Шумиха вокруг ИИ-чипов и реальность: будущее центров обработки данных — внутренняя разработка против насыщения рынка

Большая битва в центре обработки данных: внутренняя разработка сталкивается с надвигающимся насыщением рынка

Мир искусственного интеллекта переживает беспрецедентный бум, вызванный, казалось бы, ненасытным спросом на вычислительные мощности. В центре этого ажиотажа — чипы ИИ, особенно графические процессоры от лидера рынка Nvidia, ставшие настоящим золотом цифровой эпохи. Но за кулисами происходит стратегический сдвиг, который может изменить расстановку сил во всей технологической индустрии. Крупнейшие покупатели этих чипов — гипермасштабируемые компании, такие как Microsoft, Google и Amazon, — больше не хотят быть просто покупателями. Вложив миллиарды долларов инвестиций, они разрабатывают собственные специализированные полупроводники, такие как Microsoft Maia, TPU от Google и Amazon Trainium.

Мотивация ясна: сократить расходы, уменьшить зависимость от отдельных поставщиков и идеально согласовать всю инфраструктуру, от чипов до систем охлаждения, с собственными моделями искусственного интеллекта компании. То, что начиналось как прагматичное бизнес-решение по оптимизации производительности, порождает фундаментальную конкуренцию и впервые бросает серьёзный вызов доминированию Nvidia. Но по мере того, как разгорается гонка вооружений за самую мощную инфраструктуру искусственного интеллекта и инвестируются сотни миллиардов долларов, предупреждения о перегреве рынка становятся всё громче. Эксперты сравнивают его с предыдущими спекулятивными пузырями и предупреждают о надвигающемся насыщении рынка и переизбытке мощностей в ближайшие годы.

В этой статье подробно разбирается шумиха вокруг ИИ-чипов и проливается свет на реальность, стоящую за ней: почему технологические гиганты сосредотачиваются на собственной разработке? Насколько далеко они продвинулись в этом направлении? И что произойдёт, когда экспоненциальный спрос внезапно рухнет, а мечта о бесконечном развитии ИИ столкнётся с суровой реальностью экономической коррекции?

Подходит для:

• Искусственный интеллект — бомба замедленного действия на миллиард долларов: как Meta, Microsoft и OpenAI создают новый технологический пузырь

Что побуждает гиперскейлеров разрабатывать собственные чипы?

Крупнейшие поставщики облачных услуг, также известные как гиперскейлеры, стоят перед фундаментальным стратегическим решением: продолжать ли им полагаться на чипы от проверенных производителей, таких как Nvidia и AMD, или всё больше переходить на собственные разработки в области полупроводников? Технический директор Microsoft Кевин Скотт недавно обратил внимание на этот вопрос, заявив, что Microsoft намерена в долгосрочной перспективе опираться преимущественно на собственные чипы Maia. Эта стратегия не нова: и Google с её TPU, и Amazon с её чипами Trainium уже используют аналогичные подходы.

Основная причина такого развития — оптимизация затрат. Для гиперскейлеров решающим фактором является соотношение цены и производительности, как подчёркивает Скотт: «Мы не догматичны в отношении используемых нами чипов. Это означает, что Nvidia уже много лет предлагает лучшее соотношение цены и производительности. Мы открыты для всех вариантов, которые обеспечат нам достаточную мощность для удовлетворения спроса». Это заявление ясно показывает, что это не принципиальное отторжение существующих поставщиков, а прагматичное бизнес-решение.

Разработка собственных чипов также позволяет гипермасштабируемым компаниям оптимизировать архитектуру всей системы. Например, Microsoft может использовать свои чипы Maia не только для настройки вычислительной мощности, но и для адаптации охлаждения, сетевых компонентов и других элементов инфраструктуры к своим конкретным требованиям. Скотт объясняет: «Речь идёт о проектировании всей системы. Это касается сетевых компонентов и охлаждения, и вам нужна свобода принимать решения, необходимые для настоящей оптимизации вычислений под рабочую нагрузку».

Насколько далеко продвинулись в своих разработках различные гиперскейлеры?

Три крупнейших поставщика облачных решений находятся на разных этапах разработки собственных стратегий разработки кремниевых процессоров. Amazon Web Services является пионером в этой области, уже заложив основу, выпустив первый чип Graviton в 2018 году. AWS сейчас использует четвёртое поколение процессоров Graviton, предназначенных для универсальных вычислительных нагрузок. Параллельно с этим Amazon разработала специализированные чипы для искусственного интеллекта: Trainium для обучения и Inferentia для построения моделей машинного обучения.

