Den 22. oktober beskrev NVIDIA europeiske KI-prosjekter innen detaljhandel som omfatter kostnader ved modellkjøring, produktsøk og lagerplanlegging. Shopifys interne benchmark viste en reduksjon på 90 % i kostnadene ved modellkjøring for en tilpasset modell, mens Otto Group utvidet sitt simuleringsbaserte lagerinitiativ til sitt største distribusjonssenter i Tyskland.

Viktige punkter

  • Shopify rapporterte høyere nøyaktighet, 90 % lavere kostnader ved modellkjøring og sju ganger raskere svar for en ettertrent modell i sin interne benchmark.
  • Bruksområdene innen detaljhandel spenner fra en Zooplus-prototype for søk til utrullet bilderedigering og fysikkbasert virtuell prøving.
  • Otto Group utvidet simuleringsmulighetene for lagerdrift, mens tre NVIDIA-planer for detaljhandel fortsatt er i tidlig tilgang.

Innholdsfortegnelse

Europeisk detaljhandel tar tilpassede modeller i bruk

Shopifys resultater dreier seg om en GraphQL-underagent i Sidekick, selskapets KI-assistent for handelsbedrifter. Selskapet ettertrente NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning ved hjelp av verktøy som Megatron Bridge og NeMo RL. Underagenten henter butikkdata for funksjoner som Sidekick Pulse, som undersøker en handelsbedrifts virksomhet og anbefaler forbedringer.

I Shopifys interne benchmark overgikk den tilpassede modellen en ledende frontmodell som ikke er navngitt, når det gjaldt nøyaktighet. Den reduserte kostnadene ved modellkjøring med 90 % og leverte svar sju ganger raskere, opplyste NVIDIA. Resultatene gjelder benchmarken og dokumenterer ikke ytelse på tvers av alle oppgaver for handelsbedrifter.

Separat bidro NVIDIA CCluster vLLM-programvare for inferensoptimalisering til at Shopify oppnådde 4,5 ganger høyere hastighet og opptil 12 ganger lavere inferenskostnader på fem andre områder: katalogberikelse, assistanse til handelsbedrifter, simulering av handel, produktklassifisering og anbefalinger.

Søk og produktbilder viser ulike stadier av utrulling

Zooplus samarbeidet med Infosys og NVIDIA-teknologier for å bygge opp produktsøket på nytt. En produksjonsklar prototype som ble tatt i bruk i dyrebutikkens Amazon Web Services-miljø, oppnådde 86 % søkenøyaktighet. Den bruker Nemotron Retriever-biblioteket til semantisk søk og NVIDIAs plan for berikelse av detaljhandelskataloger til å generere søkbare produktegenskaper.

Hos Vestiaire Collective standardiserer Photorooms Image Editing API nå alle hovedbildene i annonser, og behandler rundt 40 000 bilder daglig i 70 land. NVIDIA rapporterte at behandlede annonser hadde en likviditetsrate som var 5 % høyere, og 3 % til 7 % flere unike visninger av produktsider. Arbeidsflyten kjøres på NVIDIA-GPU-er med TensorRT og Triton Inference Server.

Omi lanserte ProductDrop for å knytte genererte bilder til godkjente digitale tvillinger og unngå produktfeil på tvers av kataloger. L’Oréal bruker denne tilnærmingen i sitt CreAItech-program. Omis TRELLIS-generering av 3D-objekter kjøres på RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition-GPU-er. Selskapet rapporterer ti ganger raskere inferens og en firedel så lang forsinkelse i arbeidsflyten.

Katalogbehandling og ingrediensforskning utvider bruken

Mirakls Catalog Transformer har innlemmet mer enn 70 millioner produkter og kombinerer finjusterte åpne modeller med proprietære tjenester for å organisere leverandørdata. Mirakl kjører modeller på NVIDIA-GPU-er i egen infrastruktur og gjennom europeiske skyleverandører som Scaleway.

L’Oréal integrerer også NVIDIA ALCHEMI i ingrediensforskningen, og rapporterer at arbeidet er gått fra måneder med eksperimentering til timer med beregningsbasert screening. Selskapet tester en beslektet tilnærming gjennom Orbital Industries’ CurieOS ved hjelp av den åpne molekylsimuleringsmodellen OrbMol-v2.

OrbMol-v2, integrert med ALCHEMI Toolkit, skal kjøre fem ganger raskere enn sammenlignbare modeller, med 21 % lavere feil enn den nest beste modellen av sitt slag. Arbeidsflyten identifiserer lovende ingredienskombinasjoner for å løse opp UV-filtre før laboratorietesting.

Simulering tas i bruk på lagre og ved virtuell prøving

Otto Group utvidet sitt initiativ for autonome lagre under menneskelig tilsyn til sitt største distribusjonssenter i Haldensleben i Tyskland. Systemet er utviklet sammen med Reply ved hjelp av NVIDIA Omniverse-biblioteker og kjøres på Google Cloud. Det lar logistikkteam utforme, teste og optimalisere driften i en simulering før fysisk implementering.

ALLSIDES lanserte en automatisert fabrikk for 3D-digitale tvillinger som konverterer fysiske objekter til simuleringsklare ressurser på få minutter. Selskapet rapporterer geometrisk nøyaktighet på under én millimeter, målte fysiske egenskaper og materialer som kan belyses på nytt. Plattformen betjener allerede blant annet adidas, Amazon, Nike, Zalando og Zara.

Innen virtuell prøving rapporterte CATCHES at selskapets RealFit-løsning hos AMIRI økte konverteringen med 55 %, aktiviteten for å legge varer i handlekurven med 80 % og brutto salget med 56 %, etter sesongjustering og sammenligning av tilsvarende modeller. CATCHES lanserte også PredictiveFit for detaljhandelen og CASI, en WhatsApp-moteassistent for shopping, styling og størrelsesvalg.

Tre planer for detaljhandel er fortsatt i tidlig tilgang

På GTC Berlin viser Nebius fram tre planer for detaljhandel fra NVIDIA, som kjører på selskapets infrastruktur. Alle er tilgjengelige i tidlig tilgang, og omtales ikke som produkter med generell tilgjengelighet.

Agent Harness for Employee Productivity kombinerer vaktplanlegging, oppgavehåndtering, lagerbeholdningsvarsler og driftsinnsikt. Inventory Simulation and Optimization modellerer strategier for etterspørsel og varepåfylling før beslutninger tas i den virkelige verden. Agentic Finetuning Flywheel kobler sammen generering av treningsdata, finjustering av åpne modeller og tilbakemeldinger om ytelse i den virkelige verden.

Les flere nyheter

Flere nyheter fra FinanceVelix

Ansvarsfraskrivelse

Denne FinanceVelix-artikkelen gir generell informasjon, ikke personlig tilpasset finansiell, investeringsmessig, juridisk eller skattemessig rådgivning. Markedspriser, renter og økonomiske forhold kan endre seg; investeringer innebærer risiko for tap. Fakta gjenspeiler informasjonen som var tilgjengelig ved publisering, og kan endres. Kontroller viktig informasjon uavhengig, og rådfør deg med en kvalifisert fagperson ved behov. Omtale av en eiendel, et selskap eller en tjeneste innebærer ikke en anbefaling.