Размер и доля рынка отрасли искусственного интеллекта (ИИ) в розничной торговле
Анализ рынка отрасли искусственного интеллекта (ИИ) в розничной торговле от Mordor Intelligence
Рынок искусственного интеллекта в розничной торговле оценивается в 14,24 млрд долларов США в 2025 году и, по прогнозам, достигнет 96,13 млрд долларов США к 2030 году, демонстрируя среднегодовой темп роста 46,54%. Эта крутая траектория обусловлена ритейлерами, которые интегрируют передовую аналитику и генеративные модели в рабочие процессы ценообразования, мерчандайзинга и взаимодействия с клиентами. Системы прогнозирования спроса, повышающие точность на 15% и сокращающие избыточные запасы на 10%, обеспечивают немедленное улучшение оборотного капитала, в то время как пограничные системы компьютерного зрения ускоряют внедрение автономных касс и обеспечивают рост стоимости корзины до 35%. Кривые затрат на облачные вычисления продолжают снижаться, расширяя доступ к корпоративным ИИ-стекам для средних ритейлеров. В то же время региональное регулирование конфиденциальности данных и алгоритмической справедливости стимулирует инвестиции в локальные системы вывода и архитектуры, сохраняющие конфиденциальность. Конкурентная интенсивность растет, поскольку гиперскейлеры упаковывают специфичные для розничной торговли ИИ-наборы инструментов и заключают многолетние сделки с глобальными сетями.
Ключевые выводы отчета
- По каналам омниканальные стратегии занимали 45,7% доли рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году, в то время как исключительно онлайн-ритейлеры, по прогнозам, будут расширяться со среднегодовым темпом роста 19,8% до 2030 года.
- По компонентам программные решения занимали 61,3% доли размера рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году; управляемые услуги, по прогнозам, будут расти со среднегодовым темпом роста 21,3% до 2030 года.
- По развертыванию облачные платформы составляли 71,8% доли размера рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году, тогда как пограничные гибридные архитектуры развиваются со среднегодовым темпом роста 24,7% до 2030 года.
- По применению управление запасами и прогнозирование спроса захватили 28,3% доли рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году, а системы предотвращения мошенничества и потерь готовы расширяться со среднегодовым темпом роста 22,4% к 2030 году.
- По технологиям машинное обучение лидировало с 40,21% долей выручки в 2024 году, в то время как генеративный ИИ, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 27,6% до 2030 года.
- По географии Северная Америка сохранила 37,4% размера рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году, тогда как Азиатско-Тихоокеанский регион регистрирует самое быстрое расширение со среднегодовым темпом роста 18,9% до 2030 года.
Тенденции и аналитика глобального рынка отрасли искусственного интеллекта (ИИ) в розничной торговле
Анализ влияния драйверов
| Драйвер | (~) % Влияния на прогноз среднегодового темпа роста | Географическая релевантность | Временные рамки воздействия |
|---|---|---|---|
| Быстрое внедрение омниканального ИИ для персонализации | +8.2% | Глобально, с лидерством Северной Америки и Европы | Средний срок (2-4 года) |
| Снижение стоимости и доступности облачных ИИ-стеков | +7.5% | Глобально, с наибольшей выгодой для развивающихся рынков | Короткий срок (≤ 2 лет) |
| Расширение электронной коммерции требует аналитики в реальном времени | +6.8% | Ядро Азиатско-Тихоокеанского региона, распространение на глобальные рынки | Средний срок (2-4 года) |
| Касса с компьютерным зрением на базе генеративного ИИ | +5.9% | Северная Америка и ЕС, расширение в Азиатско-Тихоокеанский регион | Длительный срок (≥ 4 лет) |
| Медиасети розничной торговли монетизируют собственные данные | +4.3% | Преимущественно Северная Америка, глобальное расширение | Средний срок (2-4 года) |
| ESG-ориентированная оптимизация углеродного следа запасов с помощью ИИ | +3.1% | Европа лидирует, Северная Америка следует | Длительный срок (≥ 4 лет) |
| Источник: Mordor Intelligence | |||
Быстрое внедрение омниканального ИИ для персонализации
Омниканальный ИИ теперь отображает полные пути клиентов и корректируется в реальном времени через мобильные, веб и магазинные точки контакта. Store Companion AI от Target, развернутый почти в 2000 точек, иллюстрирует, как генеративные модели могут обслуживать вопросы персонала, адаптируя предложения для покупателей. Store of Tomorrow от FairPrice Group, построенный на Google Cloud, объединяет данные корзин, внутримагазинные датчики и профили электронной коммерции для создания единого представления о каждом клиенте[1]Google Cloud, "FairPrice Group Accelerates Digital Innovation," cloud.google.com. Такие развертывания связывают физические и цифровые каналы, однако остается разрыв в восприятии: в то время как 96% ритейлеров сообщают об успехе проектов, только 45% потребителей чувствуют себя понятыми, выявляя недостатки в исполнении.
Снижение стоимости и доступности облачных ИИ-стеков
Удельные затраты на вывод снижаются по мере роста эффективности чипов и крупных инвестиций гиперскейлеров. Amazon выделил 100 млрд долларов США на ИИ и инфраструктуру AWS для поддержания низкой задержки и высокой пропускной способности. Cloud for Retail от Microsoft объединяет предварительно настроенные ИИ-модули, сокращая циклы развертывания для сетей среднего рынка. Партнерства, такие как Currys с Accenture и Microsoft, подчеркивают, как ритейлеры обходят ограничения по талантам, арендуя готовые стеки. Смена доступа создает давление на действующих игроков, которые все еще эксплуатируют устаревшие центры обработки данных.
Расширение электронной коммерции требует аналитики в реальном времени
Потоковая аналитика позволяет платформам изменять цены и акции в течение миллисекунд. Основа Element ML Walmart обрабатывает живые сигналы спроса по магазинам и онлайн для организации пополнения. Запуск TikTok в Бразилии включил рекомендации в стиле ChatGPT, которые стимулируют импульсивные покупки через социальные ленты. Унифицированные конвейеры, объединяющие поток кликов, инвентарь, цены конкурентов и данные о внешних трендах, максимизируют доход на посетителя, особенно во время мгновенных распродаж.
Касса с компьютерным зрением на базе генеративного ИИ
Точность распознавания без штрихкода достигла 99,9%, переводя беспроблемные кассы из пилотных проектов в развертывания по всей сети. Партнерство Mashgin с Verifone интегрирует зрение и платежи, устраняя узкие места кассиров. Sam's Club планирует оборудовать 600 клубов после первоначального успеха в 10 точках. Система BRISK от Kappture обрабатывает изображения локально для соответствия европейскому законодательству о конфиденциальности, сохраняя задержку менее 100 мс. Капитальные затраты остаются высокими, но окупаемость инвестиций приходит от более высокой пропускной способности и более богатых данных о поведении покупателей.
Анализ влияния ограничений
| Ограничение | (~) % Влияния на прогноз среднегодового темпа роста | Географическая релевантность | Временные рамки воздействия |
|---|---|---|---|
| Регулирование конфиденциальности данных, ограничивающее сбор данных | -4.7% | Европа лидирует, глобальное расширение | Короткий срок (≤ 2 лет) |
| Нехватка специалистов по ИИ в розничной торговле | -3.9% | Глобально, острая нехватка на развивающихся рынках | Средний срок (2-4 года) |
| Риск алгоритмической предвзятости в динамическом ценообразовании | -2.8% | Регулятивный фокус Северной Америки и ЕС | Средний срок (2-4 года) |
| Энергетические затраты на пограничные вычисления в микро-исполнении | -2.1% | Городские центры глобально | Длительный срок (≥ 4 лет) |
| Источник: Mordor Intelligence | |||
Регулирование конфиденциальности данных, ограничивающее сбор данных
Закон об ИИ ЕС повышает алгоритмы розничной торговли до "высокого риска", обязывая к обязательной прозрачности, человеческому надзору и оценке воздействия. Ритейлеры теперь должны проводить оценку воздействия на защиту данных и встраивать конфиденциальность по дизайну от коммита кода до переобучения модели. Локализованные LLM, которые никогда не покидают корпоративные брандмауэры, появляются как страховка от соблюдения требований, однако меньшие сети борются с затратами и накладными расходами на управление.
