零售行业正在积极探索人工智能（AI）的应用，旨在提升客户体验和优化内部流程。面对多重应用场景和成本控制的挑战，团队可以采用经济高效的方案，进行多场景的前期项目测试和落地，避免大规模投资带来的资源浪费。
目前，客户体验AI的研究主要集中在AI 客服，而内部流程的优化则涵盖AI 营销、合同生成、合规审查和供应链优化等方面。在项目研究和预演阶段，采用NVIDIA RTX™系列的高性能GPU进行本地化部署，可以有效应对大多数AI场景的开发，经济且高效。
1、AI 客服场景与适配算力
许多零售企业在数字化转型中，开始基于DeepSeek搭建客服系统。客服场景以对话交互为主，要求输入与输出较短，对并发和首字延迟有一定需求。以下是一些常用模型场景及测试算力方案的数据。
· 选择模型 DeepSeek-R1 32B（FP16），采用4卡 NVIDIA RTX™ 5000 Ada（单卡32GB显存）方案，可支持约64个用户同时进行简单问答，首字时延控制在1秒以内；使用8卡NVIDIA RTX™ 5000 Ada则可支持120多个并发，首字时延保持在2秒以内。
*测试数据来源：赞奇科技
*本表所列成本预估具有动态调整特性，如需了解最新价格，请联系文末小助手。
· 选择模型 DeepSeek-R1 70B（FP16），采用8卡 NVIDIA RTX™ 5880 Ada（单卡48GB显存）平台，能够应对80多个并发，首字时延控制在3秒以内。
*测试数据来源：赞奇科技
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· 通义千问 QWQ 32B模型，以其回答问题逻辑性强逐渐受到用户认可，性能媲美DeepSeek满血版，采用4卡NVIDIA RTX™ 5000 Ada（单卡32GB显存）时，并发数在100以内时，平均用户吞吐率可达14 tokens/s。
*测试数据来源：赞奇科技
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*数据测试环境：
4卡测试环境：CPU：Intel(R)Xeon(R) w5-3433，内存：256GB DDR5，硬盘：1TB。
8卡测试环境：CPU：英特尔® 至强® Silver 4314，内存：256GB DDR4，硬盘：3.84TB。
2、AI 营销场景与适配算力
依托DeepSeek模型开发企业智能营销工作流，可以显著降本增效。此场景以知识库为主，需流畅处理海量文档、数据库信息，长输入长输出的场景较多，对并发、时延、吞吐率有较高要求。
对于小型团队，采用4卡NVIDIA RTX 5000 Ada的机型方案，可满足基本的扩散模型训练、生成式AI设计需求，以及AI营销文案制作、数据分析处理等应用，预期性能如下：
· 采用 DeepSeek-R1 32B（FP16）模型，在长输入、长输出场景中，可支持64个并发，保证信息检索和输出的流畅性；
· 采用通义千问 QWQ 32B（FP16）模型，在长输入长输出场景中，可支持80个并发。
*测试数据来源：赞奇科技
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对于大型项目或团队，搭载8卡NVIDIA RTX 5880 Ada并行计算，预期性能如下：
· 采用 DeepSeek-R1 32B（FP16）模型，在长输入、长输出场景中，可支持80个并发；
· 采用 DeepSeek-R1 70B（FP16）模型，在长输入、长输出场景中，可支持16个并发。
*测试数据来源：赞奇科技
*测试环境同上
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生成式 AI设计项目中，ComfyUI工作流有助于企业快速制作产品营销图/视频，并快速迭代营销方案。涉及的模型如SDXL、Flux等，在高batch size情形下进行训练和推理时，建议GPU显存在24GB以上。以下为一些batch size模型训练和推理的场景数据，供参考：
*以上数据使用电商数据集进行测试，数据来源于赞奇科技
*数据测试环境：
GPU: NVIDIA RTX 5000 Ada (32GB) *1 / NVIDIA RTX 5880 Ada (48GB) *1
CPU: Intel i5-12600KF (3.7GHz) *1，
内存：64GB，系统：win 11
在生成式AI与三维可视化结合开发产品配置器、线上导购和数字人导购员等数字孪生场景中，NVIDIA RTX GPU不仅能进行AI训练和推理，还能因其RT core支持图形可视化，具备独特优势。这类数字孪生营销场景需要NVIDIA RTX 5000 Ada或NVIDIA RTX 5880 Ada的助力，运行复杂模型和高并发场景。
3、其他 AI 应用场景
其他AI应用如合同生成、合规审查、供应链优化、用户行为分析等，需要实时处理大量数据，进行复杂模型推理和分析。可采用四卡乃至八卡NVIDIA RTX 5880 Ada方案，凭借高显存和超强并行计算能力执行复杂AI任务。例如合同生成涉及长输入、长输出的场景，可参考上文AI营销场景的数据。
供应链优化和用户行为分析需根据具体用户数据库和系统信息评估，赞奇科技目前开放免费咨询评估，具体请点击下方链接登记。
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以上数据为测试结果，旨在为用户提供选型参考。涉及用户的多场景和特殊需求，建议提前进行机器测试，以调整至最优方案。以下列出前述显卡型号的具体参数。
这两款显卡均为NVIDIA RTX Ada Lovelace架构顶配显卡，其AI能力和图形性能远超上一代安培架构“卡皇”——NVIDIA RTX™ A6000。
NVIDIA RTX 系列高性能显卡参数概览
*与NVIDIA产品相关的图片或视频（完整或部分）的版权均归NVIDIA Corporation所有。
文章总结
通过AI技术，零售行业不仅能优化客户体验，还能显著提升内部流程的效率。从AI客服到AI营销，再到合同生成和供应链优化，采用高性能的NVIDIA RTX GPU能够满足不同场景的需求。未来，随着技术的不断进步，AI在零售行业的应用将更加广泛和深入，从而推动行业的整体升级和发展。