NVIDIA verwandelt den europäischen Einzelhandel – von der digitalen Produktsuche bis zum physischen Betrieb

Europäische Einzelhändler nutzen offene Modelle und physische Intelligenz in zahlreichen Anwendungsfällen – von einer Handelsplattform, die die Inferenzkosten um 90% senkt, bis hin zu einem Erfüllungszentrum, in dem die Zusammenarbeit verschiedener Roboterflotten in einem digitalen Zwilling simuliert wird.

Spitzenresultate mit offenen Modellen

Führende Einzelhandelsunternehmen und Technologieunternehmen in ganz Europa nutzen NVIDIA-beschleunigte offene und Frontier-Modelle, um agentischen Handel, digitale Produktsuche und Forschung und Entwicklung im Einzelhandel voranzutreiben.

Shopify trainiert offene Modelle nach (Post-Training), um Frontier-Genauigkeit zu einem Bruchteil der Kosten zu erreichen. Seine Ingenieure verwenden die NVIDIA Megatron Bridge -Bibliothek für schnelleres Fine-Tuning und NVIDIA NeMo RL für verstärkendes Lernen. Shopify hat NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning für den GraphQL-Subagenten nachtrainiert, der in Sidekick integriert ist, Shopifys KI-Assistent für Händler. Der Subagent ruft Shopdaten für mehrere Sidekick-Funktionen ab, darunter Sidekick Pulse, das den Shop eines Händlers untersucht und Empfehlungen zur Verbesserung ausspricht. 

Laut Shopifys internem Benchmark übertrifft das nachtrainierte Modell ein führendes Frontier-Modell in puncto Genauigkeit, senkt die Serving-Kosten um 90% und liefert Antworten 7x schneller. Neben Sidekick half die NVIDIA CCluster vLLM-Inferenzoptimierungssoftware Shopify, eine 4.5x schnellere Leistung und bis zu 12x niedrigere Inferenzkosten in fünf weiteren Anwendungsfällen zu erreichen: Kataloganreicherung, Händlerassistent, E-Commerce-Shopping-Simulation, Produkttaxonomie-Klassifizierung sowie Händler- und Käuferempfehlungen.

Zooplus, Europas führender Online-Haustierhändler, hat mit Infosys und NVIDIA-Technologien seinen Stack zur Produktsuche für das agentische Zeitalter neu aufgebaut. Ein produktionsreifer Prototyp, der in Zooplus‘ Amazon Web Services (AWS)-Umgebung eingesetzt wurde, erreichte 86% Suchgenauigkeit mithilfe der NVIDIA Nemotron Retriever-Bibliothek für semantische Suche und dem NVIDIA Blueprint für die Einzelhandels-Kataloganreicherung für generierte, suchbereite Produktattribute.

Photoroom-Ergebnisse aus seinem Einsatz mit Vestiaire Collective, wo seine Image Editing API jedes primäre Bild – etwa 40,000 pro Tag in 70 Ländern – zum Zeitpunkt der Listung standardisiert. Mit Photoroom verarbeitete Listings verkauften sich mit einer 5% höheren Liquiditätsrate und 3% bis 7% mehr eindeutigen Aufrufen pro Produktseite. Die Pipeline läuft auf NVIDIA-GPUs mit TensorRT und Triton Inference Server, und NVIDIA Dynamo Snapshot kann Nutzern helfen, schnell auf Nachfragespitzen zu reagieren.

Omi hat ProductDrop eingeführt, einen Workflow, der jedes generierte Bild an einem genehmigten digitalen Zwilling verankert und es Marken ermöglicht, die kreative Produktion über gesamte Kataloge zu skalieren, ohne Produktfehler einzuführen. L‘Oréal nutzt diesen Ansatz und kombiniert Omis digitale Zwillinge mit generierten Markenumgebungen im Rahmen seines CreAItech-Programms. Omi betreibt TRELLIS 3D-Asset-Generierung auf NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition-GPUs, was die Inferenz um 10x beschleunigt und die Pipeline-Latenz um 4x reduziert.

Darüber hinaus beschleunigt L‘Oréal die Suche nach den besten Wirkstoffkombinationen und verkürzt die Zeit von monatelangen Experimenten auf stundenbasiertes computergestütztes Screening, indem NVIDIA ALCHEMI in seinen Forschungsworkflow integriert wurde.

L‘Oréal testet diesen Ansatz auch mit CurieOS, dem Betriebssystem für Wissenschaft und Technik von Orbital Industries, unter Verwendung von OrbMol-v2, seinem Open-Source-Molekülsimulationsmodell. OrbMol-v2 ist in das NVIDIA ALCHEMI Toolkit integriert, wird von NVIDIA-beschleunigtem Rechnen angetrieben, ist fünfmal schneller als vergleichbare Modelle und liefert 21% weniger Fehler als das zweitbeste Modell seiner Art. Dieser KI-basierte Workflow ermöglicht es Forschern, die vielversprechendsten Wirkstoffkombinationen zur Löslichkeit von UV-Filtern und zur Leistungsoptimierung zu identifizieren, bevor LaborTests in Auftrag gegeben werden.

Mirakl, ein Softwareunternehmen für intelligenten Handel, betreibt offene Modelle auf NVIDIA-GPUs, sowohl auf der eigenen Infrastruktur als auch über europäische Cloud-Anbieter wie Scaleway. Dies hält seine Technologie souverän, vermeidet Vendor-Lock-in und liefert die Geschwindigkeit und Skalierung, die seine Kunden erwarten. Mirakls Catalog Transformer kombiniert feinabgestimmte offene Modelle mit proprietären Diensten und hat mehr als 70 Millionen Produkte integriert, indem es chaotische Händlerdaten in präzise, gut organisierte Kataloge umwandelt. 

Physische Intelligenz ermöglicht Training in der Simulation

NVIDIA Physical AI, digitale Zwillinge und offene Modelle helfen dabei, Einzelhandelsumgebungen zu simulieren, Lagerbetriebe zu automatisieren und virtuelle Anprobe-Erlebnisse für europäische Händler und Modemarken bereitzustellen.

Die Otto Group hat ihre Initiative autonome Lagerung unter menschlicher Aufsicht — entwickelt mit Reply auf NVIDIA Omniverse-Bibliotheken und betrieben auf Google Cloud — auf das größte Fulfillment-Center der Gruppe in Haldensleben, Deutschland, ausgeweitet. Neue Funktionen ermöglichen es Logistikteams, Lagerbetriebe zu entwerfen, zu testen und zu optimieren, vollständig in der Simulation, bevor eine physische Umsetzung erfolgt. 

ALLSIDES hat seine 3D Digital Twin Factory vorgestellt: eine automatisierte Pipeline, die physische Objekte in Minuten in SimReady-3D-digitale Zwillinge verwandelt und dabei geometrische Genauigkeit im Sub-Millimeter-Bereich, gemessene physikalische Eigenschaften und vollständig neu beleuchtbare Materialien erfasst, die unter jeder Lichtbedingung präzise bleiben. Diese digitalen Zwillinge dienen als Grundlage für die Simulation kompletter Ladenlayouts in 3D sowie für die zuverlässige Verfolgung von Produkten während des gesamten Einkaufsprozesses und an der Kasse, unabhängig vom Umgebungslicht. Die auf NVIDIA CUDA, OptiX und TensorRT basierende Plattform betreut bereits Marken wie adidas, Amazon, Nike, Zalando und Zara.

CATCHES hat mit seiner RealFit-Implementierung bei AMIRI Produktionsergebnisse erzielt: Konversion um 55 % gestiegen, Hinzufügen zum Warenkorb um 80 % gestiegen und Bruttoumsatz um 56 % gestiegen,jeweils nach saisonaler Bereinigung im Vergleich zu vergleichbaren Styles. Das Unternehmen hat PredictiveFit eingeführt, das den physikbasierten virtuellen Try-on für Händler erweitert, sowie CASI, einen persönlichen Mode-Agenten, der über WhatsApp für Kunden einkauft, Outfits zusammenstellt und Größen bestimmt, angetrieben von Open-Weight-Modellen einschließlich NVIDIA Nemotron 3, aufgebaut auf NVIDIA Omniverse und der Newton Physics Engine.

Erkunden Sie neue NVIDIA Retail Blueprints am Nebius -Stand

Auf der GTC Berlin zeigt Nebius drei NVIDIA Blueprints für den Einzelhandel, alle im Early Access verfügbar und betrieben auf Nebius-Infrastruktur, beschleunigt durch NVIDIA:

• Agent Harness for Employee Productivity: Ein agentergestützter Assistent, der Terminplanung, Aufgabenverwaltung, Bestandsalarme und betriebliche Einblicke für Ladenmanager zusammenführt. 
• Inventory Simulation and Optimization: Ein Blueprint, der Händlern helfen kann, Überbestände und Fehlbestände zu reduzieren, indem Nachfrageszenarien modelliert, Wiederauffüllstrategien getestet und Bestände optimiert werden, bevor Nutzer sich im echten Leben festlegen müssen. 
• Agentic Finetuning Flywheel: Eine selbstverbessernde Schleife, die agentenbasierte Workflows nutzt, um kontinuierlich Trainingsdaten zu erzeugen, Open-Source-Modelle feinabzustimmen und reale Leistungsergebnisse in den nächsten Trainingszyklus zurückzuspeisen.

Fordern Sie Early Access zu den Blueprints an und erfahren Sie mehr über NVIDIA-Technologien für Einzelhandel und konsumgüterverpackte Waren.

Weitere Informationen zu Softwareproduktinformationen.