โครงสร้างพื้นฐาน AI สำหรับค้าปลีก: จากระบบแนะนำสินค้าสู่การปรับปรุงสินค้าคงคลัง

อัปเดต 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตธันวาคม 2025: ระบบแนะนำสินค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI สร้างรายได้สูงถึง 35% ของอีคอมเมิร์ซทั้งหมดในปี 2025 AI มีผลกระทบต่อ 80% ของปฏิสัมพันธ์ลูกค้าค้าปลีก 9 ใน 10 ของผู้ค้าปลีกใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ซัพพลายเชนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ลดระดับสินค้าคงคลัง 20-30% และต้นทุนโลจิสติกส์ 5-20% Amazon Rufus คาดการณ์กำไรจากการดำเนินงานมากกว่า 700 ล้านดอลลาร์ (2025) เติบโตเป็น 1.2 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 ฐานข้อมูล Vector ช่วยให้การค้นหาเชิงความหมายแทนที่การจับคู่คำสำคัญ

ระบบแนะนำสินค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะสร้างรายได้สูงถึง 35% ของรายได้อีคอมเมิร์ซทั้งหมดในปี 2025¹ AI จะมีผลกระทบต่อ 80% ของปฏิสัมพันธ์ลูกค้าค้าปลีก² 9 ใน 10 ของผู้ค้าปลีกใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน สร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัว และเสริมศักยภาพพนักงาน³ อุตสาหกรรมค้าปลีกเปลี่ยนจากการทดลอง AI ไปสู่การใช้งานจริง และความต้องการโครงสร้างพื้นฐานก็ขยายตัวตามไปด้วย

ขอบเขตขยายเกินกว่าการปรับแต่งส่วนบุคคล McKinsey ประเมินว่าระบบซัพพลายเชนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ลดระดับสินค้าคงคลัง 20-30% พร้อมลดต้นทุนโลจิสติกส์ 5-20% ผ่านการวางแผน การกำหนดเส้นทาง และการคาดการณ์ความต้องการที่ดีขึ้น⁴ การพยากรณ์ความต้องการสมัยใหม่ป้องกันการขาดสินค้า 65% ผ่านการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI⁵ Amazon คาดการณ์ว่าผู้ช่วยช้อปปิ้ง AI ชื่อ Rufus จะสร้างกำไรจากการดำเนินงานมากกว่า 700 ล้านดอลลาร์ในปี 2025 และเติบโตเป็น 1.2 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027⁶ การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อรับผลประโยชน์เหล่านี้ขับเคลื่อนกลยุทธ์เทคโนโลยีค้าปลีกในปัจจุบัน

การประมวลผลแบบเรียลไทม์ขับเคลื่อนการปรับแต่งส่วนบุคคลในระดับใหญ่

ระบบแนะนำสินค้าเป็นแอปพลิเคชัน AI ค้าปลีกที่เห็นได้ชัดที่สุด คำแนะนำสินค้าปรากฏในทุกหน้า ทุกอีเมล และทุกจุดสัมผัสลูกค้า ระบบต้องประมวลผลคำขอหลายล้านครั้งต่อวินาทีโดยมีความหน่วงวัดเป็นมิลลิวินาที ความล่าช้าทำให้ประสบการณ์การช้อปปิ้งแย่ลง การไม่มีคำแนะนำลดอัตราการแปลงยอดขาย

ผู้ค้าปลีกใช้ฐานข้อมูล Vector เช่น Pinecone, Weaviate และ Milvus สำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงประสิทธิภาพสูงในแอปพลิเคชัน AI⁷ ต่างจากการค้นหาตามคำสำคัญแบบดั้งเดิม การค้นหา Vector ช่วยให้ระบบ AI ดึงข้อมูลที่คล้ายกันในเชิงแนวคิด เพิ่มความเข้าใจบริบทและความเกี่ยวข้อง เทคโนโลยีนี้ช่วยให้การค้นหาเชิงความหมายและระบบแนะนำสินค้าเข้าใจเจตนาของลูกค้าแทนที่จะจับคู่คำสำคัญ

ตลาด AI inference จะเติบโตจาก 106 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เป็น 255 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ขับเคลื่อนโดยการใช้งาน generative AI แบบเรียลไทม์และการขยายโครงสร้างพื้นฐาน hyperscaler⁸ กลุ่ม GPU ครองตลาดเนื่องจากความสามารถในการประมวลผลแบบขนานที่เหนือกว่าและการใช้งานอย่างแพร่หลายในศูนย์ข้อมูลสำหรับงาน inference โมเดลขนาดใหญ่⁹ ค้าปลีกเป็นส่วนสำคัญของความต้องการนั้น

NVIDIA Merlin ให้แพลตฟอร์มสำหรับคำแนะนำส่วนบุคคลในระดับใหญ่แก่ผู้ค้าปลีก¹⁰ เฟรมเวิร์กจัดการวิศวกรรมข้อมูล การฝึกโมเดล และการให้บริการ inference ที่จำเป็นสำหรับระบบแนะนำสินค้าในการผลิตจริง ผู้ค้าปลีกสามารถมุ่งเน้นที่ตรรกะทางธุรกิจในขณะที่ NVIDIA ให้ความสามารถโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้การปรับแต่งส่วนบุคคลแบบเรียลไทม์เป็นไปได้

โครงสร้างพื้นฐานแบบไฮบริดสร้างสมดุลระหว่าง Edge และ Cloud

Walmart เป็นตัวอย่างของสถาปัตยกรรมโครงสร้างพื้นฐานที่ผู้ค้าปลีกชั้นนำใช้งาน บริษัทดำเนินการ "triplet model" ซึ่งเป็นกลยุทธ์ hybrid-cloud ที่รวมผู้ให้บริการ public cloud กับ private cloud ของ Walmart และ edge node หลายพันจุดในร้านค้าและศูนย์กระจายสินค้า¹¹ สถาปัตยกรรมนี้ให้ความยืดหยุ่นแก่นักพัฒนาในการ deploy workload สำหรับการฝึกขนาดใหญ่ในศูนย์ข้อมูลหรือ inference ความหน่วงต่ำที่ edge ของร้านค้า

การ deploy ที่ edge มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันในร้านค้า ระบบ computer vision ที่ตรวจจับสินค้าคงคลังบนชั้นวางไม่สามารถทนต่อความหน่วงของ cloud ได้ ระบบอัตโนมัติที่จุดชำระเงินต้องการการตอบสนองทันที เครื่องมือช่วยเหลือพนักงานต้องทำงานได้แม้เมื่อการเชื่อมต่อเครือข่ายลดลง Edge node นำความสามารถ AI มาที่จุดปฏิสัมพันธ์ลูกค้า

Amazon สร้างและควบคุม AI stack ของตนเองผ่าน foundation model ที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่น Titan และความร่วมมือมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์กับ Anthropic¹² การลงทุน 20 พันล้านดอลลาร์ใน AI และศูนย์ข้อมูลบูรณาการบริการที่ปรับปรุงด้วย AI ทั้งการจัดส่ง การสตรีมวิดีโอ และโลจิสติกส์ร้านขายของชำ¹³ ผ่านระบบ Wellspring ที่เป็นกรรมสิทธิ์ Amazon คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงความต้องการโดยพิจารณาสภาพอากาศในภูมิภาค วันหยุดท้องถิ่น และรูปแบบการช้อปปิ้งที่กำลังเป็นที่นิยม¹⁴

กลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานสะท้อนตำแหน่งการแข่งขันที่แตกต่างกัน การบูรณาการแนวตั้งของ Amazon จับคุณค่าทั่วทั้ง stack แนวทางไฮบริดของ Walmart รักษาความยืดหยุ่นในขณะที่ลงทุนในความสามารถที่เป็นกรรมสิทธิ์ ทั้งสองแนวทางต้องการการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานจำนวนมากและความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง

การพยากรณ์ความต้องการและการปรับปรุงสินค้าคงคลัง

การพยากรณ์ความต้องการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ลดต้นทุนสินค้าคงคลัง 20-35% และป้องกันการขาดสินค้า 65% ผ่านความแม่นยำในการคาดการณ์ที่ดีขึ้น¹⁵ การนำไปใช้โดยทั่วไปใช้เวลาสามถึงหกเดือนด้วยการวางแผนที่เหมาะสม ROI ทำให้การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานคุ้มค่าสำหรับผู้ค้าปลีกที่ดำเนินงานในระดับใหญ่

ตลาด AI สำหรับการจัดการสินค้าคงคลังเติบโตจาก 7.38 พันล้านดอลลาร์เป็น 9.6 พันล้านดอลลาร์ระหว่างปี 2023 และ 2025 โดยคาดการณ์จะถึง 27.23 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นทศวรรษ¹⁶ นักวิเคราะห์ประเมินว่าความก้าวหน้าใน AI และหุ่นยนต์ของ Amazon จะสร้างการประหยัดต้นทุนประจำปีสูงถึง 16 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2032¹⁷ ศูนย์ fulfillment อัตโนมัติของ Walmart ลดต้นทุนต่อหน่วย 20% เมื่อเทียบกับไซต์ที่ทำด้วยมือ โดยคาดการณ์การลดต้นทุน 30% ภายในสิ้นปี 2025¹⁸

Agentic AI นำการพยากรณ์ไปไกลกว่าการคาดการณ์สู่การตัดสินใจอัตโนมัติ ระบบแนะนำการปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ต่อสินค้าคงคลัง ราคา และกลยุทธ์การเติมสินค้า¹⁹ วิวัฒนาการชี้ไปสู่การค้า agent-to-agent ที่ผู้ช่วยส่วนตัวของผู้บริโภคโต้ตอบกับบอทสินค้าคงคลังของผู้ค้าปลีก, API ราคา หรือเครื่องยนต์โปรโมชันเพื่อทำธุรกรรมให้เสร็จสิ้นในเวลามิลลิวินาที²⁰

Manhattan Active Inventory ให้ machine learning แบบ cloud-native สำหรับการพยากรณ์ความต้องการและการปรับปรุงสินค้าคงคลังในสภาพแวดล้อม omnichannel ที่ซับซ้อน²¹ O9 Solutions สร้างเทคโนโลยี digital twin ที่จำลองและจำลองสถานการณ์ซัพพลายเชนแบบเรียลไทม์²² แพลตฟอร์มเหล่านี้ต้องการโครงสร้างพื้นฐาน GPU สำหรับการฝึกและ inference ในขณะที่ให้ความสามารถเฉพาะค้าปลีกที่ทำให้แตกต่างจากเครื่องมือ AI ทั่วไป

ข้อพิจารณาการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน

กว่า 60% ของผู้ค้าปลีกวางแผนเพิ่มการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายใน 18 เดือนข้างหน้า²³ แต่การศึกษาโดย NYU Stern พบว่า 68% ของผู้ค้าปลีกลงทุนน้อยกว่า 5 ล้านดอลลาร์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปี 2025 ในขณะที่เพียง 12% ลงทุนมากกว่า 50 ล้านดอลลาร์²⁴ ในบรรดาผู้ค้าปลีกที่มีรายได้ประจำปีเกิน 500 ล้านดอลลาร์ 47% ลงทุนน้อยกว่า 5 ล้านดอลลาร์ในขณะที่ 27% ลงทุนมากกว่า 50 ล้านดอลลาร์²⁵

ช่องว่างการลงทุนสร้างความแตกต่างทางการแข่งขัน ผู้ค้าปลีกรายใหญ่ที่มีการลงทุน AI จำนวนมากได้รับผลประโยชน์จากการปรับแต่งส่วนบุคคล การปรับปรุงสินค้าคงคลัง และการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ผู้ค้าปลีกรายเล็กที่ลงทุนปานกลางอาจดิ้นรนเพื่อแข่งขันด้านประสบการณ์ลูกค้าหรือโครงสร้างต้นทุน ข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีทบต้นเมื่อผู้ค้าปลีกชั้นนำนำเงินที่ประหยัดได้ไปลงทุนเพิ่มความสามารถ

Edge AI กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการ deploy ระดับร้านค้า เมื่ออุตสาหกรรมเปลี่ยนจากโครงการนำร่องไปสู่การ deploy เต็มรูปแบบ คำถามเปลี่ยนจากว่าจะใช้ AI หรือไม่เป็นวิธีนำไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพทั่วร้านค้าและการดำเนินงาน²⁶ การ deploy ที่ edge ตอบสนองความต้องการด้านความหน่วงในขณะที่ลดการพึ่งพาการเชื่อมต่อเครือข่าย

ผู้ค้าปลีกที่ประเมินโครงสร้างพื้นฐาน AI ควรพิจารณา stack ทั้งหมด: โครงสร้างพื้นฐาน cloud สำหรับการฝึกและการประมวลผลแบบ batch, โครงสร้างพื้นฐาน edge สำหรับ inference ระดับร้านค้า, ฐานข้อมูล vector สำหรับการค้นหาความคล้ายคลึง และแพลตฟอร์ม MLOps สำหรับการจัดการโมเดล ส่วนประกอบต่างๆ บูรณาการเป็นระบบที่สอดคล้องกันซึ่งให้คุณค่าทางธุรกิจเฉพาะเมื่อองค์ประกอบทั้งหมดทำงานร่วมกัน

นัยเชิงกลยุทธ์

Walmart สร้างกลยุทธ์ AI agent บนรากฐานที่เป็นกรรมสิทธิ์รวมถึงแพลตฟอร์ม Element MLOps และ Wallaby large language model เฉพาะค้าปลีก ประสานงานผ่านเฟรมเวิร์ก "Super Agent"²⁷ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI เฉพาะค้าปลีกให้ความสามารถที่เครื่องมือทั่วไปไม่สามารถเทียบได้ ผู้ค้าปลีกที่แข่งขันกับ Walmart ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่เทียบเคียงได้หรือหาการสร้างความแตกต่างทางเลือก

การเปลี่ยนจากการปรับแต่งส่วนบุคคลไปสู่ agent เป็นความท้าทายโครงสร้างพื้นฐานถัดไป คำแนะนำจะถูกแทนที่ด้วยลูปการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย agent ที่ AI ไม่เพียงแนะนำแต่ดำเนินการ²⁸ สิ่งนี้ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการค้า agent-to-agent ที่ความหน่วงมิลลิวินาทีด้วยความน่าเชื่อถือที่ธุรกรรมทางการเงินต้องการ

เอเชียแปซิฟิกกลายเป็นภูมิภาคที่เติบโตเร็วที่สุดสำหรับการนำระบบแนะนำสินค้าไปใช้ ขับเคลื่อนโดยอีคอมเมิร์ซที่เฟื่องฟูในอินเดีย อินโดนีเซีย และเวียดนาม²⁹ ผู้ค้าปลีกระดับโลกต้อง deploy โครงสร้างพื้นฐานที่ให้บริการตลาดเหล่านี้ด้วยความหน่วงที่เหมาะสมพร้อมปฏิบัติตามข้อกำหนดการจัดเก็บข้อมูลในท้องถิ่น การกระจายทางภูมิศาสตร์ของโครงสร้างพื้นฐาน AI ค้าปลีกจะขยายตัวอย่างมีนัยสำคัญ

ตลาดการค้าแบบสนทนามีมูลค่า 8.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 และจะเติบโตเป็น 32.6 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2035 ที่อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี 14.8%³⁰ การเติบโตแสดงถึงความต้องการโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติมเมื่อผู้ค้าปลีก deploy AI สนทนาทั้งการบริการลูกค้า ความช่วยเหลือในการช้อปปิ้ง และแอปพลิเคชันการค้าด้วยเสียง การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ค้าปลีกจะเร่งตัวต่อเนื่องตลอดทศวรรษ

อ้างอิง

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?"

[เนื้อหาถูกตัดสำหรับการแปล]