Otwarta kontra zamknięta sztuczna inteligencja – punkt zwrotny w globalnej geopolityce sztucznej inteligencji: chiński model open source kontra dominacja USA

Koniec dominacji USA? Chińska strategia open source przełamuje monopol Doliny Krzemowej

Koniec ekskluzywności: jak rozwój otwartych modeli sztucznej inteligencji zmienia globalny porządek świata

Rok 2025 to historyczny punkt zwrotny w świecie sztucznej inteligencji. Przez długi czas Dolina Krzemowa, z jej filozofią zamkniętych, drogich systemów, była uważana za niekwestionowany ośrodek postępu technologicznego. Jednak ta hegemonia chyli się ku upadkowi. Napędzani amerykańskimi ograniczeniami handlowymi i presją na wydajność, chińscy deweloperzy zainicjowali cichą rewolucję, która teraz głośno odbija się echem na globalnym rynku: erę „otwartej inteligencji”.

Dzięki modelom takim jak DeepSeek i Qwen, chińskie firmy technologiczne nie koncentrują się już na samej mocy obliczeniowej, lecz na radykalnej efektywności kosztowej i powszechnej dostępności. Kiedy model osiąga wydajność flagowych modeli OpenAI, ale jego eksploatacja kosztuje jedynie ułamek, sytuacja gospodarcza ulega drastycznej zmianie. To paradoks: sankcje mające na celu spowolnienie Chin wywołały falę demokratyzacji, nagle czyniąc sztuczną inteligencję dostępną dla wszystkich – od małych startupów w Berlinie po zespoły programistyczne w Bangalore.

Ale ta transformacja niesie ze sobą nie tylko nowe możliwości. Podczas gdy ceny spadają, a innowacyjność rośnie, narastają również wady: nowym, otwartym supermodelom towarzyszy brak przejrzystości, ryzyko cenzury i niepewność geopolityczna. Poniższy artykuł dogłębnie analizuje, jak zmienia się równowaga sił między USA a Chinami, dlaczego Meta nagle staje się beneficjentem i co ta nowa rzeczywistość oznacza dla europejskiej gospodarki i bezpieczeństwa danych.

Nadaje się do:

• DeepSeek V3.2: Konkurencja na poziomie GPT-5 i Gemini-3, a także możliwość wdrożenia lokalnego we własnych systemach! Koniec gigabitowych centrów danych AI?

Demokratyzacja sztucznej inteligencji zmienia relacje władzy

W globalnym krajobrazie sztucznej inteligencji zachodzi obecnie fundamentalna zmiana, wykraczająca daleko poza wskaźniki technologiczne i mająca głębokie konsekwencje ekonomiczne, strategiczne i geopolityczne. Po raz pierwszy w historii współczesnej sztucznej inteligencji chińscy deweloperzy prześcignęli swoich amerykańskich konkurentów pod względem liczby pobrań modeli open source. Nie jest to jedynie zmiana statystyczna, ale raczej symptom fundamentalnej restrukturyzacji sposobu rozwoju, rozpowszechniania i komercjalizacji sztucznej inteligencji. Długotrwała hegemonia Stanów Zjednoczonych w sektorze sztucznej inteligencji, oparta na kontroli zastrzeżonych, wydajnych systemów o zamkniętym kodzie źródłowym, jest kwestionowana przez nową logikę: otwartych, skalowalnych i opłacalnych modeli.

Dane empiryczne są jednoznaczne. Według raportu „Economies of Open Intelligence”, który analizuje statystyki pobrań z platformy Hugging Face, ponad 44% pobrań popularnych nowych modeli w 2025 roku pochodziło z Chin. Amerykańscy deweloperzy, niegdyś niekwestionowani liderzy rynku, stale tracą udziały w rynku. Rodziny modeli Qwen i DeepSeek firmy Alibaba odnotowują ogromny wzrost, pozostawiając w tyle dotychczas dominujących amerykańskich konkurentów, takich jak Meta i Google. Same te dwie chińskie rodziny modeli odpowiadają za 14% wszystkich pobrań. Dla porównania, modele Llama firmy Meta, które nadal dominowały na rynku w 2024 roku, osiągnęły zaledwie 500 milionów pobrań w tym samym okresie, podczas gdy rodzina Qwen firmy Alibaba osiągnęła ponad 750 milionów pobrań.

