البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة: من أنظمة التوصيات إلى تحسين المخزون

تم التحديث في 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تساهم بنسبة تصل إلى 35% من إيرادات التجارة الإلكترونية (2025). الذكاء الاصطناعي يؤثر على 80% من تفاعلات العملاء في قطاع التجزئة. 9 من كل 10 تجار تجزئة ينشرون الذكاء الاصطناعي في العمليات. سلاسل الإمداد المدعومة بالذكاء الاصطناعي تخفض المخزون بنسبة 20-30%، وتكاليف الخدمات اللوجستية بنسبة 5-20%. Amazon Rufus يتوقع أرباحاً تشغيلية تتجاوز 700 مليون دولار (2025)، تنمو إلى 1.2 مليار دولار بحلول 2027. قواعد البيانات المتجهة تمكّن البحث الدلالي لتحل محل مطابقة الكلمات المفتاحية.

ستساهم التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 35% من إجمالي إيرادات التجارة الإلكترونية في عام 2025.¹ وسيؤثر الذكاء الاصطناعي على 80% من تفاعلات العملاء في قطاع التجزئة.² ويقوم تسعة من كل عشرة تجار تجزئة الآن بنشر الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات وتخصيص تجارب العملاء وتمكين الموظفين.³ لقد تحول قطاع التجزئة من مرحلة التجريب بالذكاء الاصطناعي إلى مرحلة النشر الإنتاجي، وتوسعت متطلبات البنية التحتية تبعاً لذلك.

يمتد النطاق إلى ما هو أبعد من التخصيص. تقدر McKinsey أن أنظمة سلسلة الإمداد المدعومة بالذكاء الاصطناعي تخفض مستويات المخزون بنسبة 20-30% مع تقليل تكاليف الخدمات اللوجستية بنسبة 5-20% من خلال تحسين التخطيط والتوجيه واستشعار الطلب.⁴ يمنع التنبؤ الحديث بالطلب 65% من حالات نفاد المخزون من خلال التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.⁵ تتوقع Amazon أن يساهم مساعد التسوق الذكي Rufus بأكثر من 700 مليون دولار في الأرباح التشغيلية لعام 2025، لتنمو إلى 1.2 مليار دولار بحلول عام 2027.⁶ أصبح الاستثمار في البنية التحتية المطلوبة لتحقيق هذه الفوائد يقود الآن استراتيجية تقنية التجزئة.

الاستدلال في الوقت الفعلي يدعم التخصيص على نطاق واسع

تمثل محركات التوصيات أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي وضوحاً في قطاع التجزئة. تظهر اقتراحات المنتجات في كل صفحة، وفي كل بريد إلكتروني، ومن خلال كل نقطة تواصل مع العميل. يجب أن تعالج الأنظمة ملايين الطلبات في الثانية مع زمن استجابة يُقاس بالميلي ثانية. التأخيرات تُضعف تجربة التسوق؛ والتوصيات غير المتاحة تقلل معدلات التحويل.

يستفيد تجار التجزئة من قواعد البيانات المتجهة مثل Pinecone وWeaviate وMilvus للبحث عالي الأداء عن التشابه في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.⁷ على عكس البحث التقليدي القائم على الكلمات المفتاحية، يسمح البحث المتجهي لأنظمة الذكاء الاصطناعي باسترجاع المعلومات المتشابهة مفاهيمياً، مما يعزز الفهم السياقي والملاءمة. تمكّن هذه التقنية البحث الدلالي وأنظمة التوصيات التي تفهم نية العميل بدلاً من مطابقة الكلمات المفتاحية.

سينمو سوق استدلال الذكاء الاصطناعي من 106 مليار دولار في عام 2025 إلى 255 مليار دولار بحلول عام 2030، مدفوعاً بنشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الفعلي وتوسع البنية التحتية للمزودين الكبار.⁸ يهيمن قطاع GPU بسبب قدرة المعالجة المتوازية الفائقة والاعتماد الواسع عبر مراكز البيانات لأعباء استدلال النماذج الكبيرة.⁹ يمثل قطاع التجزئة جزءاً كبيراً من هذا الطلب.

توفر NVIDIA Merlin لتجار التجزئة منصة للتوصيات المخصصة على نطاق واسع.¹⁰ يتولى الإطار هندسة البيانات وتدريب النماذج وخدمة الاستدلال المطلوبة لأنظمة التوصيات الإنتاجية. يمكن لتجار التجزئة التركيز على منطق الأعمال بينما توفر NVIDIA قدرات البنية التحتية التي تمكّن التخصيص في الوقت الفعلي.

البنية التحتية الهجينة توازن بين الحافة والسحابة

تجسد Walmart بنية البنية التحتية التي ينشرها تجار التجزئة المتقدمون. تدير الشركة "نموذجاً ثلاثياً"، وهو استراتيجية سحابية هجينة تجمع بين مزودي السحابة العامة وسحابة Walmart الخاصة وآلاف عقد الحافة في المتاجر ومراكز التوزيع.¹¹ تمنح هذه البنية المطورين المرونة لنشر أعباء العمل للتدريب واسع النطاق في مراكز البيانات أو الاستدلال منخفض الكمون على حافة المتجر.

يثبت نشر الحافة أهميته الحيوية لتطبيقات المتاجر. لا يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية التي تكتشف المخزون على الرفوف تحمل زمن انتقال السحابة. تتطلب أتمتة الدفع استجابة فورية. يجب أن تعمل أدوات مساعدة الموظفين حتى عند تدهور اتصال الشبكة. تجلب عقد الحافة قدرة الذكاء الاصطناعي إلى نقطة التفاعل مع العميل.

تبني Amazon وتتحكم في مجموعة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من خلال النماذج التأسيسية الخاصة مثل Titan وشراكتها البالغة عدة مليارات من الدولارات مع Anthropic.¹² يدمج الاستثمار البالغ 20 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات الخدمات المعززة بالذكاء الاصطناعي عبر التوصيل وبث الفيديو والخدمات اللوجستية للبقالة.¹³ من خلال نظام Wellspring الخاص بها، تتوقع Amazon تحولات الطلب من خلال مراعاة الطقس الإقليمي والعطلات المحلية وأنماط التسوق الرائجة.¹⁴

تعكس استراتيجيات البنية التحتية مواقع تنافسية مختلفة. يستحوذ التكامل الرأسي لـ Amazon على القيمة عبر المجموعة بأكملها. يحافظ نهج Walmart الهجين على المرونة مع الاستثمار في القدرات الخاصة. يتطلب كلا النهجين استثماراً كبيراً في البنية التحتية وخبرة متخصصة.

التنبؤ بالطلب وتحسين المخزون

يقلل التنبؤ بالطلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي تكاليف المخزون بنسبة 20-35% ويمنع 65% من حالات نفاد المخزون من خلال تحسين دقة التنبؤ.¹⁵ يستغرق التنفيذ عادةً من ثلاثة إلى ستة أشهر مع التخطيط السليم. يبرر العائد على الاستثمار الاستثمار في البنية التحتية لتجار التجزئة العاملين على نطاق واسع.

نما سوق الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون من 7.38 مليار دولار إلى 9.6 مليار دولار بين عامي 2023 و2025، مع توقعات بالوصول إلى 27.23 مليار دولار بنهاية العقد.¹⁶ يقدر المحللون أن تطورات Amazon في الذكاء الاصطناعي والروبوتات ستحقق وفورات سنوية في التكاليف تصل إلى 16 مليار دولار بحلول عام 2032.¹⁷ تخفض مراكز التنفيذ الآلية لـ Walmart تكاليف الوحدة بنسبة 20% مقارنة بالمواقع اليدوية، مع توقعات بتخفيض التكلفة بنسبة 30% بنهاية عام 2025.¹⁸

يأخذ الذكاء الاصطناعي الوكيل التنبؤ إلى ما هو أبعد من التوقع نحو اتخاذ القرار الآلي. توصي الأنظمة بتعديلات في الوقت الفعلي على استراتيجيات المخزون والتسعير وإعادة التخزين.¹⁹ يشير التطور نحو التجارة بين الوكلاء حيث يتفاعل المساعد الشخصي للمستهلك مع روبوت مخزون بائع التجزئة أو واجهة برمجة التسعير أو محرك العروض الترويجية لإنهاء المعاملات في أجزاء من الثانية.²⁰

توفر Manhattan Active Inventory التعلم الآلي السحابي الأصلي للتنبؤ بالطلب وتحسين المخزون عبر بيئات القنوات المتعددة المعقدة.²¹ تنشئ O9 Solutions تقنية التوأم الرقمي التي تنمذج وتحاكي سيناريوهات سلسلة الإمداد في الوقت الفعلي.²² تتطلب هذه المنصات بنية تحتية GPU للتدريب والاستدلال مع توفير القدرات الخاصة بالتجزئة التي تميزها عن أدوات الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة.

اعتبارات الاستثمار في البنية التحتية

يخطط أكثر من 60% من تجار التجزئة لزيادة الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الثمانية عشر القادمة.²³ ومع ذلك، وجدت دراسة أجرتها NYU Stern أن 68% من تجار التجزئة استثمروا أقل من 5 ملايين دولار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في عام 2025، بينما استثمر 12% فقط أكثر من 50 مليون دولار.²⁴ من بين تجار التجزئة الذين تتجاوز إيراداتهم السنوية 500 مليون دولار، استثمر 47% أقل من 5 ملايين دولار بينما استثمر 27% أكثر من 50 مليون دولار.²⁵

تخلق فجوة الاستثمار تباعداً تنافسياً. يستحوذ تجار التجزئة الكبار ذوو الاستثمار الكبير في الذكاء الاصطناعي على مكاسب التخصيص وتحسين المخزون وتحسينات الكفاءة التشغيلية. قد يكافح تجار التجزئة الأصغر الذين يستثمرون بشكل متواضع للمنافسة على تجربة العملاء أو هيكل التكلفة. تتضاعف الميزة التقنية مع قيام تجار التجزئة الرائدين بإعادة استثمار المدخرات في قدرات إضافية.

يبرز الذكاء الاصطناعي على الحافة كعنصر حاسم للنشر على مستوى المتجر. مع انتقال الصناعة من المشاريع التجريبية إلى النشر الكامل، يتحول السؤال من ما إذا كان يجب استخدام الذكاء الاصطناعي إلى كيفية تنفيذه بكفاءة عبر المتاجر والعمليات.²⁶ يعالج النشر على الحافة متطلبات زمن الاستجابة مع تقليل الاعتماد على اتصال الشبكة.

يجب على تجار التجزئة الذين يقيّمون البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مراعاة المجموعة الكاملة: البنية التحتية السحابية للتدريب والمعالجة الدفعية، والبنية التحتية على الحافة للاستدلال على مستوى المتجر، وقواعد البيانات المتجهة للبحث عن التشابه، ومنصات MLOps لإدارة النماذج. تتكامل المكونات في أنظمة متماسكة تقدم قيمة تجارية فقط عندما تعمل جميع العناصر معاً.

التداعيات الاستراتيجية

تبني Walmart استراتيجيتها للوكيل الذكي على أسس خاصة تشمل منصة Element MLOps ونموذج اللغة الكبير الخاص بالتجزئة Wallaby، المنسقة من خلال إطار "الوكيل الفائق".²⁷ يوفر الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الخاصة بالتجزئة قدرات لا تستطيع الأدوات ذات الأغراض العامة مطابقتها. يجب على تجار التجزئة المنافسين لـ Walmart إما بناء بنية تحتية مماثلة أو إيجاد تمايز بديل.

يمثل الانتقال من التخصيص إلى الوكيل التحدي التالي للبنية التحتية. ستفسح التوصيات المجال لحلقات القرار المدفوعة بالوكلاء حيث لا يقترح الذكاء الاصطناعي فحسب بل ينفذ.²⁸ يتطلب هذا بنية تحتية تدعم التجارة بين الوكلاء بزمن استجابة بالميلي ثانية مع الموثوقية التي تتطلبها المعاملات المالية.

تبرز منطقة آسيا والمحيط الهادئ كأسرع منطقة نمواً لاعتماد محركات التوصيات، مدفوعة بازدهار التجارة الإلكترونية في الهند وإندونيسيا وفيتنام.²⁹ يجب على تجار التجزئة العالميين نشر بنية تحتية تخدم هذه الأسواق بزمن استجابة مناسب مع تلبية متطلبات إقامة البيانات المحلية. سيتوسع التوزيع الجغرافي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في التجزئة بشكل كبير.

وصل سوق التجارة الحوارية إلى 8.8 مليار دولار في عام 2025 وسينمو إلى 32.6 مليار دولار بحلول عام 2035 بمعدل نمو سنوي مركب قدره 14.8%.³⁰ يمثل النمو طلباً إضافياً على البنية التحتية مع قيام تجار التجزئة بنشر الذكاء الاصطناعي الحواري عبر خدمة العملاء ومساعدة التسوق وتطبيقات التجارة الصوتية. سيستمر الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في التجزئة في التسارع طوال العقد.

المراجع

1. Amra and Elma. "TOP PRODUCT RECOMMENDATION ENGINE STATISTICS 2025." 2025. https://www.amraandelma.com/product-recommendation-engine-statistics/

2. Amra and Elma. "TOP PRODUCT RECOMMENDATION ENGINE STATISTICS 2025."

3. NVIDIA. "Retail Industry Solutions Powered by AI." 2025. https://www.nvidia.com/en-us/industries/retail/

4. Quid. "The State of AI in E-Commerce: 2025 Quid Trend Report." 2025. https://www.quid.com/knowledge-hub/resource-library/blog/the-state-of-ai-in-e-commerce-2025-quid-trend-report

5. Net Solutions. "AI in Retail Demand Forecasting: Smarter Inventory Strategies for 2025." 2025. https://www.netsolutions.com/insights/ai-retail-demand-forecasting/

6. PYMNTS. "Amazon and Walmart Focus AI Investments on Their Retail Soft Spots." 2025. https://www.pymnts.com/news/retail/2025/amazon-and-walmart-arent-surfing-retail-techs-tidal-wave-theyre-driving-it

7. Ignitiv. "How Will Agentic AI Reshape the Commerce Industry in 2025?" 2025. https://www.ignitiv.com/how-will-agentic-ai-reshape-the-commerce-industry-in-2025/

8. MarketsandMarkets. "AI Inference Market Size, Share & Growth, 2025 To 2030." 2025. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-inference-market-189921964.html

9. MarketsandMarkets. "AI Inference Market Size, Share & Growth."

10. NVIDIA. "Retail Industry Solutions Powered by AI."

11. PYMNTS. "Amazon Bets on In-House AI Stack as Walmart Amplifies Workforce." 2025. https://www.pymnts.com/news/retail/2025/amazon-bets-on-in-house-ai-stack-as-walmart-amplifies-workforce

12. PYMNTS. "Amazon and Walmart Focus AI Investments on Their Retail Soft Spots."

13. PYMNTS. "Amazon and Walmart Jostle for Infrastructure Dominance." 2025. https://www.pymnts.com/news/retail/2025/amazon-and-walmart-turn-groceries-health-and-data-into-distinct-empires

14. PYMNTS. "Amazon and Walmart Focus AI Investments on Their Retail Soft Spots."

15. Net Solutions. "AI in Retail Demand Forecasting."

16. SuperAGI. "Top 10 AI Inventory Management Systems for 2025." 2025. https://superagi.com/top-10-ai-inventory-management-systems-for-2025-a-comprehensive-guide-to-forecasting-and-optimization/

17. SuperAGI. "Top 10 AI Inventory Management Systems for 2025."

18. PYMNTS. "Walmart Embraces Agentic AI in New Era of Retail." 2025. https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2025/walmart-embraces-agentic-ai-new-retail-era/

19. Invent.AI. "How AI is reshaping retail demand planning in 2025." 2025. https://www.invent.ai/blog/how-ai-is-reshaping-retail-demand-planning-in-2025

20. Ignitiv. "How Will Agentic AI Reshape the Commerce Industry in 2025?"

[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]