Em 22 de outubro, a NVIDIA detalhou projetos europeus de IA no varejo envolvendo custos de execução de modelos, descoberta de produtos e planejamento de armazéns. O benchmark interno da Shopify mostrou uma redução de 90% nos custos de execução de um modelo personalizado, enquanto o Otto Group ampliou sua iniciativa de armazéns baseada em simulação para seu maior centro de distribuição na Alemanha.

Principais conclusões

  • A Shopify relatou maior precisão, custos de execução 90% menores e respostas sete vezes mais rápidas para um modelo pós-treinado em seu benchmark interno.
  • As aplicações de varejo vão de um protótipo de busca da Zooplus à edição de imagens já implantada e à prova virtual baseada em física.
  • O Otto Group ampliou os recursos de simulação de armazéns, enquanto três projetos de referência de varejo da NVIDIA continuam em acesso antecipado.

Índice

IA no varejo europeu põe modelos personalizados em operação

Os resultados da Shopify se concentram em um subagente GraphQL integrado ao Sidekick, seu assistente de IA para lojistas. A empresa realizou o pós-treinamento do NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning usando ferramentas como Megatron Bridge e NeMo RL. O subagente recupera dados da loja para recursos como o Sidekick Pulse, que pesquisa a atividade comercial do lojista e recomenda melhorias.

No benchmark interno da Shopify, o modelo personalizado superou em precisão um modelo líder de fronteira não identificado, reduziu os custos de execução em 90% e forneceu respostas sete vezes mais rápido, informou a NVIDIA. Esses resultados se aplicam ao benchmark e não estabelecem o desempenho em todas as tarefas dos lojistas.

Separadamente, o software de otimização de inferência vLLM da NVIDIA CCluster ajudou a Shopify a alcançar um desempenho 4,5 vezes mais rápido e custos de inferência até 12 vezes menores em cinco outros usos: enriquecimento de catálogos, assistência a lojistas, simulação de compras, classificação de produtos e recomendações.

Busca e imagens de produtos revelam diferentes estágios de implantação

A Zooplus trabalhou com a Infosys e tecnologias da NVIDIA para reconstruir a descoberta de produtos. Um protótipo pronto para produção, implantado no ambiente da Amazon Web Services da varejista de produtos para animais de estimação, alcançou 86% de precisão nas buscas. Ele utiliza a biblioteca Nemotron Retriever para busca semântica e o projeto de referência de enriquecimento de catálogos de varejo da NVIDIA para gerar atributos de produtos pesquisáveis.

Na Vestiaire Collective, a API de edição de imagens da Photoroom agora padroniza todas as imagens principais dos anúncios, processando cerca de 40.000 por dia em 70 países. A NVIDIA informou que os anúncios processados tiveram uma taxa de liquidez 5% maior e de 3% a 7% mais visualizações únicas das páginas de produtos. O fluxo de processamento é executado em GPUs NVIDIA usando TensorRT e Triton Inference Server.

A Omi lançou o ProductDrop para vincular imagens geradas a gêmeos digitais aprovados e evitar erros de produtos em catálogos. A L’Oréal está usando essa abordagem em seu programa CreAItech. A geração de ativos 3D TRELLIS da Omi é executada em GPUs RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, com inferência dez vezes mais rápida e redução de quatro vezes na latência do fluxo de processamento, segundo a empresa.

Processamento de catálogos e pesquisa de ingredientes ampliam a adoção

O Catalog Transformer da Mirakl integrou mais de 70 milhões de produtos, combinando modelos abertos ajustados com serviços proprietários para organizar dados de fornecedores. A Mirakl executa modelos em GPUs NVIDIA em sua própria infraestrutura e por meio de provedores europeus de nuvem, como a Scaleway.

A L’Oréal também está integrando o NVIDIA ALCHEMI à pesquisa de ingredientes, com uma transição relatada de meses de experimentação para horas de triagem computacional. A empresa está testando uma abordagem relacionada por meio do CurieOS da Orbital Industries, usando o modelo de simulação molecular de código aberto OrbMol-v2.

Integrado ao ALCHEMI Toolkit, o OrbMol-v2 supostamente funciona cinco vezes mais rápido do que modelos comparáveis, com erro 21% menor que o do segundo melhor modelo do tipo. O fluxo de trabalho identifica combinações promissoras de ingredientes para solubilizar filtros UV antes dos testes em laboratório.

Simulação chega a armazéns e provas virtuais

O Otto Group ampliou sua iniciativa de armazém autônomo supervisionado por humanos para seu maior centro de distribuição, em Haldensleben, Alemanha. Desenvolvido com a Reply usando bibliotecas NVIDIA Omniverse e executado na Google Cloud, o sistema permite que as equipes de logística projetem, testem e otimizem operações em simulação antes da implementação física.

A ALLSIDES lançou uma fábrica automatizada de gêmeos digitais 3D que converte objetos físicos em ativos prontos para simulação em minutos. A empresa informa precisão geométrica submilimétrica, propriedades físicas medidas e materiais com iluminação ajustável. Sua plataforma já atende marcas como adidas, Amazon, Nike, Zalando e Zara.

Na prova virtual, a CATCHES informou que sua implementação do RealFit com a AMIRI elevou a conversão em 55%, a atividade de adição ao carrinho em 80% e as vendas brutas em 56%, após ajuste sazonal e comparação entre estilos equivalentes. A CATCHES também lançou o PredictiveFit para varejistas e o CASI, um agente de moda no WhatsApp para compras, estilo e tamanhos.

Três projetos de referência de varejo continuam em acesso antecipado

Na GTC Berlin, a Nebius está apresentando três projetos de referência de varejo da NVIDIA executados em sua infraestrutura. Todos estão disponíveis em acesso antecipado, e não são descritos como produtos de disponibilidade geral.

O Agent Harness for Employee Productivity combina agendamento, gestão de tarefas, alertas de estoque e informações operacionais. O Inventory Simulation and Optimization modela estratégias de demanda e reposição antes de compromissos no mundo real. O Agentic Finetuning Flywheel conecta a geração de dados de treinamento, o ajuste fino de modelos de código aberto e o feedback sobre o desempenho no mundo real.

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