Ажіотаж навколо чіпів штучного інтелекту зустрічається з реальністю: майбутнє центрів обробки даних – власна розробка проти насичення ринку

Велике протистояння в центрі обробки даних: власна розробка зустрічається з неминучим насиченням ринку

Світ штучного інтелекту переживає безпрецедентний бум, зумовлений, здавалося б, ненаситним попитом на обчислювальну потужність. У центрі цього ажіотажу знаходяться чіпи штучного інтелекту, особливо графічні процесори від лідера ринку Nvidia, які стали золотом цифрової ери. Але за лаштунками відбувається стратегічний зсув, який може змінити структуру влади всієї технологічної галузі. Найбільші покупці цих чіпів — гіперскейлери, такі як Microsoft, Google та Amazon — більше не хочуть бути просто клієнтами. Маючи мільярди доларів інвестицій, вони розробляють власні напівпровідники на замовлення, такі як Maia від Microsoft, TPU від Google та Trainium від Amazon.

Мотивація зрозуміла: скоротити витрати, зменшити залежність від окремих постачальників та ідеально узгодити всю інфраструктуру, від чіпів до охолодження, з власними моделями штучного інтелекту компанії. Те, що починається як прагматичне бізнес-рішення для оптимізації продуктивності, провокує фундаментальну конкуренцію та вперше серйозно кидає виклик домінуванню Nvidia. Але оскільки вирує гонка озброєнь за найпотужнішу інфраструктуру штучного інтелекту та інвестуються сотні мільярдів доларів, попередження про перегрів стають дедалі голоснішими. Експерти проводять порівняння з попередніми спекулятивними бульбашками та попереджають про неминуче насичення ринку та надлишкові потужності в найближчі роки.

Ця стаття глибоко заглиблюється в ажіотаж навколо чипів штучного інтелекту та проливає світло на реальність, що стоїть за ним: чому технологічні гіганти зосереджуються на власній розробці? Наскільки далеко вони зайшли в цьому? І що станеться, коли експоненціальний попит раптово впаде, а мрія про нескінченне зростання ШІ зіткнеться з суворою реальністю економічної корекції?

Підходить для цього:

• Бомба уповільненої дії на мільярд доларів зі штучним інтелектом: як Meta, Microsoft та OpenAI створюють нову технологічну бульбашку

Що спонукає гіперскейлерів розробляти власні чіпи?

Основні постачальники хмарних послуг, також відомі як гіперскейлери, стикаються з фундаментальним стратегічним рішенням: чи варто їм продовжувати покладатися на чіпи від відомих виробників, таких як Nvidia та AMD, чи все частіше переходити на власні розробки напівпровідників? Технічний директор Microsoft Кевін Скотт нещодавно звернув увагу на це питання, пояснивши, що Microsoft має намір у довгостроковій перспективі покладатися переважно на власні чіпи Maia. Ця стратегія не нова – і Google зі своїми TPU, і Amazon зі своїми чіпами Trainium вже застосовують подібні підходи.

Головною причиною такого розвитку є оптимізація витрат. Для гіперскейлерів співвідношення ціни та якості є вирішальним фактором, як наголошує Скотт: «Ми не догматичні щодо чіпів, які використовуємо. Це означає, що Nvidia вже багато років є найкращим рішенням з точки зору ціни та якості. Ми відкриті для всіх варіантів, які гарантують нам достатні потужності для задоволення попиту». Ця заява чітко показує, що це не принципова відмова від існуючих постачальників, а прагматичне бізнес-рішення.

Розробка власних чіпів також дозволяє гіперскейлерам оптимізувати всю архітектуру своєї системи. Наприклад, Microsoft може використовувати свої чіпи Maia не лише для налаштування обчислювальної потужності, але й для адаптації охолодження, мережі та інших елементів інфраструктури до своїх конкретних вимог. Скотт пояснює: «Йдеться про весь дизайн системи. Це мережа та охолодження, і вам потрібна свобода приймати рішення, необхідні для справжньої оптимізації обчислень для робочого навантаження».

Як далеко зайшли різні гіперскейлери з власними розробками?

Три основні постачальники хмарних послуг перебувають на різних стадіях розробки своїх стратегій використання кремнієвих технологій на замовлення. Amazon Web Services є піонером у цій галузі, який вже заклав основу з першим чіпом Graviton у 2018 році. AWS зараз працює над четвертим поколінням процесорів Graviton, призначених для обчислювальних навантажень загального призначення. Паралельно Amazon розробила спеціалізовані чіпи штучного інтелекту: Trainium для навчання та Inferentia для виведення моделей машинного навчання.

Цифри свідчать про успіх цієї стратегії: за останні два роки процесори Graviton становили понад 50 відсотків усієї потужності процесорів, встановленої в центрах обробки даних AWS. AWS також повідомляє, що понад 50 000 клієнтів користуються послугами на базі Graviton. Практичне застосування особливо вражає: під час Prime Day 2024 Amazon розгорнула чверть мільйона чіпів Graviton та 80 000 своїх спеціалізованих чіпів штучного інтелекту.

Google пішов іншим шляхом зі своїми тензорними процесорами, зосередившись на апаратному забезпеченні, спеціально розробленому для штучного інтелекту. TPU вже перебувають у сьомому поколінні та пропонуються ексклюзивно через Google Cloud. Google також нещодавно представив свій перший процесор загального призначення на базі Arm, Axion, який, за словами компанії, пропонує до 30 відсотків кращу продуктивність, ніж аналогічні екземпляри на базі Arm від інших хмарних постачальників.

Microsoft запізнився в цих перегонах. Компанія представила свої перші власно розроблені чіпи лише наприкінці 2023 року: Azure Maia AI Accelerator та процесор Azure Cobalt. Процесор Cobalt став загальнодоступним з жовтня 2024 року та базується на 64-бітній архітектурі зі 128 ядрами, виготовлених за 5-нанометровим технологічним процесом TSMC. Microsoft стверджує, що Cobalt забезпечує до 40 відсотків кращу продуктивність, ніж попередні пропозиції на базі Arm в Azure.

Чому наші власні чіпи не можуть покрити весь попит?

Незважаючи на прогрес у внутрішній розробці, всі гіперскейлери ще далекі від задоволення всіх своїх потреб власними чіпами. Основною причиною є величезний розмір ринку та швидке зростання попиту. Кевін Скотт з Microsoft підсумовує: «Сказати, що існує величезна нестача обчислювальних потужностей, мабуть, нічого не сказати. З моменту запуску ChatGPT масштабувати потужності досить швидко стало практично неможливо».

Цифри ілюструють масштаб проблеми: очікується, що до 2027 року потужність глобальних центрів обробки даних зросте на 50 відсотків завдяки попиту на штучний інтелект. Тільки великі технологічні компанії планують інвестувати понад 300 мільярдів доларів в інфраструктуру штучного інтелекту до 2025 року. За таких темпів зростання фізично неможливо задовольнити весь попит за рахунок внутрішньої розробки чіпів.

Крім того, існують технічні обмеження у виробництві. Найсучасніші чіпи виробляються лише кількома ливарними заводами, такими як TSMC, а потужності обмежені. Microsoft, Google та Amazon змушені ділитися цими виробничими потужностями з іншими клієнтами, що обмежує доступні кількості для їхніх власних чіпів. Ще одним фактором є час розробки: хоча попит стрімко зростає, розробка нового чіпа займає кілька років.

Тому гіперскейлери дотримуються змішаної стратегії. Вони розробляють власні чіпи для конкретних робочих навантажень, де бачать найбільшу користь, і доповнюють їх чіпами від Nvidia, AMD та Intel для інших випадків використання. Скотт пояснює: «Ми не догматичні щодо назв чіпів. Головне — найкраще співвідношення ціни та якості».

Які економічні переваги пропонують індивідуальні кремнієві рішення?

Економічні стимули для розробки власних чіпів є значними. Дослідження показують, що AWS Trainium та Google TPU v5e на 50-70 відсотків дешевші з точки зору вартості токена для великих мовних моделей, ніж високоякісні кластери NVIDIA H100. У деяких аналізах реалізації TPU виявилися в чотири-десять разів економічно ефективнішими, ніж рішення на GPU для навчання великих мовних моделей.

Ця економія коштів зумовлена ​​кількома факторами. По-перше, чіпи можна точно адаптувати до конкретних вимог робочих навантажень, що забезпечує підвищення ефективності. По-друге, маржа виробника чіпів зникає, що призводить до значної економії, враховуючи величезні обсяги гіперскейлерів. По-третє, вертикальна інтеграція дозволяє краще контролювати весь ланцюг поставок.

Наприклад, Amazon повідомляє, що SAP досягла 35-відсоткового збільшення продуктивності аналітичних робочих навантажень за допомогою екземплярів EC2 на базі Graviton. Google стверджує, що її TPU v5e забезпечує втричі більшу пропускну здатність виводу на долар, ніж попереднє покоління TPU завдяки безперервній пакетній роботі. Microsoft стверджує, що її процесори Cobalt пропонують до 1,5 разів кращу продуктивність у робочих навантаженнях Java та вдвічі вищу продуктивність на веб-серверах.

Довгостроковий фінансовий вплив є значним. З інвестиціями в сотні мільярдів доларів навіть невелике підвищення ефективності може призвести до величезної економії коштів. Експерти оцінюють, що ринок кремнію на замовлення в хмарних середовищах може досягти обсягу 60 мільярдів доларів до 2035 року.

Підходить для цього:

• Війна чіпів штучного інтелекту загострюється: кошмар Nvidia? Китай завдає удару у відповідь власними чіпами штучного інтелекту – і Alibaba – це лише початок

Як розвивається конкурентна ситуація на ринку чіпів?

Зростаюча власна розробка гіперскейлерів фундаментально змінює традиційну індустрію чіпів. Nvidia, яка довгий час була беззаперечним лідером ринку прискорювачів штучного інтелекту, вперше стикається із серйозною конкуренцією. Аналітики Kearney прогнозують, що кремнієві рішення, розроблені на основі гіперскейлерів, такі як TPU від Google, AWS Trainium та Maia від Microsoft, можуть досягти від 15 до 20 відсотків частки ринку як внутрішні реалізації.

Цей розвиток змушує традиційних виробників чіпів змінювати позиції. Наприклад, AMD намагається безпосередньо кинути виклик Nvidia своєю серією MI300, одночасно пропонуючи розширені партнерські відносини з постачальниками хмарних послуг. Intel, хоча й менш сильні позиції в галузі чіпів штучного інтелекту, продовжує отримувати вигоду від спеціалізованих процесорів Xeon для гіперскейлерів, що демонструють екземпляри R8i, нещодавно анонсовані AWS.

Конкурентна динаміка ще більше посилюється різними стратегіями гіперскейлерів. Хоча Google використовує свої TPU виключно внутрішньо та пропонує їх через Google Cloud, інші постачальники також можуть просувати свої чіпи на зовнішній ринок у майбутньому. Така диверсифікація постачальників призводить до здоровішої конкуренції та може пришвидшити інноваційні цикли.

Геополітичний вимір також є важливим аспектом. З огляду на напруженість між США та Китаєм, американські гіперскейлери все більше інвестують у власні потужності з виробництва мікросхем, щоб зменшити залежність від азійських постачальників. Водночас у Китаї з'являються вітчизняні чемпіони, такі як Baidu зі своїми мікросхемами Kunlun.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Що означає для ринку поточна тенденція попиту?

Попит на обчислювальні потужності, особливо для застосувань штучного інтелекту, зараз зростає експоненціально. Nvidia оцінює, що відповіді моделей міркувань потребують більш ніж у 100 разів більше обчислювальних ресурсів, ніж попередні покоління. Цей розвиток призводить до структурної нестачі передових чіпів та потужностей центрів обробки даних.

Аналіз McKinsey показує, що світовий попит на потужності центрів обробки даних може потроїтися до 2030 року, з річним темпом зростання приблизно 22 відсотки. У США попит може навіть зростати на 20-25 відсотків щорічно. Близько 70 відсотків цього прогнозованого попиту на 2030 рік припадатиме на гіперскейлерів.

Це зростання попиту призводить до зміни парадигми в галузі. Дослідницька група Synergy прогнозує, що гіперскейлери контролюватимуть 61 відсоток світових потужностей центрів обробки даних до 2030 року, порівняно з 44 відсотками сьогодні. Водночас частка локальних центрів обробки даних знизиться з 34 відсотків сьогодні до очікуваних 22 відсотків до 2030 року.

Високий попит також призводить до вузьких місць у всьому ланцюжку поставок. Пам'ять з високою пропускною здатністю, передові технології упаковки, такі як CoWoS, та спеціалізовані підкладки вже повністю заброньовані на місяці. Наприклад, Nvidia повідомляє, що наступне покоління графічних процесорів Blackwell вже розпродано на рік або й більше.

Підходить для цього:

• Що означає для галузі угода між AMD та OpenAI щодо чіпів штучного інтелекту? Чи під загрозою домінування Nvidia?

Коли може виникнути надлишок потужностей?

Питання потенційного перевитрату потужностей у центрах обробки даних є дуже суперечливим. Різні експерти вже попереджають про бульбашку штучного інтелекту, яка може бути більшою за бульбашку доткомів 1990-х років. MacroStrategy Partnership, незалежна дослідницька фірма, стверджує, що нинішня бульбашка штучного інтелекту в 17 разів більша за бульбашку доткомів і в чотири рази більша за бульбашку нерухомості 2008 року.

Генеральний директор Goldman Sachs Девід Соломон попереджає про падіння фондового ринку в найближчі роки через величезні суми, що інвестуються в проекти штучного інтелекту. Він пояснює: «Я думаю, що використовується багато капіталу, який виявиться збитковим, і коли це станеться, люди не почуватимуться добре». Генеральний директор Amazon Джефф Безос підтвердив на тій самій конференції, що в індустрії штучного інтелекту існує бульбашка.

Тривожні сигнали зростають: Жульєн Гарран з MacroStrategy Partnership зазначає, що впровадження великих мовних моделей підприємствами вже почало знижуватися. Він також стверджує, що ChatGPT, можливо, «зіткнувся з проблемою», оскільки остання версія коштує в десять разів дорожче, але не працює помітно краще, ніж попередні версії.

З іншого боку, поточні ринкові дані показують, що попит продовжує перевищувати пропозицію. CBRE повідомляє, що рівень вакансій на первинних ринках центрів обробки даних у Північній Америці впав до рекордно низького рівня в 2,8 відсотка на початку 2024 року. Це сталося, незважаючи на найбільше річне зростання пропозиції центрів обробки даних, що свідчить про те, що фундаментальні показники залишаються сильними.

Які реалістичні часові рамки для можливої ​​консолідації ринку?

Точно передбачити час потенційної консолідації ринку надзвичайно складно, оскільки це залежить від багатьох невідомих факторів. Однак аналітики виділяють кілька ключових періодів, протягом яких динаміка ринку може змінитися.

Перший критичний період – між 2026 і 2027 роками. Кілька факторів вказують на те, що темпи зростання можуть сповільнитися протягом цього періоду. Гіперскейлери вже планують уповільнення своїх інвестицій на 20-30 відсотків на 2026 рік, що свідчить про певне насичення або переоцінку інвестицій.

Напівпровідникова промисловість очікує, що попит на чіпи штучного інтелекту може досягти першого плато між 2026 і 2027 роками. Річні темпи зростання виробництва пластин можуть нормалізуватися з поточних 14-17 відсотків приблизно до 4 відсотків. Це стане значним поворотним моментом у плануванні потужностей.

Другий критичний період – приблизно з 2028 по 2030 рік. До цього часу перше покоління масштабних інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту, можливо, вже досягне точки окупності. Якщо до того часу не буде розроблено достатньо прибуткових варіантів використання, може настати корекція. McKinsey прогнозує, що попит на потужності центрів обробки даних потроїться до 2030 року, але ці прогнози ґрунтуються на припущеннях щодо впровадження штучного інтелекту, які можуть виявитися надмірно оптимістичними.

Вирішальним фактором буде те, чи виявляться програми штучного інтелекту постійно прибутковими. Даріо Перкінс з TS Lombard попереджає, що технологічні компанії беруть на себе величезні борги для будівництва центрів обробки даних зі штучним інтелектом, не враховуючи прибутковість, оскільки вони конкурують за капітал. Ця ситуація нагадує попередні бульбашки та може призвести до корекції, якщо прибутковість не виправдає очікувань.

Яким буде вплив надлишкових потужностей?

Надмірна потужність у центрах обробки даних матиме далекосяжні наслідки для всієї технологічної галузі. По-перше, це призведе до різкого падіння цін на хмарні послуги. Хоча це буде вигідно для клієнтів у короткостроковій перспективі, це може суттєво вплинути на прибутковість гіперскейлерів та призвести до консолідації ринку.

Вплив на зайнятість буде значним. До 2025 року понад 250 000 працівників у технологічній галузі вже постраждали від звільнень, і корекція ринку посилить ці тенденції. Особливо постраждають операції центрів обробки даних, розробка мікросхем та суміжні сектори.

Надмірні потужності будуть особливо болючими для напівпровідникової промисловості. Величезні інвестиції у виробничі потужності для передових чіпів можуть виявитися надмірними. Samsung вже повідомила про 39-відсоткове зниження прибутку у другому кварталі 2025 року через зниження попиту на чіпи штучного інтелекту, що може бути передвісником майбутнього.

Консолідація ринку, ймовірно, призведе до концентрації на найсильніших постачальниках. Менші постачальники хмарних послуг та оператори центрів обробки даних можуть бути придбані більшими компаніями або витіснені з ринку. Це може призвести до зменшення конкуренції та зростання цін у довгостроковій перспективі.

З іншого боку, корекція також може мати позитивний вплив. Вона дозволить ліквідувати неефективні потужності та перенаправити ресурси на більш продуктивне використання. Компанії, що виживуть, ймовірно, будуть сильнішими та більш стійкими. Крім того, консолідація може сприяти розвитку стандартів та сумісності.

Як компанії готуються до різних сценаріїв?

З огляду на невизначеність щодо майбутнього розвитку ринку, гіперскейлери та інші компанії вживають різних стратегій для зменшення ризиків. Найважливішою є диверсифікація їхніх стратегій щодо чіпів. Як наголошує технічний директор Microsoft Кевін Скотт, вони залишаються «відкритими для всіх варіантів», щоб забезпечити достатню кількість потужностей.

Microsoft не лише розробляє власні чіпи, але й продовжує інвестувати в партнерства з Nvidia, AMD та іншими постачальниками. Така багатопостачальна стратегія знижує ризик залежності від одного постачальника та дозволяє швидко реагувати на зміни ринку. Amazon та Google дотримуються схожих підходів, хоча кожен з них має різні напрямки діяльності.

Ще одним важливим аспектом є географічна диверсифікація. З огляду на проблеми NIMBY на усталених ринках, таких як Північна Вірджинія, гіперскейлери все частіше перенаправляють свої інвестиції на вторинні ринки та за кордон. Це не лише знижує витрати, але й регуляторні ризики.

Гіперскейлери також дедалі більше інвестують в енергоефективність та стійкі технології. З огляду на те, що споживання енергії в центрах обробки даних має подвоїтися до 2028 року, це є як економічним, так і регуляторним імперативом. Рідинне охолодження, ефективніші чіпи та відновлювана енергія стають стандартними функціями.

Зрештою, багато компаній розробляють гнучкіші бізнес-моделі. Замість того, щоб покладатися виключно на самостійне володіння, вони все частіше використовують гібридні моделі з постачальниками послуг колокейшн та іншими партнерами. Це дозволяє їм швидше масштабувати або зменшувати потужності залежно від ринкових умов.

Яку роль відіграють регуляторні фактори?

Зміни в регуляторному законодавстві можуть відіграти вирішальну роль у майбутньому розвитку ринку центрів обробки даних. У США зростають заклики до суворішого регулювання споживання енергії в центрах обробки даних. Деякі штати вже розглядають питання мораторію на нових великих споживачів або суворіших процедур тестування.

Вплив на навколишнє середовище стає все більш актуальним. До 2028 року центри обробки даних можуть становити 20 відсотків світового споживання енергії, що може призвести до запровадження суворіших екологічних норм. Європейський Союз вже запровадив Пакт про кліматично нейтральні центри обробки даних, до якого приєдналися понад 40 операторів центрів обробки даних.

Геополітична напруженість також впливає на галузь. Потенційні тарифи на напівпровідники можуть збільшити вартість мікросхем і порушити ланцюги поставок. Це може змусити гіперскейлерів переглянути свої стратегії закупівель і більше покладатися на регіональних постачальників.

Захист даних та їх суверенітет також стають важливими факторами. Різні країни вимагають, щоб певні дані оброблялися локально, що обмежує глобальне масштабування центрів обробки даних. Це може призвести до фрагментації ринку та зменшення ефективності від ефекту масштабу.

Регулювання також може надати позитивний імпульс. Інвестиції в стійкі технології та відновлювані джерела енергії часто підтримуються урядами. Крім того, регуляторні вимоги можуть сприяти стандартам, які підвищують ефективність усієї галузі в довгостроковій перспективі.

Підходить для цього:

• Додана цінність штучного інтелекту? Перш ніж інвестувати в штучний інтелект: визначте 4 тихі вбивці успішних проектів

Балансування між зростанням та ризиком

Індустрія центрів обробки даних перебуває на критичному переломному етапі. Розробка власних чіпів такими гіпермасштабованими компаніями, як Microsoft, Google та Amazon, є логічною відповіддю на стрімке зростання витрат та обмежену доступність стандартних рішень. Ця стратегія пропонує значні економічні переваги та дозволяє краще контролювати всю інфраструктуру.

Водночас ризики надмірних потужностей є реальними та можуть призвести до значної корекції ринку між 2026 і 2030 роками. Попереджувальні сигнали зростають, від уповільнення впровадження технологій штучного інтелекту до попереджень відомих діячів галузі про бульбашку. Потенційна консолідація принесе як можливості, так і виклики.

Вирішальним фактором для майбутнього галузі буде те, чи виявляться величезні інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту стійко прибутковими. Гіперскейлери готуються до різних сценаріїв завдяки диверсифікації, географічному поширенню та гнучким бізнес-моделям. Регуляторні зміни, особливо в галузі охорони навколишнього середовища та енергетики, додадуть ще більшої складності.

Для компаній та інвесторів це означає, що вони повинні стежити як за величезними можливостями зростання, так і за значними ризиками. Переможцями стануть ті, хто зможе гнучко реагувати на зміни ринку, постійно підвищуючи ефективність своєї діяльності. Найближчі роки покажуть, чи базується поточне розширення на міцному фундаменті, чи справдяться попередження про бульбашку.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації