रिटेल AI इंफ्रास्ट्रक्चर: रिकमेंडेशन सिस्टम से इन्वेंटरी ऑप्टिमाइज़ेशन तक

अपडेट 11 दिसंबर, 2025

दिसंबर 2025 अपडेट: AI-संचालित रिकमेंडेशन 2025 में कुल ई-कॉमर्स राजस्व में 35% तक का योगदान दे रही हैं। AI 80% रिटेल ग्राहक इंटरैक्शन को प्रभावित कर रहा है। दस में से नौ रिटेलर्स अब ऑपरेशंस के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं। AI-संचालित सप्लाई चेन इन्वेंटरी को 20-30%, लॉजिस्टिक्स लागत को 5-20% कम कर रही हैं। Amazon Rufus 2025 में $700M+ ऑपरेटिंग प्रॉफिट का अनुमान लगा रहा है, जो 2027 तक $1.2B तक बढ़ेगा। Vector databases कीवर्ड मैचिंग की जगह सेमांटिक सर्च को सक्षम बना रहे हैं।

AI-संचालित रिकमेंडेशन 2025 में कुल ई-कॉमर्स राजस्व में 35% तक का योगदान देंगी।¹ AI 80% रिटेल ग्राहक इंटरैक्शन को प्रभावित करेगा।² दस में से नौ रिटेलर्स अब ऑपरेशंस को ऑप्टिमाइज़ करने, ग्राहक अनुभव को पर्सनलाइज़ करने और एसोसिएट्स को सशक्त बनाने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं।³ रिटेल इंडस्ट्री AI प्रयोग से प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट में बदल गई है, और इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं उसी अनुपात में बढ़ी हैं।

दायरा पर्सनलाइज़ेशन से परे फैला हुआ है। McKinsey का अनुमान है कि AI-संचालित सप्लाई चेन सिस्टम बेहतर प्लानिंग, रूटिंग और डिमांड सेंसिंग के माध्यम से इन्वेंटरी स्तर को 20-30% कम करते हैं जबकि लॉजिस्टिक्स लागत को 5-20% कम करते हैं।⁴ आधुनिक डिमांड फोरकास्टिंग AI-संचालित प्रिडिक्शन के माध्यम से 65% स्टॉकआउट को रोकती है।⁵ Amazon का अनुमान है कि उसका AI शॉपिंग असिस्टेंट Rufus 2025 में $700 मिलियन से अधिक ऑपरेटिंग प्रॉफिट का योगदान देगा, जो 2027 तक $1.2 बिलियन तक बढ़ेगा।⁶ इन लाभों को हासिल करने के लिए आवश्यक इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश अब रिटेल टेक्नोलॉजी स्ट्रैटेजी को संचालित कर रहा है।

रियल-टाइम इंफरेंस बड़े पैमाने पर पर्सनलाइज़ेशन को शक्ति देता है

रिकमेंडेशन इंजन सबसे दृश्यमान रिटेल AI एप्लिकेशन का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रोडक्ट सजेशन हर पेज पर, हर ईमेल में और हर ग्राहक टचपॉइंट के माध्यम से दिखाई देते हैं। सिस्टम को मिलीसेकंड में मापी गई लेटेंसी के साथ प्रति सेकंड लाखों रिक्वेस्ट प्रोसेस करनी होती हैं। देरी शॉपिंग अनुभव को खराब करती है; अनुपलब्ध रिकमेंडेशन कन्वर्जन रेट को कम करती हैं।

रिटेलर्स AI एप्लिकेशन में हाई-परफॉर्मेंस सिमिलैरिटी सर्च के लिए Pinecone, Weaviate और Milvus जैसे vector databases का लाभ उठाते हैं।⁷ पारंपरिक कीवर्ड-आधारित सर्च के विपरीत, vector search AI सिस्टम को वैचारिक रूप से समान जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है, जो संदर्भगत समझ और प्रासंगिकता को बढ़ाता है। यह टेक्नोलॉजी सेमांटिक सर्च और रिकमेंडेशन सिस्टम को सक्षम बनाती है जो कीवर्ड मैचिंग के बजाय ग्राहक के इरादे को समझते हैं।

AI इंफरेंस मार्केट 2025 में $106 बिलियन से बढ़कर 2030 तक $255 बिलियन हो जाएगा, जो रियल-टाइम जेनरेटिव AI डिप्लॉयमेंट और विस्तारित हाइपरस्केलर इंफ्रास्ट्रक्चर द्वारा संचालित है।⁸ GPU सेगमेंट बेहतर पैरेलल प्रोसेसिंग क्षमता और बड़े मॉडल इंफरेंस वर्कलोड के लिए डेटा सेंटर्स में व्यापक अपनाने के कारण हावी है।⁹ रिटेल उस मांग का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

NVIDIA Merlin रिटेलर्स को बड़े पैमाने पर पर्सनलाइज़्ड रिकमेंडेशन के लिए प्लेटफॉर्म प्रदान करता है।¹⁰ यह फ्रेमवर्क प्रोडक्शन रिकमेंडेशन सिस्टम के लिए आवश्यक डेटा इंजीनियरिंग, मॉडल ट्रेनिंग और इंफरेंस सर्विंग को संभालता है। रिटेलर्स बिजनेस लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जबकि NVIDIA इंफ्रास्ट्रक्चर क्षमताएं प्रदान करता है जो रियल-टाइम पर्सनलाइज़ेशन को सक्षम बनाती हैं।

हाइब्रिड इंफ्रास्ट्रक्चर एज और क्लाउड को संतुलित करता है

Walmart उन्नत रिटेलर्स द्वारा तैनात इंफ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्चर का उदाहरण है। कंपनी एक "ट्रिपलेट मॉडल" संचालित करती है, एक हाइब्रिड-क्लाउड स्ट्रैटेजी जो पब्लिक क्लाउड प्रोवाइडर्स को Walmart के प्राइवेट क्लाउड और स्टोर्स और डिस्ट्रीब्यूशन सेंटर्स में हजारों एज नोड्स के साथ जोड़ती है।¹¹ यह आर्किटेक्चर डेवलपर्स को डेटा सेंटर्स में बड़े पैमाने पर ट्रेनिंग या स्टोर एज पर लो-लेटेंसी इंफरेंस के लिए वर्कलोड तैनात करने की लचीलापन देता है।

एज डिप्लॉयमेंट इन-स्टोर एप्लिकेशन के लिए आवश्यक साबित होता है। शेल्फ पर इन्वेंटरी का पता लगाने वाले कंप्यूटर विज़न सिस्टम क्लाउड लेटेंसी को सहन नहीं कर सकते। चेकआउट ऑटोमेशन को तत्काल प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। एसोसिएट असिस्टेंस टूल्स को नेटवर्क कनेक्टिविटी खराब होने पर भी काम करना चाहिए। एज नोड्स ग्राहक इंटरैक्शन के बिंदु पर AI क्षमता लाते हैं।

Amazon प्रोप्राइटरी फाउंडेशन मॉडल जैसे Titan और Anthropic के साथ अपनी मल्टी-बिलियन डॉलर पार्टनरशिप के माध्यम से अपना AI स्टैक बनाता और नियंत्रित करता है।¹² AI और डेटा सेंटर्स में $20 बिलियन का निवेश डिलीवरी, वीडियो स्ट्रीमिंग और ग्रॉसरी लॉजिस्टिक्स में AI-एन्हांस्ड सर्विसेज को इंटीग्रेट करता है।¹³ अपने प्रोप्राइटरी Wellspring सिस्टम के माध्यम से, Amazon क्षेत्रीय मौसम, स्थानीय छुट्टियों और ट्रेंडिंग शॉपिंग पैटर्न को ध्यान में रखते हुए डिमांड शिफ्ट का अनुमान लगाता है।¹⁴

इंफ्रास्ट्रक्चर स्ट्रैटेजीज विभिन्न प्रतिस्पर्धी स्थितियों को दर्शाती हैं। Amazon का वर्टिकल इंटीग्रेशन पूरे स्टैक में वैल्यू कैप्चर करता है। Walmart का हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रोप्राइटरी क्षमताओं में निवेश करते हुए लचीलापन बनाए रखता है। दोनों दृष्टिकोणों के लिए पर्याप्त इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश और विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

डिमांड फोरकास्टिंग और इन्वेंटरी ऑप्टिमाइज़ेशन

AI-संचालित डिमांड फोरकास्टिंग बेहतर प्रिडिक्शन एक्युरेसी के माध्यम से इन्वेंटरी लागत को 20-35% कम करती है और 65% स्टॉकआउट को रोकती है।¹⁵ उचित प्लानिंग के साथ इम्प्लीमेंटेशन में आमतौर पर तीन से छह महीने लगते हैं। ROI बड़े पैमाने पर संचालित रिटेलर्स के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश को उचित ठहराता है।

इन्वेंटरी मैनेजमेंट के लिए AI मार्केट 2023 और 2025 के बीच $7.38 बिलियन से $9.6 बिलियन तक बढ़ा, जिसमें दशक के अंत तक $27.23 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है।¹⁶ विश्लेषकों का अनुमान है कि AI और रोबोटिक्स में Amazon की प्रगति 2032 तक $16 बिलियन तक की वार्षिक लागत बचत उत्पन्न करेगी।¹⁷ Walmart के ऑटोमेटेड फुलफिलमेंट सेंटर मैनुअल साइट्स की तुलना में यूनिट कॉस्ट को 20% कम करते हैं, जिसमें 2025 के अंत तक 30% लागत में कमी का अनुमान है।¹⁸

Agentic AI फोरकास्टिंग को प्रिडिक्शन से आगे ऑटोमेटेड डिसीजन-मेकिंग तक ले जाता है। सिस्टम इन्वेंटरी, प्राइसिंग और रीप्लेनिशमेंट स्ट्रैटेजीज में रियल-टाइम एडजस्टमेंट की सिफारिश करते हैं।¹⁹ यह विकास एजेंट-टू-एजेंट कॉमर्स की ओर इशारा करता है जहां एक उपभोक्ता का पर्सनल असिस्टेंट मिलीसेकंड में ट्रांजैक्शन को फाइनलाइज़ करने के लिए रिटेलर के इन्वेंटरी बॉट, प्राइसिंग API या प्रमोशन इंजन के साथ इंटरैक्ट करता है।²⁰

Manhattan Active Inventory जटिल ऑम्नीचैनल वातावरण में डिमांड फोरकास्टिंग और इन्वेंटरी ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए क्लाउड-नेटिव मशीन लर्निंग प्रदान करता है।²¹ O9 Solutions डिजिटल ट्विन टेक्नोलॉजी बनाता है जो रियल टाइम में सप्लाई चेन सीनारियो को मॉडल और सिमुलेट करता है।²² इन प्लेटफॉर्म को ट्रेनिंग और इंफरेंस के लिए GPU इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है जबकि वे रिटेल-स्पेसिफिक क्षमताएं प्रदान करते हैं जो उन्हें सामान्य-उद्देश्य AI टूल्स से अलग करती हैं।

इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश विचार

60% से अधिक रिटेलर्स अगले 18 महीनों के भीतर AI इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश बढ़ाने की योजना बना रहे हैं।²³ फिर भी NYU Stern के एक अध्ययन में पाया गया कि 68% रिटेलर्स ने 2025 में AI इंफ्रास्ट्रक्चर में $5 मिलियन से कम निवेश किया, जबकि केवल 12% ने $50 मिलियन से अधिक निवेश किया।²⁴ $500 मिलियन से अधिक वार्षिक राजस्व वाले रिटेलर्स में, 47% ने $5 मिलियन से कम निवेश किया जबकि 27% ने $50 मिलियन से अधिक निवेश किया।²⁵

निवेश का अंतर प्रतिस्पर्धी विभाजन पैदा करता है। पर्याप्त AI निवेश वाले बड़े रिटेलर्स पर्सनलाइज़ेशन गेन्स, इन्वेंटरी ऑप्टिमाइज़ेशन और ऑपरेशनल एफिशिएंसी में सुधार हासिल करते हैं। मामूली निवेश करने वाले छोटे रिटेलर्स ग्राहक अनुभव या लागत संरचना पर प्रतिस्पर्धा करने में संघर्ष कर सकते हैं। टेक्नोलॉजी का लाभ बढ़ता जाता है क्योंकि अग्रणी रिटेलर्स बचत को अतिरिक्त क्षमता में पुनर्निवेश करते हैं।

Edge AI स्टोर-लेवल डिप्लॉयमेंट के लिए महत्वपूर्ण के रूप में उभरता है। जैसे-जैसे इंडस्ट्री पायलट प्रोजेक्ट्स से फुल-स्केल डिप्लॉयमेंट की ओर बढ़ती है, सवाल AI का उपयोग करना है या नहीं से बदलकर स्टोर्स और ऑपरेशंस में इसे कुशलता से कैसे लागू करना है हो जाता है।²⁶ Edge डिप्लॉयमेंट नेटवर्क कनेक्टिविटी पर निर्भरता को कम करते हुए लेटेंसी आवश्यकताओं को संबोधित करता है।

AI इंफ्रास्ट्रक्चर का मूल्यांकन करने वाले रिटेलर्स को पूरे स्टैक पर विचार करना चाहिए: ट्रेनिंग और बैच प्रोसेसिंग के लिए क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर, स्टोर-लेवल इंफरेंस के लिए एज इंफ्रास्ट्रक्चर, सिमिलैरिटी सर्च के लिए vector databases, और मॉडल मैनेजमेंट के लिए MLOps प्लेटफॉर्म। कंपोनेंट्स सुसंगत सिस्टम में इंटीग्रेट होते हैं जो केवल तभी बिजनेस वैल्यू देते हैं जब सभी एलिमेंट्स एक साथ काम करते हैं।

रणनीतिक निहितार्थ

Walmart अपनी AI एजेंट स्ट्रैटेजी को Element MLOps प्लेटफॉर्म और Wallaby रिटेल-स्पेसिफिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल सहित प्रोप्राइटरी फाउंडेशन पर बनाता है, जो "Super Agent" फ्रेमवर्क के माध्यम से ऑर्केस्ट्रेट होता है।²⁷ रिटेल-स्पेसिफिक AI इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश ऐसी क्षमताएं प्रदान करता है जो सामान्य-उद्देश्य टूल्स से मेल नहीं खा सकतीं। Walmart के साथ प्रतिस्पर्धा करने वाले रिटेलर्स को या तो तुलनीय इंफ्रास्ट्रक्चर बनाना होगा या वैकल्पिक विभेदीकरण खोजना होगा।

पर्सनलाइज़ेशन से एजेंट ट्रांज़िशन अगली इंफ्रास्ट्रक्चर चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है। रिकमेंडेशन एजेंट-संचालित डिसीजन लूप्स को रास्ता देंगी जहां AI न केवल सुझाव देता है बल्कि निष्पादित भी करता है।²⁸ इसके लिए मिलीसेकंड लेटेंसी पर एजेंट-टू-एजेंट कॉमर्स को सपोर्ट करने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है जिसमें फाइनेंशियल ट्रांजैक्शन की मांग वाली विश्वसनीयता हो।

एशिया-पैसिफिक भारत, इंडोनेशिया और वियतनाम में बढ़ते ई-कॉमर्स द्वारा संचालित रिकमेंडेशन इंजन अपनाने के लिए सबसे तेजी से बढ़ने वाले क्षेत्र के रूप में उभरता है।²⁹ ग्लोबल रिटेलर्स को स्थानीय डेटा रेसीडेंसी आवश्यकताओं को पूरा करते हुए इन मार्केट्स को उचित लेटेंसी के साथ सर्व करने वाला इंफ्रास्ट्रक्चर तैनात करना होगा। रिटेल AI इंफ्रास्ट्रक्चर का भौगोलिक वितरण काफी विस्तारित होगा।

कन्वर्सेशनल कॉमर्स मार्केट 2025 में $8.8 बिलियन तक पहुंच गया और 14.8% कंपाउंड एनुअल ग्रोथ रेट पर 2035 तक $32.6 बिलियन तक बढ़ेगा।³⁰ यह विकास अतिरिक्त इंफ्रास्ट्रक्चर मांग का प्रतिनिधित्व करता है क्योंकि रिटेलर्स कस्टमर सर्विस, शॉपिंग असिस्टेंस और वॉइस कॉमर्स एप्लिकेशन में कन्वर्सेशनल AI तैनात करते हैं। रिटेल AI इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश पूरे दशक में तेजी से बढ़ता रहेगा।

संदर्भ

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[अनुवाद के लिए सामग्री छोटी की गई]