Otwartość strategiczna jako odpowiedź na sankcje USA

Ta zmiana nie jest jednak wyłącznie wynikiem przewagi technologicznej, ale raczej konsekwencją celowej reorganizacji strategicznej chińskich firm technologicznych. Podczas gdy amerykańscy giganci, tacy jak OpenAI i Google, chronią swoje najbardziej zaawansowane technologie sztucznej inteligencji kosztownymi paywallami i zamkniętymi interfejsami API, Chiny realizują diametralnie odmienną strategię. Ponad dwadzieścia chińskich firm i uniwersytetów opublikowało modele open source, stanowiąc skoordynowany, choć nie formalnie ukierunkowany, przekaz dla rynku globalnego. Ta strategia otwartości nie jest altruizmem, lecz przemyślaną odpowiedzią na ograniczenia eksportowe i sankcje technologiczne nałożone przez Stany Zjednoczone na chińskie firmy technologiczne. Zgodnie z amerykańskim programem ramowym AI Diffusion Framework, zaawansowane układy scalone AI są blokowane dla Chin, zmuszając chińskich deweloperów do pracy z tańszym sprzętem i bardziej wydajnymi algorytmami.

Paradoksalnie, to ograniczenie technologiczne doprowadziło do innowacji, która w dłuższej perspektywie może okazać się bardziej kosztowna dla amerykańskiego przemysłu sztucznej inteligencji: masowej demokratyzacji technologii AI. Udostępniając swoje modele w sposób otwarty, chińskie firmy radykalnie obniżają barierę wejścia dla małych zespołów, startupów i instytucji badawczych na całym świecie. Gwarantują, że rozwój sztucznej inteligencji nie będzie już wyłącznym przywilejem kilku megakorporacji z wielomiliardowymi budżetami. Ten strategiczny wybór, zrodzony z konieczności, staje się najpotężniejszą bronią w walce z zamkniętą filozofią sztucznej inteligencji w USA.

Wydajność zamiast brutalnej siły: ekonomiczna przewaga nowych architektur

Ekonomiczne sedno tej zmiany leży w radykalnej efektywności kosztowej chińskich modeli. Na przykład DeepSeek-R1 osiąga wydajność techniczną równą lub przewyższającą OpenAI-o1, a koszty operacyjne wynoszą zaledwie około pięciu procent. Wskaźnik kosztów jest konkretny: DeepSeek pobiera 2,19 USD za milion tokenów wyjściowych, podczas gdy OpenAI-o1 kosztuje 60 USD za milion tokenów. Nie jest to różnica marginalna, ale raczej oszczędność kosztów rzędu 30-krotności przy porównywalnej lub lepszej jakości wyjściowej. Ta struktura kosztów opiera się na fundamentalnej innowacji metodologicznej. Podczas gdy OpenAI wykorzystuje trzyetapowy proces składający się z nadzorowanego dostrajania, modelowania nagród i optymalizacji PPO, DeepSeek wykorzystuje czyste uczenie wzmacniające bez nadzoru wstępnego. Model uczy się metodą prób i błędów, korygując się i rozwiązując złożone problemy poprzez eksperymenty algorytmiczne, a nie poprzez kosztowne wskazówki ludzkie.

Budżet szkoleniowy podkreśla dysproporcje ekonomiczne: DeepSeek zainwestował około dwunastu milionów dolarów w szkolenie R1. OpenAI wydaje obecnie około siedmiu miliardów dolarów rocznie na szkolenie i wnioskowanie, a pojedyncze szkolenia kosztują podobno setki milionów dolarów. Raport Wall Street Journal sugeruje, że OpenAI przeznacza około pięćset milionów dolarów na sześciomiesięczny cykl szkolenia GPT-5. Liczby te podkreślają nie tylko korzyści w zakresie efektywności kosztowej, ale także głębszą zmianę w logice technologicznej: chińscy programiści odkryli, że rozmiar i moc obliczeniowa nie są jedynymi czynnikami determinującymi wydajność modelu. Inteligentna architektura, wydajne metody szkolenia i zoptymalizowane wykorzystanie sprzętu mogą przynieść ogromne oszczędności.

Ta innowacja technologiczna ma bezpośredni wpływ na ekonomiczną dostępność sztucznej inteligencji. Na przykład, cena modelu Qwen Long firmy Albaba została obniżona o 97%, dzięki czemu stał się on dostępny dla milionów programistów, startupów i przedsiębiorców, którzy nie mogą konkurować z cenami OpenAI. Jednocześnie widać wyraźnie, że chińskie modele zyskują na popularności dzięki częstszym aktualizacjom i krótszym cyklom wydawniczym. Każda aktualizacja modelu zazwyczaj generuje wzrost bazy użytkowników i akceptacji. Ponieważ chińscy dostawcy znacznie częściej publikują nowe wersje, ich baza użytkowników rośnie szybciej niż w przypadku dostawców amerykańskich, którzy aktualizują swoje produkty rzadziej, ale zapewniają większy skok w wydajności i funkcjonalności.

Odpowiedź Doliny Krzemowej: między dominacją na rynku infrastruktury a transformacją Meta w kierunku rozwiązań open source

Przejścia od monopolu do rozdrobnionego krajobrazu nie należy rozumieć jako uproszczonej narracji Dawida kontra Goliata. Jest to raczej współistnienie różnych logik ekonomicznych. Stany Zjednoczone zachowują przewagę strukturalną. Z około 500 000 specjalistów od sztucznej inteligencji, amerykański przemysł dysponuje największą na świecie pulą talentów. Inwestycje w kapitał wysokiego ryzyka i badania wynoszą około 502 miliardów dolarów rocznie. Moc centrów danych w USA wynosi 45 gigawatów, co jest najwyższą wartością na świecie. Ta infrastrukturalna przewaga pozwala amerykańskim firmom na ciągłe szkolenie najpotężniejszych modeli o zamkniętym kodzie źródłowym, które przewyższają alternatywy open source w wielu wysoce wyspecjalizowanych aplikacjach. Modele OpenAI są cenione za swoją niezawodność i spójność, Meta-Llama zbudowała solidną społeczność, a Google Gemini oferuje możliwości multimodalne z zastrzeżoną skalowalnością.

W tym samym czasie Meta, jedna z najważniejszych amerykańskich firm technologicznych, staje się największym odstępcą od amerykańskiego modelu zamkniętego kodu źródłowego. Pod przewodnictwem Marka Zuckerberga, Meta uruchomiła agresywny program open source, udostępniając swój najpotężniejszy jak dotąd otwarty model, Llama 4. Z 400 miliardami parametrów, Llama 4 pozycjonuje się jako bezpośredni konkurent OpenAI i Google, ale z jedną fundamentalną różnicą: jest dostępna bezpłatnie. Ta decyzja Meta stanowi świadome odwrócenie dotychczasowej strategii i sygnalizuje, że nawet uznany gigant technologiczny dostrzegł, że przyszłość rynku AI leży w otwartości. Prognoza Gartnera potwierdza ten trend: modele językowe open source będą stanowić około 50 procent rynku przedsiębiorstw do 2027 roku, co stanowi dwukrotność obecnego poziomu.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Nowe możliwości dla MŚP i europejskiej suwerenności danych

Rozwój modeli AI typu open source ma bezpośrednie konsekwencje dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP). Przedsiębiorcy i deweloperzy mogą teraz integrować możliwości AI ze swoimi produktami bez wydawania milionów na zastrzeżone interfejsy API. Startupy założone w Europie, Azji i innych regionach po raz pierwszy osiągnęły prawdziwą technologiczną równość z gigantami. Na przykład francuska firma Mistral AI, która rozwija modele open source i niedawno zakończyła dużą rundę finansowania z wyceną na 6 miliardów euro, bezpośrednio korzysta z tej nowej sytuacji. Podobnie niemiecki startup Aleph Alpha, koncentrujący się na europejskiej suwerenności danych, może budować na solidnych fundamentach open source, zamiast tworzyć je od podstaw.

Jednocześnie modele open source otwierają nowe możliwości wdrożeniowe, kluczowe dla organizacji dbających o prywatność i bezpieczeństwo danych. Zamiast wysyłać dane do serwerów OpenAI, Google, a nawet chińskich, firmy mogą uruchamiać modele lokalnie na własnym sprzęcie. Jest to nie tylko możliwość techniczna, ale konieczność ekonomiczna i regulacyjna. W sierpniu 2025 roku Unia Europejska wdrożyła rozporządzenie w sprawie modeli AI ogólnego przeznaczenia, które nakłada na nie rygorystyczne wymogi dotyczące przejrzystości. Dostawcy dużych modeli językowych muszą szczegółowo ujawniać, jak działają ich modele, na jakich danych zostały przeszkolone oraz jak zarządzają ryzykiem. Modele open source przewidują pewne wyjątki, dając europejskim i globalnym deweloperom przewagę regulacyjną nad systemami zamkniętymi.

