DeepSeek vs. Openaai: Ki-Wet Racen разоблачает-китайский R1 просто копия или шедевр стратегии?

Гигантский технологический конкурс: DeepSeek vs. Openaai-который доминирует в будущем ИИ?

Китай и США в течение многих лет были в центре глобального технологического развития. Особенно в области искусственного интеллекта (ИИ) существует интенсивная гонка, в которой крупные технологические компании и новые стартапы ищут инновационные решения. В этом контексте китайский стартап Ki Deepseek и американская компания Openai вызвали ажиотаж. DeepSeek недавно представила две замечательные модели ИИ под названием Deepseek R1 (в основной версии «R1») и Deepseek R1 Zero (часто также называемый «R1-Zero»), в то время как американская сторона с Oper-моделью O1 и ее меньшим вариантом, O1 Mini,, ожидающий. Многие наблюдатели задаются вопросом, являются ли модели DeepSeek R1 и R1 Zero только случайной имитацией американских технологий или есть ли целевая стратегия, чтобы помочь китайскому сектору ИИ.

Этот текст интенсивно связан с различиями и сходством между системами ИИ от DeepSeek и Openai. Кроме того, это освещено, как обучение подкреплению используется в DeepSeek R1 Zero и R1, и какой потенциал это может привести к следующему поколению моделей ИИ. В ходе этих объяснений более 2000 слов объединится, чтобы обеспечить всестороннее рассмотрение и более глубокий анализ. В то же время предпринимается попытка представить только контент, который можно считать заслуживающим доверия. Этот текст отделяется от чистых спекуляций и фокусируется на понятных тенденциях, хорошо известных технических данных и утверждениях из области ИИ.

Подходит для:

• Китай против США в области искусственного интеллекта: действительно ли DeepSeek R1 (R1 Zero) и OpenAI o1 (o1 mini) настолько отличаются?

Глобальная конкуренция в секторе ИИ

Конкуренция между Китаем и США в области ИИ значительно возросла в последние годы. Наблюдатели продолжают говорить о двух странах в реальной гонке за превосходство в будущей технологии KI. Есть различные причины, по которым этот соревнование настолько хуже. Во -первых, политические решения обеих стран видят потенциал для обеспечения инновационного лидерства в ближайшие десятилетия. Во -вторых, крупные технологические компании признали, что решения ИИ обещают огромные экономические преимущества. В -третьих, и Китай, и Соединенные Штаты сформулировали обширные стратегии для продвижения исследований искусственного интеллекта.

В Китае KI считается важным строительным блоком для модернизации страны и в течение нескольких лет как «ключ к международному конкурсу». Правительство продвигает стартапов и исследовательские институты с широким спектром программ и денег для расширения разработки технологий ИИ. Напротив, Соединенные Штаты опираются на мощность свободного рынка, где крупные и устоявшие в таких компаниях, как Google, Microsoft, Meta и Openai, но также и многие небольшие участники, участвуют в конкуренции и получают высокие суммы от инвесторов для прогресса в полевых условиях машинного обучения, для достижения нейронных сетей и обработки естественного языка (NLP).

DeepSeek и Openai с первого взгляда

Будучи новым игроком из Китая, DeepSeek теперь выступает в качестве своего рода «инсайдерского кончика» в глобальной сцене ИИ. Стартап ИИ менее известен, чем великие китайские технологические компании, но привлекла внимание в специализированных кругах, потому что, похоже, в течение короткого времени он развивает высококачественные крупные языковые модели (LLMS). Две из этих моделей - DeepSeek R1 и DeepSeek R1 Zero. OpenAI, с другой стороны, является компанией, базирующейся в Калифорнии, которая известна во всем мире своими моделями ИИ и привлекла внимание на ранней стадии. С O1 и его меньшей сестрой, O1 Mini, OpenAI демонстрирует свое внимание на высококачественном и в то же время масштабируемые системы ИИ.

Модели DeepSeek R1 и R1 Zero недавно достигли результатов в тестах, которые можно измерить с помощью OpenAIS O1 Mini и более сильной модели O1. В отрасли, в которой инновации часто доминируют в известных американских корпорациях, китайский Deepseek внезапно стал серьезным конкурентом. Некоторые аналитики задаются вопросом, в какой степени DeepSeek был вдохновлен подходами США и скопированы ли только стратегии или какие новые подходы на самом деле приведены.

Технические основы DeepSeek R1 и R1 Zero

1. DeepSeek-R1-Zero: обучение подкреплению без человеческого надзора

DeepSeek-R1-Zero особенно чувствительно, потому что эта модель полностью опирается на обучение подкреплению (RL), не используя ранее использование обратной связи человека или классической настройки FIN. Этот подход считается примечательным, поскольку большинство передовых приложений ИИ используют, по крайней мере, на нескольких этапах для использования данных, аннотируемых человеком, или обратной связи из реальных тестов.

DeepSeek-R1-Zero идет по другому пути. Модель была разработана таким образом, что она развивает способность распознавать большие и сложные отношения и улучшаться независимо. Постоянно используя обратную связь RL, R1-Zero приобрел определенные навыки, которые особенно важны в области так называемых «рассуждений». К ним относятся:

• Self -Check: модель проверяет свои собственные промежуточные шаги (его «внутренний монолог»), прежде чем появится окончательный ответ, чтобы раскрыть ошибки.
• Отражение: Вместо вывода одного ответа модель отражает различные параметры ответа, аналогично тому, как человек взвешивает возможные решения друг против друга.
• Генерация длинных цепочек мышления: R1-Zero показывает, что он также может генерировать промежуточные шаги для сложных задач, которые он использует гибко, когда дело доходит до решения.

Проверка себя и перезапуск себя, если вы признаете тупик, - это способность, которая считается решающей для будущих прорывов в исследованиях искусственного интеллекта. Потому что чем сложнее проблема, тем более важна способность распоряжаться мыслями и исправлять неправильные подходы.

2. Deepseek-R1: комбинация обучения подкрепления и классической тонкой настройки

Сестра-модель Deepseek-R1 объединяет потенциал обучения подкреплению с более традиционным подходом контролируемой тонкой настройки. Основная информация о этой стратегии заключается в том, что обучение подкрепления может привести к особенно креативным и элегантным решениям, но иногда экспортирует человеческие ожидания в отношении понятия и актуальности. Чтобы противодействовать этому, разработчики Deepseek также использовали методы тонкой настройки, в которых используются обратная связь с человеком и кураторские данные.

Согласно внутренним тестам и некоторым общедоступным контрольным показателям, DeepSeek-R1 демонстрирует сильные услуги в различных дисциплинах. Это включает в себя:

• Математика: средние значения 79,8 % точности в AIME и 97,3 % для математики-500.
• Программирование: модель превосходит около 96,3 % других участников в соревнованиях кода, таких как Codeforces.
• Общие знания: здесь DeepSeek-R1 сияет со значением 90,8 % в MMLU и 71,5 % в бриллианте GPQA.

Тот факт, что DeepSeek-R1 дешевле, но в то же время достигает превосходных ценностей во многих дисциплинах, вызвал любопытство с наблюдателями. «Это начало новой эпохи, в котором стартапы бросают вызов высоко финансируемым американским гигантам?» Некоторые комментаторы спрашивают себя.

Openai's O1: фон, философия и услуги

С самого начала Openaai поддержал претензию на разработку «безопасного и полезного искусственного интеллекта на благо человечества». Этот Leitmotif отражается во многих решениях, включая сочетание обучения подкрепления и обратной связи человека (RLHF). Идея, лежащая в основе этого, заключается в том, что модель учится предоставлять ответы через взаимодействие с поставщиками обратной связи с людьми, которые не только формально правильны, но в то же время понятно, полезно и этически оправдано.

RLHF предотвращает возможные нежелательные разработки, например, если модель может генерировать ненадлежащий контент. Тем не менее, это требует дополнительных ресурсов, поскольку поддержка и подготовка модели, включая экзамены человека и процессы обратной связи, являются дорогостоящими. Затраты часто отражаются в более высокой подписке или плате за использование. Для O1 часто упоминаются сравнительно высокие цены API, в то время как другие поставщики, такие как DeepSeek, предлагают более низкие барьеры доступа.

