Den 22 oktober beskrev NVIDIA europeiska AI-projekt inom detaljhandeln som rör kostnader för modellkörning, produktsökning och lagerplanering. Shopifys interna jämförelsetest visade en minskning av körningskostnaderna med 90 % för en anpassad modell, samtidigt som Otto Group utökade sitt simuleringsbaserade lagerinitiativ till företagets största distributionscenter i Tyskland.

Viktigaste slutsatserna

  • Shopify rapporterade högre träffsäkerhet, 90 % lägre körningskostnader och sju gånger snabbare svar för en eftertränad modell i företagets interna jämförelsetest.
  • Detaljhandelns tillämpningar omfattar allt från en sökprototyp hos Zooplus till driftsatt bildredigering och fysikbaserad virtuell provning.
  • Otto Group utökade kapaciteten för lagersimulering, medan tre NVIDIA-ritningar för detaljhandeln fortfarande är i tidig åtkomst.

Innehållsförteckning

Europeisk detaljhandels-AI tar anpassade modeller i bruk

Shopifys resultat kretsar kring en GraphQL-underagent i Sidekick, företagets AI-assistent för handlare. Företaget eftertränade NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning med hjälp av bland annat Megatron Bridge och NeMo RL. Underagenten hämtar butiksdata för funktioner som Sidekick Pulse, som undersöker en handlares verksamhet och rekommenderar förbättringar.

I Shopifys interna jämförelsetest överträffade den anpassade modellen en ledande frontlinjemodell vars namn inte angavs, vad gäller träffsäkerhet. Den sänkte körningskostnaderna med 90 % och gav svar sju gånger snabbare, uppgav NVIDIA. Resultaten gäller jämförelsetestet och fastställer inte prestandan för alla handlaruppgifter.

Separat hjälpte inferensoptimeringsprogramvaran NVIDIA CCluster vLLM Shopify att uppnå 4,5 gånger högre prestanda och upp till 12 gånger lägre inferenskostnader inom fem andra användningsområden: katalogberikning, handlarassistans, shoppingsimulering, produktklassificering och rekommendationer.

Sökning och produktbilder visar olika driftsättningsstadier

Zooplus samarbetade med Infosys och NVIDIA-teknik för att bygga om sin produktsökning. En produktionsklar prototyp som driftsattes i djuråterförsäljarens Amazon Web Services-miljö uppnådde 86 % sökträffsäkerhet. Den använder biblioteket Nemotron Retriever för semantisk sökning och NVIDIAs ritning för berikning av detaljhandelskataloger för att skapa sökbara produktegenskaper.

Hos Vestiaire Collective standardiserar Photorooms Image Editing API nu varje primär annonsbild och behandlar cirka 40 000 bilder dagligen i 70 länder. NVIDIA uppgav att de behandlade annonserna hade en 5 % högre likviditetsgrad och 3 % till 7 % fler unika visningar av produktsidor. Datapipelinen körs på NVIDIA-GPU:er med TensorRT och Triton Inference Server.

Omi lanserade ProductDrop för att koppla genererade bilder till godkända digitala tvillingar och undvika produktfel i kataloger. L’Oréal använder metoden i sitt program CreAItech. Omis TRELLIS-generering av 3D-tillgångar körs på RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition-GPU:er, med rapporterat tio gånger snabbare inferens och en fyrfaldig minskning av latensen i datapipelinen.

Kataloghantering och ingrediensforskning breddar användningen

Mirakls Catalog Transformer har hanterat fler än 70 miljoner produkter och kombinerar finjusterade öppna modeller med egna tjänster för att organisera leverantörsdata. Mirakl kör modeller på NVIDIA-GPU:er i sin egen infrastruktur och via europeiska molnleverantörer som Scaleway.

L’Oréal integrerar också NVIDIA ALCHEMI i sin ingrediensforskning, med en rapporterad övergång från månader av experimenterande till timmar av beräkningsbaserad screening. Företaget testar en närliggande metod genom Orbital Industries CurieOS, som använder den öppna molekylsimuleringsmodellen OrbMol-v2.

OrbMol-v2, som är integrerad med ALCHEMI Toolkit, uppges köras fem gånger snabbare än jämförbara modeller och ha 21 % lägre fel än den näst bästa modellen av sitt slag. Arbetsflödet identifierar lovande ingredienskombinationer för att lösa upp UV-filter innan laboratorietester genomförs.

Simulering når lager och virtuell provning

Otto Group utökade sitt initiativ för autonoma lager under mänsklig övervakning till företagets största distributionscenter i Haldensleben i Tyskland. Systemet har byggts tillsammans med Reply med hjälp av NVIDIA Omniverse-bibliotek och körs på Google Cloud. Det gör det möjligt för logistikteam att utforma, testa och optimera verksamheten i en simulering före fysisk implementering.

ALLSIDES lanserade en automatiserad fabrik för digitala tvillingar i 3D, som omvandlar fysiska föremål till simuleringsklara tillgångar på några minuter. Företaget uppger att geometrisk noggrannhet ligger under en millimeter, att fysiska egenskaper mäts och att material kan ljussättas på nytt. Plattformen används redan av varumärken som adidas, Amazon, Nike, Zalando och Zara.

Inom virtuell provning uppgav CATCHES att företagets driftsättning av RealFit med AMIRI ökade konverteringen med 55 %, aktiviteten för att lägga till i varukorgen med 80 % och brutt försäljningen med 56 %, efter säsongsjustering och jämförelse mellan likvärdiga modeller. CATCHES lanserade också PredictiveFit för återförsäljare och CASI, en modeassistent på WhatsApp för shopping, styling och storleksval.

Tre ritningar för detaljhandeln är fortfarande i tidig åtkomst

På GTC Berlin visar Nebius upp tre NVIDIA-ritningar för detaljhandeln som körs på företagets infrastruktur. Alla finns tillgängliga i tidig åtkomst och beskrivs inte som produkter med allmän tillgänglighet.

Agent Harness for Employee Productivity kombinerar schemaläggning, uppgiftshantering, lageraviseringar och operativa insikter. Inventory Simulation and Optimization modellerar efterfrågan och påfyllningsstrategier innan åtaganden görs i den verkliga verksamheten. Agentic Finetuning Flywheel kopplar samman generering av träningsdata, finjustering av modeller med öppen källkod och återkoppling om prestanda i verklig användning.

Läs fler nyheter

Fler nyheter från FinanceVelix

Ansvarsfriskrivning

Denna FinanceVelix-artikel innehåller allmän information och utgör inte personlig finansiell, investeringsrelaterad, juridisk eller skattemässig rådgivning. Marknadspriser, räntor och ekonomiska förhållanden kan förändras; investeringar innebär risk för förlust. Uppgifterna återger det material som fanns tillgängligt vid publiceringstillfället och kan komma att ändras. Kontrollera viktig information självständigt och rådfråga vid behov en kvalificerad fackperson. Att en tillgång, ett företag eller en tjänst nämns innebär inte att den rekommenderas.