Nadaje się do:

• NOWOŚĆ! DeepSeek OCR to cichy triumf Chin: Jak sztuczna inteligencja typu open source podważa dominację USA na rynku chipów

Paradoks przejrzystości i zagrożenia bezpieczeństwa geopolitycznego

Jednak jakość i przejrzystość tych otwartych modeli niepokojąco spada. W 2022 roku około 80% popularnych modeli otwarcie ujawniło dane, na których zostały wytrenowane. Do 2025 roku odsetek ten spadł do zaledwie 39%. W rzeczywistości nie mamy do czynienia z prawdziwie otwartym oprogramowaniem o pełnej przejrzystości, ale raczej z nową kategorią: modelami półotwartymi, które można pobrać bezpłatnie, ale których wewnętrznego działania i danych treningowych nie da się prześledzić. To rodzaj demokratyzacji bez przejrzystości, dostępności bez zrozumienia. Pozwala to wielu osobom korzystać z systemów AI i integrować je, ale jednocześnie stwarza nowe wątpliwości co do prawdziwego pochodzenia i stronniczości tych systemów.

Ten brak przejrzystości staje się szczególnie problematyczny w przypadku modeli chińskich. Podczas gdy chińscy twórcy agresywnie rozpowszechniają swoje modele, działają one pod wpływem państwowych wytycznych cenzury. DeepSeek i inne chińskie systemy sztucznej inteligencji znane są z tłumienia lub fałszowania informacji, gdy zapytania dotyczą drażliwych tematów, takich jak Tajwan czy masakra na placu Tiananmen. Nie jest to przypadek, lecz przejaw chińskiego modelu kontroli, w którym wszystkie firmy technologiczne działają pod nadzorem państwa. Implikacje dla bezpieczeństwa są subtelne, ale znaczące: podczas gdy modele open source pochodzące ze źródeł zachodnich mogą, przynajmniej teoretycznie, być recenzowane przez społeczność naukową, modele chińskie podlegają wpływom nieprzejrzystych mechanizmów kontroli politycznej, pozbawionych jakiejkolwiek przejrzystości.

Drugim problemem bezpieczeństwa jest prywatność danych i nadzór rządowy. DeepSeek przechowuje dane użytkowników na serwerach w Chinach, nie oferując użytkownikom opcji rezygnacji. Daje to chińskiemu rządowi potencjalny dostęp do danych. Doniesienia wskazują, że implementacje DeepSeek są również podatne na publikowanie niezabezpieczonego kodu, gdy zapytania stają się politycznie wrażliwe. Rodzi to nie tylko obawy dotyczące prywatności, ale także pytania o bezpieczeństwo i niezawodność systemów wykorzystywanych w infrastrukturze krytycznej lub agencjach rządowych. Rząd federalny Niemiec i instytucje europejskie słusznie zachowują ostrożność w kwestii wdrażania chińskich systemów sztucznej inteligencji w kontekstach wrażliwych.

Paradoksalnie, to napięcie geopolityczne mogłoby umożliwić Europie, długo biernej obserwatorce amerykańsko-chińskiego wyścigu w dziedzinie sztucznej inteligencji, przyjęcie niezależnej roli. Tradycyjnym błędem Europy było regulowanie, gdy inni wprowadzali innowacje, i wprowadzanie innowacji, gdy USA się rozwijały. Ten historyczny schemat doprowadził do monopolizacji europejskich wynalazków, takich jak internet, przez amerykańskie firmy. Jednak unijne regulacje dotyczące sztucznej inteligencji mogłyby wytyczyć inną drogę. Zamiast jedynie reaktywnie regulować, Europa może proaktywnie skupić się na przejrzystości, suwerenności danych i lokalnym przetwarzaniu. To nie tylko zapewnia przejrzystość przepisów, ale także tworzy konkurencyjne środowisko dla europejskich deweloperów specjalizujących się w zaufaniu, bezpieczeństwie i zgodności z przepisami.

Rzeczywistość geopolityczna pozostaje jednak pełna niuansów. Stany Zjednoczone nadal sprawują absolutne przywództwo w najpotężniejszych systemach, choć coraz częściej nie za pośrednictwem OpenAI, lecz Meta i, do pewnego stopnia, Anthropic. Chiny nie są na drodze do technologicznego wyprzedzenia USA, ale raczej do uczynienia konkurencji technologicznej bardziej opłacalną i demokratyczną. Zmienia to zasady gry dla milionów podmiotów, ale niekoniecznie dla organizacji o nieograniczonych budżetach. Długoterminowe implikacje są jednak takie, że przyszłość z łatwo dostępną, opłacalną technologią AI dla wszystkich podmiotów doprowadzi do redystrybucji globalnych szans i zagrożeń.

