbelül 30-szoros költségmegtakarítást jelent a hasonló vagy jobb kimeneti minőség érdekében. Ez a költségstruktúra egy alapvető módszertani innováción alapul. Míg az OpenAI egy háromlépcsős folyamatot alkalmaz, amely felügyelt finomhangolásból, jutalmazási modellezésből és PPO-optimalizálásból áll, a DeepSeek tiszta megerősítéses tanulást alkalmaz, upstream felügyelet nélkül. A modell próbálkozások és hibák útján tanul, algoritmikus kísérletezéssel korrigálja önmagát és oldja meg az összetett problémákat, a drága emberi útmutatás helyett.
A képzési költségvetés rávilágít a gazdasági egyenlőtlenségekre: a DeepSeek nagyjából tizenkét millió dollárt fektetett az R1 képzésébe. Az OpenAI jelenleg becslések szerint évente hétmilliárd dollárt költ képzésre és következtetésekre, az egyes képzési futamok állítólag több százmillió dollárba kerülnek. A Wall Street Journal jelentése szerint az OpenAI hat hónapos képzési ciklusonként körülbelül ötszázmillió dollárt különít el a GPT-5-re. Ezek a számok nemcsak a költséghatékonysági előnyöket emelik ki, hanem a technológiai logika mélyebb elmozdulását is: a kínai fejlesztők felfedezték, hogy a méret és a számítási teljesítmény nem kizárólagos meghatározói a modell teljesítményének. Az intelligens architektúra, a hatékony képzési módszerek és az optimalizált hardverkihasználás hatalmas költségmegtakarítást eredményezhet.
Ez a technológiai innováció közvetlen hatással van a mesterséges intelligencia gazdasági elérhetőségére. Az Albaba Qwen hosszú modelljének ára például 97 százalékkal csökkent, így több millió fejlesztő, startup és vállalkozó számára vált elérhetővé, akik nem tudnak versenyezni az OpenAI áraival. Ugyanakkor egyértelmű, hogy a kínai modellek egyre nagyobb piaci lendületet vesznek a gyakoribb frissítéseknek és a gyorsabb verzióciklusoknak köszönhetően. Minden egyes modellfrissítés jellemzően a felhasználói bázis és az alkalmazás növekedését eredményezi. Mivel a kínai gyártók sokkal gyakrabban adnak ki új verziókat, felhasználói bázisuk gyorsabban növekszik, mint az amerikai gyártóké, akik ritkábban frissítenek, de nagyobb teljesítmény- és funkcionalitásbeli ugrásokkal.
A Szilícium-völgy válasza: Az infrastruktúra dominanciája és a Meta nyílt forráskódú fordulata között
A monopóliumról a széttöredezett környezetre való átmenetet nem szabad leegyszerűsített Dávid-Góliát narratívaként értelmezni. Inkább különböző gazdasági logikák együttéléséről van szó. Az Egyesült Államok megtartotta strukturális előnyeit. Körülbelül 500 000 MI-szakemberrel az amerikai ipar rendelkezik a világ legnagyobb tehetségbázisával. A kockázati tőkébe és kutatásba történő befektetések évente nagyjából 502 milliárd dollárt tesznek ki. Az amerikai adatközpontok kapacitása 45 gigawatt, ami a legmagasabb a világon. Ez az infrastrukturális fölény lehetővé teszi az amerikai vállalatok számára, hogy továbbra is a legerősebb zárt forráskódú modelleket képezzék, amelyek számos, magasan specializált alkalmazásban felülmúlják a nyílt forráskódú alternatívákat. Az OpenAI-modelleket megbízhatóságuk és konzisztenciájuk miatt értékelik, a Meta-Llama egy robusztus közösséget fejlesztett ki, a Google Gemini pedig multimodális képességeket kínál saját skálázhatósággal.
Ugyanakkor a Meta, az egyik legfontosabb amerikai technológiai vállalat, az amerikai zárt forráskódú modell legnagyobb hitehagyottjává válik. Mark Zuckerberg vezetésével a Meta agresszív nyílt forráskódú programot indított, és kiadta eddigi legerősebb nyílt modelljét, a Llama 4-et. 400 milliárd paraméterével a Llama 4 az OpenAI és a Google közvetlen versenytársaként pozicionálja magát, de egy alapvető különbséggel: szabadon elérhető. A Meta ezen döntése a korábbi stratégia tudatos megváltoztatását jelenti, és azt jelzi, hogy még egy elismert technológiai óriás is felismerte, hogy a mesterséges intelligencia piacának jövője a nyitottságban rejlik. A Gartner előrejelzése megerősíti ezt a tendenciát: a nyílt forráskódú nyelvi modellek 2027-re a vállalati piac körülbelül 50 százalékát fogják kitenni, ami a maihoz képest a duplája.
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 egy átfogó, gondtalan csomag 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, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.
A legfontosabb előnyök áttekintése:
⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal 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.
🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.
📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.
Bővebben itt:
Hogyan erősítik a nyílt mesterséges intelligencia modellek az európai kkv-kat és teszik lehetővé a valódi adatszuverenitást?
Új lehetőségek a kkv-k és az európai adatszuverenitás számára
A nyílt forráskódú MI-modellek térnyerése azonnali következményekkel jár a kis- és középvállalkozások (kkv-k) számára. A vállalkozók és a fejlesztők mostantól integrálhatják a MI-képességeket termékeikbe anélkül, hogy milliókat költenének saját API-kra. Az Európában, Ázsiában vagy más régiókban alapított startupok most először érték el a valódi technológiai paritást az óriásokkal. A francia Mistral AI vállalat például, amely nyílt forráskódú modelleket fejleszt, és nemrégiben egy jelentős, hatmilliárd eurós értékelésű finanszírozási kört zárt le, közvetlenül profitál ebből az új környezetből. Hasonlóképpen, a német Aleph Alpha startup, amely az európai adatszuverenitásra összpontosít, erős nyílt forráskódú alapokra építhet ahelyett, hogy a nulláról fejlesztene.
Ugyanakkor a nyílt forráskódú modellek új telepítési lehetőségeket nyitnak meg, amelyek kulcsfontosságúak az adatvédelemmel és biztonsággal foglalkozó szervezetek számára. Ahelyett, hogy adatokat küldenének az OpenAI-nak, a Google-nek vagy akár a kínai szervereknek, a vállalatok lokálisan futtathatják a modelleket a saját hardverükön. Ez nem csupán technikai lehetőség, hanem gazdasági és szabályozási szükségszerűség is. 2025 augusztusában az Európai Unió végrehajtotta az általános célú MI-modellekre vonatkozó MI-rendeletét, amely kiterjedt átláthatósági követelményeket ír elő. A nagy nyelvi modellek szolgáltatóinak részletesen közzé kell tenniük, hogyan működnek modelljeik, milyen adatokon képezték őket, és hogyan kezelik a kockázatokat. Néhány kivételt biztosítanak a nyílt forráskódú modellek számára, ami szabályozási előnyt biztosít az európai és globális fejlesztőknek a zárt rendszerekkel szemben.
Alkalmas:
Az átláthatósági paradoxon és a geopolitikai biztonsági kockázatok
Ezen nyílt modellek minősége és átláthatósága azonban aggasztó mértékben romlik. 2022-ben a népszerű modellek mintegy 80 százaléka nyilvánosan nyilvánosságra hozta azokat az adatokat, amelyeken betanították őket. 2025-re ez a szám mindössze 39 százalékra csökkent. Ami valójában megjelenik, az nem a teljes átláthatóságú, valódi nyílt forráskódú modellek, hanem egy új kategória: a félig nyílt modellek, amelyek ingyenesen letölthetők, de amelyek belső működése és betanítási adatai nem követhetők nyomon. Ez egyfajta demokratizálódás átláthatóság nélkül, elérhetőség megértés nélkül. Lehetővé teszi sok ember számára a mesterséges intelligencia rendszereinek használatát és integrálását, ugyanakkor új bizonytalanságokat teremt ezen rendszerek valódi eredetével és elfogultságaival kapcsolatban.
Ez az átláthatóság hiánya különösen problematikussá válik a kínai modellek esetében. Míg a kínai fejlesztők agresszíven terjesztik modelljeiket, ezek az állami cenzúra irányelveinek befolyása alatt működnek. A DeepSeek és más kínai mesterséges intelligencia rendszerekről köztudott, hogy elnyomják vagy meghamisítják az információkat, amikor olyan érzékeny témákban tesznek fel kérdéseket, mint Tajvan vagy a Tienanmen téri mészárlás. Ez nem véletlen, hanem a kínai ellenőrzési keretrendszer megnyilvánulása, amelyben minden technológiai vállalat állami felügyelet alatt működik. A biztonsági vonatkozások finomak, de jelentősek: Míg a nyugati forrásokból származó nyílt forráskódú modelleket legalább elméletileg a kutatói közösség felülvizsgálhatja, a kínai modelleket átláthatatlan politikai ellenőrzési mechanizmusok befolyásolják, mindenféle átláthatóság nélkül.
Egy második biztonsági aggály az adatvédelemmel és a kormányzati megfigyeléssel kapcsolatos. A DeepSeek felhasználói adatokat kínai szervereken tárol anélkül, hogy leiratkozási lehetőséget kínálna a felhasználóknak. Ez potenciális hozzáférést biztosít a kínai kormánynak az adatokhoz. A jelentések szerint a DeepSeek implementációi hajlamosak nem biztonságos kódot kibocsátani, amikor a lekérdezések politikailag érzékenyekké válnak. Ez nemcsak adatvédelmi aggályokat vet fel, hanem kérdéseket is felvet a kritikus infrastruktúrában vagy kormányzati szervekben használt rendszerek biztonságával és megbízhatóságával kapcsolatban. A német szövetségi kormány és az európai intézmények jogosan óvatosak a kínai mesterséges intelligenciarendszerek érzékeny környezetben történő telepítésével kapcsolatban.
Paradox módon ez a geopolitikai feszültség lehetővé teheti Európa számára, amely sokáig passzív megfigyelő volt az USA és Kína közötti mesterséges intelligencia versenyben, hogy független szerepet vállaljon. Európa hagyományos hibája az volt, hogy szabályozott, miközben mások újítottak, és hogy újított, miközben az USA terjeszkedett. Ez a történelmi minta oda vezetett, hogy az olyan európai találmányokat, mint az internet, amerikai vállalatok monopolizálták. Az EU mesterséges intelligencia szabályozása azonban más utat nyithat. A puszta reaktív szabályozás helyett Európa proaktívan az átláthatóságra, az adatszuverenitásra és a helyi feldolgozásra összpontosíthat. Ez nemcsak szabályozási egyértelműséget teremt, hanem versenyképes környezetet is az európai fejlesztők számára, akik a bizalomra, a biztonságra és a megfelelésre szakosodtak.
A geopolitikai valóság azonban továbbra is árnyalt. Az Egyesült Államok továbbra is abszolút vezető szerepet tölt be a legerősebb rendszerekben, bár egyre inkább nem az OpenAI, hanem a Meta és bizonyos mértékig az Anthropic révén. Kína nem afelé tart, hogy technológiailag megelőzze az Egyesült Államokat, hanem afelé, hogy a technológiai versenyt költséghatékonyabbá és demokratikusabbá tegye. Ez megváltoztatja a játékszabályokat több millió szereplő számára, de nem feltétlenül a korlátlan költségvetéssel rendelkező szervezetek számára. A hosszú távú következménye azonban az, hogy egy olyan jövő, amelyben minden szereplő számára könnyen elérhető, költséghatékony MI-technológia lesz, újra fogja osztani a globális lehetőségeket és kockázatokat.
Az üzleti modellek felborulása és a használati adatok valósága
Ennek a változásnak a gazdasági következményei mélyrehatóak. A vállalatok számára ez azt jelenti, hogy a saját fejlesztésű mesterséges intelligencia technológián alapuló hagyományos üzleti modellek nyomás alá kerülnek. Egy nemrégiben készült tanulmányban megkérdezett vállalatok 85 százaléka a generatív mesterséges intelligenciát jelentős lehetőségnek tekinti üzleti modelljeik átalakítására. Ugyanakkor körülbelül egyötödük a meglévő üzleti modelleket fenyegető jelentős zavarokra figyelmeztet. Az olyan területek, mint a szoftverfejlesztés, a design, a tartalomkészítés és a hagyományos tanácsadás, jelentősen átalakulhatnak, ha a nagy teljesítményű mesterséges intelligencia rendszerek mindenki számára elérhetővé válnak.
Ez a munkaerőpiac dinamikájára is vonatkozik. Ha a mesterséges intelligencia rendszerek már nem korlátozódnak drága, saját fejlesztésű technológiára, hanem bármely fejlesztő számára elérhetőek, akkor a jelenleg speciális szakértelmet igénylő feladatok nagymértékben automatizálhatókká válhatnak. Egy webdesign ügynökséget például egy kis csapat válthat fel, amely jó mesterséges intelligencia-támogatással rendelkezik. A szolgáltatóközpontok, programozók, tervezőirodák és adminisztratív osztályok alapvetően átalakulhatnak a hatékony, nyílt modellek elérhetőségének köszönhetően. Ez azonban nem egy klasszikus értelemben vett automatizálási esemény, hanem inkább az értékteremtés újraelosztása: Ahelyett, hogy egy nagy költségvetéssel rendelkező nagyvállalat nyújtana mesterséges intelligencia-szolgáltatásokat, a közép- vagy kisvállalkozások is megtehetik ugyanezt.
Az empirikus használati metrikák megerősítik ezt az alapvető eltolódást. A helyzet még világosabbá válik, ha a letöltési számok helyett a tényleges tokengenerálást – a mesterséges intelligencia által generált kimenet mennyiségét – vesszük figyelembe. 2024 végén a kínai modellek a globális tokengenerálásnak mindössze körülbelül 1,2 százalékát tették ki. 2025-re ez a részesedés néhány hét alatt közel 30 százalékra emelkedett, az év során átlagosan 13 százalékot képviselve. Ez még drámaibb eltolódás, mint amit a letöltési adatok sugallnak. A DeepSeek önmagában körülbelül 14,37 billió tokent generált 2024 novembere és 2025 novembere között, ami jelentősen több, mint a Qwen 5,59 billió tokenje, és együttesen meghaladják az összes többi nyílt forráskódú modell teljes kibocsátását.
Más szóval, ez nem csupán az elérhetőség vagy az érdeklődés eltolódása, hanem a használat valódi eltolódása. Emberek és szervezetek milliói használják már aktívan a kínai nyílt modelleket napi feladataikhoz, szoftverfejlesztéshez, kutatáshoz és tartalomkészítéshez.
Összefoglalva, kijelenthető, hogy a 2025-ös empirikus valóság alapvetően más mesterséges intelligencia környezetet mutat, mint amilyen három évvel korábban volt. Az átmenet az USA által dominált, zárt forráskódú központú architektúráról a többpólusú, nyílt forráskódú szoftverekre épülő környezetre már nem jóslat vagy lehetőség, hanem megélt valóság. A kínai fejlesztők technikailag nem előzték meg az Egyesült Államokat, de egy másfajta gazdasági logikát alakítottak ki, amely a költséghatékonyságot, az elérhetőséget és a sebességet helyezi előtérbe. Ezt a versenyt nem az abszolút technológiai fölénnyel, hanem a piaci logikával lehet megnyerni: Aki megfizethető, könnyen elérhető és rendszeresen frissített modelleket kínál, az nagyobb piaci részesedésre tesz szert, függetlenül attól, hogy a rendszere minden egyes benchmarkban akár egy tized százalékponttal is jobban teljesít-e.
A 2025-ös év tehát az MI kizárólagosságának korszakából a MI elterjedésének korszakába való átmenetet jelzi. A gazdaságra, a kormányzásra, a biztonságra és a globális hatalmi dinamikára gyakorolt hatások jelentősek, és a politika, az üzleti élet és a tudomány stratégiai megfontolásainak alapvető újragondolását igénylik. A nagy teljesítményű MI-rendszerek ingyenes vagy olcsó elérhetősége önmagában nem problémás, de új felelősségeket teremt: az eredet, a betanítási adatok és a potenciális torzítások átláthatósága elengedhetetlenné válik. Ugyanakkor ez új lehetőséget nyit meg olyan országok számára, mint Németország és az Európai Unió, hogy ne csupán szabályozóként, hanem független szereplőkként működjenek a globális MI-piacon.
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban
☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése
☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása
☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok
☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások
🎯🎯🎯 Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | BD, K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása
Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital
Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.
Bővebben itt:
