DeepSeek проти OpenAI: викриття перегонів штучного інтелекту – китайський R1 – це просто копія чи шедевр стратегії?

Технологічна гонка гігантів: DeepSeek проти OpenAI – Хто домінуватиме в майбутньому ШІ?

Китай і США роками перебувають у центрі світового технологічного розвитку. Зокрема, у сфері штучного інтелекту (ШІ) триває напружена гонка, в якій великі технологічні компанії та нові стартапи шукають інноваційні рішення. У цьому контексті китайський стартап у сфері ШІ DeepSeek та американська компанія OpenAI привернули значну увагу. Нещодавно DeepSeek представила дві чудові моделі ШІ: DeepSeek R1 (базова версія називається "R1") та DeepSeek R1 Zero (часто також називається "R1-Zero"), тоді як американська компанія OpenAI представила свою модель o1 та її менший варіант, o1 mini. Багато спостерігачів задаються питанням, чи є моделі DeepSeek R1 та R1 Zero просто випадковими імітаціями американських технологій, чи вони являють собою навмисну ​​стратегію, спрямовану на просування китайського сектору ШІ.

У цій статті заглиблюються у відмінності та подібності між системами штучного інтелекту DeepSeek та OpenAI. Крім того, у ній розглядається, як навчання з підкріпленням застосовується в DeepSeek R1 Zero та R1, а також досліджуються потенційні переваги для моделей штучного інтелекту наступного покоління. Ця дискусія міститиме понад 2000 слів, що дозволяє отримати всебічний огляд та поглиблений аналіз. Водночас вона прагне представити лише достовірну інформацію, уникаючи чистих спекуляцій та зосереджуючись на перевірених тенденціях, встановлених технічних даних та твердженнях зі сфери штучного інтелекту.

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 штучного інтелекту

Конкуренція між Китаєм та США у сфері штучного інтелекту значно загострилася останніми роками. Спостерігачі часто описують ці дві країни як перебувають у справжній гонці за домінування в майбутніх технологіях штучного інтелекту. Це загострення конкуренції зумовлене кількома факторами. По-перше, політики в обох країнах вважають, що штучний інтелект має потенціал забезпечити лідерство в інноваціях на десятиліття вперед. По-друге, великі технологічні компанії усвідомили величезні економічні переваги, які обіцяють рішення ШІ. По-третє, і Китай, і США розробили комплексні стратегії для розвитку досліджень у галузі ШІ.

У Китаї штучний інтелект вже кілька років вважається ключовим компонентом модернізації країни та «ключем до міжнародної конкурентоспроможності». Уряд підтримує стартапи та дослідницькі установи за допомогою різноманітних програм та фінансування для розширення розвитку технологій штучного інтелекту. Натомість США покладаються на силу вільного ринку, де великі та визнані компанії, такі як Google, Microsoft, Meta та OpenAI, а також багато менших гравців, конкурують та отримують значне фінансування від інвесторів для розвитку машинного навчання, нейронних мереж та обробки природної мови (NLP).

DeepSeek та OpenAI з першого погляду

Як гравець з Китаю, що розвивається, DeepSeek став чимось на зразок «прихованої перлини» на світовій арені штучного інтелекту. Цей стартап у сфері штучного інтелекту менш відомий, ніж великі китайські технологічні компанії, але привернув увагу експертних кіл, оскільки, схоже, за короткий час розробляє високоякісні моделі великих мов програмування (LLM). Дві з цих моделей - DeepSeek R1 та DeepSeek R1 Zero. OpenAI, з іншого боку, - це каліфорнійська компанія, яка всесвітньо відома своїми моделями штучного інтелекту та отримала раннє визнання. З o1 та її меншим «братом», o1 mini, OpenAI демонструє свою зосередженість на високоякісних та масштабованих системах штучного інтелекту.

Моделі DeepSeek R1 та R1 Zero нещодавно досягли результатів у бенчмарках, порівнянних з o1 mini від OpenAI та потужнішою моделлю o1. У галузі, де інновації часто домінують відомі американські корпорації, китайська компанія DeepSeek раптово стала серйозним конкурентом. Деякі аналітики ставлять під сумнів, якою мірою DeepSeek був натхненний американськими підходами, і чи просто копіював він стратегії, чи фактично запровадив нові способи мислення.

Технічні основи DeepSeek R1 та R1 Zero

1. DeepSeek-R1-Zero: Навчання з підкріпленням без нагляду людини

DeepSeek-R1-Zero привертає особливу увагу, оскільки ця модель повністю спирається на навчання з підкріпленням (RL) без попереднього зворотного зв'язку від людини або традиційного контрольованого точного налаштування. Цей підхід вважається визначним, оскільки більшість передових застосувань штучного інтелекту покладаються на дані, анотовані людиною, або зворотний зв'язок з реального тестування, принаймні на деяких етапах.

DeepSeek-R1-Zero використовує інший підхід. Модель була розроблена для розвитку здатності розпізнавати великі та складні взаємозв'язки та самостійно вдосконалюватися. Завдяки постійному використанню зворотного зв'язку з реального життя, R1-Zero набув специфічних навичок, які особливо актуальні в галузі міркувань. До них належать:

• Самоперевірка: Перш ніж дати остаточну відповідь, модель перевіряє власні проміжні кроки (свій «внутрішній монолог»), щоб виявити помилки.
• Рефлексія: Замість того, щоб безпосередньо надавати одну відповідь, модель розмірковує над різними варіантами відповідей, подібно до того, як людина зважує можливі рішення одне з одним.
• Генерування довгих ланцюжків думок: R1-Zero демонструє, що може генерувати проміжні кроки навіть для складних завдань, які гнучко використовує в рішенні.

Здатність до самоконтролю та перезапуску у разі виникнення глухого кута вважається вирішальною для майбутніх проривів у дослідженнях штучного інтелекту. Чим складніша проблема, тим важливішою стає здатність організовувати процеси мислення та виправляти помилкові підходи.

2. DeepSeek-R1: Поєднання навчання з підкріпленням та класичного точного налаштування

Споріднена модель DeepSeek-R1 поєднує потенціал навчання з підкріпленням з більш традиційним підходом контрольованого точного налаштування. Обґрунтування цієї стратегії полягає в тому, що хоча навчання з підкріпленням може призвести до особливо креативних та елегантних рішень, воно іноді не відповідає людським очікуванням щодо зрозумілості та релевантності. Щоб протидіяти цьому, розробники DeepSeek додатково впровадили методи точного налаштування, які використовують зворотний зв'язок від людини та куровані навчальні дані.

Згідно з внутрішніми тестами та кількома загальнодоступними бенчмарками, DeepSeek-R1 демонструє високу продуктивність у різних областях. До них належать:

• Математика: Середня точність 79,8% для AIME та 97,3% для MATH-500.
• Програмування: У змаганнях з кодування, таких як Codeforces, модель перевершує приблизно 96,3% інших учасників.
• Загальні знання: DeepSeek-R1 сяє тут з результатом 90,8% для MMLU та 71,5% для GPQA Diamond.

Той факт, що DeepSeek-R1 є більш економічно ефективним, але водночас досягає чудових результатів у багатьох сферах, викликав інтерес спостерігачів. «Чи це початок нової ери штучного інтелекту, в якій стартапи кинуть виклик високофінансованим американським гігантам?» – запитують деякі коментатори.

OpenAI o1: передумови, філософія та досягнення

З самого початку OpenAI прагнув розробити «безпечний та корисний ШІ на благо людства». Цей керівний принцип відображається в багатьох рішеннях, зокрема в поєднанні навчання з підкріпленням та людського зворотного зв'язку (RLHF). Ідея полягає в тому, що модель навчається через взаємодію з постачальниками людського зворотного зв'язку, щоб надавати відповіді, які є не лише формально правильними, але й зрозумілими, корисними та етично обґрунтованими для людей.

RLHF прагне запобігти потенційним проблемам, таким як генерування моделлю неприйнятного контенту. Однак це вимагає додаткових ресурсів, оскільки підтримка та навчання моделі, включаючи процеси перевірки людиною та зворотного зв'язку, є дорогими. Ці витрати часто відображаються у вищих платах за підписку або використання. Наприклад, o1 часто критикують за порівняно високі ціни на API, тоді як інші постачальники, такі як DeepSeek, пропонують нижчі бар'єри для входу.

Що стосується тестування продуктивності, o1 від OpenAI вважається потужною системою, застосовною для широкого кола завдань. Від математики та програмування до генерації креативного тексту, o1 неодноразово демонструвала свій високий рівень продуктивності. Її ланцюгове мислення особливо відоме, оскільки модель розбиває складні проблеми на проміжні кроки та забезпечує високоточні результати. Наприклад, той, хто ставить математичну текстову задачу, часто може простежити процес мислення. Хоча модель не розкриває кожен крок прозоро, вона зазвичай надає покрокову аргументацію, яка призводить до чітко зрозумілого рішення.

Порівняння двох систем: DeepSeek-R1 проти o1

1. Різниця в продуктивності

Математичні тести показали, що DeepSeek-R1 досяг точності 79,8% для AIME, тоді як o1, як повідомляється, досяг 79,2%. Це мінімальна різниця, але вона має психологічний вплив, оскільки DeepSeek представляє технічно еквівалентну або навіть трохи перевершуючу модель. У програмуванні, як повідомляється, DeepSeek-R1 досяг близько 96,3% у тесті Codeforces, тоді як o1, як повідомляється, досяг трохи більше 96,6%. Ця різниця також невелика, але вона показує, що обидві моделі працюють на порівнянному рівні.

2. Вартість та доступність

Ключовим моментом є різниця у структурі витрат. Хоча OpenAI стягує відносно високу плату за o1, DeepSeek-R1, як повідомляється, працює за значно нижчими цінами: «До 95% дешевше», як зазначається в деяких презентаціях компанії DeepSeek. Такі твердження потребують перевірки на практиці, але якщо ця перевага у вартості виявиться правдивою, вона може стати значною конкурентною перевагою для DeepSeek. Це особливо актуально для корпоративних клієнтів, яким потрібно обробляти величезні обсяги даних і тому обирають рішення, яке заощаджує кошти в довгостроковій перспективі.

Крім того, DeepSeek-R1 доступний за ліцензією MIT, яка дозволяє вільне використання та модифікацію вагових коефіцієнтів і вихідних даних моделі. У час, коли все більше розробників і компаній покладаються на відкритий код, це може бути вирішальною перевагою. «Для нас відкритість означає сприяння інноваціям» – це твердження, яке DeepSeek неодноразово наголошує. Рішення з відкритим кодом дозволяють розробникам безпосередньо отримувати доступ до коду, вносити корективи та інтегрувати модель у власні проекти, не будучи примусово обмеженими закритою екосистемою.

Підходить для цього:

• Моделі штучного інтелекту в цифрах: 15 основних мовних моделей – 149 базових моделей – 51 модель машинного навчання
• Моделі мови штучного інтелекту BERT та GPT: які компанії стоять за ними, що саме вони можуть робити та які відмінності?

3. Спеціальні здібності

Як DeepSeek-R1, так і o1 характеризуються розвиненим мисленням. DeepSeek-R1, завдяки RL (логіці мислення на основі посилань), розвинув виражену здатність до самокритичного осмислення, координуючи проміжні процеси мислення та «довгі ланцюжки думок». З іншого боку, o1 від OpenAI перевершує здатність до мислення на основі ланцюжка думок, що стосується здатності створювати покрокові та логічно простежувані шляхи вирішення. Таким чином, обидві моделі здатні не лише негайно представляти результати, але й певною мірою пояснювати свої міркування. Це підвищує прозорість та впевненість у результатах.

DeepSeek-R1 Zero: Спеціалізації та перспективи

1. Зосередьтеся на навчанні з підкріпленням

DeepSeek-R1 Zero, у певному сенсі, є радикальною версією моделі R1, оскільки вона відмовляється від традиційного людського зворотного зв'язку. У той час як R1 частково покладається на контрольоване точне налаштування, R1-Zero повністю залежить від зворотного зв'язку з реального світу. З точки зору досліджень штучного інтелекту, це захопливий експеримент: «Потенціал навчання з підкріпленням тут доведено до своєї абсолютної межі», кажуть деякі спостерігачі. Навчання з підкріпленням імітує принцип спроб і помилок, за яким модель отримує сигнали винагороди за правильні проміжні кроки або кінцеві результати.

Ключовим елементом R1-Zero є його здатність не поспішати з роздумами. Якщо певна проблема вважається складнішою, модель використовує більше циклів обчислень для пошуку відповідного рішення. Хоча цей адаптивний обчислювальний підхід може уповільнити реакцію моделі, він, як правило, покращує якість результатів. «Повільніше, але розумніше» – це влучний висновок.

2. Виклики

Однак, радикальний підхід до навчання з підкріпленням має й свої недоліки. Кажуть, що DeepSeek-R1 Zero іноді раптово перемикається між різними мовами або генерує результат, який є заплутаним з точки зору користувача. Це неконтрольоване перемикання мов може бути пов'язане з фазами дослідження варіантів у процесі навчання з підкріпленням. Крім того, залишається незрозумілим, як методологія навчання з підкріпленням працюватиме в реальних сценаріях застосування в довгостроковій перспективі, де відмовостійкість іноді нижча, а нормативні вимоги високі.

R1-Zero наразі не має розширених функцій діалогу, виводу JSON та спеціалізованого виклику функцій. Такі функції часто є важливими для інтеграції рішень штучного інтелекту в бізнес-середовища, наприклад, для автоматизованих процесів. DeepSeek оголосила про плани поступового додавання цих функцій. Однак, чи будуть ці оновлення випущені і коли, ще належить з'ясувати.

Демократизація ШІ через відкритий код?

DeepSeek не лише випустила свої великі моделі R1 та R1-Zero, але й робить загальнодоступними шість менших похідних. Ці моделі були частково навчені з використанням даних, отриманих з більших моделей. Мета полягає в тому, щоб надати розробникам штучного інтелекту в усьому світі прості у використанні інструменти для створення власних проектів ШІ. «Ми хочемо, щоб революція ШІ охопила всіх, а не лише великі компанії чи дослідницькі інститути», – заявила DeepSeek.

Такі кроки можуть справді змінити ландшафт штучного інтелекту. Якщо потужні моделі будуть у відкритому доступі, стартапам та незалежним розробникам не потрібно буде укладати дорогі ліцензійні угоди з великими американськими постачальниками; натомість вони зможуть безпосередньо модифікувати та розгортати власні версії моделей DeepSeek. Деякі експерти розглядають це як можливість сприяти справжньому різноманіттю та інноваціям у сфері штучного інтелекту, запобігаючи монополіям та олігополіям.

Це імітація чи стратегічна внутрішня розробка?

Постійною темою змагання Схід-Захід у сфері штучного інтелекту є: чи просто Китай копіює підходи США, чи він справді розробляє власні? Дійсно, DeepSeek R1 та R1 Zero демонструють багато паралелей з роботою OpenAI o1. Наприклад, обидва використовують навчання з підкріпленням для оптимізації процесів. Ідея включення ланцюжка думок у логічну обробку багатоетапних завдань також виникла на початку західних досліджень. Тому розумно припустити, що DeepSeek також скористався цими висновками та в деяких аспектах впроваджує подібну парадигму.

Однак, такі подібності не слід поспішно інтерпретувати як доказ плагіату чи простого наслідування. Дослідження та розробки у сфері штучного інтелекту – це галузь, що розвивається в усьому світі, де нові ідеї швидко поширюються. Крім того, наукові публікації поглиблюють прогрес у всій галузі, дозволяючи дослідникам у всьому світі будувати на одному фундаменті. Так само легко може бути, що DeepSeek самостійно вдосконалив свій підхід до навчання з підкріпленням до такої міри, що за деякими показниками навіть перевершує конкурентів.

Конкурентні можливості та ризики

Завдяки вражаючій продуктивності, DeepSeek R1 та R1-Zero привертають увагу інвесторів, дослідницьких установ та технологічних компаній. Кожен, хто шукає економічно ефективне, високопродуктивне та відкрите рішення, навряд чи зможе ігнорувати DeepSeek. «Небагато постачальників пропонують такий високий рівень продуктивності, водночас забезпечуючи такий ступінь відкритості», – така загальна думка серед деяких галузевих експертів.

Тим не менш, ризики залишаються. Деякі потенційні клієнти вагаються використовувати моделі «версії 1», оскільки системи штучного інтелекту часто досягають ринкової зрілості лише після кількох ітерацій. Крім того, незрозуміло, чи може DeepSeek гарантувати необхідну стабільність та надійність у своїх процесах підтримки, які є критично важливими для великих клієнтів. Також важливими є питання щодо гарантій, надійності, захисту даних та безпеки. Особливо при роботі з конфіденційними даними вирішальним фактором є не лише технічна продуктивність, але й те, чи відповідає рішення на основі штучного інтелекту вимогам безпеки міжнародних компаній.

Етичні та геополітичні наслідки

Геополітична напруженість між Китаєм та США у технологічному секторі дедалі більше проектується на сектор штучного інтелекту. Багато компаній запитують себе: «Кому ми можемо довіряти, коли йдеться про конфіденційні дані та розробку нових агентів штучного інтелекту?» На Заході існує скептицизм щодо китайських систем штучного інтелекту через побоювання потенційного втручання з боку державних установ. І навпаки, у Китаї є застереження щодо домінування США та потенційних «задніх ходів» у власницьких системах.

Цей конфлікт відображається в питанні, чи справді DeepSeek є незалежною інновацією, чи це просто копія, «зроблена в Китаї». Якби можна було продемонструвати, що DeepSeek R1 та R1-Zero встановлюють нові стандарти якості, Китай володів би однією з провідних систем штучного інтелекту, що з геополітичної точки зору символізувало б швидке технологічне зростання країни. І навпаки, успіх OpenAI o1 та її подальший розвиток у США можуть забезпечити збереження американськими компаніями, що займаються штучним інтелектом, свого домінування у формуванні ринку.

Можливі сценарії застосування

1. Наукові дослідження та математика

Як DeepSeek-R1, так і o1 представляють інтерес для дослідників, студентів та навчальних закладів завдяки їхній високій ефективності в математичних задачах. Завдяки високим показникам точності в таких галузях, як AIME та MATH-500, ці моделі підходять для вирішення складних алгебраїчних, геометричних та аналітичних задач. Вони також можуть служити інструментами для вилучення та узагальнення наукових текстів.

2. Програмування та розробка програмного забезпечення

Ці моделі також можуть бути корисними в розробці програмного забезпечення. DeepSeek-R1 та o1 можуть інтерпретувати вихідний код, виявляти несправні розділи та пропонувати оптимізації. DeepSeek-R1 також інтегрує функцію, яка дозволяє тестувати та відображати код безпосередньо в інтерфейсі чату. Це прискорює цикли розробки та сприяє швидким ітераціям. Розробники, які працюють у командах, можуть отримати користь від віртуального коуча з коду, який забезпечує постійний зворотний зв'язок.

3. Креативний мозковий штурм та створення контенту

Обидві моделі можуть підтримувати процеси створення тексту, генеруючи ідеї, пропонуючи структури контенту або допомагаючи в написанні довших статей. Це відкриває нові можливості для копірайтерів, журналістів та блогерів для ефективного створення контенту та постійного впровадження нових точок зору. Однак, залишається критично важливим критично оцінювати результат і не приймати його сліпо.

Погляд у майбутнє: Чи вплинуть DeepSeek та OpenAI на ринок штучного інтелекту?

Подальший розвиток DeepSeek R1 та R1-Zero може сигналізувати про глобальну тенденцію до потужних, автономних моделей штучного інтелекту, які навчаються самостійно та потребують лише обмеженого втручання людини. Підвищена увага до навчання з підкріпленням відображає загальний напрямок у сучасних дослідженнях штучного інтелекту. Щойно ці моделі доведуть свою цінність у реальних проектах, інші компанії, ймовірно, наслідуватимуть цей приклад.

OpenAI, зі свого боку, прагнутиме зберегти або навіть розширити своє лідерство. Компанія досліджує подальший розвиток версій o1, які обіцяють ще точніші можливості ланцюжка думок, покращені інтерфейси діалогу та сильніші механізми безпеки. Зниження витрат також, ймовірно, відіграватиме певну роль у майбутньому, оскільки на ринок виходить все більше конкурентів.

Підходить для цього:

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

Напруженість між інноваціями та конкуренцією

Ні, DeepSeek з його моделями R1 та R1-Zero не є просто копією американських технологій, а радше має власні сильні сторони та підходи. Припущення про стратегічне наслідування не можна повністю відкидати, оскільки результати досліджень у світі штучного інтелекту зазвичай поширюються відкрито, і кожен гравець прагне впроваджувати найновіші методи. Однак було б надмірним спрощенням зводити DeepSeek до ярлика «плагіат». Представлені результати бенчмарків та відкритість моделей ШІ розповідають іншу історію.

«Ми знаходимося на початку нового етапу революції штучного інтелекту» – це твердження, яке часто лунає як у Кремнієвій долині, так і в китайських інноваційних центрах. Це твердження звучить загально, але воно відображає справжню зміну парадигми: у цій революції темп задають не лише гучні імена, а й безліч стартапів і дослідницьких команд, які трансформують ринок за допомогою інноваційних ідей і доступних рішень. DeepSeek R1 і R1 Zero – приклад цього, який більше не можна ігнорувати.

Звичайно, залишається відкритим питання, яка модель зрештою переможе, чи обидві (та інші конкуруючі продукти) доповнюватимуть один одного, формуючи глобальну екосистему штучного інтелекту. Співіснування, коли розробники мають вибір реалізовувати свої проекти з використанням американських або китайських моделей (або навіть їх комбінації), було б корисним для загальної культури інновацій. У будь-якому випадку, технічна обґрунтованість та надійність моделей залишаються вирішальними.

Одне вже можна сказати напевно: DeepSeek R1 та R1 Zero можуть допомогти демократизувати штучний інтелект, зробивши передові моделі доступними для ширшої аудиторії. Якщо DeepSeek виявиться високоякісним та водночас економічно ефективним рішенням, тиск на інших постачальників щодо переосмислення своїх моделей ціноутворення або підвищення прозорості зросте. З іншого боку, o1 від OpenAI багато хто вважає «золотим стандартом» з точки зору якості, стабільності та підтримки спільноти. Однак критики також висловили свою стурбованість, стверджуючи, що рішення OpenAI недостатньо доступні або гнучкі для кожного випадку використання.

«Це збіг обставин чи стратегічна імітація в розробці ШІ?» – На це питання, ймовірно, неможливо однозначно відповісти. Набагато ймовірніше, що DeepSeek та OpenAI спираються на спільний фундамент знань та черпають натхнення з подібних результатів досліджень. Обидва вносять власні ідеї та інновації і прагнуть перевершити конкурента в певних дисциплінах. Зрештою, ця конкуренція може бути корисною для всіх, оскільки вона підвищує стандарти, прискорює технологічний прогрес і знижує вартість використання послуг на основі ШІ.

Гонка за штучним інтелектом між Китаєм та США продовжиться, а разом з нею й питання про те, як відомі гравці галузі покажуть себе порівняно з новачками. Дуже ймовірно, немає простої відповіді на питання, хто домінуватиме через десять років. Занадто багато факторів – від геополітичних подій та економічної ситуації до культурних аспектів – впливають на загальний технологічний ландшафт. Те, що сьогодні є амбітним стартапом, завтра може стати провідним світовим гравцем у сфері штучного інтелекту; те, що сьогодні вважається лідером, завтра може бути змушене боротися із сильними суперниками.

Одне можна сказати напевно: навчання з підкріпленням, відкриті ліцензії, справедливі структури ціноутворення та здатність прозоро відображати складні розумові процеси є ключовими рушійними силами успіху та інновацій. Компанії, які поєднують ці фактори, одночасно забезпечуючи безпеку та захист конфіденційних даних, добре сприймаються ринком. DeepSeek R1, R1 Zero та o1 від OpenAI – чудові приклади, що демонструють, що настав час для нової глави в галузі штучного інтелекту. Світ може з нетерпінням чекати подальших досягнень, які принесуть наступний рік і наступні десятиліття, і чи вдасться новому поколінню магістра права (LLM) реалізувати бачення справді універсального штучного інтелекту.

На цьому ми завершуємо наше обговорення DeepSeek R1, R1 Zero та їх порівняння з OpenAI o1. Ми бачимо, що ландшафт штучного інтелекту постійно розвивається, нові моделі постійно конкурують з усталеними. Цей розвиток характеризується інтенсивними дослідженнями, взаємним натхненням, здоровою конкуренцією та дедалі більшими викликами, які необхідно вирішувати разом. У міру розвитку цих технологій буде дедалі цікавіше спостерігати, чи Китай та США об'єднають свої сильні сторони, чи протиставлять їх один одному. Зрештою, суспільство в цілому може виграти, якщо такі моделі, як DeepSeek R1, R1 Zero та o1, запропонують інноваційні рішення, які революціонізують те, як люди обробляють інформацію, вирішують проблеми та стають креативними.

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

 

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