Tiongkok vs. AS dalam AI: Apakah DeepSeek R1 (R1 Zero) dan OpenAI o1 (o1 mini) benar-benar berbeda?

Tiongkok vs. AS dalam AI: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – Peniruan strategis atau inovasi teknologi?

Di dunia kecerdasan buatan (AI) yang semakin mengglobal, persaingan antara Tiongkok dan Amerika Serikat sangat ketat. Startup Tiongkok DeepSeek baru-baru ini memperkenalkan dua model inovatif: DeepSeek R1 Zero dan DeepSeek R1. Model-model ini menciptakan kegemparan di komunitas AI karena mereka mencapai kinerja yang sebanding dengan model o1 mini dan o1 OpenAI dalam pengujian benchmark. Namun seberapa mirip atau berbedanya sistem-sistem ini, dan apa pengaruhnya bagi masa depan AI?

DeepSeek R1 Zero: Revolusi Pembelajaran Penguatan

Model DeepSeek R1 Zero sangat inovatif karena dilatih secara eksklusif menggunakan pembelajaran penguatan (RL). Ini sepenuhnya menghilangkan umpan balik manusia atau penyesuaian klasik yang diawasi. Hal ini menjadikannya pionir dalam penerapan pembelajaran penguatan di AI. Hal ini menunjukkan kemajuan yang mengesankan dalam pengembangan keterampilan penalaran, termasuk:

• Pemeriksaan mandiri: Model menganalisis jawabannya secara independen dan mendeteksi kesalahan.
• Refleksi: Ia mengembangkan strategi untuk meningkatkan pemecahan masalahnya.
• Generasi rantai pemikiran yang panjang: Koneksi kompleks disajikan dalam langkah-langkah yang logis dan koheren.

Aspek penting adalah kemampuan model untuk mencurahkan lebih banyak waktu berpikir untuk masalah tertentu. Dengan memikirkan kembali dan memperbaiki pendekatannya, hal ini menunjukkan potensi pembelajaran penguatan untuk menciptakan sistem pembelajaran otonom.

DeepSeek R1: Kombinasi RL dan penyetelan halus

Sebaliknya, DeepSeek R1 menggabungkan pembelajaran penguatan dengan penyesuaian klasik yang diawasi untuk lebih mencocokkan respons model dengan ekspektasi manusia. Metode pelatihan hibrid ini memungkinkan DeepSeek R1 mencapai hasil luar biasa di berbagai area aplikasi:

• Matematika: Ini mencapai akurasi 79,8% pada AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) dan 97,3% yang mengesankan pada tes MATH 500.
• Pemrograman: Dengan keunggulan 96,3% peserta manusia di Codeforces, ini menetapkan tolok ukur baru.
• Pengetahuan Umum: Dengan 90,8% pada MMLU (Massive Multitask Language Understanding) dan 71,5% pada GPQA Diamond, ini menunjukkan pemahaman yang mendalam tentang pengetahuan faktual.

Tantangan dan fitur khusus model DeepSeek

Meskipun kinerjanya mengesankan, model-model tersebut menunjukkan beberapa kelemahan dan kekhasan:

• Peralihan bahasa yang tidak disengaja: DeepSeek R1 dan R1 Zero memiliki kecenderungan untuk beralih antar bahasa yang berbeda, yang dapat menyebabkan masalah dalam aplikasi multibahasa.
• Fungsionalitas terbatas: Kedua model saat ini tidak mendukung pemanggilan fungsi, dialog tambahan, atau keluaran JSON.
• Ketersediaan terbuka: DeepSeek R1 adalah sumber terbuka dan dapat diakses secara bebas di bawah Lisensi MIT. Hal ini memungkinkan pengembang untuk menggunakan bobot dan keluaran model tanpa batasan.
• Model Lebih Kecil: DeepSeek juga telah merilis enam model kecil yang dilatih menggunakan data dari DeepSeek R1. Model ini menawarkan pilihan aplikasi yang lebih fleksibel.

Perbandingan: DeepSeek R1 vs OpenAI o1

DeepSeek R1 dan OpenAI o1 adalah model AI canggih yang berspesialisasi dalam penalaran kompleks. Perbandingan langsung mengungkapkan persamaan, namun juga beberapa perbedaan mencolok.

1. Performa dalam benchmark

DeepSeek R1 mencapai hasil yang sebanding, dan bahkan lebih baik, dibandingkan OpenAI o1 di banyak tolok ukur:

• Matematika: DeepSeek R1 mendapat skor 79,8% pada AIME 2024, sedangkan OpenAI o1 mendapat skor 79,2%. Dalam pengujian MATH 500, DeepSeek R1 dengan 97,3% jelas mengungguli OpenAI o1 dengan 96,4%.
• Pemrograman: Dalam pengujian Codeforces, DeepSeek R1 mencapai 96,3%, tepat di belakang OpenAI o1 dengan 96,6%.
• Pengetahuan umum: DeepSeek R1 mendapat skor 90,8% di MMLU, sedangkan OpenAI o1 mendapat skor 91,8%.

2. Metode pelatihan

Perbedaan utamanya terletak pada metode pelatihannya:

• DeepSeek R1: Menggunakan pembelajaran penguatan murni tanpa penyesuaian yang diawasi.
• OpenAI o1: Menggabungkan pembelajaran penguatan dengan umpan balik manusia (RLHF), memungkinkan adaptasi yang lebih besar terhadap ekspektasi manusia.

3. Biaya dan aksesibilitas

DeepSeek R1 jauh lebih murah dan lebih mudah diakses dibandingkan OpenAI o1:

• Biaya API: Untuk satu juta token, DeepSeek R1 hanya mengenakan biaya $0,55 untuk input dan $2,19 untuk output, sedangkan OpenAI o1 masing-masing berharga $15 dan $60.
• Lisensi: DeepSeek R1 adalah open source dan menawarkan fleksibilitas penuh dalam penggunaan dan penyesuaian.

4. Keahlian khusus

Kedua model memiliki kemampuan penalaran tingkat lanjut:

• DeepSeek R1: Mengembangkan keterampilan seperti pemeriksaan diri, refleksi, dan pembentukan rantai pemikiran panjang melalui pembelajaran penguatan.
• OpenAI o1: Telah dilatih secara eksplisit untuk penalaran rantai pemikiran, yang memungkinkannya memecahkan masalah kompleks langkah demi langkah.

Transparansi dan kontrol: DeepSeek R1 memiliki keunggulan

Keuntungan penting dari DeepSeek R1 adalah transparansi proses berpikir. Ini menawarkan pengguna pandangan lebih dalam tentang “monolog batinnya.” Hal ini memungkinkan untuk menelusuri rantai penalaran dan memahami di mana model membuat kesalahan. OpenAI o1 menunjukkan kemampuan serupa, tetapi kedalamannya tidak sama.

Aplikasi praktis: DeepSeek R1 sebagai alternatif yang terjangkau

Harga DeepSeek R1 yang terjangkau dan sifat sumber terbuka menjadikannya alternatif yang menjanjikan bagi pengembang, bisnis, dan lembaga pendidikan. Area penerapan yang mungkin meliputi:

• Penelitian ilmiah: memecahkan masalah matematika dan ilmiah yang kompleks.
• Pemrograman: optimasi dan peningkatan kode.
• Brainstorming kreatif: menghasilkan ide dan konsep inovatif.
• Aplikasi Pendidikan: Mendukung pembelajaran dan memahami topik yang kompleks.

Demokratisasi teknologi AI

DeepSeek R1 dan R1 Zero secara mengesankan menunjukkan bagaimana pembelajaran penguatan dapat memajukan pengembangan AI. Prestasi mereka adalah bukti bahwa perusahaan-perusahaan Tiongkok semakin beroperasi sejajar dengan para pesaing Amerika. Dengan menggabungkan inovasi, aksesibilitas, dan biaya rendah, DeepSeek berpotensi memberikan dampak jangka panjang pada lanskap AI.

Pada saat yang sama, masih harus dilihat bagaimana kinerja kedua sistem dalam skenario aplikasi nyata. Persaingan antara Tiongkok dan AS dalam pengembangan AI tentunya akan terus menghasilkan inovasi-inovasi menarik. Namun, satu hal yang jelas: demokratisasi teknologi AI yang canggih telah dimulai.

Dari lokal ke global: UKM menaklukkan pasar global dengan strategi cerdas - Gambar: Xpert.Digital

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

Perbandingan raksasa AI: DeepSeek versus OpenAI – Perlombaan untuk mencapai puncak kecerdasan buatan

Dunia kecerdasan buatan (AI) adalah bidang yang dinamis dan terus berkembang yang ditandai dengan persaingan terus-menerus untuk mendapatkan inovasi dan keunggulan. Di tengah kompetisi ini terdapat dua raksasa: di satu sisi, perusahaan Amerika OpenAI, yang terkenal dengan model inovatifnya seperti GPT dan seri "o1", dan di sisi lain, startup asal Tiongkok, DeepSeek, dengan model-modelnya yang mengesankan. seperti DeepSeek R1 dan R1 Zero. Pertanyaan apakah perkembangan terkini di DeepSeek mewakili konvergensi yang tidak disengaja atau peniruan strategis merupakan subyek perdebatan yang hidup dan menyoroti dinamika kompleks persaingan AI global.

DeepSeek R1 Zero: Pergeseran paradigma melalui pembelajaran penguatan murni

DeepSeek R1 Zero adalah model luar biasa yang mendobrak pendekatan tradisional terhadap pengembangan AI. Tidak seperti kebanyakan model bahasa besar, yang didasarkan pada kombinasi pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF), R1 Zero dilatih secara eksklusif menggunakan pembelajaran penguatan (RL). Artinya model mengembangkan kemampuannya tanpa masukan langsung dari manusia, tanpa beradaptasi dengan preferensi manusia. Ini adalah perbedaan penting yang menjadikan R1 Zero kasus menarik untuk mengeksplorasi kemungkinan RL murni.

Hasilnya adalah sebuah model yang mampu mengembangkan kemampuan kognitif luar biasa yang sebelumnya hanya dicapai melalui kombinasi umpan balik manusia dan pembelajaran yang diawasi. R1 Nol menunjukkan:

Verifikasi diri

Model ini mampu memeriksa secara kritis kesimpulan dan penghitungannya sendiri serta memeriksa kesalahan, sehingga menghasilkan akurasi dan keandalan yang lebih baik. Ia bukan lagi sekedar “penghasil jawaban” tetapi merupakan pemecah masalah yang aktif, sadar akan proses kognitifnya sendiri.

cerminan

R1 Zero dapat merenungkan dan belajar dari proses berpikirnya sendiri. Artinya model dapat beradaptasi tidak hanya dengan data baru, namun juga dengan caranya sendiri dalam memecahkan masalah. Ini adalah langkah menuju AI “metakognitif”.

Generasi rantai pemikiran yang panjang

Model tersebut dapat memecah permasalahan kompleks menjadi serangkaian langkah logis dan menyajikan langkah-langkah tersebut secara komprehensif dan transparan. Kemampuan untuk menghasilkan “rantai pemikiran” yang panjang ini sangat penting untuk menyelesaikan tugas-tugas menantang yang memerlukan penalaran kompleks.

Waktu berpikir adaptif

R1 Zero dapat memutuskan, tergantung pada kompleksitas tugas, kapan ia perlu menginvestasikan lebih banyak “waktu berpikir” untuk memecahkan suatu masalah. Ini adalah penyesuaian dinamis dari upaya komputasi, yang menunjukkan bahwa model tersebut tidak hanya mengeksekusi algoritma dengan keras kepala, namun juga mengembangkan rasa kesulitan suatu tugas.

Kemampuan ini secara mengesankan menunjukkan potensi pembelajaran penguatan sebagai dasar pengembangan sistem yang sangat cerdas. R1 Zero adalah bukti bahwa pengembangan keterampilan kognitif yang kompleks dapat dilakukan tanpa bergantung pada keterbatasan umpan balik manusia. Implikasi pendekatan ini terhadap masa depan penelitian AI sangatlah besar.

DeepSeek R1: Perpaduan antara pembelajaran penguatan dan penyesuaian

Sementara DeepSeek R1 Zero mengeksplorasi batas-batas pembelajaran penguatan murni, DeepSeek R1 mengambil jalur berbeda yang mewakili sintesis pembelajaran penguatan dan penyesuaian yang diawasi. Model ini memanfaatkan kekuatan kedua metode untuk menciptakan sistem yang memiliki kemampuan penalaran tingkat lanjut dan lebih sesuai dengan harapan manusia.

Kinerja DeepSeek R1 yang mengesankan di berbagai bidang merupakan bukti efektivitas pendekatan ini:

matematika

Pada AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination), DeepSeek R1 mencapai akurasi 79,8% dan bahkan 97,3% pada MATH-500. Angka-angka ini menunjukkan bahwa model tersebut tidak hanya dapat menyelesaikan permasalahan matematika sederhana, tetapi juga mampu memahami dan menerapkan konsep matematika yang kompleks. Ini mengungguli sebagian besar ahli matematika manusia dalam tes standar.

pemrograman

Dalam kompetisi Codeforces, sebuah kompetisi pemrograman bergengsi, DeepSeek R1 mengungguli 96,3% peserta manusia. Model ini mampu menyelesaikan tugas-tugas pemrograman yang menuntut, memahami kode yang kompleks, dan menulis algoritma yang efisien.

Pengetahuan umum

Pada tes MMLU (Massive Multitask Language Understanding) dan GPQA Diamond yang menuntut, DeepSeek R1 mencapai skor mengesankan masing-masing sebesar 90,8% dan 71,5%. Hasil ini menyoroti kemampuan model untuk memahami dan menerapkan berbagai pengetahuan dan menunjukkan bahwa model tersebut dapat beroperasi setara dengan kecerdasan manusia.

Pencapaian ini menjadikan DeepSeek R1 alat serbaguna yang dapat digunakan di berbagai bidang aplikasi, mulai dari penelitian ilmiah hingga pengembangan perangkat lunak.

Fitur dan tantangan khusus untuk menyempurnakan AI

Terlepas dari kemajuan mengesankan yang dicapai DeepSeek dengan R1 dan R1 Zero, ada juga beberapa tantangan dan keterbatasan yang harus diatasi:

Perubahan bahasa

Baik R1 dan R1 Zero terkadang menunjukkan kecenderungan untuk beralih antar bahasa yang berbeda secara tidak sengaja. Ketidakkonsistenan ini dapat memengaruhi pengalaman pengguna dan memerlukan perbaikan lebih lanjut dalam pemrosesan bahasa.

Keterbatasan fungsional

Model saat ini tidak mendukung pemanggilan fungsi, dialog yang diperluas, atau output dalam format JSON. Keterbatasan ini menyulitkan penggunaan model dalam aplikasi kompleks yang memerlukan fitur ini.

Ketersediaan terbuka

Meskipun ketersediaan gratis DeepSeek R1 di bawah lisensi MIT merupakan keuntungan besar dan memungkinkan penggunaan bobot dan keluaran model secara gratis, hal ini juga berarti bahwa model tersebut berpotensi disalahgunakan untuk tujuan jahat. Penting bagi komunitas dan pengembang untuk mengambil tanggung jawab dan menggunakan teknologi secara etis.

Model sumber terbuka yang lebih kecil

Peluncuran enam model open source kecil yang dilatih pada data DeepSeek-R1 merupakan langkah signifikan menuju demokratisasi teknologi AI. Hal ini memungkinkan para peneliti dan pengembang di seluruh dunia untuk mengakses dan mengembangkan teknologi AI yang canggih.

Pengembangan DeepSeek R1 dan R1 Zero menunjukkan tidak hanya kemungkinan pembelajaran penguatan, namun juga tantangan yang harus diatasi dalam menciptakan sistem yang benar-benar cerdas.

DeepSeek R1 vs. OpenAI o1: Perbandingan langsung antara para raksasa

Membandingkan DeepSeek R1 dengan model o1 OpenAI tidak dapat dihindari karena kedua sistem bertujuan untuk memecahkan masalah yang kompleks dan menunjukkan kemampuan penalaran tingkat lanjut. Meskipun kedua model memiliki performa yang serupa di banyak bidang, ada beberapa perbedaan utama yang patut untuk dicermati:

Kinerja dalam perbandingan langsung

Dalam banyak tes benchmark, DeepSeek R1 dan o1 menunjukkan kinerja yang sangat mirip. Dalam matematika, DeepSeek R1 mendapat skor 79,8% pada AIME 2024, sementara o1 mendapat skor 79,2%. Dalam pemrograman, DeepSeek R1 mendapat skor 96,3% dalam tes Codeforces, sementara o1 mendapat skor 96,6%. Pada tes pengetahuan umum MMLU, DeepSeek R1 mendapat skor 90,8%, sedangkan o1 mendapat skor 91,8%. Hasil ini menunjukkan bahwa kedua model bersaing pada tingkat yang sangat tinggi di banyak bidang.

Namun ada juga area di mana DeepSeek R1 mengungguli o1. Dalam pengujian MATH 500, DeepSeek R1 mencapai akurasi yang mengesankan sebesar 97,3%, sementara o1 mencapai 96,4%. Hasil ini menunjukkan bahwa DeepSeek R1 mungkin lebih unggul di beberapa area tertentu.

Metode pelatihan

Fokus pembelajaran penguatan: Kedua model menggunakan pembelajaran penguatan sebagai metode pelatihan dasar. Namun, meskipun DeepSeek R1 mengandalkan pembelajaran penguatan murni tanpa penyesuaian yang diawasi sebelumnya, o1 menggabungkan RL dengan umpan balik manusia (RLHF). Perbedaan metode pelatihan ini dapat berkontribusi pada perbedaan kinerja antar model dan menunjukkan filosofi berbeda dalam pengembangan AI. Sementara DeepSeek mengejar jalur kecerdasan algoritmik murni, OpenAI mengandalkan penyempurnaan model melalui keahlian manusia.

Biaya dan aksesibilitas

Perbedaan utama antara kedua model ini adalah biaya dan ketersediaan. DeepSeek R1 secara signifikan lebih hemat biaya dibandingkan o1, dengan biaya API sebesar $0,55 untuk input dan $2,19 untuk output per juta token, dibandingkan dengan $15 dan $60 untuk o1. Selain itu, DeepSeek R1 adalah open source dan tersedia di bawah lisensi MIT, sedangkan o1 adalah teknologi berpemilik. Perbedaan biaya dan aksesibilitas ini menjadikan DeepSeek R1 pilihan menarik bagi pengembang dan peneliti yang ingin memanfaatkan teknologi AI canggih tanpa mengeluarkan biaya finansial yang besar.

Keterampilan khusus

Kekuatan secara detail: DeepSeek R1 telah mengembangkan keterampilan seperti pemeriksaan diri, refleksi, dan pembangkitan rantai pemikiran panjang melalui RL murni. o1, sebaliknya, dilatih secara khusus dalam penalaran rantai pemikiran dan dapat memecahkan masalah kompleks langkah demi langkah. Meskipun kedua model berspesialisasi dalam penalaran tingkat lanjut, keduanya berbeda dalam fokus metodologisnya, sehingga menghasilkan kekuatan yang berbeda dalam bidang penerapan yang berbeda.

Area aplikasi

Persamaan dan perbedaan: Kedua model ini cocok untuk berbagai tugas yang menuntut, seperti penelitian ilmiah, perhitungan matematis yang rumit, pemrograman tingkat lanjut, dan curah pendapat yang kreatif. Keduanya dapat berfungsi sebagai landasan bagi aplikasi AI tingkat lanjut di berbagai bidang, namun fokusnya yang berbeda mungkin membuatnya lebih cocok untuk aplikasi tertentu dibandingkan aplikasi lainnya.