Нехватка специалистов по ИИ в розничной торговле
Только в Бразилии сообщается о нехватке 500 000 квалифицированных специалистов по ИИ. Опрос NVIDIA 2024 года показывает, что 42% ритейлеров используют ИИ, но половина называет недостаток навыков главным барьером[2]NVIDIA Corporation, "Retail AI Adoption Survey 2024," nvidia.com. Крупные работодатели обращаются к найму на основе ИИ: Walmart заполнил 400 000 должностей менее чем за пять месяцев через алгоритмический скрининг. Инфляция заработной платы и задержки проектов сохраняются, направляя многие сети к управляемым услугам.
Сегментный анализ
По каналам: интеграция омниканальности ускоряет конвергенцию розничной торговли
Омниканальные подходы занимали доминирующие 45,7% доли рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году, подчеркивая стратегическую ценность унифицированных потоков данных между магазином, веб-сайтом и мобильными устройствами. Модели исключительно онлайн, хотя и меньшие по размеру, масштабируются быстрее всего со среднегодовым темпом роста 19,8%, поскольку облачные архитектуры позволяют им запускать ИИ-пилоты без замены устаревших POS-слоев. Сети офлайн-магазинов используют внутримагазинные IoT-датчики для подачи поведенческих данных обратно в системы рекомендаций, улучшая точность кросс-продаж и повышая конверсию.
Инвестиционный импульс подчеркивает сдвиг: ведущая британская сеть одежды Matalan применила генеративный ИИ к описаниям продуктов и увеличила пропускную способность контента в четыре раза, сократив затраты на контент при сохранении тона бренда. И наоборот, специализированные сети, которые изолируют электронную коммерцию от магазинных команд, сообщают о несогласованных рекомендациях и всплесках отказов от корзины. В перспективе примерочные смешанной реальности и мобильные кассы обещают стереть любые оставшиеся различия между каналами.
Примечание: Доли сегментов всех отдельных сегментов доступны при покупке отчета
По компонентам: управляемые услуги набирают обороты
Программные платформы по-прежнему составляли 61,3% размера рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в течение 2024 года, покрывая системы предиктивной аналитики, чатботы на основе LLM и API распознавания изображений. Однако управляемые услуги растут со среднегодовым темпом роста 21,3%, поскольку ритейлеры передают на аутсорсинг настройку моделей, MLOps и соблюдение требований. Для ритейлеров с ограниченными денежными средствами операционные расходы на ИИ легче защитить, чем лицензии стоимостью в несколько миллионов долларов.
Сервисные специалисты объединяют доменные знания - эвристику размещения на полках, время уценки, планирование труда - в предварительно обученные модели. Этот готовый опыт облегчает внедрение для сетей, лишенных скамеек специалистов по данным. Рост профессиональных услуг более стабилен, сосредоточен на консультационных проектах, таких как аудиты готовности к ИИ и картографирование этических рисков.
По развертыванию: пограничная гибридность решает проблемы задержки и конфиденциальности
Облачные технологии сохранили 71,8% размера рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году благодаря эластичности и экономике оплаты по факту использования. Пограничные гибридные схемы, однако, растут со среднегодовым темпом роста 24,7%, поскольку кассовое зрение, соответствие планограммам и обнаружение краж требуют вывода менее чем за секунду. EdgeRec3D показал, что внутримагазинные вычисления в паре с облачным обучением подняли продажи на 35% в живых A/B-тестах.
Гибридные модели разделяют рабочие нагрузки: необработанные изображения остаются локально для вывода; анонимизированные встраивания отправляются в облачные кластеры для переобучения. Ритейлеры получают соблюдение конфиденциальности и экономию полосы пропускания, не отказываясь от централизованного управления моделями. Только локальные решения выживают в нишах высокой безопасности, таких как роскошные или связанные с обороной столовые.
