摆脱对美国科技巨头的依赖：如何实现经济高效且安全的内部人工智能运营——初步考量
Xpert 预发布
语言选择 📢
发布日期：2025年12月3日 / 更新日期：2025年12月3日 – 作者：Konrad Wolfenstein
摆脱对美国科技巨头的依赖：如何实现经济高效且安全的内部人工智能运营——初步考量——图片来源：Xpert.Digital
双 RTX 3090 显卡取代 ChatGPT：打造您专属 AI 服务器的最佳硬件配置
DeepSeek V3.2：向独立本地人工智能基础设施的趋势逆转
长期以来，生成式人工智能领域奉行着一条不成文的规则：任何想要达到当前人工智能水平的顶级性能，都必须依赖大型美国云服务提供商，支付每月订阅费，并通过外部API发送敏感数据。高性能人工智能是一种服务，而非所有权。但随着DeepSeek V3.2的发布，一场根本性的变革正在发生。该模型采用宽松的Apache 2.0许可证，并开放权重，打破了以往的模式，将GPT-5级别的性能直接带到企业和爱好者的本地基础设施中。
这项进展不仅仅是一次技术升级，更是一项战略突破。如今，完全自主管理的高端人工智能模型不仅在理论上可行，而且在经济上也极具吸引力，并符合数据保护法规。然而，这种自由也伴随着技术上的前提条件：瓶颈从云端API转移到了本地硬件，特别是显卡的显存（VRAM）。想要完全掌控模型的用户必须应对各种硬件架构——从性价比极高的双RTX 3090集群，到优雅但价格昂贵的Mac Studio解决方案。
本文将详细分析如何成功过渡到独立的AI基础设施。我们将探讨技术难点，比较不同硬件配置的成本效益，并阐述为何本地化运营不再是德国中小企业和对数据隐私高度敏感的行业的选择，而是必然之选。了解如何摆脱“云税”，以及AI的未来为何是去中心化和本地化的。
适合：
DeepSeek V3.2 是否标志着独立人工智能基础设施的转折点？
是的，DeepSeek V3.2 的确是一个转折点。该模型以 Apache 2.0 许可证发布，并开放权重，从而支持商业用途和本地部署，且不会造成数据泄露。这打破了以往企业和个人用户依赖昂贵云订阅服务并将数据拱手让给美国公司的模式。凭借 GPT-5 级别的性能和宽松的开源许可证，大型组织首次真正掌控自身 AI 基础设施的现实场景得以实现。
为什么 Apache 2.0 许可证对 DeepSeek V3.2 如此重要？
Apache 2.0 许可证具有变革性意义，原因有以下几点。首先，它允许无限的商业用途，无需支付许可费。其次，它允许对模型进行重新分发和修改。第三，它使公司能够在自己的服务器上本地托管模型，而无需将训练数据、用户数据或专有请求泄露到数据中心之外。德国和国际报告都明确指出，这种许可方式能够实现内部运行，避免数据泄露。这与 OpenAI 或 Google 的做法截然不同，后者通过 API 使用模型需要依赖云基础设施，从而引发隐私担忧。
DeepSeek V3.2 与之前的开源模型有何不同？
DeepSeek V3.2 在三个方面与以往版本有显著不同。首先，它达到了 GPT-5 的性能水平，而之前的开源模型通常只能达到 GPT-3.5 甚至更早的 GPT-4 水平。这是性能上的飞跃，足以证明其在生产环境中应用的合理性。其次，它基于混合专家架构，拥有 6710 亿个参数，兼顾了效率和性能。第三，它提供了全面的本地基础设施文档，包括与 vLLM 和其他引擎平台的集成。DeepSeek 在官方发布说明中将 V3.2 定位为性能达到 GPT-5 水平的日常使用模型，并进一步将 V3.2-Speciale 定位为旨在挑战 Gemini-3-Pro 推理能力的模型。
DeepSeek V3.2 的本地运行在技术上是如何实现的？
本地运行遵循模块化架构。模型从 Hugging Face 下载，并使用 vLLM 或 Transformers 等专用引擎进行安装。该过程利用 Python 和 CUDA 实现硬件加速。实用指南详细演示了如何将 DeepSeek V3.2-Exp 作为本地 OpenAI 兼容服务器启动，从而在本地主机或专用服务器上提供 HTTP API。之后，模型将作为系统服务或容器运行，可通过 REST API 访问。这使得模型能够与现有应用环境集成，而无需依赖专有云服务。
要达到最佳性能需要哪些硬件要求？
这是业余项目和严肃IT基础设施之间的关键分水岭。拥有6710亿个参数的大型模型对硬件要求极高。在全精度运算（FP16）下，DeepSeek V3需要超过1200GB的显存，这对于私人基础设施来说是不可能实现的。即使采用4位量化，该模型仍然需要350到400GB的显存。由于即使是最好的消费级显卡RTX 4090也只有24GB的显存，理论上需要16到20张这样的显卡。这在技术上几乎不可能在实际机箱中实现，而且在经济上也极其不划算。
为什么显存是人工智能基础设施中最关键的因素？
显存（VRAM）是限制因素，因为人工智能模型必须将所有数据和计算结果存储在显卡的高速显存中。与可以有延迟地交换数据的内存（RAM）不同，模型同时处理的所有内容都必须驻留在显存中。一个拥有6710亿个参数的模型至少需要几百GB的显存，具体数量取决于所需的运算精度。从结构上讲，绕过显存是不可能的；这是硬件架构的物理限制。这是理论可能性与实际经济可行性之间的根本界限。
对于私有GPU集群运行，推荐使用哪种架构？
对于业余爱好者和发烧友来说，第一个切实可行的方案是GPU集群。这种架构在吞吐量方面提供了最佳的性价比。硬件选择主要集中在二手NVIDIA RTX 3090显卡上，每张显卡配备24GB显存。RTX 3090优于更新的RTX 4090，原因在于它支持NVLink，可以实现高性能的显卡连接，而且二手RTX 3090的价格约为700欧元，而新卡的价格则高达2000欧元。两张RTX 3090显卡可提供48GB显存，足以运行参数量高达700亿的优秀模型。四张显卡则可提供96GB显存，足以运行超大型模型。
GPU集群还需要哪些其他组件？
除了GPU之外，该集群还需要一块服务器或工作站主板，其PCIe插槽数量充足，且间距足够，能够容纳多张大型显卡。由于AI计算耗电量极大，因此至少需要1600瓦的电源。操作系统应选择Ubuntu Server，它免费且针对服务器任务进行了高度优化。软件引擎可以选择ExllamaV2或vLLM，两者都针对NVIDIA硬件进行了专门优化。前端使用OpenWebUI，它运行在Docker容器中，并提供用户友好的界面。
私有GPU集群的总成本是多少？
双 RTX 3090 配置的成本构成如下：两张二手 RTX 3090 显卡总价约为 1500 欧元。其余电脑组件——CPU、内存、主板和电源——总价约为 1000 欧元。因此，总投资在 2500 欧元到 3000 欧元之间。这样的配置可以打造一台速度极快的服务器，能够运行参数量高达 700 亿的模型，性能达到 Llama 3 的水平。然而，其内存不足以运行参数量高达 6710 亿的 DeepSeek V3 模型；要运行完整的 DeepSeek V3 模型，则需要六到八张显卡。
为什么双 3090 配置是发烧友的最佳选择？
双 RTX 3090 配置之所以能达到最佳平衡点，原因有以下几点。首先，与其他高端配置相比，它的价格仍然实惠。其次，它拥有足够的显存，可以运行高质量的 700 亿参数模型，其性能远超 ChatGPT-3.5，并且非常接近 GPT-4。第三，RTX 3090 硬件成熟可靠，因为它已经上市多年。第四，与上一代产品相比，其功耗仍然可控。第五，此类配置拥有完善的社区和文档。因此，在性能、可靠性和性价比方面，双 RTX 3090 配置优于同价位的其他任何配置。
Mac 上有没有 Studio 的替代方案？它是如何工作的？
第二个切实可行的选择是苹果公司精心打造的Mac Studio，它拥有无可匹敌的技术优势。苹果采用统一内存技术，将系统内存也用作显存。一台配备M.2 Ultra或M.4 Ultra以及192GB内存的Mac Studio可以加载单张NVIDIA显卡无法运行的模型。与独立GPU显存系统不同，统一内存不受PCIe带宽的限制。
如何在 Mac Studio 上运行 AI 模型？
Mac Studio 使用专为 Apple 硬件优化的专用引擎。Ollama 是一款热门选择，它简化了复杂的安装过程并自动优化模型。MLX 是 Apple 提供的另一款引擎，它利用了原生 Silicon 的优化。Open WebUI 或现代的 Msty 应用程序可用作前端。这种组合允许加载和使用大型模型或 DeepSeek V3 的量化版本，但存在一些限制。
搭建一个Mac Studio需要多少钱？
一套配备全新 M.2 Ultra 固态硬盘和 192GB 内存的 Mac Studio 的总投资额在 6,000 欧元到 7,000 欧元之间。其优势在于体积小巧、设计优雅且易于安装。缺点是其令牌生成速度（以每秒令牌数衡量）比 NVIDIA 显卡慢。尽管存在这一限制，该硬件运行依然稳定可靠，并且能够运行一些原本需要多 GPU 才能运行的模型。
人工智能基础设施的租赁解决方案是什么？
第三种选择是从 RunPod、Vast.ai 或 Lambda Labs 等专业供应商租赁硬件。您可以按小时租用一个配备高端 GPU 的 pod，例如拥有 80GB 显存的 H100 或多张 A6000 显卡。虽然这并非真正意义上的本地部署，但您可以完全掌控执行过程，而且没有像 OpenAI 这样的商业中介机构监控数据。
租赁方案的经济性如何？
根据GPU类型和供应商的不同，租赁方案的费用约为每小时0.40欧元至2.00欧元。如果您只是偶尔需要使用该型号GPU，或者需要在有限的时间内进行快速、高度并行的处理，那么租赁方案主要比较划算。对于持续的日常运行，租赁并不经济；在这种情况下，购买自己的基础设施能更快地收回成本。不过，租赁方案非常适合用于实验和测试。
如何将AI服务器连接到LAMP服务器？
建立连接遵循一个简单的模式。人工智能服务器在本地网络上被分配一个静态 IP 地址，例如 192.168.1.50。软件（无论是 vLLM 还是 Ollama）会打开一个端口，通常是 11434。LAMP 服务器（即同一网络上的基于 PHP 的 Web 服务器）只需向 http://192.168.1.50:11434/api/generate 发送一个 cURL 请求。这样就建立了通信。因此，PHP 可以将人工智能功能直接集成到 Web 应用程序中，而无需使用外部云 API。
运行本地AI API时需要采取哪些安全措施？
安全至关重要，尤其是在 LAMP 服务器需要从外部访问的情况下。AI API 绝不应直接暴露在开放的互联网上。相反，应该设置类似 WireGuard 的 VPN 来实现加密的远程访问。或者，也可以使用带有身份验证的反向代理，例如 Nginx Proxy Manager。反向代理部署在 AI 服务器前端，确保只有授权的请求才能通过。更进一步，可以将 AI 服务器隔离在独立的 VLAN 或容器环境中，以防止在其他系统遭到入侵时横向扩散。
为什么不以完整的 6710 亿参数模型为目标呢？
对于私有基础设施而言，完整的 6710 亿参数模型根本不经济。硬件成本将超过 5 万欧元，甚至更高。在私有环境中连接数十个高端 GPU 的物理需求几乎无法实现。能耗将极其巨大，投资回报期也将遥遥无期。此外，在私有企业或小型企业领域，几乎没有任何应用场景需要 6710 亿参数模型的全部性能。
我们在业务开发、销售和营销方面的全球行业和经济专业知识
我们在业务开发、销售和营销方面的全球行业和业务专业知识 - 图片：Xpert.Digital
行业重点：B2B、数字化（从AI到XR）、机械工程、物流、可再生能源和工业
更多相关信息请点击这里：
具有见解和专业知识的主题中心：
- 全球和区域经济、创新和行业特定趋势的知识平台
- 收集我们重点领域的分析、推动力和背景信息
- 提供有关当前商业和技术发展的专业知识和信息的地方
- 为想要了解市场、数字化和行业创新的公司提供主题中心
DeepSeek V3.2 与美国超大规模数据中心运营商：人工智能对德国企业的真正颠覆性影响是否现在才开始？
哪种方案的性价比更高？
参数数量在 700 亿到 800 亿之间的精简或量化版本具有显著更高的性价比。例如，DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 模型在双 3090 系统上运行流畅，性能极其强大。这些模型的性能远超 ChatGPT-3.5，并且非常接近 GPT-4。量化版本仅需 40 到 50 GB 的显存。考虑到 ChatGPT Plus 订阅或 API 费用，2500 到 3000 欧元的投资可在数月内收回成本。
适合：
在本地硬件上实现 GPT-4 水平的性能有多现实？
GPT-4 的性能在家用硬件上是可以实现的，而 GPT-5 的性能则不太现实。在双 3090 配置下，经过优化的 70 位数模型可以非常接近 GPT-4 的性能，尤其是在文本生成、代码生成和分析等标准化任务方面。只有在极其复杂的推理任务或多模态处理方面，高端模型才仍然具有显著优势。然而，对于大多数商业和个人应用场景而言，70 位数模型的性能已经完全足够。
本地系统与云订阅的运营成本有何不同？
本地系统的年度运行成本主要包括电力费用。一张 RTX 3090 显卡在满载情况下大约消耗 350 至 400 瓦的功率。两张显卡加上其他组件，总功耗约为 1000 至 1200 瓦。持续运行的话，每年大约消耗 8760 至 10512 千瓦时 (kWh) 的电量，在德国电费约为 2000 至 2500 欧元。ChatGPT Plus 的订阅费用为每月 20 欧元，或每年 240 欧元；企业版许可证的费用则要高得多。因此，如果使用频繁，硬件投资大约可在 12 至 18 个月内收回成本。
如何优化人工智能服务器的能源效率？
多种技术可以降低能耗。首先，GPU降压可以在相同频率下降低工作电压，从而节省10%到20%的功耗。其次，量化技术可以将模型精度从FP32降低到FP16或INT8，从而降低内存占用和功耗。第三，智能调度确保服务器仅在需要时运行，其余时间保持待机状态。第四，优化散热可以提高效率。第五，模型本地缓存可以避免重复计算。这些优化措施可以将能耗降低20%到40%。
除了 vLLM 和 Ollama 之外，还有哪些相关的软件栈？
除了 vLLM 和 Ollama 之外，还有几个重要的替代方案。LlamaIndex 为具有本地模型的 RAG 系统提供专门的编排功能。LiteLLM 支持抽象接口，可在本地模型和云模型之间切换。Text-Generation WebUI 提供了一个用户友好的测试界面。LM-Studio 是一款桌面应用程序，可轻松执行本地模型。对于生产环境，vLLM 凭借其 OpenAI API 兼容性，是最佳选择。对于私有实验，Ollama 因其简洁性而成为理想之选。
与现有业务系统进行高效整合是什么样的？
高效集成需要多个组件。首先，需要一个强大的部署系统，例如 Kubernetes 或 Docker Swarm，以确保可扩展性和容错性。其次，需要监控和日志记录来跟踪模型性能和系统健康状况。第三，需要 API 管理和速率限制来防止过载。第四，需要身份验证和授权来控制访问权限。第五，需要制定备份和灾难恢复计划。第六，需要与现有数据管道（例如 ETL 系统）集成。第七，需要对模型和配置进行版本控制。第八，需要实现测试自动化和持续部署。第九，需要为运维人员提供文档和运行手册。第十，需要合规性文档，尤其是在受监管的行业。
本地化人工智能在合规性和数据保护方面有哪些优势？
本地部署在数据隐私方面具有显著优势，尤其是在受监管行业。所有训练数据均不会离开组织自身的基础设施。用户数据也不会传输给美国公司或其他第三方。这消除了许多与云 API 相关的 GDPR 合规风险。医院的患者记录、银行的财务数据或工业企业的设计数据等特别敏感的数据都可以在本地进行处理。同时，组织无需承担外部服务级别和价格上涨的风险。对于具有严格安全和数据保护要求的大型组织而言，这是一个相当大的优势。
人工智能基础设施的去中心化为企业带来了哪些机遇？
去中心化带来了诸多战略机遇。首先，摆脱对云服务提供商及其定价模式的经济依赖。其次，摆脱对外部服务中断的技术依赖；即使OpenAI离线，基础设施也能持续运行。第三，通过不公开的专有模型获得竞争优势。第四，数据主权和数据泄露防护。第五，能够根据组织的具体用例对模型进行微调。第六，地缘政治独立性，这对欧洲和德国的组织尤为重要。第七，通过可预测的资本支出（CAPEX）而非无限的运营支出（OPEX）来控制成本。第八，对所使用的AI拥有创造性的控制权。
德国在全球人工智能基础设施竞赛中如何定位自己？
德国在硬件效率和工业计算方面拥有悠久的历史优势，但在高性能计算基础设施方面却显著落后于美国和中国。DeepSeek V3.2 采用开放许可，为德国企业提供了快速实现自主的机会。德国企业现在可以构建本地人工智能基础设施，而无需依赖美国的垄断企业。这对工业、中小企业和关键基础设施都具有重要的战略意义。从长远来看，这有望最终实现欧洲在人工智能资源方面的自主权。
未来18至24个月的现实发展前景如何？
未来18至24个月将强化以下几个趋势。首先，量化技术将进一步简化模型，且不会造成显著的性能损失。其次，混合专家模型将兼顾效率和容量。第三，初创公司推出的专用芯片将打破GPU垄断。第四，企业环境将采用DeepSeek及类似的开源模型。第五，API和接口将实现标准化，以提高可移植性。第六，欧洲的监管创新将加强数据隐私保护并促进本地化解决方案。第七，本地基础设施将获得教育资源和社区支持。第八，将与标准业务工具集成。
企业应该如何制定战略才能从这一趋势中获益？
企业应采取以下几项战略步骤。首先，启动一个基于 DeepSeek V3.2 或类似开源模型的试点项目，以积累经验。其次，构建内部专业团队，例如通过培训或招聘机器学习工程师。第三，制定基础设施路线图，明确从依赖云到本地部署的过渡路径。第四，与 IT 团队明确数据保护和合规性要求。第五，确定哪些用例最能从本地处理中获益。第六，与初创公司和技术合作伙伴协作，加速发展进程。第七，为硬件投资分配长期预算。
企业在创业初期绝对应该避免哪些错误？
企业应避免以下几个常见错误。首先，700 亿级架构完全足够的情况下，不要部署完整的 671 亿级架构；这会导致不必要的硬件投资。其次，不要忽视安全性；人工智能 API 必须像其他关键基础设施一样受到保护。第三，在流程尚未完善之前，不要过快扩展；先进行试点，再逐步扩展。第四，不要低估成本；不仅包括硬件成本，还包括运维、监控和支持成本。第五，不要把太多时间花在优化上，而应该优先考虑实现生产性用例。第六，不要忽视人才招聘；优秀的工程技术人才非常稀缺。第七，不要低估对供应商的依赖；要考虑 GPU 故障时会发生什么。
这种方法对中型企业来说在经济上是否可行？
这种方法对中型企业来说非常合理。双3090系统2500至3000欧元的投资对于大多数中型企业来说都在可承受范围内。投资回报率总体为正，尤其对于目前使用OpenAI API成本较高的公司而言更是如此。在本地运行70B模型只需支付每月约200至250欧元的电费，而云API的成本则要高得多。对于营销机构、软件开发、咨询和金融服务等行业来说，这无疑具有极佳的经济效益。
自由职业者和个体经营者会有哪些变化？
这为自由职业者和个体经营者开辟了全新的可能性。他们无需支付昂贵的 API 订阅费用，即可运行简单的本地化模式。这使得他们能够提供诸如 AI 驱动的文本编辑、代码生成或设计辅助等服务，并完全掌控数据。客户受益于数据隐私保护，而自由职业者则可降低运营成本。一次性投资购买双路 3090 处理器，只需几个月即可收回成本。这使得小型市场参与者也能享受到高质量的 AI 功能。
云计算人工智能行业将如何发展？
云端人工智能行业将出现两极分化。OpenAI、谷歌和微软等大型云服务提供商将专注于高度专业化的服务，而非通用的大型语言模型。他们将寻求通过专业化的模型、支持和集成来创造高端价值。缺乏明确差异化的中端服务提供商将面临压力。开源模型将完全取代通用模型层。新的商业模式将会出现，例如提供微调或领域自适应等专业基础设施的服务提供商。这是市场健康发展的必然结果。
专用硬件加速器发挥着什么作用？
专用硬件加速器正扮演着日益重要的角色。谷歌专为人工智能工作负载设计的TPU芯片、Graphcore的IPU以及其他替代架构都在不断发展。NVIDIA在大规模训练领域仍然占据主导地位，但推理和特定应用领域也涌现出真正的替代方案。这将加剧市场竞争，并从长远来看降低硬件成本。NVIDIA在未来几年仍将是私有基础设施的首选，但市场正变得越来越多元化。
DeepSeek的全球地缘政治影响是什么？
DeepSeek具有重大的地缘政治意义。一家中国公司首次以宽松的开源许可协议交付了具有全球竞争力的大型语言模型。这打破了美国对高性能模型的垄断。对于德国等欧洲国家而言，这为它们在不依赖美国或中国的情况下实现技术主权开辟了可能性。这对于国家安全、经济竞争力和数据主权都具有高度战略意义。从长远来看，这可能最终导致人工智能领域出现多极格局。
欧洲是否正在涌现出一种替代性的技术栈？
欧洲正在开发一套替代性技术栈。OVH 和 Scaleway 等欧洲云服务提供商正在为本地人工智能模型构建基础设施即服务 (IaaS)。欧洲开源计划也在推广替代模型。《人工智能法》等监管框架支持本地化方案。德国机构也在投资于自主性。尽管目前仍处于碎片化阶段，但基础架构正在逐步成型。一套成熟的欧洲技术栈有望在三到五年内建成。
本地人工智能基础设施何时才能成为主流？
未来两到四年内，本地人工智能基础设施将成为大型组织的主流选择。成本将持续下降，硬件采购将更加便捷，软件也将更加用户友好。监管要求将推动更多组织采用本地化运营模式。初步的成功案例将证明其可行性。然而，普及并不意味着个人用户也能使用；至少在未来几年内，它仍将是爱好者的专属领域。
对决策者最终的建议是什么？
决策者应考虑以下建议。首先，立即行动，不要等待；技术已经成熟。其次，从试点项目入手，不要直接投资大规模部署。第三，评估双3090系统作为参考硬件；这是最现实、最理想的配置。第四，使用DeepSeek V3.2精简版模型，而非完整版模型。第五，优先考虑人才和专业知识；硬件价格低廉，但优秀人才稀缺。第六，将安全性和合规性纳入设计阶段。第七，制定长期路线图，避免临时决策。第八，与财务团队合作，确保硬件投资在12至18个月内收回成本。第九，将数据主权作为一项竞争优势进行宣传。第十，定期监测市场动态并据此调整战略。
趋势逆转是真的吗？
范式转变真实而根本。DeepSeek V3.2 并非边缘项目，而是一个从根本上改变人工智能应用框架的全新模式。开源许可、卓越的性能和合理的基础设施成本，使企业首次能够真正独立地运行人工智能。云端人工智能垄断的时代即将终结。这为技术自主、经济独立和数据隐私提供了机遇。下一步取决于企业、政府机构和关键基础设施的决策者。人工智能的未来将是去中心化的、多态的和自主的。
通过“托管人工智能”（人工智能）开启数字化转型的新维度 - 平台和 B2B 解决方案 | Xpert Consulting
“托管人工智能”（AI）开启数字化转型新维度——平台与 B2B 解决方案 | Xpert Consulting - 图片：Xpert.Digital
在这里您将了解您的公司如何快速、安全且无高门槛地实施定制化的AI解决方案。
托管 AI 平台是您全方位、无忧的人工智能解决方案。您无需处理复杂的技术、昂贵的基础设施和冗长的开发流程，只需几天时间，即可从专业合作伙伴处获得根据您的需求量身定制的交钥匙解决方案。
主要优势一览：
⚡ 快速实施：从构思到实际应用，只需几天，无需数月。我们提供切实可行的解决方案，创造即时价值。
🔒 最高数据安全性：您的敏感数据将由您自行保管。我们保证数据处理安全合规，不会与第三方共享。
💸 无财务风险：您只需为结果付费。完全无需在硬件、软件或人员方面进行高额的前期投资。
🎯 专注于您的核心业务：专注于您最擅长的领域。我们负责您 AI 解决方案的整个技术实施、运营和维护。
📈 面向未来且可扩展：您的 AI 将与您共同成长。我们确保持续优化和可扩展性，并灵活地调整模型以适应新的需求。
更多相关信息请点击这里：
您的全球营销和业务发展合作伙伴
☑️我们的业务语言是英语或德语
☑️ 新：用您的国家语言进行通信！
Konrad Wolfenstein
我很乐意作为个人顾问为您和我的团队提供服务。
您可以通过填写此处的联系表，或者直接致电+49 89 89 674 804 （慕尼黑）。我的电子邮件地址是： wolfenstein ∂ xpert.digital
我很期待我们的联合项目。
☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持
☑️ 创建或调整数字战略和数字化
☑️国际销售流程的扩展和优化
☑️ 全球数字 B2B 交易平台
☑️ 先锋业务发展/营销/公关/贸易展览会
🎯🎯🎯 受益于 Xpert.Digital 全面的五重专业知识和全面的服务包 | BD、研发、XR、PR 和数字可视性优化
受益于 Xpert.Digital 全面的五重专业知识和全面的服务包 | 研发、XR、PR 和数字可视性优化 - 图片：Xpert.Digital
Xpert.Digital 对各个行业都有深入的了解。 这使我们能够制定量身定制的策略，专门针对您特定细分市场的要求和挑战。 通过不断分析市场趋势并跟踪行业发展，我们可以前瞻性地采取行动并提供创新的解决方案。 通过经验和知识的结合，我们创造附加值并为客户提供决定性的竞争优势。
更多相关信息请点击这里：