Secara keseluruhan, DeepSeek R1 mewakili alternatif serius terhadap o1 OpenAI, menawarkan biaya yang jauh lebih rendah dan aksesibilitas yang lebih besar dengan kinerja yang sebanding. Hal ini merupakan langkah signifikan menuju demokratisasi teknologi AI yang berpotensi mengubah secara mendasar cara AI dikembangkan dan diterapkan. Namun, kelayakan jangka panjang kedua model dalam skenario penerapan nyata masih harus dilihat.

Kekuatan spesifik DeepSeek R1 secara detail

Meskipun kinerja keseluruhan DeepSeek R1 dan OpenAI o1 sangat mirip di banyak area, ada beberapa area tertentu di mana DeepSeek R1 menunjukkan kinerja yang unggul:

Kompetensi matematika pada tingkat tertinggi

DeepSeek R1 mengungguli o1 dalam tes matematika seperti AIME (79,8% vs. 79,2%) dan MATH-500 (97,3% vs. 96,4%). Hasil tersebut bukan sekedar nilai numerik, namun menunjukkan bahwa model mampu memahami dan menerapkan konsep dan permasalahan matematika yang kompleks. Ini merupakan bukti keahlian matematika DeepSeek R1 yang mendalam.

Pengetahuan umum yang lebih dalam

Dalam Tes Berlian GPQA, tes pengetahuan umum, DeepSeek R1 mendapat skor 71,5%, yang merupakan pencapaian signifikan. Model ini menunjukkan pemahaman mendalam tentang fakta, konsep, dan hubungan, menjadikannya alat serbaguna untuk aplikasi yang memerlukan berbagai pengetahuan.

Transparansi dalam proses berpikir

Monolog Batin: DeepSeek R1 memberikan gambaran yang lebih rinci tentang proses pemikiran internalnya dibandingkan dengan o1. Ini menunjukkan “monolog batin” yang lebih transparan yang memungkinkan pengguna untuk lebih memahami alasan di balik jawaban. Transparansi ini sangat berharga untuk memahami bagaimana model mencapai kesimpulannya dan mengidentifikasi potensi sumber kesalahan. Hal ini memudahkan untuk mengontrol model dalam permintaan di masa mendatang.

Eksekusi kode waktu nyata

DeepSeek R1 menawarkan kemampuan unik untuk menguji dan merender kode yang dibuat langsung di antarmuka obrolan. Ini mirip dengan “Artefak Claude” dan memungkinkan iterasi cepat dan peningkatan dalam pemrograman. Kemampuan untuk mengeksekusi kode secara real time merupakan keuntungan besar bagi pengembang dan pemrogram.

Terlepas dari kelebihan-kelebihan ini, penting untuk ditekankan bahwa evaluasi independen dan analisis jangka panjang diperlukan untuk sepenuhnya memvalidasi perbedaan kinerja antara kedua model.

Masa depan AI: Persaingan global dengan hasil yang tidak pasti

Perkembangan DeepSeek dan OpenAI menunjukkan bahwa dunia AI terus berubah. Persaingan antara kedua raksasa ini akan secara signifikan membentuk perkembangan AI di tahun-tahun mendatang dan mengarah pada inovasi lebih lanjut.

Pertanyaan apakah kesamaan antara DeepSeek R1 dan OpenAI o1 disebabkan oleh kebetulan atau tiruan strategis masih belum terjawab untuk saat ini. Namun jelas bahwa persaingan global untuk mendominasi AI mendorong perkembangan teknologi dan mendorong batasan-batasan yang mungkin ada. Belum jelas apakah DeepSeek atau OpenAI akan unggul dalam kompetisi ini. Namun yang pasti adalah masa depan AI akan bergantung pada kemampuan membuat keputusan yang inovatif dan bertanggung jawab. Demokratisasi teknologi AI melalui model open source seperti DeepSeek R1 tidak diragukan lagi akan memainkan peran penting dalam proses ini. Ini adalah bidang yang menarik dan kompleks yang pasti menyimpan banyak kejutan.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus