NVIDIA合作伙伴在戛纳展示AI重塑广告营销
商业· 原作者：Jamie Allan· 5 分钟阅读0 阅读
在戛纳国际创意节上，NVIDIA及其合作伙伴展示了AI如何为广告和营销带来自主运营能力。从因果AI平台Alembic到AWS的智能竞价，再到Higgsfield的AI视频创作代理，NVIDIA的技术正推动行业从规则驱动转向AI驱动，实现企业级规模和速度。
数字时代给广告和营销行业带来了速度；AI时代则赋予了它自主运营的能力。
对于正在构建广告和营销下一代技术的公司来说，问题已不再是是否采用AI，而是他们的基础设施能否以行业所需的速度和规模来支撑AI。
在6月22日至26日于法国举办的戛纳国际创意节上，包括Alembic、Amazon Web Services (AWS)、Criteo、Higgsfield、KERV.ai和Taboola在内的行业领导者，正在展示NVIDIA技术如何释放更大的创造力，并实现更快、自主的企业级运营。
企业级决策智能
因果AI平台Alembic帮助企业解决最大挑战之一：证明哪些营销举措真正推动了增长，而不仅仅是报告发生了什么。要同时跨每个渠道、市场和受众对真实因果进行建模，需要能够处理海量、快速变化数据集的AI基础设施，而不会将其简化为基于相关性的假设。
NVIDIA DGX Vera Rubin NVL72系统使Alembic能够扩展其因果AI模型，分析更多变量，运行更大规模的模拟，并量化营销投资中真正的增长驱动因素。Alembic将成为首家使用NVIDIA DGX Vera Rubin SuperPOD进行企业级因果建模的因果AI公司，为高管提供关于哪些因素推动了业务成果、哪些地方资本被浪费的唯一真实源，以便他们自信地做出未来决策。
Alembic的推理运行在Equinix数据中心内的私有超级计算基础设施上，企业数据已经存在于此，从而保持AI工作负载本地化。World Wide Technology将此扩展到安全且受监管的环境。这些公司共同提供了一个专为对资本决策负责的高管和数据负责人构建的完整企业AI堆栈。
更智能的竞价，达到拍卖速度
对于广告商来说，每天在数十亿笔交易中投放广告和提供相关推荐，需要准确、快速且足够经济实惠的AI来大规模运行。
Amazon Web Services (AWS)将云基础设施、基础模型和NVIDIA GPU加速计算整合到一个为广告技术行业打造的统一堆栈中，能够适应AI智能体时代的需求。AWS为广告商、需求方平台、供应方平台和独立软件供应商提供了一个生产就绪的参考实现，用于直接在拍卖内部运行AI驱动的竞价——由NVIDIA Triton推理服务器提供支持，该服务器提供足够快的深度学习推理以适配实时拍卖窗口。
这意味着广告技术公司可以从基于规则的决策转向AI驱动的模型，直接在实时拍卖管道中进行出价优化、受众激活和交易评分。
广告公司Criteo帮助零售商在正确的时刻向正确的购物者展示正确的产品，其推荐网络是数字广告中最大的推荐网络之一。保持这些推荐的相关性意味着要持续在其数十亿购物者时间线上重新训练AI，而这一过程中速度直接转化为质量。
与NVIDIA合作，Criteo在NVIDIA Blackwell GPU上实现了约2倍的模型训练加速，这得益于NVIDIA cuEmbed开源库。这一效率每年已经释放了约17,000个GPU小时，目前两家公司正进一步扩大合作规模。
Taboola将同样的基础设施逻辑应用于对话式AI，使用NVIDIA GPU为其AI问答引擎DeeperDive提供支持，并将该基础设施扩展到AI平台和聊天机器人，以便它们能够通过广告创收。
跨营销工作流的智能体AI
在营销和其他行业中，AI智能体正越来越多地扮演数字同事的角色，承担规划、执行和优化等长期任务。但这些智能体只有在具备适当控制措施（包括安全护栏、可审计性和基于角色的权限）时才能为企业所部署。
NVIDIA Agent Toolkit，包括NVIDIA NemoClaw蓝图和NVIDIA OpenShell安全运行时，提供了这些控制措施。
例如，AI视频和图像生成生产平台Higgsfield AI提供了Higgsfield Supercomputer智能体，该智能体管理完整的营销自动化生命周期：从活动构思、规划、创意制作到发布和自主活动优化——这一切都在一个界面中完成。它协调了领先的大语言模型以及超过35个图像、音频和视频模型，包括Higgsfield基于NVIDIA Blackwell架构构建的专有Soul和Soul 2.0模型。
作为合作的一部分，NVIDIA Agent Toolkit软件（包括NVIDIA Nemotron开放模型）为Higgsfield Supercomputer中的专业子智能体提供支持，这些子智能体在每个活动中持续运行。NemoClaw和OpenShell正在被集成，以提供企业信任层。
结果：完整的营销生命周期——从构思、创意制作，到发布、性能分析和优化——都在一个界面中完成。近400家财富500强公司的营销活动都是在该平台上创建的。
（视频：Higgsfield提供）
大规模情境和内容智能
AI在含义层面上理解内容需要先进的基础设施。NVIDIA的多模态堆栈提供了向量搜索、数据处理和视频理解能力，使这种智能在生产规模上变得可行。
AI驱动的媒体领导者KERV的Moment Match引擎评估每个视频帧和媒体资产中的大量信号，以理解单个场景、对象和产品，根据广告创意（广告的视觉和文本元素）提供内容推荐，从而提高参与度。
（视频：KERV.ai提供）
KERV.ai最近优化了其处理管道，在平台上使用NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni开放模型时，速度和效率实现了超过10倍的提升。KERV的解决方案分析每个广告或媒体简报包含什么内容、与谁产生共鸣，以及应在内容环境中的哪个精确时刻进行定位。
在AI视频理解的开放基准MediaPerf上，Nemotron 3 Nano Omni——已被包括PYLER在内的生态系统合作伙伴采用，后者使用NVIDIA DGX B200系统——在所有评估的模型（无论是开源还是闭源）中实现了最高的吞吐量和最低的推理成本。
原文链接：NVIDIA AI Blog
本文由前途科技编辑整理
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