Цифры говорят об успешности этой стратегии: за последние два года процессоры Graviton составили более 50% всей вычислительной мощности, установленной в центрах обработки данных AWS. AWS также сообщает, что более 50 000 клиентов пользуются сервисами на базе Graviton. Практическое применение особенно впечатляет: в течение Prime Day 2024 Amazon развернула четверть миллиона чипов Graviton и 80 000 собственных чипов для искусственного интеллекта.

Компания Google пошла по другому пути со своими тензорными процессорами, сосредоточившись на аппаратном обеспечении, ориентированном на ИИ. Эти TPU уже седьмого поколения и доступны исключительно через Google Cloud. Google также недавно представила свой первый универсальный процессор на базе ARM — Axion, который, по заявлению компании, обеспечивает до 30% более высокую производительность по сравнению с аналогичными процессорами на базе ARM от других облачных провайдеров.

Microsoft опоздала в эту гонку. Компания представила свои первые чипы собственной разработки лишь в конце 2023 года: ИИ-ускоритель Azure Maia и процессор Azure Cobalt. Процессор Cobalt поступил в продажу в октябре 2024 года и основан на 64-битной архитектуре со 128 ядрами, изготовленными по 5-нанометровому техпроцессу TSMC. Microsoft утверждает, что Cobalt обеспечивает до 40% более высокую производительность по сравнению с предыдущими решениями на базе Arm в Azure.

Почему наши собственные чипы не могут покрыть весь спрос?

Несмотря на успехи в разработке собственных процессоров, все гиперскейлеры всё ещё далеки от полного удовлетворения своих потребностей собственными чипами. Главная причина — огромный размер рынка и быстрый рост спроса. Кевин Скотт из Microsoft резюмирует: «Сказать, что существует острая нехватка вычислительных мощностей, — это, пожалуй, ничего не сказать. С момента запуска ChatGPT стало практически невозможно масштабировать вычислительные мощности достаточно быстро».

Цифры иллюстрируют масштаб проблемы: ожидается, что к 2027 году глобальная мощность центров обработки данных увеличится на 50% благодаря спросу на ИИ. Только крупные технологические компании планируют инвестировать более 300 миллиардов долларов в инфраструктуру ИИ к 2025 году. При таких темпах роста физически невозможно удовлетворить весь спрос за счёт внутренней разработки чипов.

Кроме того, существуют технические ограничения в производстве. Самые передовые чипы производятся лишь несколькими заводами, такими как TSMC, а их мощности ограничены. Microsoft, Google и Amazon вынуждены делить эти производственные мощности с другими заказчиками, что ограничивает доступные объёмы производства их собственных чипов. Ещё одним фактором является время разработки: несмотря на взрывной рост спроса, разработка нового чипа занимает несколько лет.

Поэтому гиперскейлеры придерживаются смешанной стратегии. Они разрабатывают собственные чипы для конкретных задач, где видят наибольшую выгоду, и дополняют их чипами от Nvidia, AMD и Intel для других сценариев использования. Скотт объясняет: «Мы не придираемся к названиям чипов. Всё дело в оптимальном соотношении цены и производительности».

Какие экономические преимущества предлагают индивидуальные кремниевые решения?

Экономические стимулы для разработки собственных чипов весьма существенны. Исследования показывают, что AWS Trainium и Google TPU v5e обходятся на 50–70% дешевле в расчете на токен для больших языковых моделей, чем высокопроизводительные кластеры NVIDIA H100. В некоторых исследованиях реализации TPU оказались в четыре–десять раз более экономичными, чем решения на базе GPU для обучения больших языковых моделей.

Эта экономия достигается за счёт нескольких факторов. Во-первых, чипы можно точно адаптировать к конкретным требованиям рабочих нагрузок, что обеспечивает повышение эффективности. Во-вторых, исключается маржа производителя чипов, что приводит к значительной экономии, учитывая огромные объёмы гиперскейлеров. В-третьих, вертикальная интеграция обеспечивает лучший контроль над всей цепочкой поставок.

Например, Amazon сообщает, что SAP добилась 35-процентного роста производительности аналитических рабочих нагрузок с помощью экземпляров EC2 на базе Graviton. Google утверждает, что её TPU v5e обеспечивает в три раза большую пропускную способность логического вывода на доллар, чем предыдущее поколение TPU, благодаря непрерывной пакетной обработке. Microsoft утверждает, что её процессоры Cobalt обеспечивают до 1,5 раз более высокую производительность в рабочих нагрузках Java и вдвое большую производительность веб-серверов.

Долгосрочный финансовый эффект значителен. При инвестициях в сотни миллиардов долларов даже небольшое повышение эффективности может привести к колоссальной экономии средств. По оценкам экспертов, к 2035 году объём рынка заказных кремниевых процессоров для облачных сред может достичь 60 миллиардов долларов.

Подходит для:

• Война ИИ-чипов обостряется: кошмар для Nvidia? Китай наносит ответный удар собственными ИИ-чипами — и Alibaba — это только начало.

Как развивается конкурентная ситуация на рынке микросхем?

Растущая доля собственной разработки гиперскейлеров фундаментально меняет традиционную индустрию микросхем. Nvidia, долгое время являвшаяся бесспорным лидером рынка ускорителей ИИ, впервые столкнулась с серьёзной конкуренцией. Аналитики Kearney прогнозируют, что кремниевые решения, разработанные с использованием гиперскейлеров, такие как TPU от Google, AWS Trainium и Maia от Microsoft, могут занять до 15–20% рынка в качестве внутренних реализаций.

Это развитие вынуждает традиционных производителей чипов переориентироваться. Например, AMD пытается напрямую конкурировать с Nvidia со своей серией MI300, одновременно предлагая расширенные партнёрские отношения с поставщиками облачных решений. Intel, хотя и занимает менее сильные позиции на рынке чипов для ИИ, продолжает извлекать выгоду из специализированных процессоров Xeon для гиперскейлеров, что подтверждается недавно анонсированными AWS экземплярами R8i.

Конкурентная динамика дополнительно усиливается различными стратегиями гиперскейлеров. Хотя Google использует свои TPU исключительно внутри компании и предлагает их через Google Cloud, другие поставщики в будущем также могут начать продавать свои чипы на внешних рынках. Такая диверсификация поставщиков способствует более здоровой конкуренции и может ускорить циклы инноваций.

Геополитический аспект также играет важную роль. В свете напряжённости между США и Китаем американские гиперскейлеры всё активнее инвестируют в собственные мощности по производству чипов, чтобы снизить зависимость от азиатских поставщиков. В то же время в Китае появляются отечественные лидеры, такие как Baidu с чипами Kunlun.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Что означает текущая тенденция спроса для рынка?

Спрос на вычислительные мощности, особенно для приложений искусственного интеллекта, в настоящее время растёт экспоненциально. По оценкам Nvidia, для обработки ответов моделей логического мышления требуется более чем в 100 раз больше вычислительных ресурсов, чем для предыдущих поколений. Это приводит к структурному дефициту передовых чипов и мощностей центров обработки данных.

Анализ McKinsey показывает, что к 2030 году мировой спрос на мощности центров обработки данных может утроиться, а годовой темп роста составит около 22%. В США спрос может расти даже на 20–25% в год. Около 70% этого прогнозируемого спроса к 2030 году придется на гиперскейлеров.

Рост спроса ведёт к смене парадигмы в отрасли. Исследовательская группа Synergy прогнозирует, что к 2030 году гиперскейлеры будут контролировать 61% мощности мировых центров обработки данных, по сравнению с 44% сегодня. В то же время доля локальных центров обработки данных снизится с 34% сегодня до ожидаемых 22% к 2030 году.

Высокий спрос также создаёт узкие места по всей цепочке поставок. Высокопроизводительная память, передовые технологии упаковки, такие как CoWoS, и специализированные подложки уже полностью забронированы на несколько месяцев. Например, Nvidia сообщает, что следующее поколение графических процессоров Blackwell уже раскуплено на год или больше.

Подходит для:

• Что означает для отрасли сделка между AMD и OpenAI по производству ИИ-чипов? Под угрозой ли доминирование Nvidia?

Когда может возникнуть избыток мощностей?

Вопрос о потенциальном избытке мощностей в центрах обработки данных вызывает серьёзные споры. Эксперты уже предупреждают о пузыре ИИ, который может превзойти пузырь доткомов 1990-х годов. Независимая исследовательская компания MacroStrategy Partnership утверждает, что текущий пузырь ИИ в 17 раз больше пузыря доткомов и в четыре раза больше пузыря на рынке недвижимости 2008 года.

Генеральный директор Goldman Sachs Дэвид Соломон предупреждает о спаде фондового рынка в ближайшие годы из-за огромных сумм, вливаемых в проекты в области искусственного интеллекта. Он поясняет: «Я думаю, что вкладывается много капитала, который окажется убыточным, и когда это произойдёт, люди будут чувствовать себя нехорошо». Генеральный директор Amazon Джефф Безос подтвердил на той же конференции, что в индустрии искусственного интеллекта образовался пузырь.