Zakłócenie modeli biznesowych i rzeczywistość danych dotyczących wykorzystania

Konsekwencje ekonomiczne tej zmiany są głębokie. Dla firm oznacza to, że tradycyjne modele biznesowe oparte na zastrzeżonej technologii sztucznej inteligencji (AI) znajdują się pod presją. Osiemdziesiąt pięć procent firm objętych niedawnym badaniem postrzega generatywną sztuczną inteligencję jako ogromną szansę na transformację swoich modeli biznesowych. Jednocześnie około jedna piąta ostrzega przed poważnym ryzykiem zakłóceń w istniejących modelach biznesowych. Obszary takie jak tworzenie oprogramowania, projektowanie, tworzenie treści i tradycyjne doradztwo mogłyby ulec znaczącej transformacji, gdyby wydajne systemy AI stały się dostępne dla każdego.

Dotyczy to również dynamiki rynku pracy. Jeśli systemy AI nie będą już ograniczone do drogich, zastrzeżonych technologii, ale będą dostępne dla każdego programisty, zadania, które obecnie wymagają specjalistycznej wiedzy, mogą stać się masowo zautomatyzowane. Na przykład agencja projektowania stron internetowych mogłaby zostać zastąpiona małym zespołem z dobrym wsparciem AI. Centra serwisowe, programiści, biura projektowe i działy administracyjne mogłyby ulec fundamentalnej transformacji dzięki dostępności wydajnych, otwartych modeli. Nie jest to jednak automatyzacja w klasycznym sensie, lecz raczej redystrybucja tworzenia wartości: zamiast dużej firmy z dużym budżetem świadczącej usługi AI, średnie i małe przedsiębiorstwa mogą zrobić to samo.

Empiryczne wskaźniki wykorzystania potwierdzają tę fundamentalną zmianę. Sytuacja staje się jeszcze bardziej oczywista, gdy weźmiemy pod uwagę faktyczną generację tokenów – ilość tokenów generowanych przez użytkowników sztucznej inteligencji – a nie liczbę pobrań. Pod koniec 2024 roku chińskie modele odpowiadały za zaledwie około 1,2% globalnej generacji tokenów. Do 2025 roku udział ten wzrósł do prawie 30% w ciągu zaledwie kilku tygodni, osiągając średnio około 13% w ciągu całego roku. To jeszcze bardziej drastyczna zmiana, niż sugerują dane dotyczące pobrań. Sam DeepSeek wygenerował około 14,37 biliona tokenów między listopadem 2024 a listopadem 2025 roku, znacznie więcej niż 5,59 biliona tokenów Qwen, a łącznie przewyższają one całkowitą produkcję wszystkich innych modeli open source razem wziętych.

Innymi słowy, nie chodzi tu tylko o zmianę dostępności czy zainteresowania, ale o rzeczywistą zmianę w sposobie użytkowania. Miliony ludzi i organizacji już aktywnie korzystają z chińskich modeli otwartych w swoich codziennych zadaniach, tworzeniu oprogramowania, badaniach i tworzeniu treści.

Podsumowując, można stwierdzić, że empiryczna rzeczywistość roku 2025 przedstawia fundamentalnie inny krajobraz sztucznej inteligencji niż trzy lata wcześniej. Przejście od zdominowanej przez USA architektury skoncentrowanej na zamkniętym kodzie źródłowym do wielobiegunowego krajobrazu opartego na otwartym kodzie źródłowym nie jest już przewidywaniem ani możliwością, lecz realną rzeczywistością. Chińscy deweloperzy nie wyprzedzili technicznie USA, ale ustanowili inną logikę ekonomiczną, która priorytetowo traktuje efektywność kosztową, dostępność i szybkość. Ta konkurencja nie zostanie wygrana dzięki absolutnej przewadze technologicznej, ale dzięki logice rynku: ten, kto zaoferuje przystępne cenowo, łatwo dostępne i regularnie aktualizowane modele, zdobędzie większe udziały w rynku, niezależnie od tego, czy jego system uzyska o jedną dziesiątą punktu procentowego wyższą wydajność w każdym pojedynczym teście porównawczym.

Rok 2025 oznacza zatem przejście od ery wyłączności AI do ery jej proliferacji. Implikacje dla gospodarki, zarządzania, bezpieczeństwa i globalnej dynamiki władzy są znaczące i wymagają fundamentalnej reorientacji strategicznych rozważań w polityce, biznesie i nauce. Bezpłatna lub niedroga dostępność wysokowydajnych systemów AI sama w sobie nie stanowi problemu, ale rodzi nowe obowiązki: przejrzystość w zakresie pochodzenia, danych szkoleniowych i potencjalnych błędów staje się niezbędna. Jednocześnie otwiera to nowe możliwości dla krajów takich jak Niemcy i Unia Europejska, aby pełnić nie tylko rolę regulatorów, ale niezależnych graczy na globalnym rynku AI.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc