零售业格局正在经历电子商务诞生以来最深刻的变革。随着我们迈入“零售2.0”，人工智能已从一个未来概念发展成为当今最具创新性购物体验背后的驱动力。人工智能购物助手能够理解情境和细微差别，视觉搜索技术能够根据照片识别商品，个性化定价算法能够实时优化收益。展望未来，我们预计零售业将迎来又一次革命，因为人工智能技术将融入从产品发现到售后支持的整个购买周期，重新定义我们购物和与品牌互动的方式。

根据 NVIDIA 最新的《零售业 AI 现状》报告，89% 的零售商正在积极使用 AI 或评估 AI 项目，高于 2023 年的 82%。更重要的是，87% 的零售商表示 AI 对其年收入产生了积极影响。这并非为了采用而采用，而是一项由可衡量的成果驱动的基本商业需求。

然而，在这些充满希望的统计数据背后，隐藏着复杂的现实。传统的云基础设施难以满足人工智能零售应用的独特需求。传统的电商搜索需要几毫秒的处理时间，而人工智能驱动的视觉搜索分析产品属性和上下文相关性，则需要数秒的密集 GPU 计算。

现代零售人工智能的计算挑战

AI 购物助手代表着当今零售业最雄心勃勃的 AI 应用。与简单的聊天机器人不同，现代助手是复杂的数字实体，能够理解上下文、保存对话历史记录，并提供与人类销售员媲美的个性化推荐。NVIDIA 的零售购物助手 AI 蓝图利用NeMo 微服务实现多模态功能，允许顾客使用文本和图像进行交互。

考虑到高级功能，计算强度就变得显而易见：根据目的地和天气创建完整的旅行衣橱，回答细致入微的产品问题，以及在扩展对话中保持上下文。每次交互都会触发数十个 API 调用，涉及库存管理、定价引擎和产品数据库——所有这些都需要实时处理。

个性化定价将静态定价转化为动态的算法科学。沃尔玛和克罗格等大型零售商率先推出了人工智能驱动的定价系统，该系统可以同时分析顾客行为、竞争对手定价、库存水平和市场行情。当顾客查看商品时，算法必须立即分析其个人资料，评估市场行情，并计算出最优价格——所有这些都在几毫秒内完成。

动态定价增加了另一个计算层，根据实时市场情况不断调整价格。大型零售商可能会分析数百家竞争对手的数百万种产品的价格，每天多次更新价格。机器学习模型需要在不断增长的数据集上进行持续训练，同时保持实时推理能力。

视觉搜索使客户能够使用图像而非文字描述进行搜索。这项看似简单的功能需要复杂的计算机视觉算法同时处理数百种视觉属性——色彩、纹理、几何形状、风格元素和品牌特征。一张产品图像可能经过数十个神经网络的处理，每个神经网络都会生成用于相似性匹配的综合视觉指纹。

先进的系统提供情境化推荐，超越简单的匹配。搜索连衣裙时，系统会识别类似的连衣裙以及与之相配的配饰和造型选项。时尚零售商报告称，与传统的基于文本的搜索相比，视觉搜索可将转化率提高 30-40%。

基础设施瓶颈

传统云计算为人工智能的广泛部署设置了根本障碍。2024-2025年期间影响主要供应商的GPU短缺危机，凸显了供需失衡。亚马逊的零售业务内部GPU容量短缺严重，以至于需要“绿地计划”来优化资源配置[6]。

经济障碍加剧了可用性挑战。尽管某些 GPU 实例的价格近期已下调 45% ，但成本仍然高得令人望而却步。高端 GPU实例每小时成本高达 24.48 美元，而 AI 工作负载所需的处理能力是传统应用程序的 10 倍。对于在运营过程中全面实施 AI 的中型零售商而言，每月的基础设施成本很容易达到数十万美元。

集中式架构会限制延迟，这对零售业 AI 来说尤其成问题。当东京客户使用视觉搜索时，他们的图像会被传输到遥远的数据中心进行处理，这会导致延迟，从而降低客户体验。地理分布需要跨区域复制昂贵的基础设施，从而增加成本。

由于零售商受制于专有生态系统，供应商锁定限制了灵活性。在需求高峰期，当供应商缺乏足够的区域容量时，可扩展性就会受到限制。管理人工智能工作负载的复杂性需要许多零售商难以承受的专业知识。

Aethir：去中心化解决方案

Aethir开创了一种截然不同的方法，构建了全球最大的去中心化 GPU 网络，充分利用全球分布式计算资源。Aethir 的网络并非将资源集中在中心化数据中心，而是将 GPU 算力分布在全球数千个节点上，从而构建了高弹性、可扩展的基础架构。

成本优势：通过利用游戏设备、挖矿作业和企业系统中未充分利用的 GPU 资源，Aethir 可提供比传统云服务提供商节省 60-70% 成本的计算能力。这使得高性能 AI 基础设施的访问更加民主化。

性能优势：地理分布使处理更贴近客户，将视觉搜索应用的延迟从数秒缩短至一秒以内。分布式架构提供了卓越的性能特性，尤其适用于边缘处理应用。

全球可扩展性：在“黑色星期五”等高峰需求时段，网络会从全球节点网络中动态分配额外资源。这种弹性可扩展性可确保零售商能够应对流量高峰，而不会因容量限制而影响中心化供应商。

实际影响：一家中型时尚零售商若要对 10 万种产品进行视觉搜索，使用传统的云基础架构，每月的 GPU 成本将超过 5 万美元。而借助 Aethir 的网络，该零售商能够以极低的成本获得卓越的性能，并实现诸如款式相似性匹配等此前经济上难以实现的高级功能。

零售经济转型

经济效益远不止节省基础设施成本。有效的个性化定价可以提高2-5%的收入，同时提升客户满意度。对于一家营收1亿美元的零售商来说，这意味着每年200万至500万美元的收益，远远超过基础设施成本。

视觉搜索功能比传统搜索功能可将转化率提升 30-40%。使用图像进行搜索，消除了用文字描述产品的障碍，尤其适用于注重视觉特征的时尚和家居装饰领域。

尽管人工智能购物助手面临信任挑战（41% 的消费者不信任人工智能助手），但如果有效实施，其价值将可衡量。67% 的消费者希望人工智能帮助找到最优价格，56% 的消费者希望获得产品比较帮助，这预示着巨大的市场机遇。

未来前景

新兴应用将需要更大的计算资源。实时视频商务允许顾客将智能手机指向物体以获取即时产品信息和增强现实 (AR) 叠加层，这需要每秒连续处理多个视频帧。自主零售环境需要持续处理计算机视觉、传感器数据和实时分析。

生成式人工智能将彻底改变内容创作，为每位顾客生成独特的产品展示。零售环境中集成物联网的人工智能应用将需要强大的边缘处理能力。这些未来的应用将显著受益于 Aethir 的分布式架构和成本效益。

展望未来

人工智能推动零售业转型势在必行，但转型速度和规模取决于零售商目前选择的基础设施。传统云计算设置了障碍，阻碍了许多零售商部署复杂的人工智能功能，这可能会加速科技巨头之间的市场集中度。

Aethir 的去中心化 GPU 网络解决了中心化基础设施的核心限制——成本、延迟、可扩展性和地理分布。60-70% 的成本节省使高性能 AI 基础设施的访问更加民主化，使各种规模的零售商都能在 AI 驱动的市场中竞争。

随着零售商在AI技术上的竞争日益激烈，拥有经济高效、性能卓越的GPU基础设施将成为一项战略优势。能够部署先进的AI购物助手、精准的视觉搜索和精细的个性化定价的零售商将在零售2.0时代抢占市场份额。

零售业的未来将建立在驱动 AI 应用的 GPU 主干之上。这一主干将日益去中心化、易于访问且功能强大。那些能够洞察这一转变并积极行动的零售商，将在我们身边迅速崛起的智能零售格局中蓬勃发展。

行动呼吁

零售业的未来属于那些能够充分发挥 AI 潜力，不受传统基础设施局限的人。不妨思考一下您自身零售业务的变革可能性：经济高效、全球分布的 GPU 基础设施如何加速您下一次客户体验的突破？无论您是想实现先进的 AI 购物助手、部署实时视觉搜索，还是优化定价算法，与零售巨头竞争的实力如今触手可及。

今天采取行动的零售商将决定未来的竞争格局。不要让基础设施成本和限制阻碍您提供客户期望的 AI 驱动体验。

📩 请通过 enterprisesales@aethir.com 联系我们或访问www.enterprise.aethir.com，了解 Aethir 的去中心化 GPU 网络如何为您的零售 AI 转型提供动力。