Los minoristas europeos están utilizando modelos abiertos e inteligencia física en diversos casos de uso: desde una plataforma de comercio que reduce los costos de inferencia en un 90% hasta un centro de fulfillment donde la colaboración de diferentes flotas robóticas se simula dentro de un gemelo digital.
Resultados de vanguardia con modelos abiertos
Líderes del comercio minorista y empresas de tecnología de toda Europa están utilizando modelos abiertos y de frontera acelerados por NVIDIA para impulsar el comercio agéntico, el descubrimiento digital de productos y la investigación y desarrollo minorista.
Shopify realiza post-entrenamiento de modelos abiertos para alcanzar una precisión de nivel de frontera a una fracción del costo. Sus ingenieros utilizan la biblioteca NVIDIA Megatron Bridge para un ajuste fino más rápido y NVIDIA NeMo RL para el aprendizaje por refuerzo. Shopify ha realizado post-entrenamiento de NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning para el subagente GraphQL integrado en Sidekick, el asistente de IA de Shopify para comerciantes. El subagente recupera datos de la tienda para varias funciones de Sidekick, incluido Sidekick Pulse, que investiga la tienda de un comerciante y recomienda formas de mejorarla.
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En el benchmark interno de Shopify, el modelo con post-entrenamiento supera a un modelo de frontera líder en precisión, mientras reduce los costos de servicio en un 90% y entrega respuestas 7 veces más rápido. Además de Sidekick, el software de optimización de inferencia NVIDIA CCluster vLLM ayudó a Shopify a lograr un rendimiento 4.5 veces más rápido y costos de inferencia hasta 12 veces menores en cinco casos de uso adicionales: enriquecimiento de catálogos, asistente para comerciantes, simulación de compras de comercio electrónico, clasificación de taxonomías de productos y recomendaciones para comerciantes y compradores.
Zooplus, el minorista de mascotas en línea líder en Europa, junto con Infosys y tecnologías de NVIDIA, reconstruyó su stack de descubrimiento de productos para la era agéntica. Un prototipo listo para producción desplegado en el entorno de Amazon Web Services (AWS) de Zooplus logró un 86% de precisión de búsqueda utilizando la biblioteca NVIDIA Nemotron Retriever para búsqueda semántica y el NVIDIA Blueprint for retail catalog enrichment para atributos de productos generados y listos para búsqueda.
Resultados de Photoroom de su despliegue con Vestiaire Collective, donde su API de edición de imágenes ahora estandariza cada imagen principal, alrededor de 40,000 al día en 70 países, en el momento de la publicación. Los anuncios procesados por Photoroom se vendieron con una tasa de liquidez un 5% más alta, con un 3% a 7% más de vistas únicas por página de producto. El pipeline se ejecuta en GPU de NVIDIA con TensorRT y Triton Inference Server, y NVIDIA Dynamo Snapshot puede ayudar a los usuarios a responder rápidamente a los picos de demanda.
Omi lanzó ProductDrop, un flujo de trabajo que ancla cada imagen generada a un gemelo digital aprobado, permitiendo a las marcas escalar la producción creativa en catálogos completos sin introducir errores de producto. L’Oréal está utilizando este enfoque, combinando los gemelos digitales de Omi con entornos de marca generados dentro de su programa CreAItech. Omi ejecuta la generación de activos 3D TRELLIS en GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, acelerando la inferencia 10 veces y reduciendo la latencia del pipeline 4 veces.
Además, L’Oréal está acelerando el descubrimiento de las mejores combinaciones de ingredientes, pasando de meses de experimentación a horas de cribado computacional, con la integración de NVIDIA ALCHEMI en su flujo de trabajo de investigación.
L’Oréal también está probando este enfoque con CurieOS, el sistema operativo para ciencia e ingeniería de Orbital Industries, utilizando OrbMol-v2, su modelo de simulación molecular de código abierto. Integrado con el NVIDIA ALCHEMI Toolkit y potenciado por la computación acelerada de NVIDIA, OrbMol-v2 es cinco veces más rápido que modelos comparables y ofrece un 21% menos de error que el siguiente mejor modelo de su tipo. Este flujo de trabajo basado en IA permite a los investigadores identificar las combinaciones de ingredientes más prometedoras para solubilizar filtros UV y optimizar el rendimiento antes de comprometerse a pruebas de laboratorio.
Mirakl, una empresa de software para el comercio inteligente, ejecuta modelos abiertos en GPU de NVIDIA, tanto en su propia infraestructura como a través de proveedores de nube europeos como Scaleway. Esto mantiene su tecnología soberana, evita el bloqueo por proveedor y ofrece la velocidad y la escala que sus clientes esperan. El Catalog Transformer de Mirakl combina modelos abiertos ajustados con servicios propietarios y ha incorporado más de 70 millones de productos, convirtiendo datos desordenados de proveedores en catálogos precisos y bien organizados.
La inteligencia física permite el entrenamiento en simulación
La IA física de NVIDIA, los gemelos digitales y los modelos abiertos ayudan a simular entornos minoristas, automatizar operaciones de almacén y ofrecer experiencias de probadores virtuales para minoristas y marcas de moda europeas.
Otto Group avanzó su iniciativa de almacén autónomo bajo supervisión humana — construida con Reply sobre las bibliotecas de NVIDIA Omniverse y ejecutándose en Google Cloud — hasta el centro logístico más grande del grupo, en Haldensleben, Alemania. Las nuevas capacidades permiten a los equipos de logística diseñar, probar y optimizar las operaciones del almacén enteramente en simulación antes de cualquier implementación física.
ALLSIDES lanzó su fábrica de gemelos digitales 3D: un pipeline automatizado que transforma objetos físicos en gemelos digitales 3D SimReady en cuestión de minutos, capturando precisión geométrica de submilímetros, propiedades físicas medidas y materiales completamente reiluminables que mantienen la precisión bajo cualquier condición de iluminación. Esos gemelos digitales sirven como base para simular diseños completos de tiendas en 3D, así como para rastrear productos de manera confiable a lo largo del proceso de compra y en la caja, independientemente de la luz ambiental. Construida sobre NVIDIA CUDA, OptiX y TensorRT, la plataforma ya sirve a marcas como adidas, Amazon, Nike, Zalando y Zara.
CATCHES logró resultados de producción con su despliegue de RealFit junto a AMIRI de conversión incrementada en un 55 %, productos añadidos al carrito en un 80 % y ventas brutas en un 56 %, todo tras el ajuste estacional contra estilos comparables. La compañía lanzó PredictiveFit, extendiendo la probadota virtual basada en física a los minoristas, así como CASI, un agente de moda personal que compra, estiliza y calcula tallas para los clientes a través de WhatsApp, impulsado por modelos de pesos abiertos que incluyen NVIDIA Nemotron 3, construido sobre NVIDIA Omniverse y el Newton Physics Engine.
Explore los nuevos blueprints minoristas de NVIDIA en la Nebius Booth
En la GTC Berlin, Nebius está exhibiendo tres NVIDIA Blueprints para el comercio minorista, todos disponibles en acceso anticipado y ejecutándose en la infraestructura de Nebius, acelerados por NVIDIA:
- Agent Harness for Employee Productivity: Un asistente agéntico que consolida la programación, la gestión de tareas, las alertas de inventario y la información operativa para los gerentes de tienda.
- Simulación y optimización de inventario: Un plan de referencia que puede ayudar a los minoristas a reducir el exceso de existencias y las roturas de stock mediante el modelado de escenarios de demanda, la prueba de estrategias de reposición y la optimización de los niveles de inventario antes de que los usuarios tengan que comprometerse en el mundo real.
- Agentic Finetuning Flywheel: Un bucle de automejora que utiliza flujos de trabajo agénticos para generar continuamente datos de entrenamiento, ajustar modelos de código abierto y retroalimentar el rendimiento del mundo real al siguiente ciclo de entrenamiento.
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