Тревожные сигналы усиливаются: Жюльен Гарран из MacroStrategy Partnership отмечает, что внедрение крупных языковых моделей на предприятиях уже пошло на спад. Он также утверждает, что ChatGPT, возможно, «уперся в стену», поскольку последняя версия стоит в десять раз дороже, но не обеспечивает заметного улучшения производительности по сравнению с предыдущими.

С другой стороны, текущие рыночные данные показывают, что спрос продолжает превышать предложение. CBRE сообщает, что уровень вакантных площадей на первичных рынках центров обработки данных в Северной Америке упал до рекордно низкого уровня в 2,8% в начале 2024 года. Это произошло, несмотря на самый большой годовой рост предложения центров обработки данных, что свидетельствует о сохранении сильных фундаментальных показателей.

Какие сроки реалистичны для возможной консолидации рынка?

Точно предсказать сроки потенциальной консолидации рынка крайне сложно, поскольку это зависит от множества неизвестных факторов. Однако аналитики выделяют несколько ключевых периодов, в течение которых динамика рынка может измениться.

Первый критический период приходится на 2026–2027 годы. Ряд факторов указывает на возможное замедление темпов роста в этот период. Гиперскейлеры уже планируют сокращение инвестиций на 20–30% к 2026 году, что свидетельствует о некотором насыщении или переоценке инвестиций.

Полупроводниковая промышленность ожидает, что спрос на микросхемы для искусственного интеллекта может выйти на первый уровень в период с 2026 по 2027 год. Годовой темп роста производства пластин может нормализоваться с текущих 14-17% до примерно 4%. Это станет важным поворотным моментом в планировании производственных мощностей.

Второй критический период приходится примерно на 2028–2030 годы. К этому времени первое поколение крупномасштабных инвестиций в инфраструктуру ИИ, возможно, достигнет точки окупаемости. Если к тому времени не появится достаточного количества прибыльных вариантов использования, может наступить коррекция. McKinsey прогнозирует, что спрос на мощности центров обработки данных утроится к 2030 году, но эти прогнозы основаны на предположениях о внедрении ИИ, которые могут оказаться чрезмерно оптимистичными.

Решающим фактором станет то, смогут ли приложения ИИ обеспечить постоянную прибыльность. Дарио Перкинс из TS Lombard предупреждает, что технологические компании берут огромные кредиты на строительство центров обработки данных ИИ, не учитывая окупаемость, поскольку они конкурируют за капитал. Эта ситуация напоминает предыдущие пузыри и может привести к коррекции, если окупаемость не оправдает ожиданий.

Каковы будут последствия избыточных мощностей?

Избыток мощностей в центрах обработки данных будет иметь далеко идущие последствия для всей технологической отрасли. Во-первых, это приведёт к резкому снижению стоимости облачных сервисов. Хотя в краткосрочной перспективе это будет выгодно клиентам, это может существенно повлиять на прибыльность гиперскейлеров и привести к консолидации рынка.

Влияние на занятость будет значительным. Более 250 000 работников технологической отрасли уже будут уволены к 2025 году, и коррекция рынка усугубит эти тенденции. Особенно пострадают центры обработки данных, разработка микросхем и смежные секторы.

Избыток производственных мощностей будет особенно болезненным для полупроводниковой промышленности. Огромные инвестиции в производственные мощности для передовых чипов могут оказаться чрезмерными. Samsung уже сообщила о падении прибыли на 39% во втором квартале 2025 года из-за снижения спроса на чипы для ИИ, что может быть предвестником грядущих перемен.

Консолидация рынка, вероятно, приведёт к концентрации на наиболее сильных поставщиках. Более мелкие облачные провайдеры и операторы центров обработки данных могут быть поглощены более крупными компаниями или вытеснены с рынка. В долгосрочной перспективе это может привести к снижению конкуренции и росту цен.

С другой стороны, коррекция может иметь и положительные эффекты. Она позволит устранить неэффективные мощности и перенаправить ресурсы на более продуктивное использование. Выжившие компании, вероятно, станут сильнее и устойчивее. Кроме того, консолидация может способствовать развитию стандартов и повышению операционной совместимости.

Как компании готовятся к различным сценариям?

Учитывая неопределенность будущего развития рынка, гиперскейлеры и другие компании используют различные стратегии для снижения рисков. Наиболее важной из них является диверсификация стратегий в отношении чипов. Как подчеркивает технический директор Microsoft Кевин Скотт, они остаются «открытыми для всех вариантов», чтобы обеспечить достаточную доступность мощностей.

Microsoft не только разрабатывает собственные чипы, но и продолжает инвестировать в партнёрские отношения с Nvidia, AMD и другими поставщиками. Такая стратегия, основанная на участии нескольких производителей, снижает риск зависимости от одного поставщика и позволяет компании быстро реагировать на изменения рынка. Amazon и Google придерживаются схожих подходов, хотя и имеют разные цели.

Другим важным аспектом является географическая диверсификация. Учитывая проблемы с NIMBY на развитых рынках, таких как Северная Вирджиния, гиперскейлеры всё чаще переносят свои инвестиции на вторичные рынки и за рубеж. Это не только снижает издержки, но и регуляторные риски.

Гиперскейлеры также всё больше инвестируют в энергоэффективность и устойчивые технологии. Учитывая, что к 2028 году энергопотребление в центрах обработки данных должно удвоиться, это становится как экономической, так и нормативной необходимостью. Жидкостное охлаждение, более эффективные чипы и возобновляемые источники энергии становятся стандартными функциями.

Наконец, многие компании разрабатывают более гибкие бизнес-модели. Вместо того чтобы полагаться исключительно на собственное владение, они всё чаще используют гибридные модели с провайдерами колокейшн-услуг и другими партнёрами. Это позволяет им быстрее масштабировать или сокращать мощности в зависимости от рыночной ситуации.

Какую роль играют регуляторные факторы?

Изменения в регулировании могут сыграть решающую роль в будущем развитии рынка центров обработки данных. В США растёт число призывов к более строгому регулированию энергопотребления в центрах обработки данных. Некоторые штаты уже рассматривают возможность введения моратория на новых крупных потребителей или более строгих процедур тестирования.

Воздействие на окружающую среду становится всё более актуальным. К 2028 году на центры обработки данных может приходиться 20% мирового потребления энергии, что может привести к ужесточению экологических норм. Европейский союз уже принял Пакт о климатической нейтральности центров обработки данных, к которому присоединились более 40 операторов центров обработки данных.

Геополитическая напряженность также влияет на отрасль. Возможные пошлины на полупроводники могут привести к увеличению стоимости микросхем и нарушению цепочек поставок. Это может вынудить гиперскейлеров пересмотреть свои стратегии закупок и больше полагаться на региональных поставщиков.

Защита данных и суверенитет данных также становятся важными факторами. В некоторых странах требуется локальная обработка определённых данных, что ограничивает глобальное масштабирование центров обработки данных. Это может привести к фрагментации рынка и снижению эффективности, достигаемой за счёт экономии масштаба.

Регулирование также может дать позитивный импульс. Инвестиции в устойчивые технологии и возобновляемые источники энергии часто поддерживаются государством. Более того, нормативные требования могут способствовать внедрению стандартов, повышающих эффективность всей отрасли в долгосрочной перспективе.

Подходит для:

• Добавленная стоимость ИИ? Прежде чем инвестировать в ИИ: определите 4 тихих убийцы успешных проектов.

Навигация между ростом и риском

Индустрия центров обработки данных переживает переломный момент. Разработка собственных чипов гиперскейлерами, такими как Microsoft, Google и Amazon, является логичным ответом на стремительно растущие цены и ограниченную доступность стандартных решений. Эта стратегия обеспечивает значительные экономические преимущества и позволяет лучше контролировать всю инфраструктуру.

В то же время риски избыточных мощностей реальны и могут привести к значительной коррекции рынка в период с 2026 по 2030 год. Всё больше тревожных сигналов: от замедления внедрения технологий искусственного интеллекта до предупреждений видных деятелей отрасли о пузыре. Потенциальная консолидация создаст как возможности, так и проблемы.

Решающим фактором для будущего отрасли станет то, насколько устойчиво прибыльными окажутся огромные инвестиции в инфраструктуру ИИ. Гиперскейлеры готовятся к различным сценариям развития событий, диверсифицируя свою деятельность, расширяя географию и используя гибкие бизнес-модели. Изменения в нормативно-правовой базе, особенно в сфере охраны окружающей среды и энергетики, ещё больше усложнят ситуацию.

Для компаний и инвесторов это означает необходимость учитывать как огромные возможности роста, так и значительные риски. Победителями станут те, кто сможет гибко реагировать на изменения рынка, постоянно повышая эффективность своей деятельности. Ближайшие годы покажут, основан ли нынешний рост на прочном фундаменте или же оправдаются предостережения о пузыре.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ 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/маркетинг/PR/выставки.

Наша глобальная отраслевая и деловая экспертиза в области развития бизнеса, продаж и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях