Deepseek vs. OpenAAI: Ki-Wet Racen exponerar-är Kinas R1 bara en kopia eller ett strategi-mästerverk?

Giant Technology Competition: Deepseek vs. Openaai-som dominerar AI-framtiden?

Kina och USA har varit i centrum för den globala tekniska utvecklingen i flera år. Speciellt inom området Artificial Intelligence (AI) finns det ett intensivt lopp där stora teknikföretag och nya nystartade företag letar efter innovativa lösningar. I detta sammanhang orsakade den kinesiska KI -starten Deepseek och American Company OpenAI en rörelse. Deepseek presenterade nyligen två anmärkningsvärda AI-modeller som kallas Deepseek R1 (i grundversionen "R1") och Deepseek R1 Zero (ofta också kallad "R1-Zero"), medan USA: s sida med OpenAI: s O1-modell och dess mindre variant, O1 Mini. Många observatörer undrar om modellerna Deepseek R1 och R1 Zero endast är en slumpmässig imitation av amerikansk teknik eller om det finns en riktad strategi bakom den för att hjälpa den kinesiska AI -sektorns genombrott.

Denna text handlar intensivt med skillnaderna och likheterna mellan AI -systemen från Deepseek och OpenAI. Dessutom är det upplyst hur förstärkningsinlärning används i Deepseek R1 noll och R1 och vilken potential detta kan leda till nästa generation av AI -modeller. Under dessa förklaringar kommer mer än 2000 ord att samlas för att möjliggöra en omfattande övervägande och en djupare analys. Samtidigt görs ett försök att endast presentera innehåll som kan betraktas som pålitligt. Denna text skiljer sig från ren spekulation och fokuserar på begripliga trender, välkända tekniska data och uttalanden från AI-området.

Lämplig för detta:

• China vs. USA i KI: Är Deepseek R1 (R1 noll) och OpenAI O1 (O1 Mini) verkligen så annorlunda?

Den globala konkurrensen inom AI -sektorn

Tävlingen mellan Kina och USA inom AI: s område har ökat avsevärt de senaste åren. Observatörer fortsätter att prata om de två länderna i ett riktigt lopp för överhöghet på den framtida tekniken KI. Det finns olika skäl till att denna tävling är så sämre. För det första ser det politiska beslutet av båda nationerna potentialen att säkra innovationsledarskap för de kommande decennierna. För det andra har stora teknikföretag insett att AI -lösningar lovar enorma ekonomiska fördelar. För det tredje har både Kina och USA formulerat omfattande strategier för att främja AI -forskning.

I Kina har KI betraktats som en viktig byggsten för moderniseringen av landet och som en "nyckel till internationell konkurrens" i flera år. Regeringen främjar nystartade företag och forskningsinstitutioner med ett brett utbud av program och pengar för att utöka utvecklingen av AI-tekniker. Däremot förlitar USA på kraften på den fria marknaden, där stora och etablerade företag som Google, Microsoft, Meta och OpenAI, men också många mindre aktörer, konkurrerar och får höga summor från investerare för att göra framsteg inom maskininlärning, neurala nätverk och naturliga språkbearbetning (NLP).

Deepseek och Openai på ett överblick

Som en ny spelare från Kina fungerar Deepseek nu som ett slags "insider tips" i den globala AI -scenen. AI-starten är mindre känd än de stora kinesiska teknikföretagen, men har väckt uppmärksamhet i specialkretsar eftersom det verkar utveckla högkvalitativa stora språkmodeller (LLM) på kort tid. Två av dessa modeller är Deepseek R1 och Deepseek R1 noll. OpenAI är å andra sidan ett företag baserat i Kalifornien som är känt globalt för sina AI -modeller och har fått uppmärksamhet i ett tidigt skede. Med O1 och hans mindre syster, O1 Mini, visar OpenAI sitt fokus på högkvalitativ och samtidigt skalbar AI-system.

Modellerna Deepseek R1 och R1 Zero har nyligen uppnått resultat i benchmark -test som kan mätas med OpenAIS O1 Mini och den starkare O1 -modellen. I en bransch där innovationer ofta dominerar från kända amerikanska företag har de kinesiska Deepseek plötsligt blivit en allvarlig konkurrent. Vissa analytiker undrar i vilken utsträckning Deepseek inspirerades av USA: s tillvägagångssätt och om endast strategier kopieras eller att nya tillvägagångssätt faktiskt tas in.

Tekniska grunder för Deepseek R1 och R1 noll

1. Deepseek-R1-noll: Förstärkning av lärande utan mänsklig övervakning

Deepseek-R1-Zero lockar särskilt känsligt eftersom denna modell helt förlitar sig på förstärkningsinlärning (RL) utan att ha tidigare använt mänsklig feedback eller klassisk övervakad finjustering. Detta tillvägagångssätt anses vara anmärkningsvärt, eftersom majoriteten av avancerade AI-applikationer använder åtminstone i några få faser för att använda mänskliga anmärkningsdata eller feedback från verkliga tester.

Deepseek-R1-Zero går en annan väg. Modellen designades på ett sådant sätt att den utvecklar förmågan att känna igen stora och komplexa relationer och förbättra oberoende. Genom att konsekvent använda RL-feedback har R1-Zero förvärvat vissa färdigheter, som är särskilt viktiga inom området så kallade "resonemang". Dessa inkluderar:

• Självkontroll: Modellen kontrollerar sina egna mellansteg (hans ”inre monolog”) innan det finns ett slutligt svar på att avslöja misstag.
• Reflektion: I stället för utgång ett enda svar reflekterar modellen på olika svaralternativ, liknande hur en person väger ut möjliga lösningar mot varandra.
• Generering av långa tankekedjor: R1-noll visar att det också kan generera mellansteg för komplexa uppgifter, som det använder flexibelt när det gäller lösningen.

Att kontrollera dig själv och starta om dig själv om du känner igen en återvändsgränd är en förmåga som anses vara avgörande för framtida genombrott i AI -forskning. Eftersom ju mer komplexa problemet, desto viktigare förmågan att ordna tankar och korrigera felaktiga tillvägagångssätt.

2. Deepseek-R1: Kombination av armeringsinlärning och klassisk finjustering

Systermodellen Deepseek-R1 kombinerar potentialen för förstärkningslärande med det mer traditionella tillvägagångssättet för övervakad finjustering. Bakgrunden till denna strategi är att förstärkningsinlärning kan leda till särskilt kreativa och eleganta lösningar, men ibland exporterar de mänskliga förväntningarna med avseende på förståelse och relevans. För att motverka detta har Deepseeks utvecklare också använt finjusteringsmetoder där mänsklig feedback och kuraterade träningsdata används.

Enligt interna tester och några offentligt tillgängliga riktmärken visar Deepseek-R1 starka tjänster inom olika discipliner. Detta inkluderar:

• Matematik: Medelvärden på 79,8 % noggrannhet i AIME och 97,3 % för Math-500.
• Programmering: Modellen överträffar cirka 96,3 % av andra deltagare i kodtävlingar som CodeForces.
• Allmän kunskap: Här lyser Deepseek-R1 med ett värde av 90,8 % i MMLU och 71,5 % i GPQA-diamant.

Det faktum att Deepseek-R1 är billigare, men samtidigt når utmärkta värden inom många discipliner, har väckt nyfikenhet hos observatörer. "Är detta början på en ny ålder där nystartade utmaningar utmanar de mycket finansierade amerikanska jättarna?" Vissa kommentatorer frågar sig själva.

Openais O1: Bakgrund, filosofi och tjänster

Från början har OpenAAI upprätthållit påståendet att utveckla "säker och användbar AI till förmån för mänskligheten". Denna leitmotif återspeglas i många beslut, inklusive kombinationen av förstärkningsinlärning och mänsklig feedback (RLHF). Tanken bakom detta är att modellen lär sig att ge svar genom interaktion med mänskliga feedbackleverantörer som inte bara är formellt korrekta, utan samtidigt förståelig, hjälpsam och etiskt motiverad.

RLHF förhindrar möjliga oönskade utvecklingar, till exempel om en modell kan generera olämpligt innehåll. Detta kräver emellertid ytterligare resurser, eftersom stöd och utbildning av modellen, inklusive mänskliga tentor och feedbackprocesser, är kostsamma. Kostnaderna återspeglas ofta i högre prenumerations- eller användningsavgifter. För O1 nämns ofta de relativt höga API -priserna, medan andra leverantörer, som Deepseek, erbjuder lägre åtkomstbarriärer.

När det gäller prestandatester är Openais O1 ett kraftfullt system som kan tillämpas på ett brett utbud av uppgifter. Från och med matematik till programmering till text -producerande kreativa processer visades O1 upprepade gånger att den verkar på en hög nivå. Hans kedja-av-throgging-läsning är särskilt välkänd, där modellen delar upp komplexa frågor i mellansteg och ger mycket exakta resultat. Om du till exempel gör en matematisk textuppgift kan du förstå hur tankeprocessen fungerar i många fall. Modellen visar inte varje steg transparent, men spenderar vanligtvis ett gradvis argument som leder till en tydligt förståelig lösning.

Jämför de två systemen: Deepseek-R1 mot O1

1.

I matematikprov rapporterades att Deepseek-R1 uppnådde en noggrannhet på 79,8 % i AIME, medan O1 sägs vara 79,2 %. Detta är en minimal skillnad, som emellertid har en psykologisk effekt eftersom Deepseek presenterar en tekniskt lika eller till och med något överlägsen modell. Inom området för programmeringsområdet säger det att Deepseek-R1 nådde cirka 96,3 % i Codeforces-testet, medan O1 är tänkt att vara drygt 96,6 %. Denna skillnad är också låg, men visar att båda modellerna verkar i ögonhöjd.

2. Kostnader och tillgänglighet

En väsentlig punkt är den olika kostnadsstrukturen. Medan OpenAAI för O1, delvis relativt höga avgifter, arbetar Deepseek-R1 påstås med betydligt lägre priser: "Upp till 95 % billigare" finns i vissa affärspresentationer från Deepseek. Sådana uttalanden måste verifieras i praktiken, men om denna kostnadsfördel är sant kan detta visa sig vara en stor konkurrensfördel för Deepseek. Detta gäller särskilt företagskunder som måste bearbeta enorma mängder data och därför välja en lösning som sparar kostnader på lång sikt.

Dessutom, enligt självutlämnandet, finns Deepseek-R1 tillgängligt under samlicensen, vilket möjliggör fri användning och modifiering av modellvikterna och utgångarna. I en tid då fler och fler utvecklare och företag förlitar sig på öppen källkod kan detta vara ett avgörande plus. ”För oss att främja innovation, öppenhet innebär att främja oss” är ett uttalande som upprepade gånger kommuniceras av Deepseek. Genom open source -lösningar kan utvecklare titta direkt i koden, göra justeringar och integrera modellen i sina egna projekt utan att komma in i ett stängt ekosystem tvång.

Lämplig för detta:

• AI-modeller i siffror: Topp 15 stora språkmodeller-149 Grundmodeller / "Foundation Models" -51 Maskininlärningsmodeller
• AI -språkmodeller Bert och GPT. Vilka företag står bakom det, vad gör de exakt och var är skillnaderna?

3. Speciella färdigheter

Både Deepseek-R1 och O1 kännetecknas av avancerad resonemang. Deepseek-R1 utvecklade en uttalad förmåga att återspegla självkritisk reflektion genom RL, samordnade mellansteg och "långa kedjor". Openais O1, å andra sidan, lyser i kedjan-av-thoughtrean, som beskriver förmågan att skapa gradvis och logiskt begripliga lösningar. Båda modellerna kan därför inte bara presentera resultat omedelbart utan också för att förklara deras överväganden i viss utsträckning. Detta ökar spårbarheten och förtroendet för utgifterna.

Deepseek-R1 noll: specialiseringar och synpunkter

1. Fokusera på förstärkningsinlärning

Deepseek-R1 Zero är på ett sätt den radikala versionen av R1-modellen, eftersom den undviker klassisk mänsklig feedback. Medan R1 delvis förlitar sig på övervakad finjustering, förlitar sig R1-noll helt på RL. Ur AI -forskningens synvinkel är detta ett spännande experiment: "Potentialen för förstärkningsinlärning drivs hit till det yttersta", säger vissa observatörer. Förstärkningsinlärning imiterar principen om experiment och fel där modellen får belöningssignaler för korrekta mellansteg eller slutresultat.

Ett centralt element i R1-noll är förmågan att tänka på att tänka. Om ett specifikt problem klassificeras som svårare använder modellen fler datorcykler för att leta efter en lämplig lösning. Denna adaptiva-compute-strategi kan bromsa modellsvaret, men tenderar att öka kvaliteten på resultaten. ”Långsammare men mer intelligent” kan sammanfattas.

2. Utmaningar

Den radikala RL -metoden har emellertid också mörka sidor. Deepseek-R1 noll bör ibland plötsligt växla mellan olika språk eller generera utgifter som är förvirrande ur ett användarperspektiv. Denna okontrollerade språkförändring kan bero på olika undersökningsfaser i förstärkningsprocessen. Hittills har det också varit oklart hur förstärkningsinlärningsmetodiken är i verkliga scenarier på lång sikt, där feltolerans ibland är smalare och regleringskraven är höga.