По применению: оптимизация запасов обеспечивает немедленную окупаемость инвестиций
Инструменты управления запасами и прогнозирования спроса захватили 28,3% доли рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в прошлом году, поскольку финансовые директора отдают приоритет эффективности денежного цикла. Алгоритмы, поглощающие сигналы погоды, акций и местных событий, регулярно сокращают страховые запасы, ограничивая дефицит. Предотвращение мошенничества и потерь - растущее на 22,4% среднегодового темпа роста - использует анализ поведения и компьютерное зрение для выявления аномалий сокращения и ORC-колец в реальном времени.
Маршрутизация цепочки поставок, подбор на уровне магазина и автономные склады завершают высокоценные операционные слои. Аналитика платежей, ценообразования и касс сочетает скоринг рисков в реальном времени с динамическими скидками для максимизации конверсии. Системы управления отношениями с клиентами замыкают цикл с оценкой склонности к оттоку и пожизненной ценности, которая информирует бюджеты кампаний.
По технологиям: генеративный ИИ дополняет ядро машинного обучения
Фреймворки машинного обучения составили 40,21% доли выручки в 2024 году как основа для рабочих нагрузок прогнозирования, кластеризации и скоринга. Генеративный ИИ, расширяющийся со среднегодовым темпом роста 27,6%, дополняет это ядро синтезом текста, изображений и кода. Amazon теперь использует примерно 1000 генеративных случаев использования, включая Rufus, помощника по покупкам, отвечающего на 500 000 запросов ежедневно.
Обработка естественного языка лежит в основе ботов контактного центра, поиска товаров и голосовой коммерции, в то время как компьютерное зрение автоматизирует аудиты полок и самообслуживание. Стратегии подкрепления итерируют ручки цен и акций для динамического баланса маржи и продаж.
Географический анализ
Северная Америка контролировала 37,4% размера рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году, поддерживаемая надежной облачной инфраструктурой, венчурным капиталом и ритейлерами, готовыми пилотировать передовые модели. Повышение выручки Walmart на 4,8% от мерчандайзинга на основе генеративного ИИ подчеркивает ощутимую отдачу. Регулятивный контроль вокруг предвзятости и дискриминации в ценообразовании усиливается, однако прозрачные практики управления моделями помогают крупным игрокам поддерживать развертывание на пути. Инвестиции продолжаются в собственные стеки, такие как Walmart Element и Target Store Companion, для поддержания конкурентных рвов.
Азиатско-Тихоокеанский регион является двигателем роста, расширяющимся со среднегодовым темпом роста 18,9% до 2030 года. Потребители, ориентированные на мобильные устройства, государственное финансирование и агрессивные цифровые участники создают плодородную почву. В Индии 80% ритейлеров намерены масштабировать ИИ в 2025 году, ожидая, что генеративные модели повысят производительность переднего края на целых 37%. Китайские гиганты социальной коммерции сочетают живое видео, разговорный ИИ и интегрированные платежи для оптимизации импульсивных покупок. Рынки АСЕАН перескакивают через традиционные POS с облачными решениями, хотя неравномерная широкополосная связь и разрывы в навыках замедляют скорость развертывания во вторичных городах.
Европа балансирует инновации и регулирование. GDPR и предстоящий Закон об ИИ требуют строгих аудитов воздействия на конфиденциальность, подталкивая сети к федеративному обучению и шифрованию на границе. Пятилетний пакт Sainsbury's с Microsoft является примером партнерств, сочетающих соблюдение требований с современными инструментами. Пилотный проект умной тележки Intermarché и касса с оценкой возраста IKI Lithuania иллюстрируют практичные, соответствующие конфиденциальности случаи использования. Терпеливый, этически ориентированный подход региона генерирует шаблоны для ответственного ИИ, которые могут экспортироваться глобально.
Конкурентная среда
Рынок искусственного интеллекта в розничной торговле показывает умеренную фрагментацию. Гиперскейлеры - Microsoft, Amazon, Google - занимают полюсные позиции, встраивая специфичные для розничной торговли API в свои облака и заключая многолетние альянсы. Связи Microsoft с Sainsbury's и Victoria's Secret, сделки Google с Best Buy и FairPrice, и ускоритель розничной торговли AWS Amazon устанавливают стандарты платформ и отпугивают меньших конкурентов IaaS.
Производители чипов, такие как NVIDIA и Intel, ухаживают за ритейлерами с референсными архитектурами, сочетающими GPU и оптимизированные SDK для касс с компьютерным зрением и аналитики[3]NVIDIA, "Retail Suite on NVIDIA IGX," nvidia.com. Системные интеграторы (Accenture, Cognizant, Infosys) монетизируют разрыв в талантах через сквозную доставку проектов и управляемые MLOps. Между тем, нишевые поставщики - Pixevia в автономных микромагазинах, Daisy Intelligence в прогнозировании спроса - дифференцируются через глубину домена и быстрые итерации.
Стратегические ходы сосредоточены на расширении экосистемы. Microsoft добавил модуль медиасети розничной торговли в свой Cloud for Retail, нацеливаясь на монетизацию собственных данных. Amazon открыл доступ к своему стеку Just Walk Out для сторонних стадионов и аэропортов. Google инвестировал в Vertex AI Search для розничной торговли, предлагая обоснованные генеративные ответы на основе приватных данных каталога. Патентные заявки на AR-примерки красоты и голосовые покупки с учетом контекста намекают на слои взаимодействия следующего поколения.
Лидеры отрасли искусственного интеллекта (ИИ) в розничной торговле
-
SAP SE
-
IBM Corporation
-
Microsoft Corporation
-
Google LLC
-
Salesforce Inc.
- *Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке
Недавние отраслевые события
- Июнь 2025: FairPrice Group представила "Store of Tomorrow" с Google Cloud, добавив ИИ-тележки и видеоаналитику для уведомлений персонала.
- Май 2025: Amazon прогнозирует 100 млрд долларов США капитальных затрат на ИИ и AWS к 2025 году, поддерживая примерно 1000 случаев использования генеративного ИИ.
- Апрель 2025: Kappture запустил безкассовый блок BRISK в Norwich City FC, используя локальную обработку зрения для соблюдения GDPR.
- Февраль 2025: Индийские ритейлеры сообщили о планах расширения ИИ на 80% и ИИ, обеспечивающем половину новых запусков товаров повседневного спроса.
Область действия глобального отчета по отрасли искусственного интеллекта (ИИ) в розничной торговле
Искусственный интеллект - это подход к обучению компьютера, робота, управляемого компьютером, или программного обеспечения критически и творчески мыслить как человеческий разум. ИИ достигается путем изучения когнитивных процессов и исследования паттернов человеческого мозга. Эти исследовательские проекты производят интеллектуальные системы и программное обеспечение.
Рынок искусственного интеллекта в розничной торговле сегментирован по каналам (омниканальность, офлайн-магазины и исключительно онлайн-ритейлеры), компонентам (программное обеспечение, услуги [(управляемые и профессиональные)]), развертыванию (облако и локальное), применению (цепочка поставок и логистика, оптимизация продукции, навигация в магазине, аналитика платежей и ценообразования, управление запасами и управление отношениями с клиентами (CRM)), технологиям (машинное обучение, обработка естественного языка, чатботы, аналитика изображений и видео и роевой интеллект) и географии (Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион и остальной мир). Отчет предлагает размер рынка в стоимостном выражении в долларах США для всех вышеупомянутых сегментов.
| Омниканальность |
| Офлайн-магазины |
| Исключительно онлайн-ритейлеры |
| Программное обеспечение |
| Услуги |
| Облако |
| Локальное |
| Цепочка поставок и логистика |
| Оптимизация продукции и мерчандайзинг |
| Навигация в магазине и опыт |
| Аналитика платежей, ценообразования и касс |
| Управление запасами и прогнозирование спроса |
| Управление отношениями с клиентами |
| Предотвращение мошенничества и потерь |
| Машинное обучение и предиктивная аналитика |
| Обработка естественного языка |
| Генеративный ИИ и большие языковые модели |
| Компьютерное зрение (изображения и видео) |
| Чатботы и виртуальные помощники |
| Роевой и подкрепляющий интеллект |
| Северная Америка | США | |
| Канада | ||
| Мексика | ||
| Южная Америка | Бразилия | |
| Аргентина | ||
| Остальная Южная Америка | ||
| Европа | Великобритания | |
| Германия | ||
| Франция | ||
| Италия | ||
| Испания | ||
| Северные страны | ||
| Остальная Европа | ||
| Ближний Восток и Африка | Ближний Восток | Саудовская Аравия |
| ОАЭ | ||
| Турция | ||
| Остальной Ближний Восток | ||
| Африка | Южная Африка | |
| Египет | ||
| Нигерия | ||
| Остальная Африка | ||
| Азиатско-Тихоокеанский регион | Китай | |
| Индия | ||
| Япония | ||
| Южная Корея | ||
| АСЕАН | ||
| Австралия | ||
| Новая Зеландия | ||
| Остальной Азиатско-Тихоокеанский регион | ||
| По каналам | Омниканальность | ||
| Офлайн-магазины | |||
| Исключительно онлайн-ритейлеры | |||
| По компонентам | Программное обеспечение | ||
| Услуги | |||
| По развертыванию | Облако | ||
| Локальное | |||
| По применению | Цепочка поставок и логистика | ||
| Оптимизация продукции и мерчандайзинг | |||
| Навигация в магазине и опыт | |||
| Аналитика платежей, ценообразования и касс | |||
| Управление запасами и прогнозирование спроса | |||
| Управление отношениями с клиентами | |||
| Предотвращение мошенничества и потерь | |||
| По технологиям | Машинное обучение и предиктивная аналитика | ||
| Обработка естественного языка | |||
| Генеративный ИИ и большие языковые модели | |||
| Компьютерное зрение (изображения и видео) | |||
| Чатботы и виртуальные помощники | |||
| Роевой и подкрепляющий интеллект | |||
| По географии | Северная Америка | США | |
| Канада | |||
| Мексика | |||
| Южная Америка | Бразилия | ||
| Аргентина | |||
| Остальная Южная Америка | |||
| Европа | Великобритания | ||
| Германия | |||
| Франция | |||
| Италия | |||
| Испания | |||
| Северные страны | |||
| Остальная Европа | |||
| Ближний Восток и Африка | Ближний Восток | Саудовская Аравия | |
| ОАЭ | |||
| Турция | |||
| Остальной Ближний Восток | |||
| Африка | Южная Африка | ||
| Египет | |||
| Нигерия | |||
| Остальная Африка | |||
| Азиатско-Тихоокеанский регион | Китай | ||
| Индия | |||
| Япония | |||
| Южная Корея | |||
| АСЕАН | |||
| Австралия | |||
| Новая Зеландия | |||
| Остальной Азиатско-Тихоокеанский регион | |||
Ключевые вопросы, на которые отвечает отчет
Каков текущий размер рынка искусственного интеллекта в розничной торговле?
Рынок оценивается в 14,24 млрд долларов США в 2025 году и, по прогнозам, достигнет 96,13 млрд долларов США к 2030 году, отражая среднегодовой темп роста 46,54%.
Какая область применения лидирует во внедрении сегодня?
Управление запасами и прогнозирование спроса составляют 28,3% доли рынка искусственного интеллекта в розничной торговле в 2024 году, обусловленные измеримыми улучшениями в точности запасов и эффективности оборотного капитала.
Почему пограничные гибридные развертывания растут так быстро?
Ритейлерам нужна задержка менее секунды для касс с компьютерным зрением и мониторинга полок, оставаясь при этом соответствующими законам о конфиденциальности данных, что делает пограничные гибридные архитектуры самой быстрорастущей моделью развертывания со среднегодовым темпом роста 24,7%.
Какой регион расширяется быстрее всего?
Азиатско-Тихоокеанский регион развивается со среднегодовым темпом роста 18,9% до 2030 года, поддерживаемый потребителями, ориентированными на мобильные устройства, государственными программами ИИ и растущими инвестициями от местных и глобальных ритейлеров.
Последнее обновление страницы: