DeepSeek vs. OpenAai: Ki-Wet Racen викриває-це R1 Китайський R1 просто копію чи стратегічний шедевр?

Конкурс гігантських технологій: DeepSeek vs. OpenAai-Who домінує над майбутнім AI?

Китай та США вже багато років перебувають у центрі глобального технологічного розвитку. Особливо в сфері штучного інтелекту (AI) існує інтенсивна гонка, в якій великі технологічні компанії та нові стартапи шукають інноваційних рішень. У цьому контексті китайський стартап KI Deepseek та американська компанія OpenAi викликали турб. Нещодавно DeepSeek представив дві чудові моделі AI під назвою DeepSeek R1 (в основній версії "R1") та Deepseek R1 Zero (часто також називають "R1-Zero"), а американська сторона з моделлю O1 Openai та його меншим варіантом, O1 Mini. Багато спостерігачів задаються питанням, чи моделі DeepSeek R1 та R1 Zero - це лише випадкове імітація американських технологій, чи існує цільова стратегія, яка допоможе китайському сектору AI.

Цей текст інтенсивно стосується відмінностей та подібності між системами AI від DeepSeek та OpenAI. Крім того, висвітлюється, як підкріплення використовується в DeepSeek R1 Zero та R1, і який потенціал це може призвести до наступного покоління моделей AI. У ході цих пояснень понад 2000 слів зібраться, щоб забезпечити всебічне врахування та глибший аналіз. У той же час намагається представити лише вміст, який можна вважати надійним. Цей текст відокремлюється від чистих спекуляцій і фокусується на зрозумілих тенденціях, відомих технічних даних та твердженнях з області ШІ.

Підходить для цього:

• Китай проти США в Кі: Чи є DeepSeek R1 (r1 Zero) та OpenAI O1 (O1 Mini) справді настільки різними?

Глобальна конкуренція в секторі AI

Конкуренція між Китаєм та США в галузі ШІ в останні роки значно зросла. Спостерігачі продовжують говорити про дві країни в реальній гонці за верховенство щодо майбутніх технологій KI. Є різні причини, що ця конкуренція настільки гірша. По -перше, політичні рішення -виробники обох країн бачать потенціал для забезпечення інноваційного лідерства протягом найближчих десятиліть. По -друге, великі технологічні компанії визнали, що рішення AI обіцяють величезні економічні переваги. По -третє, і Китай, і Сполучені Штати сформулювали широкі стратегії просування досліджень AI.

У Китаї Кі розглядали як важливий будівельний блок для модернізації країни та як "ключ до міжнародної конкуренції" протягом декількох років. Уряд сприяє стартапам та науково-дослідним установам з широким спектром програм та грошей для розширення розвитку технологій AI. На противагу цьому, США покладаються на силу вільного ринку, де великі та створені компанії, такі як Google, Microsoft, Meta та OpenAI, але також багато менших акторів, займаються конкуренцією та отримують високі суми від інвесторів, щоб досягти прогресу в галузі машинного навчання, нейронних мереж та природних мов (NLP).

Deepseek та OpenAi з першого погляду

Як новий гравець з Китаю, DeepSeek зараз виступає як своєрідна «інсайдерська порада» на глобальній сцені ШІ. Стартап AI менш відомий, ніж великі китайські технологічні компанії, але привертав увагу в спеціалістах, оскільки, здається, він розвиває якісні великі мови (LLMS) за короткий час. Дві з цих моделей - DeepSeek R1 та DeepSeek R1 Zero. З іншого боку, OpenAI - це компанія, що базується в Каліфорнії, яка відома в усьому світі своїми моделями AI і привернула увагу на ранній стадії. З O1 та його меншою сестрою, O1 Mini, OpenAI демонструє свою увагу на високоякісній та в той же час масштабованих систем AI.

Моделі DeepSeek R1 та R1 Zero нещодавно досягли результатів у тестах на орієнтирі, які можна виміряти за допомогою OpenAis O1 Mini та сильнішої моделі O1. У галузі, в якій інновації часто домінують із відомими американськими корпораціями, китайські DeepSeek раптом стали серйозним конкурентом. Деякі аналітики цікавляться, наскільки DeepSeek був натхненний підходами США та чи копіюються лише стратегії чи насправді вводяться нові підходи.

Технічні основи DeepSeek R1 та r1 нуль

1. DeepSeek-R1-Zero: Підсилення навчання без нагляду людини

DeepSeek-R1-Zero викликає особливо чутливо, оскільки ця модель повністю покладається на навчання підкріплення (RL), не використовувавши раніше відгуки людини або класичного контрольованого настройки плавників. Цей підхід вважається примітним, оскільки більшість вдосконалених додатків AI використовують щонайменше на кількох етапах для використання даних, анотованих людиною, або зворотним зв'язком від реальних тестів.

DeepSeek-R1-Zero йде по-іншому. Модель була розроблена таким чином, що вона розвиває здатність розпізнавати великі та складні відносини та покращуватися самостійно. Послідовно використовуючи зворотній зв'язок RL, R1-Zero набув певних навичок, які особливо важливі в області так званих «міркувань». До них належать:

• Само -перевірка: Модель перевіряє власні проміжні кроки (його "внутрішній монолог"), перш ніж буде остаточна відповідь на розкриття помилок.
• Роздуження: Замість виведення однієї відповіді модель відображається на різних варіантах відповідей, подібно до того, як людина зважує можливі рішення один проти одного.
• Генерування довгих ланцюгів думки: R1-Zero показує, що він також може генерувати проміжні кроки для складних завдань, які він гнучко використовує, коли мова йде про рішення.

Перевірка себе та перезапуску, якщо ви визнаєте тупик - це здатність, яка вважається вирішальною для майбутніх проривів у дослідженні ШІ. Тому що чим складніша проблема, тим важливіша здатність домовитись про думки та виправити неправильні підходи.

2. DeepSeek-R1: Поєднання навчання підкріплення та класичної тонкої настройки

Сестра модель DeepSeek-R1 поєднує потенціал підкріплення навчання з більш традиційним підходом до контрольованої тонкої настройки. Передумови цієї стратегії полягає в тому, що навчання підкріплення може призвести до особливо креативних та елегантних рішень, але іноді експортує людські очікування щодо розумності та актуальності. Щоб протидіяти цьому, розробники DeepSeek також використовували методи тонкої настройки, в яких використовуються дані про зворотній зв'язок та кураторії навчання.

Відповідно до внутрішніх тестів та деяких загальнодоступних орієнтирів, DeepSeek-R1 демонструє сильні послуги в різних дисциплінах. Сюди входить:

• Математика: середні значення 79,8 % точності в AIME та 97,3 % для математики-500.
• Програмування: Модель перевищує близько 96,3 % інших учасників змагань з коду, таких як Codeforces.
• Загальні знання: Тут DeepSeek-R1 світить значенням 90,8 % у MMLU та 71,5 % у Diamond GPQA.

Той факт, що DeepSeek-R1 дешевший, але в той же час досягає чудових цінностей у багатьох дисциплінах, викликав цікавість з спостерігачами. "Це початок нового віку, коли стартапи кидають виклик високо фінансованим американським гігантам?" Деякі коментатори запитують себе.

O1 O1: Фон, філософія та послуги

З самого початку Openaai підтримував претензію на розвиток "безпечного та корисного AI для блага людства". Цей лейтмотиф відображається у багатьох рішеннях, включаючи поєднання підкріплення навчання та зворотного зв’язку людини (RLHF). Ідея цього полягає в тому, що модель вчиться надавати відповіді через взаємодію з постачальниками зворотного зв’язку людини, які не тільки формально правильні, але і в той же час зрозумілі, корисні та етично виправдані.

RLHF запобігає можливим небажаним розробкам, наприклад, якщо модель може створити невідповідний вміст. Однак для цього потрібні додаткові ресурси, оскільки підтримка та навчання моделі, включаючи людські іспити та процеси зворотного зв'язку, є дорогим. Витрати часто відображаються на більш високій платі за підписку або використання. Для O1 часто згадуються порівняно високі ціни API, тоді як інші постачальники, такі як DeepSeek, пропонують бар'єри з меншими доступом.

Що стосується тестів на продуктивність, O1 O1 - це потужна система, яка може бути застосована до широкого спектру завдань. Починаючи з математики до програмування для тексту -виробництва творчих процесів, O1 неодноразово показували, що він діє на високому рівні. Особливо відоме його читання ланцюга, в якій модель ділить складні питання на проміжні кроки та дає дуже точні результати. Наприклад, якщо ви робите математичне текстове завдання, ви можете зрозуміти, як працює процес мислення у багатьох випадках. Модель не показує кожного кроку прозорий, але зазвичай витрачає поступовий аргумент, який призводить до чітко зрозумілого рішення.

Порівняйте дві системи: DeepSeek-R1 проти O1

1.

У тестах з математики повідомлялося, що DeepSeek-R1 досяг точності 79,8 % в AIME, тоді як O1-79,2 %. Це мінімальна різниця, яка, однак, має психологічний ефект, оскільки DeepSeek представляє технічно рівну або навіть дещо чудову модель. У зоні зони програмування зазначено, що DeepSeek-R1 досяг близько 96,3 % у тесті Codeforces, тоді як O1 повинен бути трохи більше 96,6 %. Ця різниця також низька, але показує, що обидві моделі діють на рівні очей.

2. Витрати та доступність

Важливим моментом є різна структура витрат. У той час як OpenAai для O1, частково відносно високі збори, DeepSeek-R1 нібито працює зі значно нижчими цінами: "до 95 % дешевше" є в деяких бізнес-презентаціях з DeepSeek. Такі твердження повинні бути перевірені на практиці, але якщо ця перевага витрат є правдою, це може виявитися великою конкурентною перевагою для DeepSeek. Це стосується зокрема для корпоративних клієнтів, які повинні обробляти величезну кількість даних і, отже, вибирають рішення, яке економить витрати в довгостроковій перспективі.

Крім того, згідно з саморозкриттям, DeepSeek-R1 доступний під спільною ліцензією, що дозволяє вільно використовувати та модифікувати модельні ваги та результати. У той час, коли все більше і більше розробників та компаній покладаються на відкритий код, це може бути вирішальним плюсом. «Для нас сприяє інновації, відкритість означає просування нас» - це твердження, яке неодноразово повідомляється DeepSeek. Завдяки рішенням з відкритим кодом розробники можуть безпосередньо заглянути в код, вносити коригування та інтегрувати модель у власні проекти, не потрапляючи в закриту примусові до екосистеми.

Підходить для цього:

• Моделі AI в числах: 15 найкращих моделей великої мови-149 Основні моделі / "Моделі фундаменту" -51 Моделі машинного навчання
• Мовні моделі AI Bert та GPT. Які компанії стоять за цим, що саме роблять і де відмінності?

3. Спеціальні навички

І DeepSeek-R1, і O1 характеризуються розширеними міркуваннями. DeepSeek-R1 розробив виражену здатність відображати самокритичне відображення через RL, координовані проміжні кроки та "довгі ланцюги". З іншого боку, O1 O1, що світить у ланцюзі, що описує здатність створювати поступово та логічно зрозумілі рішення. Тому обидві моделі здатні не лише негайно представити результати, але й певною мірою пояснити свої міркування. Це збільшує відстеження та довіру до витрат.

DeepSeek-R1 Zero: Спеціалізації та світогляд

1. Зосередьтеся на підкріпленому навчанні

Deepseek-R1 Zero є певним чином радикальною версією моделі R1, оскільки він розподіляє класичний відгук людини. У той час як R1 частково покладається на наглядову тонку настройку, R1-Zero повністю покладається на RL. З точки зору досліджень AI, це захоплюючий експеримент: "Потенціал підкріплення навчається тут до крайності", - каже деякі спостерігачі. Навчання підкріплення імітує принцип експерименту та помилки, в якій модель отримує сигнали винагороди за правильні проміжні кроки або кінцеві результати.

Центральним елементом R1-нуля є здатність думати про мислення. Якщо конкретна проблема класифікується як складніше, модель використовує більше обчислювальних циклів для пошуку відповідного рішення. Цей адаптивний підхід може уповільнити реакцію моделі, але має тенденцію до підвищення якості результатів. "Повільніше, але розумніший" можна було б узагальнити.

2. Виклики

Однак радикальний підхід RL також має темні сторони. DeepSeek-R1 Zero іноді повинен раптово перемикатися між різними мовами або генерувати витрати, які заплутані з точки зору користувача. Ця неконтрольована зміна мови може бути зумовлена ​​варіантами етапів розвідки в процесі навчання підкріплення. Поки що також було незрозуміло, як методологія навчання підкріплення в реальних сценаріях використання в довгостроковій перспективі, де толерантність до несправностей іноді вужчі, а регуляторні вимоги високі.

Наразі R1-Zero не може виконувати розширені функції діалогу, випуски JSON або спеціальні "Функціональні дзвінки". Якщо рішення AI має бути інтегроване в бізнес -середовища, такі функції часто є важливими, наприклад, для автоматизованих процесів процесів. Deepseek оголосив, що вони працюють над оновленнями, які призначені для поступово додавати ці функції. Однак залишається зрозуміти, чи з’являються ці оновлення.

Демократизація ШІ з відкритим кодом?

DeepSeek не тільки опублікував свої великі моделі R1 та R1-Zero, але й публічно забезпечує шість менших відроджених. Ці моделі були частково навчені з даними, які були вилучені з більших моделей. Мета полягає в тому, щоб забезпечити розробникам AI у всьому світі прості інструменти для створення власних проектів AI. "Ми хочемо, щоб революція AI охопила всіх, а не лише великих компаній чи науково -дослідних інститутів", - каже Deepseek.

Такі кроки дійсно можуть змінити пейзаж ШІ. Якщо потужні моделі відкрито доступні, стартапи та незалежні розробники навіть не повинні виконувати дорогі ліцензійні договори з великими постачальниками США, але можуть безпосередньо змінювати та використовувати власні варіанти моделей DeepSeek. Деякі експерти бачать цю можливість сприяти реальній різноманітності та інновацій у районі ШІ, уникаючи монополій чи олігополісу.

Це імітація чи стратегічна розробка -будинку?

Повторна тема в суперечці на Захід-Східній ставці AI-це: Китай просто копіює підходи з США, чи це справжній розвиток? Насправді Deepseek R1 та R1 Zero показують багато паралелей робочому методах O1 Openai. Наприклад, обидва підкріплення навчання використовують оптимізацію процесів. Ідея інтегрувати ланцюг думок (ланцюг-хоч) у логічну обробку багатоступеневих завдань також з'явилася на початку західних досліджень. У цьому відношенні очевидно, що DeepSeek також отримав користь від цих знань, а іноді і реалізував подібну парадигму.

Однак така подібність не повинна бути оцінена як доказ плагіату або легкої наслідування. Дослідження та розробки в ШІ - це глобально кероване полем, в якому нові ідеї швидко говорять. Крім того, наукові публікації поглиблюють прогрес у всій території, так що дослідники по всьому світу продовжують розвиватися на одній основі. Таким чином, може бути і DeepSeek незалежно вдосконалив підхід до підкріплення до того моменту, який навіть виходить за рамки конкуренції в деяких орієнтирах.

Конкурентні можливості та ризики

Завдяки їх вражаючій ефективності, DeepSeek R1 та R1-Zero викликають бажання серед інвесторів, науково-дослідних установ та технологічних компаній. Якщо ви шукаєте одночасно недорогого, потужного та відкритого рішення, DeepSeek навряд чи зможе уникнути. "Не так багато постачальників, які мають такий високий рівень, і в той же час пропонують цей ступінь відкритості" - це оцінка деяких експертів галузі.

Однак є ризики. Деякі зацікавлені сторони вагаються з прийняттям "моделей версії 1", оскільки системи AI часто досягають зрілості ринку лише після кількох ітерацій. Незрозуміло, чи може DeepSeek гарантувати необхідну стабільність та надійність у процесах підтримки, які мають вирішальне значення для основних клієнтів. Питання щодо гарантій, надійності, захисту даних та безпеки також є важливими. Особливо, коли мова йде про конфіденційні дані, не тільки технічні показники мають вирішальне значення, але й питання про те, чи відповідає рішення AI вимогам безпеки міжнародних компаній.

Етичні та геополітичні наслідки

Геополітична напруженість між Китаєм та США в технологічному секторі проектується на сектор ШІ зі збільшенням інтенсивності. "Кому ви повинні довіряти, коли мова йде про конфіденційні дані та розробку нових агентів AI?" Багато компаній запитують себе. З західної сторони є скептицизм щодо китайських систем AI, оскільки існує страх перед потенційними втручаннями урядовими установами. І навпаки, є застереження щодо домінування США та будь -яких задніх дверей (задніх) у власних системах Китаю.

Цей конфлікт відображається в питаннях, чи справді DeepSeek являє собою незалежну інновацію чи є лише копією "зроблена в Китаї". Якщо можна довести, що DeepSeek R1 та R1-Zero встановлюють нові стандарти якості, Китай мав би одну з провідних систем ШІ, що було б символом для швидкого технологічного підйому країни з геополітичної точки зору. І навпаки, успіх O1 O1 та постійного розвитку в Сполучених Штатах може призвести до того, що американські компанії AI продовжують зберігати суверенітет на ринку.

Потенційні сценарії додатків

1. Наукові дослідження та математика

І DeepSeek-R1, і O1 цікаві для дослідників, студентів та навчальних закладів через їх хорошу ефективність у математичних завданнях. Завдяки високим значенням точності в таких областях, як AIME або MATH-500, моделі підходять для вирішення складних алгебраїчних, геометричних або аналітичних завдань. Вони також можуть служити помічником, коли мова йде про видобуток та підсумок текстів наукових спеціалістів.

2. Програмування та розробка програмного забезпечення

Моделі також можуть розробити свої переваги в галузі інженерії програмного забезпечення. DeepSeek-R1 та O1 можуть інтерпретувати вихідний код, визначити неправильні уривки та робити пропозиції щодо оптимізації. DeepSeek-R1 також інтегрує функцію, яка дає можливість перевірити та відображати код безпосередньо в інтерфейсі чату. Це прискорює цикли розвитку та сприяють швидких ітераціях. Розробники, які працюють у командах, можуть повернутися до тренера з віртуального коду, який постійно дає відгук.

3. Творчий мозковий штурм та створення контенту

Обидві моделі можуть підтримувати процеси текстового положення, генеруючи ідеї, пропонуючи структури контенту або допомагаючи писати довші статті. Для рекламних текстів, журналістів чи блогерів є нові можливості для ефективного створення вмісту та для того, щоб знову і знову залучати нові перспективи. Однак залишається важливим критично перевірити вихід проти, а не сліпо прийняти.

Погляд на майбутнє: Чи формують DeepSeek та Openaai на ринок AI?

Подальший розвиток DeepSeek R1 та R1-нуля може бути сигналом для глобальної тенденції до потужних, автономних моделей AI, які навчаються незалежно і залежать лише від втручань людини. Підхід до посилення навчання повторного виконання відповідає загальній орієнтації сучасних досліджень ШІ. Як тільки ці моделі демонструють свої переваги в реальних проектах, інші компанії, ймовірно, попереду в подібних напрямках.

Зі свого боку, Openaai прагне зберегти лідерство або, можливо, розширюватися. Компанія досліджує подальші розвинені версії O1, які обіцяють ще більш точні навички ланцюга, кращі інтерфейси діалогу та сильніші механізми безпеки. Тема скорочення витрат також повинна відігравати певну роль у майбутньому, оскільки все більше конкурентів прагнуть на ринку.

Підходить для цього:

• KI & Metavers: Команда мрій цифрового майбутнього-наступний етап оцифрування

Область напруги між інноваціями та конкуренцією

Ні, DeepSeek зі своїми моделями R1 і R1-Zero не є чистою копією американських технологій, а має свої сильні та підходи. Припущення про стратегічну імітацію не повністю відхилено, оскільки знання досліджень у світі ШІ зазвичай відкриваються відкрито, і кожен актор заснований на останніх методах. Однак було б занадто коротко, щоб зменшити DeepSeek до етикетки "плагів". Показані результати орієнтиру та відкритість моделей AI розмовляють іншою мовою.

"Ми стоїмо на початку нової фази революції AI" - це заява, яку часто можна почути в Силіконовій долині, а також у китайських інноваційних центрах. Це речення в цілому звучить, але відображає реальну зміну парадигми: у цій революції вже не просто великі імена визначають ритм, а й різноманітні стартапи та дослідницькі групи, які змінюють ринок з інноваційними ідеями та сприятливими рішеннями. DeepSeek R1 і R1 Zero - приклад цього, який більше не можна ігнорувати.

Звичайно, питання залишається відкритим, яка модель буде переважати на полях, чи обидві (та інші конкурентні продукти) доповнюють один одного до глобальної екосистеми AI. Співіснування, в якому розробники мають вибір реалізувати свій проект або з нами, або китайськими моделями (або навіть комбінацією), було б корисним для інноваційної культури. У будь -якому випадку, технічна серйозність та надійність моделей залишаються важливими.

Одне вже впевнене: DeepSeek R1 та R1 Zero можуть допомогти просунути демократизацію ШІ, зробивши розширені моделі доступними для широкої аудиторії. Якщо на практиці підтверджено, що DeepSeek насправді забезпечує високу якість і в той же час недорогі рішення, тиск на інших провайдерів збільшиться, переробити свої моделі ціноутворення або виявити більшу відкритість. O1 O1, з іншого боку, служить "золотим стандартом" з точки зору якості, стабільності та підтримки громади. Тим не менш, критики також прокоментували тут, хто скаржиться, що рішення OpenAI недостатньо доступні або досить гнучкі у кожній галузі застосування.

"Будь то збіг чи стратегічна імітація в розвитку ШІ?" - Це питання неможливо остаточно уточнити. Набагато ймовірніше, що Deepseek та Openaai ґрунтуються на основі загальних знань і надихаються подібними результатами досліджень. Обидва приносять власні ідеї та інновації та намагаються перевищувати конкурента з певних дисциплін. Ця конкуренція може бути використана в довгостроковій перспективі, оскільки вона збільшує стандарти, прискорює технологічний прогрес і знижує витрати на використання послуг на основі ШІ.

Гонка між Китаєм та США в районі ШІ триватиме, а з цим питання про те, як "класичні" гравці галузі побили себе порівняно з новичками. Дуже ймовірно, що немає легкої відповіді на те, хто домінує через десять років. Занадто багато факторів - від геополітичних подій до економічної ситуації до культурних аспектів - впливають на загальний технологічний процес. Що таке амбітний стартап сьогодні може бути провідним глобальним гравцем у районі ШІ завтра; Те, що сьогодні вважається лідером, повинно стверджувати себе проти сильних претендентів завтра.

Одне впевнене: навчання підкріплення, відкриті ліцензії, справедливі структури цін та здатність прозоро відображати складні думки - це успіх та інноваційні фактори. Компанії, які поєднують ці фактори, і в той же час забезпечують безпеку та захист конфіденційних даних позитивно поглиненими ринком. DeepSeek R1, R1 Zero та O1 O1 - чудові приклади того, що настав час для нової глави в ШІ. Світ може з нетерпінням чекати того, який подальший прогрес призведе до наступного року та найближчих десятиліть - і чи зможе нове покоління LLMS усвідомити бачення справді універсального ШІ.

Це закриває версії до DeepSeek R1, r1 Zero та їх порівняння з OpenAI O1. Ми бачимо, що ландшафт AI постійно змінюється, а нові моделі зі старими торговими ярмарками. Розвиток характеризується інтенсивними дослідженнями, взаємним натхненням, здоровою конкуренцією та все більшими проблемами, які повинні бути освоєні разом. Чим далі розвиваються технології, тим захоплююче стає, чи і як Китай та США поєднують свої сили чи розігруються один проти одного. Зрештою, все суспільство може бути переможцем, якщо такі моделі, як DeepSeek R1, R1 Zero та O1, забезпечують інноваційні рішення, які змінюють спосіб обробки інформації, вирішують проблеми та стають творчими.

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

☑ 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

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus