在戛纳国际创意节上，NVIDIA 合作伙伴用 AI 重塑广告与营销

数字时代为广告和营销行业带来了速度，而 AI 时代则赋予了它自主运营的能力。对于构建下一代广告和营销技术的公司来说，问题不再是是否采用 AI，而是他们的基础设施能否以行业所需的速度和规模支持 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 在内的行业领导者展示了 NVIDIA 技术如何帮助释放更大的创造力，并实现企业级更快、更自主的运营。

企业规模的决策智能

因果 AI 平台 Alembic 帮助企业解决最大挑战之一：证明哪些营销活动实际推动了增长，而不仅仅是报告发生了什么。要同时跨每个渠道、市场和受众建模真正的因果关系，需要能够处理庞大且快速变化的数据集的 AI 基础设施，而无需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，并量化营销投资中增长的真实驱动力。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，为高管提供关于业务成果驱动因素和资本浪费点的单一无偏真相来源，使他们能够对未来决策充满信心地采取行动。

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，企业数据已经位于该处，从而保持 AI 工作负载的本地性。World Wide Technology 将此扩展到安全和受监管的环境。两家公司共同提供了一个专为负责资本决策的高管和数据领导者构建的完整企业 AI 堆栈。

竞价速度下的更智能出价

对于广告商而言，在每天数十亿笔交易中提供广告和相关推荐需要准确、快速且足够经济的 AI 才能大规模运行。

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构建的统一堆栈中，能够为 AI 代理时代扩展规模。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，用于在拍卖内部直接运行 AI 驱动的出价——由 NVIDIA Triton Inference Server 提供支持，该服务器提供足够快的深度学习推理以适应实时拍卖窗口。

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，用于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间向正确的购物者展示正确的产品，覆盖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需要持续在其 AI 上重新训练数十亿购物者时间线，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 开放库。这种效率已经每年节省约 17,000 GPU 小时，两家公司正在进一步扩大这项工作。

Taboola 将相同的基础设施逻辑应用于对话式 AI，使用 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，使其能够通过广告产生收入。

营销工作流中的代理式 AI

在营销和其他行业中，AI 代理越来越多地充当数字同事，承担规划、执行和优化中的长期任务。但这些代理只有在具备适当控制（包括安全护栏、可审计性和基于角色的权限）时才能为企业部署。

NVIDIA Agent Toolkit 提供了这些控制，其中包括 NVIDIA NemoClaw 蓝图和 NVIDIA OpenShell 安全运行时。

例如，AI 视频和图像生成生产平台 Higgsfield AI 提供 Higgsfield Supercomputer 代理，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——全部在单一界面中完成。它编排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 内的专门子代理提供动力，这些子代理在每个活动中持续运行。NemoClaw 和 OpenShell 正在集成以提供企业信任层。

结果：从构思和创意制作到发布、性能分析和优化的完整营销生命周期，全部在单一界面中提供。近 400 家财富 500 强公司的营销活动都是在该平台上创建的。

可规模化的情境和内容智能

AI 在意义层面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下变得可行。

AI 驱动的媒体领导者 KERV 的 Moment Match Engine 评估每个视频帧和媒体资产中的众多信号，以理解单个场景、对象和产品，基于广告创意（广告的视觉和文本元素）提供内容推荐，以提升参与度。

KERV.ai 最近优化了其处理管道，在使用平台中的 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的内容、与谁产生共鸣以及在内容环境中应该定位的确切时刻。

在 AI 视频理解的开放基准 MediaPerf 上，Nemotron 3 Nano Omni（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）在所有评估的模型（开放或封闭源代码）中实现了最高吞吐量和最低推理成本。

了解更多关于 NVIDIA 如何为广告和营销技术提供动力的信息。

（特色视频由 Higgsfield 提供。）