유럽 리테일 기업들이 오픈 모델과 피지컬 인텔리전스를 다양한 현장에 쓰고 있습니다. 추론 비용을 90% 줄인 커머스 플랫폼부터, 서로 다른 로봇 플릿의 협업을 디지털 트윈 안에서 시뮬레이션하는 물류센터까지 말이죠.
오픈 모델로 거둔 프런티어급 성과
유럽 전역의 리테일 선도 기업과 기술 기업들은 NVIDIA로 가속되는 오픈 모델과 프런티어 모델을 활용해 에이전틱 커머스와 디지털 상품 탐색, 리테일 R&D를 끌어올리고 있습니다.
Shopify는 오픈 모델을 포스트트레이닝해 훨씬 적은 비용으로 프런티어급 정확도에 도달하고 있습니다. 엔지니어들은 더 빠른 파인튜닝을 위해 NVIDIA Megatron Bridge 라이브러리를, 강화 학습에는 NVIDIA NeMo RL을 쓰죠. Shopify는 판매자용 AI 어시스턴트 Sidekick에 통합된 GraphQL 서브에이전트를 위해 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning을 포스트트레이닝했습니다. 이 서브에이전트는 여러 Sidekick 기능에 쓰일 매장 데이터를 가져오는데요. 판매자의 매장을 분석해 개선 방안을 제안하는 Sidekick Pulse도 그중 하나입니다.
Shopify 자체 벤치마크에서 포스트트레이닝한 이 모델은 선도적인 프런티어 모델보다 정확도가 높으면서도 서비스 비용을 90% 줄이고 응답 속도는 7배 빨랐습니다. Sidekick 외에도 NVIDIA CCluster의 vLLM 추론 최적화 소프트웨어가 카탈로그 보강과 판매자 어시스턴트, 이커머스 쇼핑 시뮬레이션, 상품 카테고리 분류, 판매자·구매자 추천이라는 다섯 가지 사례에서 Shopify가 성능을 4.5배 높이고 추론 비용을 최대 12분의 1로 낮추도록 도왔습니다.
유럽을 선도하는 온라인 반려동물 용품 기업 Zooplus는 Infosys 및 NVIDIA 기술과 함께 상품 탐색 스택을 에이전틱 시대에 맞게 다시 지었습니다. Zooplus의 AWS(Amazon Web Services) 환경에 배포한 프로덕션 수준의 프로토타입은 시맨틱 검색에 NVIDIA Nemotron Retriever 라이브러리를, 검색에 바로 쓸 수 있는 상품 속성 생성에 리테일 카탈로그 보강용 NVIDIA 블루프린트를 적용해 86%의 검색 정확도를 달성했죠.
Photoroom은 Vestiaire Collective와의 협업에서 성과를 거뒀습니다. 이제 Photoroom의 이미지 편집 API가 70개국에서 하루 약 4만 장에 이르는 모든 대표 이미지를 등록 시점에 표준화하죠. Photoroom이 처리한 매물은 판매 회전율이 5% 높았고, 상품 페이지당 순 조회수도 3~7% 더 많았습니다. 이 파이프라인은 TensorRT와 Triton Inference Server를 올린 NVIDIA GPU에서 돌아가며, NVIDIA Dynamo Snapshot이 수요 급증에 빠르게 대응하도록 도와 주죠.
Omi는 생성된 모든 이미지를 승인된 디지털 트윈에 묶어 두는 워크플로우 ProductDrop을 선보였습니다. 브랜드가 상품 오류 없이 카탈로그 전체로 창작물을 확장할 수 있게 해 주죠. L’Oréal이 이 방식을 도입해, CreAItech 프로그램 안에서 Omi의 디지털 트윈과 생성된 브랜드 배경을 결합하고 있습니다. Omi는 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU에서 TRELLIS 3D 에셋 생성을 돌려 추론을 10배 빠르게 하고 파이프라인 지연 시간을 4분의 1로 줄였습니다.
여기에 더해 L’Oréal은 NVIDIA ALCHEMI를 연구 워크플로우에 통합해 최적의 성분 조합을 찾는 과정을 앞당기고 있습니다. 몇 달에 걸친 실험이 몇 시간의 전산 스크리닝으로 바뀌는 것이죠.
L’Oréal은 Orbital Industries의 과학·공학용 운영체제 CurieOS와 이 회사의 오픈 소스 분자 시뮬레이션 모델 OrbMol-v2로도 같은 방식을 시험하고 있습니다. NVIDIA ALCHEMI 툴킷과 통합돼 NVIDIA 가속 컴퓨팅으로 구동되는 OrbMol-v2는 비슷한 모델보다 5배 빠르고, 같은 종류의 차순위 모델보다 오차가 21% 낮습니다. 이 AI 기반 워크플로우 덕분에 연구진은 실험실 테스트에 들어가기 전에 자외선 차단 성분을 가용화하고 성능을 끌어올릴 가장 유망한 성분 조합을 가려낼 수 있죠.
인텔리전트 커머스 소프트웨어 기업 Mirakl은 자사 인프라와 Scaleway 같은 유럽 클라우드 사업자 양쪽에서 NVIDIA GPU로 오픈 모델을 돌립니다. 덕분에 기술 주권을 지키고 특정 업체에 묶이는 일을 피하면서도 고객이 기대하는 속도와 규모를 낼 수 있죠. Mirakl의 Catalog Transformer는 파인튜닝한 오픈 모델을 자체 서비스와 짝지어 7,000만 개가 넘는 상품을 등록했고, 뒤엉킨 공급사 데이터를 정확하고 잘 정리된 카탈로그로 바꿔 놓았습니다.
시뮬레이션 학습을 가능하게 하는 피지컬 인텔리전스
NVIDIA의 피지컬 AI와 디지털 트윈, 오픈 모델은 유럽 리테일 기업과 패션 브랜드가 매장 환경을 시뮬레이션하고 창고 운영을 자동화하며 가상 피팅 경험을 제공하도록 돕습니다.
Otto Group은 사람이 감독하는 자율 창고 사업을 그룹 최대 물류센터인 독일 할덴슬레벤으로 확대했습니다. Reply와 함께 NVIDIA Omniverse 라이브러리 위에 구축하고 Google Cloud에서 운영하는 사업이죠. 새로 더해진 기능으로 물류팀은 실제로 손대기 전에 창고 운영을 설계하고 시험하고 최적화하는 일을 전부 시뮬레이션 안에서 할 수 있게 됐습니다.
ALLSIDES는 3D Digital Twin Factory를 선보였습니다. 실물을 몇 분 만에 SimReady 3D 디지털 트윈으로 바꿔 내는 자동화 파이프라인으로, 밀리미터 이하의 기하학적 정밀도와 실측 물리 속성은 물론 어떤 조명 조건에서도 정확도를 유지하는 조명을 자유롭게 바꿔도 되는 재질까지 담아냅니다. 이렇게 만든 디지털 트윈은 매장 배치 전체를 3D로 시뮬레이션하는 토대가 되고, 주변 조명과 상관없이 쇼핑 여정 내내 그리고 계산대에서 상품을 안정적으로 추적하는 데도 쓰이죠. NVIDIA CUDA와 OptiX, TensorRT 위에 구축된 이 플랫폼은 이미 adidas와 Amazon, Nike, Zalando, Zara 같은 브랜드를 지원하고 있습니다.
CATCHES는 AMIRI와 진행한 RealFit 도입에서 실제 성과를 거뒀습니다. 동일 조건의 스타일과 계절 보정을 거쳐 비교했을 때 전환율 55%, 장바구니 담기 80%, 총매출 56% 상승을 기록했죠. 이 회사는 물리 기반 가상 피팅을 리테일 기업으로 넓히는 PredictiveFit과 함께, WhatsApp에서 고객을 위해 상품을 찾고 스타일링하고 사이즈를 맞춰 주는 개인 패션 에이전트 CASI를 선보였습니다. CASI는 NVIDIA Nemotron 3를 비롯한 오픈 웨이트 모델로 구동되며 NVIDIA Omniverse와 Newton Physics Engine 위에 구축됐습니다.
Nebius 부스에서 만나는 새로운 NVIDIA 리테일 블루프린트
GTC 베를린에서 Nebius는 리테일을 위한 NVIDIA 블루프린트 세 가지를 선보이고 있습니다. 모두 얼리 액세스로 제공되며 NVIDIA로 가속되는 Nebius 인프라에서 돌아가죠.
- 직원 생산성을 위한 Agent Harness: 매장 관리자를 위해 일정 관리와 업무 관리, 재고 알림, 운영 인사이트를 한데 모아 주는 에이전틱 어시스턴트입니다.
- 재고 시뮬레이션·최적화: 수요 시나리오를 모델링하고 보충 전략을 시험하며 적정 재고 수준을 찾아, 리테일 기업이 실제로 결정을 내리기 전에 과잉 재고와 품절을 줄이도록 돕는 블루프린트입니다.
- 에이전틱 파인튜닝 플라이휠: 에이전틱 워크플로우로 학습 데이터를 끊임없이 만들어 내고 오픈 소스 모델을 파인튜닝한 뒤, 실제 성능을 다시 다음 학습 주기에 반영하는 자기 개선 루프입니다.
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