NIEUW! DeepSeek OCR is China's stille triomf: hoe een open-source AI de Amerikaanse dominantie op het gebied van chips ondermijnt

Hoe een simpele truc de computerkosten met 90% kan verlagen – De achilleshiel van ChatGPT: waarom een ​​nieuwe OCR-technologie de regels van de AI-economie herschrijft

Lange tijd leek de wereld van kunstmatige intelligentie een simpele wet te volgen: groter is beter. Gedreven door miljardeninvesteringen in gigantische datacenters, verwikkelden techgiganten zoals OpenAI, Google en Anthropic zich in een wapenwedloop om steeds grotere taalmodellen te ontwikkelen met steeds uitgebreidere contextuele vensters. Maar achter deze indrukwekkende demonstraties schuilt een fundamentele economische zwakte: kwadratische schaling. Elke verdubbeling van de tekstlengte die een model moet verwerken, leidt tot een exponentiële stijging van de computerkosten, waardoor talloze veelbelovende toepassingen praktisch oneconomisch worden.

Juist bij deze economische barrière komt nu een technologie in beeld die niet alleen een verbetering betekent, maar ook een fundamenteel alternatief biedt voor het gevestigde paradigma: DeepSeek-OCR. In plaats van tekst op te splitsen in een lange keten van tokens, hanteert dit systeem een ​​radicaal andere aanpak: het zet tekst om in een afbeelding en verwerkt de informatie visueel. Deze ogenschijnlijk simpele truc blijkt een economische dam te zijn die de fundamenten van de AI-infrastructuur doet schudden.

Dankzij een intelligente combinatie van visuele compressie, die dure rekenstappen met een factor 10 tot 20 reduceert, en een zeer efficiënte Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur, omzeilt DeepSeek OCR de traditionele kostenval. Het resultaat is niet alleen een enorme efficiëntieverhoging, waardoor documentverwerking tot 90% goedkoper wordt, maar ook een paradigmaverschuiving met verstrekkende gevolgen. Dit artikel analyseert hoe deze innovatie niet alleen een revolutie teweegbrengt in de markt voor documentverwerking, maar ook de bedrijfsmodellen van gevestigde AI-leveranciers uitdaagt, het strategische belang van hardwaresuperioriteit herdefinieert en de technologie op grote schaal democratiseert via de open-sourcebenadering. We staan ​​mogelijk aan de vooravond van een nieuw tijdperk waarin architecturale intelligentie, in plaats van pure rekenkracht, de regels van de AI-economie dicteert.

Geschikt hiervoor:

• Vergeet de AI-giganten: waarom de toekomst klein, gedecentraliseerd en veel goedkoper is | De misrekening van $ 57 miljard – NVIDIA waarschuwt van alle bedrijven: de AI-industrie heeft op het verkeerde paard gewed

Waarom DeepSeek OCR de gevestigde infrastructuur van kunstmatige intelligentie fundamenteel uitdaagt en nieuwe regels voor de economie van de computerwetenschap schrijft: de klassieke grenzen van contextbewuste verwerking

Het centrale probleem waarmee grote taalmodellen sinds hun commerciële introductie te maken hebben, ligt niet in hun intelligentie, maar in hun wiskundige inefficiëntie. Het ontwerp van het aandachtsmechanisme, dat de basis vormt van alle moderne transformerarchitecturen, heeft een fundamentele zwakte: de verwerkingscomplexiteit neemt kwadratisch toe met het aantal invoertokens. Concreet betekent dit dat een taalmodel met een context van 4096 tokens zestien keer meer rekenkracht nodig heeft dan een model met een context van 1024 tokens. Deze kwadratische schaalverdeling is niet slechts een technisch detail, maar een directe economische drempel die het onderscheid maakt tussen praktisch haalbare en economisch onhoudbare toepassingen.

Lange tijd reageerde de industrie op deze beperking met een klassieke schaalstrategie: grotere contextvensters werden bereikt door de hardwarecapaciteit uit te breiden. Microsoft ontwikkelde bijvoorbeeld LongRoPE, dat contextvensters uitbreidt tot meer dan twee miljoen tokens, terwijl Google's Gemini 1.5 een miljoen tokens kan verwerken. De praktijk toont echter duidelijk de illusoire aard van deze aanpak aan: hoewel de technische capaciteit om langere teksten te verwerken is toegenomen, stagneert de acceptatie van deze technologieën in productieomgevingen omdat de kostenstructuur voor dergelijke scenario's simpelweg onrendabel blijft. De operationele realiteit voor datacenters en cloudproviders is dat ze te maken krijgen met een exponentiële kostenstijging voor elke verdubbeling van de contextlengte.

Dit economische dilemma wordt geometrisch progressief door de eerder genoemde kwadratische complexiteit: een model dat een tekst van 100.000 tokens verwerkt, vereist niet tien keer, maar honderd keer meer rekenkracht dan een model dat 10.000 tokens verwerkt. In een industriële omgeving waar de doorvoersnelheid, gemeten in tokens per seconde per GPU, een belangrijke maatstaf is voor winstgevendheid, betekent dit dat lange documenten niet economisch kunnen worden verwerkt met het huidige tokenisatieparadigma.

Het bedrijfsmodel van de meeste LLM-aanbieders is gebaseerd op het genereren van inkomsten uit deze tokens. OpenAI, Anthropic en andere gevestigde aanbieders berekenen hun prijzen op basis van input- en outputtokens. Een gemiddeld zakelijk document van honderd pagina's kan al snel worden omgezet in vijf- tot tienduizend tokens. Als een bedrijf dagelijks honderden van dergelijke documenten verwerkt, loopt de rekening al snel op tot jaarlijkse bedragen van zes of zeven cijfers. De meeste bedrijfsapplicaties in de RAG-context (Retrieval Augmented Generation) worden beperkt door deze kosten en zijn daarom niet geïmplementeerd of overgestapt op een kosteneffectiever alternatief, zoals traditionele OCR of regelgebaseerde systemen.

Geschikt hiervoor:

• Het interne AI-platform van het bedrijf als strategische infrastructuur en een zakelijke noodzaak

Het mechanisme van visuele compressie

DeepSeek-OCR presenteert een fundamenteel andere benadering van dit probleem, een die niet binnen de grenzen van het bestaande tokenparadigma opereert, maar deze letterlijk omzeilt. Het systeem functioneert volgens een eenvoudig maar radicaal effectief principe: in plaats van tekst te ontbinden in afzonderlijke tokens, wordt de tekst eerst weergegeven als een afbeelding en vervolgens verwerkt als een visueel medium. Dit is niet slechts een technische transformatie, maar een conceptuele herinrichting van het invoerproces zelf.

Het kernschema bestaat uit verschillende opeenvolgende verwerkingsniveaus. Een documentpagina met hoge resolutie wordt eerst omgezet in een afbeelding, waarbij alle visuele informatie behouden blijft, inclusief lay-out, afbeeldingen, tabellen en de originele typografie. In deze picturale vorm kan één pagina, bijvoorbeeld in 1024×1024 pixelformaat, theoretisch gelijkstaan ​​aan een tekst van duizend tot twintigduizend tokens, omdat een pagina met tabellen, lay-outs met meerdere kolommen en een complexe visuele structuur deze hoeveelheid informatie kan bevatten.

De DeepEncoder, de eerste verwerkingscomponent van het systeem, maakt geen gebruik van een klassiek visueel transformatorontwerp, maar van een hybride architectuur. Een lokale perceptiemodule, gebaseerd op het Segment Anything Model, scant de afbeelding met venstergerichte aandacht. Dit betekent dat het systeem niet op de hele afbeelding werkt, maar op kleine, overlappende gebieden. Deze strategie is cruciaal omdat het de klassieke valkuil van kwadratische complexiteit vermijdt. In plaats van dat elke pixel of elk visueel kenmerk de aandacht vestigt op alle andere, werkt het systeem binnen gelokaliseerde vensters, zoals achtste-achtste of veertiende-veertiende pixelgebieden.

De technisch revolutionaire fase volgt: een tweelaagse convolutionele downsampler reduceert het aantal visuele tokens met een factor zestien. Dit betekent dat de oorspronkelijke 4960 visuele patchtokens uit de lokale module worden gecomprimeerd tot slechts 256 visuele tokens. Dit is een verrassend effectieve compressie, maar wat echt belangrijk is, is dat deze compressie plaatsvindt vóórdat de dure globale aandachtmechanismen worden toegepast. De downsampler vertegenwoordigt een inversiepunt waar kosteneffectieve lokale verwerking wordt omgezet in een extreem gecondenseerde representatie, waarop vervolgens duurdere, maar nu haalbare, globale aandacht wordt toegepast.

Na deze compressie werkt een model ter grootte van CLIP, dat zelf driehonderd miljoen parameters heeft, op slechts tweehonderdzesenvijftig tokens. Dit betekent dat de globale aandachtsmatrix slechts vierduizend zeshonderdvijfendertig paarsgewijze aandachtsbewerkingen hoeft uit te voeren in plaats van zestienduizend vierennegentig. Dat is een reductie van een factor tweehonderdvijftig alleen al in deze verwerkingsfase.

Het resultaat van deze architectuursplitsing is een end-to-end compressie van 10:1 naar 20:1, waarmee praktisch een nauwkeurigheid van 97% wordt bereikt, mits de compressie niet extremer is dan 10:1. Zelfs met een extremere compressie van 20:1 daalt de nauwkeurigheid slechts tot ongeveer 60%, een acceptabel punt voor veel toepassingen, met name in de context van trainingsdata.

De Mixture-of-Experts-optimalisatielaag

Een tweede cruciaal aspect van DeepSeek OCR ligt in de decoderingsarchitectuur. Het systeem maakt gebruik van DeepSeek-3B-MoE, een model met in totaal drie miljard parameters, maar slechts 570 miljoen actieve parameters per inferentie. Dit was geen willekeurige ontwerpkeuze, maar eerder een reactie op de contextuele problemen en de kosten.

Modellen met een mix van experts werken volgens het principe van dynamische expertselectie. In plaats van elk token via alle modelparameters te verwerken, wordt elk token naar een kleine subset experts gestuurd. Dit betekent dat slechts een fractie van alle parameters bij elke decoderingsstap wordt geactiveerd. Bij DeepSeek OCR zijn dit doorgaans zes van de in totaal vierenzestig experts, plus twee gedeelde experts die voor alle tokens actief zijn. Deze beperkte activering maakt een fenomeen mogelijk dat in de economie bekend staat als sublineaire schaling: de rekenkosten nemen niet evenredig toe met de modelgrootte, maar veel langzamer.

De economische implicaties van deze architectuur zijn ingrijpend. Een compact transformermodel met drie miljard parameters zou alle drie miljard parameters voor elk token activeren. Dit vertaalt zich in een enorme inzet van geheugenbandbreedte en rekenkracht. Een MoE-model met dezelfde drie miljard parameters activeert echter slechts 570 miljoen parameters per token, wat ongeveer een vijfde is van de operationele kosten in termen van rekentijd. Dit betekent niet dat de kwaliteit eronder lijdt, want de modelcapaciteit wordt niet verminderd door de diversiteit aan experts, maar juist selectief gemobiliseerd.

In industriële implementaties verandert deze architectuur radicaal de servicekostenstructuur. Een groot datacenter dat DeepSeek-V3 met MoE-architectuur implementeert, kan op dezelfde hardware-infrastructuur vier tot vijf keer meer data verwerken dan een compact model met vergelijkbare kwaliteit. Dit betekent dat optische compressie in combinatie met MoE-architectuur op één A100 GPU de verwerking van ongeveer negentig miljard tokens aan pure tekstdata per dag mogelijk maakt. Dit is een enorme datadoorvoer die voorheen onhaalbaar was in deze sector.

Profiteer van de uitgebreide, vijfvoudige expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket | R&D, XR, PR & Optimalisatie van digitale zichtbaarheid - Afbeelding: Xpert.Digital

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

Economische transformatie van de markt voor documentverwerking

De gevolgen van deze technologische doorbraak voor de gehele markt voor documentverwerking zijn aanzienlijk. De traditionele OCR-markt, die lange tijd werd gedomineerd door bedrijven zoals ABBYY, Tesseract en bedrijfseigen oplossingen, is historisch gezien gefragmenteerd op basis van documentcomplexiteit, nauwkeurigheid en doorvoer. Gestandaardiseerde OCR-oplossingen bereiken doorgaans een nauwkeurigheid tussen 90 en 95 procent voor vloeiende digitale documenten, maar dalen tot 50 procent of lager voor gescande documenten met handgeschreven aantekeningen of verouderde informatie.

DeepSeek OCR overtreft deze nauwkeurigheidsbenchmarks aanzienlijk, maar bereikt ook iets wat traditionele OCR niet kon: het verwerkt niet alleen tekst, maar behoudt ook de lay-out, tabelstructuur, opmaak en zelfs semantiek. Dit betekent dat een financieel rapport niet simpelweg als een tekststring wordt geëxtraheerd, maar dat de tabelstructuur en wiskundige relaties tussen cellen behouden blijven. Dit opent de deur naar geautomatiseerde gegevensvalidatie die traditionele OCR niet kon bieden.

De economische impact is vooral merkbaar bij toepassingen met een hoog volume. Een bedrijf dat dagelijks duizenden facturen verwerkt, betaalt doorgaans tussen de veertig en twee dollar per document voor traditionele documentgebaseerde data-extractie, afhankelijk van de complexiteit en het automatiseringsniveau. Met DeepSeek OCR kunnen deze kosten dalen tot minder dan tien cent per document, omdat optische compressie het hele inferentieproces zo efficiënt maakt. Dit vertegenwoordigt een kostenbesparing van zeventig tot negentig procent.

Dit heeft een nog dramatischere impact op RAG-systemen (Retrieval Augmented Generation), waar bedrijven externe documenten in realtime ophalen en aan taalmodellen doorgeven om accurate antwoorden te genereren. Een bedrijf met een klantenservicemedewerker met toegang tot een database met documenten van honderden miljoenen woorden, zou traditioneel een of meer van deze woorden moeten tokeniseren en bij elke query aan het model moeten doorgeven. Met DeepSeek OCR kan deze informatie vooraf worden gecomprimeerd als gecomprimeerde visuele tokens en bij elke query opnieuw worden gebruikt. Dit elimineert de enorme hoeveelheid redundante berekeningen die voorheen bij elke aanvraag nodig waren.

De studies tonen concrete cijfers: een bedrijf dat juridische documenten automatisch wil analyseren, kan rekenen op kosten van honderd dollar per analysezaak met traditionele tekstverwerking. Met visuele compressie dalen deze kosten tot twaalf tot vijftien dollar per zaak. Voor grote bedrijven die dagelijks honderden zaken verwerken, vertaalt dit zich in een jaarlijkse besparing van tientallen miljoenen.

Geschikt hiervoor:

• “De Duitse Angst” – Is de Duitse innovatiecultuur achterlijk – of is “voorzichtigheid” zelf een vorm van duurzaamheid?

De tegenstrijdigheid van de token-efficiëntieparadox

Een fascinerend economisch aspect dat voortvloeit uit ontwikkelingen zoals DeepSeek OCR is de zogenaamde token efficiency paradox. Op het eerste gezicht zou kostenreductie door verbeterde efficiëntie moeten leiden tot lagere totale kosten. De empirische realiteit laat echter het tegenovergestelde patroon zien. Hoewel de kosten per token de afgelopen drie jaar met een factor duizend zijn gedaald, melden bedrijven vaak stijgende totale rekeningen. Dit komt door een fenomeen dat economen de Jevons paradox noemen: de kostenverlaging leidt niet tot een proportionele afname van het gebruik, maar juist tot een explosie in het gebruik, wat uiteindelijk resulteert in hogere totale kosten.

In de context van DeepSeek OCR zou zich een contrasterend fenomeen kunnen voordoen: bedrijven die voorheen het gebruik van taalmodellen voor documentverwerking minimaliseerden omdat de kosten te hoog waren, zullen deze applicaties nu opschalen omdat ze plotseling economisch haalbaar worden. Paradoxaal genoeg betekent dit dat, hoewel de kosten per applicatie dalen, de totale uitgaven aan AI-inferentie binnen een bedrijf kunnen toenemen, omdat voorheen onbruikbare use cases nu haalbaar worden.

Dit is geen negatieve ontwikkeling, maar weerspiegelt de economische rationaliteit van bedrijven: ze investeren in technologie zolang de marginale baten de marginale kosten overtreffen. Zolang de kosten onbetaalbaar zijn, zal de technologie niet worden geadopteerd. Zodra deze betaalbaarder wordt, zal deze massaal worden geadopteerd. Dit is de normale gang van zaken bij de adoptie van technologie.

De implicaties voor de economie van GPU-infrastructuur

Een ander kritisch punt betreft de GPU-infrastructuur die nodig is om deze systemen te implementeren. Optische compressie en de architectuur met een mix van experts zorgen ervoor dat de benodigde hardwarecapaciteit per doorvoereenheid drastisch afneemt. Een datacenter dat voorheen 40.000 H100 GPU's nodig had om een ​​bepaalde doorvoer te bereiken, zou dit kunnen bereiken met 10.000 of minder DeepSeek OCR-gebaseerde inferentiesystemen.

Dit heeft geopolitieke en strategische implicaties die verder reiken dan pure technologie. China, dat te maken heeft met exportbeperkingen op geavanceerde halfgeleiders, heeft via DeepSeek een systeem ontwikkeld dat effectiever werkt met de beschikbare hardware. Dit betekent niet dat hardwarebeperkingen irrelevant worden, maar het maakt ze wel minder belastend. Een Chinees datacenter met 5.000 twee jaar oude Nvidia A100 GPU's kan, met DeepSeek OCR en MoE-architectuur, een doorvoer leveren waarvoor voorheen 10.000 of 15.000 nieuwere GPU's nodig waren.

Dit verschuift de strategische balans in de AI-infrastructuureconomie. De Verenigde Staten en hun bondgenoten hebben hun dominantie in AI-ontwikkeling lang behouden door toegang te hebben tot de nieuwste en krachtigste chips. Nieuwe efficiëntiemethoden zoals optische compressie zullen deze dominantie ondermijnen door een efficiënter gebruik van oudere hardware mogelijk te maken.

De transformatie van het bedrijfsmodel van AI-aanbieders

Gevestigde LLM-aanbieders zoals OpenAI, Google en Anthropic staan ​​nu voor een uitdaging die hun bedrijfsmodellen ondermijnt. Ze hebben fors geïnvesteerd in hardware om grote, compacte modellen te trainen en te implementeren. Deze modellen zijn waardevol en leveren echte waarde. Systemen zoals DeepSeek OCR trekken echter de winstgevendheid van deze investeringen in twijfel. Als een bedrijf met een kleiner kapitaalbudget efficiëntere modellen kan realiseren door middel van verschillende architectuurbenaderingen, wordt het strategische voordeel van de grotere, kapitaalintensievere systemen kleiner.

OpenAI compenseerde dit lange tijd met snelheid: ze hadden eerder betere modellen. Dit leverde hen bijna-monopoliewinsten op, waardoor ze verdere investeringen konden rechtvaardigen. Maar toen andere aanbieders hen inhaalden en op sommige vlakken voorbijstreefden, verloren gevestigde spelers dit voordeel. Marktaandelen raakten meer gefragmenteerd en de gemiddelde winstmarges per token kwamen onder druk te staan.

Onderwijsinfrastructuur en de democratisering van technologie

Een vaak over het hoofd gezien aspect van systemen zoals DeepSeek-OCR is hun rol in de democratisering van technologie. Het systeem is uitgebracht als open source, met modelgewichten beschikbaar op Hugging Face en trainingscode op GitHub. Dit betekent dat iedereen met één high-end GPU, of zelfs toegang tot cloudcomputing, het systeem kan gebruiken, begrijpen en zelfs verfijnen.

Een experiment met Unsloth toonde aan dat DeepSeek OCR, geoptimaliseerd voor Perzische tekst, het foutenpercentage met 88 procent verbeterde met slechts 60 trainingsstappen op één GPU. Dit is niet significant omdat Perzische OCR een massamarktprobleem is, maar omdat het aantoont dat innovatie in AI-infrastructuur niet langer in handen is van miljardenbedrijven. Een kleine groep onderzoekers of een startup zou een model kunnen aanpassen aan hun specifieke behoeften.

Dit heeft enorme economische gevolgen. Landen die niet over de middelen beschikken om miljarden te investeren in eigen AI-ontwikkeling, kunnen nu open-sourcesystemen gebruiken en aanpassen aan hun eigen behoeften. Dit verkleint de technologische kloof tussen grote en kleine economieën.

De implicaties van marginale kosten en de toekomst van prijsstrategieën

In de klassieke economie worden prijzen op de lange termijn gedreven naar marginale kosten, vooral wanneer er concurrentie is en nieuwe markttoetredingen mogelijk zijn. De LLM-sector vertoont dit patroon al, zij het met enige vertraging. De marginale kosten van tokeninferentie in gevestigde modellen bedragen doorgaans één tot twee tienden van een cent per miljoen tokens. Prijzen variëren echter meestal tussen de twee en tien cent per miljoen tokens, een bereik dat aanzienlijke winstmarges vertegenwoordigt.

DeepSeek OCR zou deze dynamiek kunnen versnellen. Als de marginale kosten drastisch dalen door optische compressie, zullen concurrenten gedwongen worden hun prijzen aan te passen. Dit zou kunnen leiden tot een versnelde erosie van winstmarges, wat uiteindelijk resulteert in een consumentenscenario waarin tokeninferentie een quasi-gratis of goedkope service wordt, vergelijkbaar met cloudopslag.

Deze ontwikkeling is beangstigend voor gevestigde aanbieders en gunstig voor nieuwe of op efficiëntie gerichte aanbieders. Het zal leiden tot enorme consolidatie of herpositionering binnen de sector. Bedrijven die uitsluitend vertrouwen op schaal en modelgrootte zullen het moeilijk krijgen. Bedrijven die zich richten op efficiëntie, specifieke use cases en klantintegratie zullen op de lange termijn sterker uit de bus komen.

Geschikt hiervoor:

• AI-soevereiniteit voor bedrijven: is dit het AI-voordeel van Europa? Hoe een controversiële wet een kans wordt in de wereldwijde concurrentie.

Een paradigmaverschuiving op economisch niveau

DeepSeek OCR en de onderliggende innovatie op het gebied van optische compressie vertegenwoordigen meer dan alleen een technische verbetering. Ze markeren een paradigmaverschuiving in de manier waarop de AI-industrie denkt, investeert en innoveert. De verschuiving van pure schaalbaarheid naar intelligent design, de adoptie van MoE-architecturen en het besef dat visuele codering efficiënter kan zijn dan tokencodering, zijn allemaal tekenen dat de industrie haar technische grenzen ziet verleggen.

Economisch gezien betekent dit een enorme aanpassing van de kostenstructuren, een herverdeling van de concurrentiepositie tussen gevestigde en nieuwe spelers, en een fundamentele herberekening van de winstgevendheid van verschillende AI-toepassingen. Bedrijven die deze verschuivingen begrijpen en zich snel aanpassen, zullen aanzienlijke strategische voordelen behalen. Bedrijven die deze verschuiving negeren en vasthouden aan gevestigde benaderingen, zullen hun concurrentievermogen verliezen.

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

Konrad Wolfenstein

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel

Onze wereldwijde branche- en bedrijfsexpertise op het gebied van bedrijfsontwikkeling, verkoop en marketing - Afbeelding: Xpert.Digital

Branchefocus: B2B, digitalisering (van AI tot XR), machinebouw, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer hierover hier:

• Xpert Business Hub

Een thematisch centrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over de mondiale en regionale economie, innovatie en branchespecifieke trends
• Verzameling van analyses, impulsen en achtergrondinformatie uit onze focusgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Topic hub voor bedrijven die meer willen weten over markten, digitalisering en industriële innovaties