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NVIDIA与合作伙伴在戛纳国际创意节重塑广告与营销的人工智能应用

  发布于2026-08-24 阅读(0)

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数字时代给广告营销行业装上了“翻跟斗”,而AI时代,则直接递过来一把“自动驾驶”的钥匙。

对于那些正在为广告和营销打造下一代技术的公司来说,核心问题早已不是“要不要用AI”,而是“现有的基础设施,能不能扛得住行业所要求的速度和规模”。

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、亚马逊云科技(AWS)、Criteo、Higgsfield、KERV.ai和Taboola在内的行业领军者,将集中展示如何借助NVIDIA技术,在释放更大创意的同时,实现企业级的、更快速的自主化运营。

企业级的决策智能

因果AI平台Alembic试图解决企业面临的一大难题:证明哪些营销活动真正驱动了增长,而不仅仅是报告“发生了什么”。要在每一个渠道、市场和受众中同步建模真实因果关系,可不是件容易的事。这需要AI基础设施能够处理海量且快速变化的数据集,而不是把它们简化成基于相关性的假设。

NVIDIA DGX Vera Rubin NVL72系统让Alembic可以扩展其因果AI模型,分析更多的变量,运行更大规模的模拟,从而量化营销投入中真正的增长驱动力。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。这样一来,高管们就能拿到一份关于“什么推动了业务成果、钱浪费在了哪里”的无偏真相报告,从而在未来决策时更有底气。

值得注意的是,Alembic的推理运行在Equinix数据中心的私有超算基础设施上——企业数据本就存放在那里,AI工作负载得以保持本地化。World Wide Technology则将此扩展到了安全和受监管的环境中。这三家公司联手,为那些对资本决策负责的高管和数据负责人,打造了一套完整的企业级AI堆栈。

拍卖速度下的智能竞价

对于广告主来说,在每天数十亿次交易中投放广告和相关推荐,需要AI足够精准、快速,并且成本可控到能规模化运行。

亚马逊云科技(AWS)正在将云基础设施、基础模型和NVIDIA GPU加速计算整合成一个为广告技术行业量身定制的连贯堆栈,以迎接AI袋里时代的规模化需求。AWS为广告主、需求方平台、供应方平台和独立软件开发商提供了一套生产级参考实现,让AI驱动的竞价直接发生在实时拍卖之中——这一切由NVIDIA Triton推理服务器提供支持,其深度学习推理速度足以满足实时拍卖窗口的时间要求。

这意味着,广告技术公司可以从基于规则的决策,转向由AI模型驱动的竞价优化、受众激活和交易评分,并且这一切直接在实时拍卖管道中完成。

广告公司Criteo帮助零售商在数字广告领域最大的推荐网络之一中,在正确的时间将正确的产品展示给正确的购物者。要让这些推荐始终相关,就需要对其AI进行持续训练,处理数十亿条购物者时间线。在这个过程中,速度直接决定了推荐质量。

通过与NVIDIA合作,Criteo在NVIDIA Blackwell GPU上实现了模型训练约2倍的加速,这得益于NVIDIA cuEmbed开源库。这一效率提升每年已可节省约17,000个GPU小时,双方目前正计划进一步扩大这一成果。

Taboola则将同样的基础设施逻辑应用到了对话式AI中,利用NVIDIA GPU为其AI答案引擎DeeperDive提供动力,并将该基础设施扩展到AI平台和聊天机器人,使它们能够通过广告产生收入。

贯穿营销工作流的袋里式AI

在营销及其他行业中,AI袋里正越来越多地扮演起“数字同事”的角色,承担起从规划、执行到优化的长时间任务。但这类袋里要想在企业中真正落地,必须配备恰当的控制机制,包括安全护栏、可审计性以及基于角色的权限管理。

NVIDIA Agent Toolkit(包含NVIDIA NemoClaw蓝图和NVIDIA OpenShell安全运行时)正是提供了这些控制能力。

以Higgsfield AI为例,这个AI视频和图像生成平台推出了Higgsfield Supercomputer袋里,在单一界面中管理营销自动化的全生命周期:从活动构思、规划、创意制作,到发布和自主优化。它协调了多个领先的大语言模型,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中的专业子袋里提供支持,这些子袋里在每个活动中持续运行。NemoClaw和OpenShell正在被集成进来,以提供企业信任层。

最终结果是:从构思、创意制作、发布,到效果分析和优化,整个营销生命周期都整合在一个界面中。近400家财富500强企业的营销活动就是在这个平台上创建的。

视频由Higgsfield提供。

语境与内容智能的规模化应用

要让AI像人类一样理解内容的深层含义,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下变得可行。

AI驱动的媒体领导者KERV的Moment Match引擎,会评估每一帧视频和媒体资产中的大量信号,以理解单个场景、物体和产品,并根据广告创意(广告的视觉和文本元素)提供内容推荐,从而提升互动效果。

视频由KERV.ai提供。

KERV.ai最近优化了其处理管道。当平台使用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的解决方案能够分析每个广告或媒体简报包含什么,它与谁产生共鸣,以及内容环境中哪个具体时刻是最佳投放点。

在AI视频理解的开放基准测试MediaPerf上,Nemotron 3 Nano Omni——已被包括使用NVIDIA DGX B200系统的PYLER在内的生态系统合作伙伴采用——在所有被评估的模型(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。

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