เมื่อวันที่ 22 ตุลาคม NVIDIA เปิดเผยโครงการ AI สำหรับธุรกิจค้าปลีกในยุโรป ซึ่งเกี่ยวข้องกับต้นทุนการให้บริการโมเดล การค้นหาสินค้า และการวางแผนคลังสินค้า การทดสอบภายในของ Shopify แสดงให้เห็นว่าต้นทุนการให้บริการโมเดลที่ปรับแต่งแล้วลดลง 90% ขณะที่ Otto Group ขยายโครงการคลังสินค้าที่ใช้การจำลองไปยังศูนย์จัดส่งสินค้าที่ใหญ่ที่สุดในเยอรมนี

ประเด็นสำคัญ

  • Shopify รายงานว่าโมเดลที่ผ่านการฝึกเพิ่มเติมมีความแม่นยำสูงขึ้น ต้นทุนการให้บริการลดลง 90% และตอบสนองเร็วขึ้น 7 เท่า ในการทดสอบภายในของบริษัท
  • การใช้งานในธุรกิจค้าปลีกมีตั้งแต่ต้นแบบระบบค้นหาของ Zooplus ไปจนถึงการแก้ไขภาพที่นำไปใช้งานจริงและการลองสินค้าเสมือนจริงที่อิงหลักฟิสิกส์
  • Otto Group ขยายขีดความสามารถด้านการจำลองคลังสินค้า ขณะที่พิมพ์เขียวสำหรับธุรกิจค้าปลีกของ NVIDIA สามรายการยังอยู่ในช่วงเปิดให้เข้าถึงระยะแรก

สารบัญ

AI ค้าปลีกยุโรปนำโมเดลที่ปรับแต่งมาใช้งาน

ผลลัพธ์ของ Shopify มุ่งเน้นไปที่ตัวแทนย่อย GraphQL ภายใน Sidekick ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI สำหรับผู้ค้า บริษัทฝึก NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning เพิ่มเติม โดยใช้เครื่องมือต่าง ๆ รวมถึง Megatron Bridge และ NeMo RL ตัวแทนย่อยนี้ดึงข้อมูลร้านค้าไปใช้กับฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น Sidekick Pulse ซึ่งศึกษาธุรกิจของผู้ค้าและแนะนำแนวทางปรับปรุง

NVIDIA ระบุว่า ในการทดสอบภายในของ Shopify โมเดลที่ปรับแต่งแล้วมีความแม่นยำเหนือกว่าโมเดลแนวหน้าชั้นนำที่ไม่ได้ระบุชื่อ ลดต้นทุนการให้บริการลง 90% และตอบกลับเร็วขึ้น 7 เท่า ผลลัพธ์เหล่านี้ใช้กับการทดสอบดังกล่าวเท่านั้น ไม่ได้ยืนยันประสิทธิภาพในงานทั้งหมดของผู้ค้า

แยกต่างหากจากกรณีดังกล่าว ซอฟต์แวร์ปรับแต่งประสิทธิภาพการอนุมาน vLLM ของ NVIDIA CCluster ช่วยให้ Shopify ทำงานได้เร็วขึ้น 4.5 เท่า และลดต้นทุนการอนุมานได้สูงสุด 12 เท่า ในการใช้งานอีกห้าด้าน ได้แก่ การเพิ่มข้อมูลในแค็ตตาล็อก การช่วยเหลือผู้ค้า การจำลองการซื้อสินค้า การจัดประเภทสินค้า และการแนะนำสินค้า

การค้นหาและภาพสินค้าแสดงให้เห็นขั้นตอนการนำไปใช้งานที่แตกต่างกัน

Zooplus ร่วมมือกับ Infosys และใช้เทคโนโลยีของ NVIDIA เพื่อปรับปรุงระบบค้นหาสินค้าใหม่ ต้นแบบที่พร้อมใช้งานจริงซึ่งติดตั้งภายในสภาพแวดล้อม Amazon Web Services ของผู้ค้าปลีกสินค้าสัตว์เลี้ยงรายนี้ ทำความแม่นยำในการค้นหาได้ 86% โดยใช้ไลบรารี Nemotron Retriever สำหรับการค้นหาเชิงความหมาย และพิมพ์เขียวการเพิ่มข้อมูลแค็ตตาล็อกค้าปลีกของ NVIDIA เพื่อสร้างคุณลักษณะสินค้าที่ค้นหาได้

ที่ Vestiaire Collective ปัจจุบัน Image Editing API ของ Photoroom ช่วยปรับภาพรายการสินค้าหลักทุกรายการให้เป็นมาตรฐาน โดยประมวลผลประมาณ 40,000 ภาพต่อวันใน 70 ประเทศ NVIDIA รายงานว่ารายการสินค้าที่ผ่านการประมวลผลมีอัตราสภาพคล่องสูงขึ้น 5% และมียอดเข้าชมหน้าสินค้าไม่ซ้ำกันเพิ่มขึ้น 3% ถึง 7% ระบบประมวลผลนี้ทำงานบน GPU ของ NVIDIA โดยใช้ TensorRT และ Triton Inference Server

Omi เปิดตัว ProductDrop เพื่อเชื่อมโยงภาพที่สร้างขึ้นกับดิจิทัลทวินที่ผ่านการอนุมัติ และหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเกี่ยวกับสินค้าในแค็ตตาล็อก L’Oréal ใช้แนวทางดังกล่าวในโครงการ CreAItech ของบริษัท การสร้างสินทรัพย์ 3 มิติ TRELLIS ของ Omi ทำงานบน GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition โดยมีรายงานว่าการอนุมานเร็วขึ้น 10 เท่า และเวลาแฝงของระบบประมวลผลลดลง 4 เท่า

การประมวลผลแค็ตตาล็อกและการวิจัยส่วนผสมช่วยขยายการนำไปใช้

Catalog Transformer ของ Mirakl นำสินค้าเข้าสู่ระบบแล้วกว่า 70 ล้านรายการ โดยผสานโมเดลแบบเปิดที่ปรับแต่งเฉพาะเข้ากับบริการที่เป็นกรรมสิทธิ์ เพื่อจัดระเบียบข้อมูลจากผู้ขาย Mirakl ใช้งานโมเดลบน GPU ของ NVIDIA ทั้งบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเองและผ่านผู้ให้บริการคลาวด์ในยุโรป เช่น Scaleway

L’Oréal ยังผสาน NVIDIA ALCHEMI เข้ากับการวิจัยส่วนผสม โดยรายงานว่าสามารถเปลี่ยนจากการทดลองที่ใช้เวลาหลายเดือนมาเป็นการคัดกรองด้วยการคำนวณที่ใช้เวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง บริษัทยังกำลังทดสอบแนวทางที่เกี่ยวข้องผ่าน CurieOS ของ Orbital Industries โดยใช้โมเดลจำลองโมเลกุลแบบโอเพนซอร์ส OrbMol-v2

เมื่อผสานเข้ากับ ALCHEMI Toolkit มีรายงานว่า OrbMol-v2 ทำงานเร็วกว่าโมเดลเปรียบเทียบที่คล้ายกัน 5 เท่า และมีข้อผิดพลาดต่ำกว่าโมเดลที่ดีที่สุดรองลงมาในประเภทเดียวกัน 21% กระบวนการทำงานนี้ใช้ระบุส่วนผสมที่มีแนวโน้มเหมาะสมสำหรับการทำให้สารกรองรังสียูวีละลายได้ ก่อนการทดสอบในห้องปฏิบัติการ

การจำลองขยายไปสู่คลังสินค้าและการลองสินค้าเสมือนจริง

Otto Group ขยายโครงการคลังสินค้าอัตโนมัติภายใต้การกำกับดูแลของมนุษย์ไปยังศูนย์จัดส่งสินค้าที่ใหญ่ที่สุดของบริษัทในเมืองฮัลเดนสเลเบิน ประเทศเยอรมนี ระบบนี้พัฒนาร่วมกับ Reply โดยใช้ไลบรารี NVIDIA Omniverse และทำงานบน Google Cloud ช่วยให้ทีมโลจิสติกส์ออกแบบ ทดสอบ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานในการจำลองก่อนนำไปใช้จริง

ALLSIDES เปิดตัว Automated 3D Digital Twin Factory ซึ่งแปลงวัตถุจริงให้เป็นสินทรัพย์ที่พร้อมใช้ในการจำลองได้ภายในไม่กี่นาที บริษัทระบุว่าระบบมีความแม่นยำทางเรขาคณิตระดับต่ำกว่ามิลลิเมตร วัดคุณสมบัติทางกายภาพได้ และมีวัสดุที่ปรับการรับแสงใหม่ได้ แพลตฟอร์มของบริษัทให้บริการแบรนด์ต่าง ๆ แล้ว รวมถึง adidas, Amazon, Nike, Zalando และ Zara

ในด้านการลองสินค้าเสมือนจริง CATCHES รายงานว่าการใช้งาน RealFit ร่วมกับ AMIRI ช่วยเพิ่มอัตราการเปลี่ยนผู้เข้าชมเป็นลูกค้า 55% กิจกรรมเพิ่มสินค้าลงตะกร้า 80% และยอดขายรวม 56% หลังปรับตามฤดูกาลโดยเปรียบเทียบกับรูปแบบสินค้าที่เหมือนกัน CATCHES ยังเปิดตัว PredictiveFit สำหรับผู้ค้าปลีก และ CASI ซึ่งเป็นผู้ช่วยแฟชั่นบน WhatsApp สำหรับการเลือกซื้อ การจัดสไตล์ และการเลือกขนาด

พิมพ์เขียวสำหรับธุรกิจค้าปลีกสามรายการยังอยู่ในช่วงเปิดให้เข้าถึงระยะแรก

ในงาน GTC Berlin, Nebius กำลังนำเสนอพิมพ์เขียวสำหรับธุรกิจค้าปลีกสามรายการของ NVIDIA ที่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของบริษัท ทั้งสามรายการเปิดให้เข้าถึงในระยะแรก ไม่ได้ระบุว่าเป็นผลิตภัณฑ์ที่พร้อมจำหน่ายทั่วไป

Agent Harness for Employee Productivity ผสานการจัดตารางเวลา การจัดการงาน การแจ้งเตือนสินค้าคงคลัง และข้อมูลเชิงลึกด้านการดำเนินงาน Inventory Simulation and Optimization จำลองกลยุทธ์ด้านอุปสงค์และการเติมสินค้า ก่อนตัดสินใจดำเนินการจริง ส่วน Agentic Finetuning Flywheel เชื่อมโยงการสร้างข้อมูลฝึก การปรับแต่งโมเดลแบบโอเพนซอร์ส และข้อเสนอแนะด้านประสิทธิภาพจากการใช้งานจริง

อ่านข่าวเพิ่มเติม

ข่าวเพิ่มเติมจาก FinanceVelix

ข้อจำกัดความรับผิด

บทความนี้จาก FinanceVelix ให้ข้อมูลทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน การลงทุน กฎหมาย หรือภาษีที่จัดทำขึ้นเฉพาะบุคคล ราคาตลาด อัตราดอกเบี้ย และภาวะเศรษฐกิจอาจเปลี่ยนแปลงได้ การลงทุนมีความเสี่ยงที่จะขาดทุน ข้อเท็จจริงสะท้อนข้อมูลที่มีอยู่ในขณะที่เผยแพร่และอาจเปลี่ยนแปลงได้ โปรดตรวจสอบข้อมูลสำคัญด้วยตนเอง และปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเมื่อจำเป็น การกล่าวถึงสินทรัพย์ บริษัท หรือบริการใดไม่ถือเป็นการรับรอง