R1-Zero kan för närvarande inte köra utökade dialogfunktioner, JSON-utgåvor eller special "funktionssamtal". Om en AI -lösning ska integreras i affärsmiljöer är sådana funktioner ofta viktiga, till exempel för automatiserade processprocesser. Deepseek har meddelat att de arbetar med uppdateringar som är avsedda att gradvis lägga till dessa funktioner. Det återstår dock att se om och när dessa uppdateringar visas.

Demokratisering av AI med öppen källkod?

Deepseek publicerade inte bara sina stora modeller R1 och R1-Zero, utan ger också sex mindre utskjutningar. Dessa modeller tränades delvis med data som extraherades från de större modellerna. Målet är att tillhandahålla AI -utvecklare över hela världen enkla verktyg för att bygga sina egna AI -projekt. "Vi vill att AI -revolutionen ska nå alla, inte bara stora företag eller forskningsinstitut" säger Deepseek.

Sådana steg kan verkligen förändra AI -landskapet. Om kraftfulla modeller är öppet tillgängliga, behöver nystartade företag och oberoende utvecklare inte ens genomföra kostsamma licensavtal med stora amerikanska leverantörer, men kan direkt ändra och använda sina egna varianter av Deepseek-modeller. Vissa experter ser detta en möjlighet att främja verklig variation och innovation i AI -området genom att undvika monopol eller oligopolis.

Är det imitation eller strategisk i -house -utveckling?

Ett återkommande ämne i West-East Betting-tvisten av AI är: Kina kopierar helt enkelt tillvägagångssätt från USA, eller är det en autentisk utveckling? Faktum är att Deepseek R1 och R1 Zero visar många paralleller till arbetsmetoderna för OpenAI: s O1. Till exempel använder båda förstärkning av lärande av inlärningsprocessoptimering. Idén att integrera en kedja av tankar (kedjan) i den logiska bearbetningen av flerstegsuppgifter dök också tidigt i västerländsk forskning. I detta avseende är det uppenbart att Deepseek också gynnades av denna kunskap och ibland implementerade ett liknande paradigm.

En sådan likhet bör emellertid inte betygsättas som bevis på plagiering eller mild imitation. Forskning och utveckling i AI är ett globalt drivet område där nya idéer talar snabbt. Dessutom fördjupar vetenskapliga publikationer framsteg i hela området, så att forskare runt om i världen fortsätter att bygga vidare på samma grund. Så det kan också vara så att Deepseek självständigt har förfinat förstärkningsinlärningsstrategin till en punkt som till och med går utöver konkurrensen i vissa riktmärken.

Konkurrensmöjligheter och risker

På grund av deras imponerande prestanda önskar Deepseek R1 och R1-Zero önskemål bland investerare, forskningsinstitutioner och teknikföretag. Om du letar efter en billig, kraftfull och öppen lösning på samma gång, kunde Deepseek knappast kunna undvika. "Det finns inte många leverantörer som har så hög nivå och samtidigt erbjuder denna grad av öppenhet" är bedömningen av vissa branschexperter.

Men det finns risker. Vissa intresserade parter tvekar att anta "version 1 modeller", eftersom AI -system ofta bara når marknadsmognad efter flera iterationer. Det är också oklart om Deepseek kan garantera nödvändig stabilitet och tillförlitlighet i supportprocesserna som är avgörande för stora kunder. Frågor om garantier, pålitlighet, dataskydd och säkerhet är också viktiga. Särskilt när det gäller känslig information är inte bara den tekniska prestanda avgörande, utan också frågan om AI -lösningen uppfyller de internationella företagens säkerhetskrav.

Etiska och geopolitiska konsekvenser

De geopolitiska spänningarna mellan Kina och USA inom tekniksektorn projiceras på AI -sektorn med ökande intensitet. "Vem ska du lita på när det gäller känslig information och utvecklingen av nya AI -agenter?" Många företag frågar sig själva. På den västra sidan finns det skepsis mot kinesiska AI -system, eftersom det finns en rädsla för potentiella insatser från myndigheter. Omvänt finns det reservationer mot USA: s dominans och eventuella bakdörrar (bakdörrar) i proprietära system i Kina.

Denna konflikt återspeglas i frågan om Deepseek verkligen representerar en oberoende innovation eller bara är en kopia "tillverkad i Kina". Om det är möjligt att bevisa att Deepseek R1 och R1-Zero satte nya kvalitetsstandarder, skulle Kina ha ett av de ledande AI-systemen, vilket skulle vara en symbol för den snabba tekniska ökningen av landet ur ett geopolitiskt perspektiv. Omvänt kan en framgång med Openais O1 och den pågående utvecklingen i USA leda till det faktum att amerikanska AI -företag fortsätter att hålla suveräniteten över marknaden.

Potentiella applikationsscenarier

1. Vetenskaplig forskning och matematik

Både Deepseek-R1 och O1 är intressanta för forskare, studenter och utbildningsinstitutioner på grund av deras goda prestanda i matematikuppgifter. Tack vare höga noggrannhetsvärden inom områden som AIME eller MATH-500 är modellerna lämpliga för att lösa komplexa algebraiska, geometriska eller analytiska uppgifter. De kan också fungera som assistent när det gäller extraktion och sammanfattning av vetenskapliga specialtexter.

2. Programmering och mjukvaruutveckling

Modellerna kan också utveckla sina fördelar inom mjukvaruteknik. Deepseek-R1 och O1 kan tolka källkoden, identifiera felaktiga passager och ge förslag för optimering. Deepseek-R1 integrerar också en funktion som gör det möjligt att testa och göra kod direkt i ett chattgränssnitt. Detta påskyndar utvecklingscykler och främjar snabba iterationer. Utvecklare som arbetar i team kan falla tillbaka på en virtuell kodtränare som ständigt ger feedback.

3. Kreativ brainstorming och skapande av innehåll

Båda modellerna kan stödja textpositionsprocesser genom att generera idéer, föreslå innehållsstrukturer eller hjälpa till att skriva längre artiklar. För reklamtexter, journalister eller bloggare finns det nya möjligheter att skapa innehåll effektivt och få in nya perspektiv om och om igen. Det är dock fortfarande viktigt att kritiskt kontrollera utgången mot och inte blint anta.

Framtidens syn: Kommer Deepseek och OpenAAI att forma AI -marknaden?

Den vidareutvecklingen av Deepseek R1 och R1-Zero kan vara en signal för den globala trenden mot kraftfulla, autonoma AI-modeller som lär sig oberoende och är bara beroende av mänskliga interventioner. Tillvägagångssättet för att öka återförsäljningsinlärningen motsvarar en allmän orientering av modern AI-forskning. Så snart dessa modeller visar sina fördelar i riktiga projekt kommer andra företag förmodligen att pressa i liknande riktningar.

För sin del kommer OpenAai att sträva efter att hålla ledningen eller eventuellt expandera. Företaget forskar vidareutvecklade versioner av O1, som lovar ännu mer exakta kedja-av-tunna färdigheter, bättre dialoggränssnitt och starkare säkerhetsmekanismer. Ämnet för att minska kostnaderna bör också spela en roll i framtiden, eftersom fler och fler konkurrenter strävar efter på marknaden.

Lämplig för detta:

• Ki & Metaverse: The Dream Team of the Digital Future the Next Stage of Digitalization

Ett område med spänning mellan innovation och konkurrens

Nej, Deepseek med sina modeller R1 och R1-Zero är inte en ren kopia av amerikansk teknik, men har sina egna styrkor och tillvägagångssätt. Antagandet om strategisk imitation avvisas inte helt, eftersom forskningskunskap i AI -världen vanligtvis är uppdelat öppet och varje aktör är baserad på de senaste metoderna. Det skulle dock vara för kort för att minska Deepseek till etiketten "Plagiat". Benchmark -resultaten som visas och öppenheten för AI -modellerna talar ett annat språk.

”Vi står i början av en ny fas av AI -revolutionen” är ett uttalande som ofta kan höras i Silicon Valley såväl som i de kinesiska innovationscentra. Denna mening låter i allmänhet, men återspeglar en verklig paradigmskifte: I denna revolution är det inte längre bara de stora namnen som specificerar takten, utan också en mängd nystartade företag och forskargrupper som förändrar marknaden med innovativa idéer och gynnsamma lösningar. Deepseek R1 och R1 noll är ett exempel för detta som inte längre kan ignoreras.

Naturligtvis förblir frågan öppen vilken modell som kommer att råda vid synen eller om både (och andra konkurrenskraftiga produkter) kompletterar varandra till ett globalt AI -ekosystem. En samexistens där utvecklare har valet att genomföra sitt projekt antingen med oss ​​eller kinesiska modeller (eller till och med en kombination) skulle vara fördelaktigt för innovationskulturen. I vilket fall som helst förblir modellernas tekniska allvar och tillförlitlighet viktig.

En sak är redan säker: Deepseek R1 och R1 Zero kan hjälpa till att främja demokratiseringen av AI genom att göra avancerade modeller tillgängliga för en bredare publik. Om det i praktiken bekräftas att Deepseek faktiskt ger högkvalitet och samtidigt billiga lösningar, kommer trycket på andra leverantörer att öka, för att göra om sina prissättningsmodeller eller visa mer öppenhet. Openais O1, å andra sidan, fungerar som en "guldstandard" när det gäller kvalitet, stabilitet och samhällsstöd. Ändå har kritiker också kommenterat här som klagar över att OpenAI: s lösningar inte är överkomliga eller flexibla nog inom alla applikationsområden.

"Oavsett om en tillfällighet eller strategisk imitation i AI -utvecklingen?" - Denna fråga kan inte slutligen klargöras. Det är mycket mer troligt att Deepseek och OpenAAI var och en bygger på en gemensam kunskapsstiftelse och inspireras av liknande forskningsresultat. Båda tar med sig sina egna idéer och innovationer och försöker överskrida konkurrenten inom vissa discipliner. Denna tävling kan användas på lång sikt eftersom den ökar standarderna, påskyndar tekniska framsteg och sänker kostnaderna för användning av AI-baserade tjänster.

Loppet mellan Kina och USA i AI -området kommer att fortsätta, och med det frågan om hur ”klassiska” branschaktörer slår sig jämfört med nya nykomlingar. Det är mycket troligt att det inte finns något enkelt svar på vem som dominerar om tio år. Alltför många faktorer - från geopolitisk utveckling till den ekonomiska situationen till kulturella aspekter - påverkar den övergripande tekniska processen. Vad är en ambitiös start i dag kan vara en ledande global aktör i AI-området imorgon; Det som anses vara ledare idag måste hävda sig mot starka utmanare imorgon.

En sak är säker: förstärkningsinlärning, öppna licenser, rättvisa prisstrukturer och förmågan att transparent kartlägga komplexa tankar är framgång och innovationsfaktorer. Företag som kombinerar dessa faktorer och samtidigt säkerställer att säkerhet och skydd av känslig data absorberas positivt av marknaden. Deepseek R1, R1 Zero och OpenAi's O1 är utmärkta exempel på att tiden har kommit för ett nytt kapitel i AI. Världen kan se fram emot vilka ytterligare framsteg som kommer att få nästa år och de kommande decennierna - och om en ny generation av LLM: er kommer att kunna inse visionen om en riktigt universell AI.

Detta stänger versionerna till Deepseek R1, R1 noll och deras jämförelse med OpenAI O1. Vi ser att AI -landskapet är i ständig förändring och nya modeller med gamla mässor. Utvecklingen kännetecknas av intensiv forskning, av ömsesidig inspiration, hälsosam konkurrens och allt större utmaningar som måste behärskas tillsammans. Ju längre tekniken utvecklas, desto mer spännande blir det om och hur Kina och USA buntar sina respektive styrkor eller spelar ut mot varandra. I slutändan kan hela samhället vara vinnare om modeller som Deepseek R1, R1 Zero och O1 ger innovativa lösningar som förändrar hur människor bearbetar information, löser problem och blir kreativa.

Från barerna till Global: SMES erövrar världsmarknaden med en smart strategi - Bild: Xpert.Digital

Vid en tidpunkt då det digitala närvaron av ett företag beslutar om sin framgång, kan utmaningen med hur denna närvaro utformas autentiskt, individuellt och omfattande. Xpert.Digital erbjuder en innovativ lösning som positionerar sig som en korsning mellan ett industriellt nav, en blogg och en varumärkesambassadör. Den kombinerar fördelarna med kommunikations- och försäljningskanaler i en enda plattform och möjliggör publicering på 18 olika språk. Samarbetet med partnerportaler och möjligheten att publicera bidrag till Google News och en pressdistributör med cirka 8 000 journalister och läsare maximerar innehållet och synligheten för innehållet. Detta representerar en viktig faktor i extern försäljning och marknadsföring (symboler).

Mer om detta här:

• Äkta. Individuellt. Global: Xpert.Digital -strategin för ditt företag

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus