Інфраструктура ШІ для роздрібної торгівлі: від рекомендаційних систем до оптимізації запасів

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Рекомендації на базі ШІ забезпечують до 35% доходів електронної комерції (2025). ШІ впливає на 80% взаємодій з клієнтами в роздрібній торгівлі. 9 з 10 рітейлерів впроваджують ШІ для операційної діяльності. Ланцюги постачання на базі ШІ скорочують запаси на 20-30%, логістичні витрати — на 5-20%. Amazon Rufus прогнозує операційний прибуток понад $700 млн (2025), зростання до $1,2 млрд до 2027. Векторні бази даних забезпечують семантичний пошук замість пошуку за ключовими словами.

Рекомендації на базі ШІ забезпечать до 35% загального доходу електронної комерції у 2025 році.¹ ШІ впливатиме на 80% взаємодій з клієнтами в роздрібній торгівлі.² Дев'ять з десяти рітейлерів зараз використовують ШІ для оптимізації операцій, персоналізації клієнтського досвіду та розширення можливостей співробітників.³ Галузь роздрібної торгівлі перейшла від експериментів зі ШІ до промислового впровадження, і вимоги до інфраструктури відповідно зросли.

Сфера застосування виходить за межі персоналізації. McKinsey оцінює, що системи ланцюгів постачання на базі ШІ скорочують рівень запасів на 20-30%, одночасно знижуючи логістичні витрати на 5-20% завдяки кращому плануванню, маршрутизації та прогнозуванню попиту.⁴ Сучасне прогнозування попиту запобігає 65% випадків дефіциту товарів завдяки прогнозам на базі ШІ.⁵ Amazon прогнозує, що його ШІ-асистент для покупок Rufus принесе понад $700 мільйонів операційного прибутку у 2025 році, зростаючи до $1,2 мільярда до 2027 року.⁶ Інвестиції в інфраструктуру, необхідні для отримання цих переваг, тепер визначають технологічну стратегію роздрібної торгівлі.

Інференс у реальному часі забезпечує персоналізацію в масштабі

Рекомендаційні системи є найпомітнішим застосуванням ШІ в роздрібній торгівлі. Пропозиції товарів з'являються на кожній сторінці, у кожному листі та через кожну точку контакту з клієнтом. Системи повинні обробляти мільйони запитів на секунду з затримкою, що вимірюється в мілісекундах. Затримки погіршують досвід покупок; недоступні рекомендації знижують конверсію.

Рітейлери використовують векторні бази даних, такі як Pinecone, Weaviate та Milvus, для високопродуктивного пошуку за подібністю в ШІ-застосунках.⁷ На відміну від традиційного пошуку за ключовими словами, векторний пошук дозволяє ШІ-системам знаходити концептуально схожу інформацію, покращуючи контекстне розуміння та релевантність. Технологія забезпечує семантичний пошук і рекомендаційні системи, які розуміють наміри клієнта, а не просто співставляють ключові слова.

Ринок ШІ-інференсу зросте зі $106 мільярдів у 2025 році до $255 мільярдів до 2030 року, що зумовлено розгортанням генеративного ШІ в реальному часі та розширенням інфраструктури гіперскейлерів.⁸ Сегмент GPU домінує завдяки чудовим можливостям паралельної обробки та широкому впровадженню в центрах обробки даних для робочих навантажень інференсу великих моделей.⁹ Роздрібна торгівля представляє значну частину цього попиту.

NVIDIA Merlin надає рітейлерам платформу для персоналізованих рекомендацій у масштабі.¹⁰ Фреймворк забезпечує інженерію даних, навчання моделей та обслуговування інференсу, необхідні для промислових рекомендаційних систем. Рітейлери можуть зосередитися на бізнес-логіці, поки NVIDIA забезпечує інфраструктурні можливості для персоналізації в реальному часі.

Гібридна інфраструктура балансує між edge та хмарою

Walmart є прикладом інфраструктурної архітектури, яку розгортають провідні рітейлери. Компанія працює за «триплетною моделлю» — гібридно-хмарною стратегією, що поєднує публічних хмарних провайдерів з приватною хмарою Walmart та тисячами edge-вузлів у магазинах і розподільчих центрах.¹¹ Архітектура дає розробникам гнучкість для розгортання робочих навантажень для масштабного навчання в дата-центрах або низьколатентного інференсу на edge у магазині.

Edge-розгортання є критично важливим для застосунків у магазинах. Системи комп'ютерного зору, що виявляють товари на полицях, не можуть допускати хмарні затримки. Автоматизація каси вимагає миттєвої відповіді. Інструменти допомоги співробітникам повинні працювати навіть при погіршенні мережевого з'єднання. Edge-вузли наближають можливості ШІ до точки взаємодії з клієнтом.

Amazon будує та контролює свій ШІ-стек через власні фундаментальні моделі, такі як Titan, та багатомільярдне партнерство з Anthropic.¹² Інвестиції в розмірі $20 мільярдів у ШІ та дата-центри інтегрують сервіси з підтримкою ШІ в доставку, відеострімінг та логістику продуктових магазинів.¹³ Через свою власну систему Wellspring Amazon передбачає зміни попиту, враховуючи регіональну погоду, місцеві свята та актуальні тренди покупок.¹⁴

Інфраструктурні стратегії відображають різні конкурентні позиції. Вертикальна інтеграція Amazon захоплює цінність по всьому стеку. Гібридний підхід Walmart підтримує гнучкість, одночасно інвестуючи у власні можливості. Обидва підходи вимагають значних інвестицій в інфраструктуру та спеціалізованої експертизи.

Прогнозування попиту та оптимізація запасів

Прогнозування попиту на базі ШІ знижує витрати на запаси на 20-35% та запобігає 65% випадків дефіциту товарів завдяки покращеній точності прогнозів.¹⁵ Впровадження зазвичай займає від трьох до шести місяців при належному плануванні. ROI виправдовує інвестиції в інфраструктуру для рітейлерів, що працюють у масштабі.

Ринок ШІ для управління запасами зріс з $7,38 мільярда до $9,6 мільярда між 2023 та 2025 роками, з прогнозами досягнення $27,23 мільярда до кінця десятиліття.¹⁶ Аналітики оцінюють, що досягнення Amazon у сфері ШІ та робототехніки принесуть щорічну економію витрат до $16 мільярдів до 2032 року.¹⁷ Автоматизовані центри виконання замовлень Walmart скорочують витрати на одиницю продукції на 20% порівняно з ручними об'єктами, з прогнозами 30% скорочення витрат до кінця 2025 року.¹⁸

Агентний ШІ виводить прогнозування за межі передбачення до автоматизованого прийняття рішень. Системи рекомендують коригування запасів, ціноутворення та стратегій поповнення в реальному часі.¹⁹ Еволюція вказує на агент-агентну комерцію, де персональний асистент споживача взаємодіє з ботом запасів рітейлера, API ціноутворення або движком промоакцій для завершення транзакцій за мілісекунди.²⁰

Manhattan Active Inventory надає хмарне машинне навчання для прогнозування попиту та оптимізації запасів у складних омніканальних середовищах.²¹ O9 Solutions створює технологію цифрових двійників, яка моделює та симулює сценарії ланцюга постачання в реальному часі.²² Ці платформи потребують GPU-інфраструктури для навчання та інференсу, надаючи при цьому специфічні для роздрібної торгівлі можливості, що відрізняють їх від ШІ-інструментів загального призначення.

Міркування щодо інвестицій в інфраструктуру

Понад 60% рітейлерів планують збільшити інвестиції в ШІ-інфраструктуру протягом наступних 18 місяців.²³ Проте дослідження NYU Stern виявило, що 68% рітейлерів інвестували менше $5 мільйонів у ШІ-інфраструктуру в 2025 році, тоді як лише 12% інвестували понад $50 мільйонів.²⁴ Серед рітейлерів з річним доходом понад $500 мільйонів 47% інвестували менше $5 мільйонів, тоді як 27% інвестували понад $50 мільйонів.²⁵

Інвестиційний розрив створює конкурентне розходження. Великі рітейлери зі значними інвестиціями в ШІ отримують переваги персоналізації, оптимізації запасів та покращення операційної ефективності. Менші рітейлери з помірними інвестиціями можуть мати труднощі з конкуренцією у клієнтському досвіді чи структурі витрат. Технологічна перевага накопичується, оскільки провідні рітейлери реінвестують заощадження в додаткові можливості.

Edge AI стає критично важливим для розгортання на рівні магазину. Оскільки галузь переходить від пілотних проєктів до повномасштабного розгортання, питання змінюється з «чи використовувати ШІ» на «як ефективно впровадити його в магазинах та операціях».²⁶ Edge-розгортання вирішує вимоги до затримки, одночасно зменшуючи залежність від мережевого підключення.

Рітейлери, що оцінюють ШІ-інфраструктуру, повинні розглядати повний стек: хмарну інфраструктуру для навчання та пакетної обробки, edge-інфраструктуру для інференсу на рівні магазину, векторні бази даних для пошуку за подібністю та MLOps-платформи для управління моделями. Компоненти інтегруються в узгоджені системи, які приносять бізнес-цінність лише коли всі елементи функціонують разом.

Стратегічні наслідки

Walmart будує свою стратегію ШІ-агентів на власних фундаментах, включаючи MLOps-платформу Element та специфічну для роздрібної торгівлі велику мовну модель Wallaby, оркестровану через фреймворк «Super Agent».²⁷ Інвестиції в специфічну для роздрібної торгівлі ШІ-інфраструктуру надають можливості, яких не можуть досягти інструменти загального призначення. Рітейлери, що конкурують з Walmart, повинні або будувати порівнянну інфраструктуру, або шукати альтернативну диференціацію.

Перехід від персоналізації до агентів представляє наступний інфраструктурний виклик. Рекомендації поступляться місцем циклам прийняття рішень, керованим агентами, де ШІ не лише пропонує, а й виконує.²⁸ Це вимагає інфраструктури, що підтримує агент-агентну комерцію з мілісекундною затримкою та надійністю, яку вимагають фінансові транзакції.

Азійсько-Тихоокеанський регіон стає найшвидше зростаючим регіоном для впровадження рекомендаційних систем, завдяки буму електронної комерції в Індії, Індонезії та В'єтнамі.²⁹ Глобальні рітейлери повинні розгортати інфраструктуру, що обслуговує ці ринки з відповідною затримкою, дотримуючись місцевих вимог до розміщення даних. Географічне поширення інфраструктури ШІ для роздрібної торгівлі значно розшириться.

Ринок розмовної комерції досяг $8,8 мільярда у 2025 році та зросте до $32,6 мільярда до 2035 року із середньорічним темпом зростання 14,8%.³⁰ Зростання представляє додатковий попит на інфраструктуру, оскільки рітейлери розгортають розмовний ШІ для обслуговування клієнтів, допомоги в покупках та голосової комерції. Інвестиції в ШІ-інфраструктуру для роздрібної торгівлі продовжать прискорюватися протягом десятиліття.

Джерела

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?"

21. Manhattan Associates. "Manhattan Active Inventory." 2025. https://www.manh.com/products/manhattan-active-inventory

22. o9 Solutions. "Digital Supply Chain Planning Platform." 2025. https://o9solutions.com/

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

24. NYU Stern. "Retail AI Investment Study." 2025.

25. NYU Stern. "Retail AI Investment Study."

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

27. PYMNTS. "Walmart Embraces Agentic AI in New Era of Retail."

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

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

30. Future Market Insights. "Conversational Commerce Market." 2025.