Что касается тестирования производительности, OPE OPES - это мощная система, которая может быть применена к широкому диапазону задач. Начиная с математики до программирования до текста, продуцирующих творческие процессы, O1 неоднократно показал, что он действует на высоком уровне. Его чтение цепочки с разворотом особенно хорошо известно, в котором модель делит сложные вопросы на промежуточные этапы и дает очень точные результаты. Например, если вы выполняете задачу математического текста, вы можете понять, как работает процесс мышления во многих случаях. Модель не показывает каждый шаг прозрачный, но обычно тратит постепенный аргумент, который приводит к четко понятному решению.

Сравните две системы: DeepSeek-R1 с O1

1

В тестах на математику сообщалось, что DeepSeek-R1 достиг точности 79,8 % в AIME, в то время как O1, как говорят, составляет 79,2 %. Это минимальная разница, которая, однако, имеет психологический эффект, потому что DeepSeek представляет технически равную или даже немного превосходную модель. В области программирования заявляет, что DeepSeek-R1 достиг 96,3 % в тесте CodeForces, а O1 должен составлять чуть более 96,6 %. Эта разница также низкая, но показывает, что обе модели действуют на уровне глаз.

2. Затраты и доступность

Важной момент является различная структура затрат. В то время как Openaai для O1, частично относительно высокие сборы, DeepSeek-R1 якобы работает с значительно более низкими ценами: «до 95 % дешевле» в некоторых деловых презентациях от DeepSeek. Такие заявления должны быть проверены на практике, но если это преимущество в стоимости верно, это может оказаться большим конкурентным преимуществом для DeepSeek. Это относится, в частности, к корпоративным клиентам, которые должны обрабатывать огромные объемы данных и, следовательно, выбрать решение, которое экономит затраты в долгосрочной перспективе.

Кроме того, в соответствии с самораскрытием, DeepSeek-R1 доступен в рамках совместной лицензии, что позволяет бесплатно использовать и модифицировать веса и выходы модели. В то время, когда все больше и больше разработчиков и компаний полагаются на открытый исходный код, это может быть решающим плюсом. «Для нас, продвигая инновации, открытость означает продвижение нас» - это заявление, которое неоднократно сообщается DeepSeek. Благодаря решениям с открытым исходным кодом разработчики могут обращаться непосредственно в код, вносить коррективы и интегрировать модель в свои собственные проекты, не вдаваясь в закрытое принуждение экосистемы.

Подходит для:

• Модели искусственного интеллекта в цифрах: 15 лучших больших языковых моделей – 149 базовых моделей / «фундаментальные модели» – 51 модель машинного обучения
• ИИ Языковые модели Bert и GPT. Какие компании стоит за этим, что именно они делают и где различия?

3. Специальные навыки

Как DeepSeek-R1, так и O1 характеризуются расширенными рассуждениями. DeepSeek-R1 разработал выраженную способность отражать самокритическое отражение через RL, скоординированные промежуточные шаги и «длинные цепочки». Operai's O1, с другой стороны, сияет в цепочке иатрагне, которая описывает способность создавать постепенно и логически понятные решения. Поэтому обе модели могут не только немедленно представлять результаты, но и в определенной степени объяснить свои соображения. Это увеличивает отслеживание и доверие к расходам.

DeepSeek-R1 Zero: специализации и перспективы

1. Сосредоточьтесь на обучении подкреплению

DeepSeek-R1 Zero в некотором роде является радикальной версией модели R1, потому что он распределяется с классической обратной связью с человека. В то время как R1 частично полагается на контролируемую точную настройку, R1-Zero полностью полагается на RL. С точки зрения исследований ИИ, это захватывающий эксперимент: «Потенциал обучения подкреплению приведен здесь до крайности», - говорит некоторые наблюдатели. Подкрепление обучения подражает принципу эксперимента и ошибки, в которой модель получает сигналы вознаграждения за правильные промежуточные шаги или конечные результаты.

Центральным элементом R1-Zero является способность думать о мышлении. Если конкретная проблема классифицируется как более сложная, модель использует больше вычислительных циклов для поиска подходящего решения. Этот адаптивный подход может замедлить ответ модели, но имеет тенденцию повышать качество результатов. «Медленнее, но более умно» может быть обобщено.

2. Проблемы

Тем не менее, радикальный подход RL также имеет темные стороны. DeepSeek-R1 Zero иногда должен внезапно переключаться между различными языками или генерировать расходы, которые сбивают с толку с точки зрения пользователя. Это неконтролируемое изменение языка может быть связано с этапами разведки вариантов в процессе обучения подкрепления. До сих пор также неясно, как методология подкрепления обучения в реальном использовании в долгосрочной перспективе, где устойчивость к ошибкам иногда более узкие, а нормативные требования высоки.

R1-Zero в настоящее время не может запускать расширенные функции диалога, JSON Editions или специальные «функциональные вызова». Если решение ИИ должно быть интегрировано в бизнес -среду, такие функции часто важны, например, для автоматических процессов. DeepSeek объявил, что они работают над обновлениями, которые предназначены для постепенного добавления этих функций. Однако еще неизвестно, появляются ли и когда эти обновления появляются.

Демократизация ИИ с открытым исходным кодом?

DeepSeek не только опубликовал свои крупные модели R1 и R1-Zero, но и публично предоставляет шесть небольших ответвлений. Эти модели были частично обучены данными, которые были извлечены из более крупных моделей. Цель состоит в том, чтобы предоставить разработчикам ИИ по всему миру простые инструменты для создания собственных проектов ИИ. «Мы хотим, чтобы революция искусственного интеллекта охватила всех, а не только крупные компании или исследовательские институты», - говорит Дипсеек.

Такие шаги могут действительно изменить ландшафт ИИ. Если мощные модели открыты, стартапы и независимые разработчики даже не должны выполнять дорогостоящие лицензионные контракты с крупными американскими поставщиками, но могут напрямую изменять и использовать свои собственные варианты моделей DeepSeek. Некоторые эксперты видят эту возможность продвигать реальное разнообразие и инновации в области искусственного интеллекта, избегая монополий или олигополиса.

Это подражание или стратегическое развитие домов?

Повторяющаяся тема в западном споре о ставках ИИ такова: Китай просто копирует подходы из США, или это подлинное развитие? На самом деле, DeepSeek R1 и R1 Zero показывают много параллелей с методами работы Operai O1. Например, оба подкрепления обучения используют оптимизация процесса. Идея интеграции цепочки мыслей (цепочка) в логическую обработку многоэтапных задач также появилась в начале западных исследований. В этом отношении очевидно, что DeepSeek также извлекал выгоду из этих знаний и иногда внедряла аналогичную парадигму.

Однако такое сходство не должно быть оценено как доказательство плагиата или легкой имитации. Исследования и разработки в ИИ являются глобально ориентированной областью, в которой новые идеи быстро говорят. Кроме того, научные публикации углубляют прогресс во всей области, так что исследователи по всему миру продолжают строить на том же фундаменте. Таким образом, это также может случиться так, что DeepSeek независимо уточнил подход к подкреплению обучения, который даже выходит за рамки конкуренции в некоторых критериях.

Конкурентные возможности и риски

Из-за их впечатляющих результатов DeepSeek R1 и R1-Zero вызывают желания среди инвесторов, исследовательских институтов и технологических компаний. Если вы ищете недорогое, мощное и открытое решение одновременно, DeepSeek вряд ли может избежать. «Не так много поставщиков, которые имеют такой высокий уровень и в то же время предлагают эту степень открытости», - это оценка некоторых отраслевых экспертов.

Однако есть риски. Некоторые заинтересованные стороны не решаются принять «модели версии 1», так как системы ИИ часто достигают рыночной зрелости только после нескольких итераций. Также неясно, может ли DeepSeek гарантировать необходимую стабильность и надежность в процессах поддержки, которые имеют решающее значение для крупных клиентов. Вопросы о гарантиях, надежности, защите данных и безопасности также необходимы. Особенно, когда речь идет о конфиденциальных данных, не только технические показатели имеют решающее значение, но и вопрос о том, соответствует ли решение искусственного интеллекта требованиями безопасности международных компаний.

Этические и геополитические последствия

Геополитическая напряженность между Китаем и США в технологическом секторе проецируется на сектор ИИ с увеличением интенсивности. «Кому вы должны доверять, когда речь идет о конфиденциальных данных и разработке новых агентов по ИИ?» На западной стороне существует скептицизм в отношении китайских систем ИИ, поскольку государственные учреждения страх от потенциальных вмешательств. И наоборот, существуют оговорки против доминирования США и любых задних дверей (Backdoors) в проприетарных системах в Китае.

Этот конфликт отражается в вопросе о том, действительно ли DeepSeek представляет собой независимое инновации или является просто копией «Сделано в Китае». Если можно доказать, что DeepSeek R1 и R1-Zero устанавливают новые стандарты качества, в Китае будет одна из ведущих систем ИИ, что было бы символом для быстрого технологического роста страны с геополитической точки зрения. И наоборот, успех OPE OPE и продолжающегося развития в Соединенных Штатах может привести к тому, что американские компании по искусственному искусству продолжают сохранять суверенитет над рынком.

Потенциальные сценарии применения

1. Научные исследования и математика

Как DeepSeek-R1, так и O1 интересны для исследователей, студентов и учебных заведений из-за их хорошей работы в математических задачах. Благодаря высокой точности точности в таких областях, как AIME или Math-500, модели подходят для решения сложных алгебраических, геометрических или аналитических задач. Они также могут служить помощником, когда дело доходит до извлечения и краткого изложения текстов научных специалистов.

2. Программирование и разработка программного обеспечения

Модели могут также разработать свои преимущества в области разработки программного обеспечения. DeepSeek-R1 и O1 могут интерпретировать исходный код, определять неправильные отрывки и делать предложения для оптимизации. DeepSeek-R1 также интегрирует функцию, которая позволяет тестировать и рендеринг код непосредственно в интерфейсе чата. Это ускоряет циклы разработки и способствует быстрым итерациям. Разработчики, которые работают в командах, могут вернуться к тренеру виртуального кода, который постоянно дает обратную связь.

3. Творческий мозговой штурм и создание контента

Обе модели могут поддерживать процессы положения текста, генерируя идеи, предлагая структуры контента или помогая писать более длинные статьи. Для рекламных текстовых текстеров, журналистов или блоггеров есть новые возможности для эффективного создания контента и снова и снова привлечь свежие перспективы. Тем не менее, остается важно критически проверить вывод и не слепо принять.

Вид на будущее: сформируют ли Deepseek и Openaai рынок искусственного интеллекта?

Дальнейшее развитие DeepSeek R1 и R1-Zero может быть сигналом для глобальной тенденции к мощным, автономным моделям ИИ, которые учатся независимо и зависят только от вмешательств человека. Подход увеличения обучения повторного образования соответствует общей ориентации современных исследований ИИ. Как только эти модели демонстрируют свои преимущества в реальных проектах, другие компании, вероятно, будут предварительно предварительно предварительно предварительно в аналогичных направлениях.

Со своей стороны, Openaai будет стремиться сохранить лидерство или, возможно, расширяться. Компания исследует более разработанные версии O1, которые обещают еще более точные навыки цепочки, лучшие интерфейсы диалога и более сильные механизмы безопасности. Тема сокращения затрат также должна играть роль в будущем, поскольку все больше и больше конкурентов стремятся на рынке.

Подходит для:

• AI и Metaverse: Команда мечты цифрового будущего – следующий уровень цифровизации

Область напряженности между инновациями и конкуренцией

Нет, DeepSeek со своими моделями R1 и R1-Zero не является чистой копией американских технологий, но имеет свои сильные стороны и подходы. Предположение о стратегической имитации не полностью отклоняется, поскольку знания исследований в мире ИИ обычно открыто разделены, и каждый актер основан на последних методах. Тем не менее, это было бы слишком коротко, чтобы уменьшить DeepSeek к лейблу «Плагиат». Показанные результаты и открытость моделей ИИ говорят на другом языке.

«Мы стоим в начале нового этапа революции ИИ», - это заявление, которое часто можно услышать в Силиконовой долине, а также в китайских инновационных центрах. Это предложение звучит в целом, но отражает реальный сдвиг парадигмы: в этой революции больше не только громкие имена, но и различные стартапы и исследовательские группы, которые меняют рынок с инновационными идеями и благоприятными решения. DeepSeek R1 и R1 Zero являются примером для этого, который больше нельзя игнорировать.

Конечно, вопрос остается открытым, какая модель будет преобладать в поле зрения или оба (и другие конкурентные продукты) дополняют друг друга в глобальную экосистему ИИ. Сосуществование, в котором разработчики имеют выбор для реализации своего проекта либо с нами, либо китайскими моделями (или даже комбинацией), было бы полезно для инновационной культуры. В любом случае техническая серьезность и надежность моделей остаются важными.

Одна вещь уже определена: Deepseek R1 и R1 Zero помогут продвинуть демократизацию ИИ, сделав передовые модели доступными для более широкой аудитории. Если на практике подтверждено, что DeepSeek фактически обеспечивает высокое качество и в то же время недорогие решения, давление на других поставщиков увеличится, для перепроектирования своих моделей ценообразования или демонстрации большей открытости. Operai's O1, с другой стороны, служит «золотым стандартом» с точки зрения качества, стабильности и поддержки сообщества. Тем не менее, критики также прокомментировали здесь, которые жалуются, что решения Openaai недостаточно доступны или достаточно гибки в каждой области применения.

"Будь то совпадение или стратегическое имитация в разработке ИИ?" - Этот вопрос не может быть окончательно прояснен. В гораздо более вероятно, что DeepSeek и Openaai каждая на основе общеизвестного фонда и вдохновлены аналогичными результатами исследований. Оба приносят свои собственные идеи и инновации и стараются превзойти конкурента в определенных дисциплинах. Эта конкуренция может быть использована в долгосрочной перспективе, потому что она увеличивает стандарты, ускоряет технологический прогресс и снижает затраты на использование услуг на основе искусственного интеллекта.

Раса между Китаем и США в области ИИ будет продолжаться, и с ней вопрос о том, как «классические» игроки отрасли бьют себя по сравнению с появляющимися новичками. Весьма вероятно, что нет легкого ответа на то, кто доминирует за десять лет. Слишком много факторов - от геополитических событий до экономической ситуации до культурных аспектов - влияют на общий технологический процесс. Что является амбициозным стартапом сегодня, может быть ведущим глобальным игроком в области искусственного интеллекта завтра; То, что сегодня считается лидером, должно быть заявлено о сильных претендентах завтра.

Одно можно сказать наверняка: обучение подкреплению, открытые лицензии, структуры справедливой цены и способность прозрачно отображать сложные мысли - это успех и инновационные факторы. Компании, которые объединяют эти факторы и в то же время обеспечивают безопасность и защиту конфиденциальных данных, положительно поглощаются рынком. DeepSeek R1, R1 Zero и Openai's O1 являются отличными примерами того, что пришло время для новой главы в ИИ. Мир может рассчитывать на то, что принесет дальнейший прогресс в следующем году и в ближайшие десятилетия - и сможет ли новое поколение LLM реализовать видение действительно универсального ИИ.

Это закрывает версии для DeepSeek R1, R1 Zero и их сравнение с OpenAI O1. Мы видим, что ландшафт ИИ находится в постоянных изменениях и новых моделях со старыми торговыми ярмарками. Развитие характеризуется интенсивными исследованиями, взаимным вдохновением, здоровой конкуренцией и все большими проблемами, которые должны быть освоены вместе. Чем дальше технологии развиваются, тем более захватывающим становится, как и как Китай и США связывают свои сильные стороны или разыгрываются друг против друга. В конечном счете, все общество может стать победителем, если такие модели, как DeepSeek R1, R1 Zero и O1, предоставляют инновационные решения, которые изменяют способ обрабатывают информацию людей, решают проблемы и становятся креативными.

От местного к глобальному: МСП завоевывают глобальный рынок с помощью умных стратегий - Изображение: Xpert.Digital

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus