Компания Myntra активно интегрирует искусственный интеллект во все аспекты своей маркетплейс-платформы, что позволяет значительно повысить эффективность работы как для продавцов, так и для покупателей, а также оптимизировать внутренние процессы.
Компания Myntra активно интегрирует искусственный интеллект во все аспекты своей маркетплейс-платформы, что позволяет значительно повысить эффективность работы как для продавцов, так и для покупателей, а также оптимизировать внутренние процессы.
Одним из ключевых достижений стало сокращение времени, необходимого новому продавцу для начала работы на платформе, с прежних 10–15 дней до одного-двух дней. Этот прогресс стал возможен благодаря автоматизации процесса регистрации и каталогизации товаров.
Вместо ручного ввода данных для каждой позиции, продавцы теперь могут загрузить одно изображение продукта, после чего система ИИ автоматически извлекает структурные характеристики, такие как фасон рукава, цвет, ткань и вырез. Система способна идентифицировать до 40 таких атрибутов для каждого товара, при этом эксперты по каталогам лишь проверяют полученный результат.
Кроме того, Myntra решила проблему с фотосъемкой для малых брендов. Продавцы могут загрузить изображение одежды, выбрать модель, задать настроение (например, уверенное или жизнерадостное) и указать стилистическое направление (например, элегантное или современное). Система генерирует изображения качества каталога всего за четыре часа, тогда как ранее этот процесс занимал около суток. Ежедневно компания производит от 400 до 600 видеороликов, созданных с помощью ИИ.
Также был обновлен Партнерский портал, который вместо отображения большого объема данных фокусируется на ежедневных приоритетных действиях, таких как корректировка ошибок в листингах, изменение цен и улучшение видимости через рекламные инструменты. Была представлена платформа голосового интеллекта Saarthi, которая связывается с продавцами для решения операционных проблем или устранения пробелов в ценообразовании.
Lakshmi Narayan Swaminathan отметил, что изменения были сформированы с учетом отзывов продавцов, которые требовали более простых способов устранения неполадок с листингами и четких рекомендаций, вместо необходимости самостоятельно анализировать большие объемы данных о производительности. Он подчеркнул, что доверие выше к конкретным указаниям, чем к необработанным данным на панели управления.
На стороне потребителей ИИ используется для снижения неопределенности при выборе одежды онлайн. Механизм рекомендаций размеров теперь охватывает 85% доступного ассортимента и выдает рекомендации менее чем за две секунды. Также внедрен визуализатор посадки, который демонстрирует, как одежда будет выглядеть на типе фигуры, схожем с покупателем, а слой объяснимости информирует пользователя о причинах выбора определенного размера.
Пользователи получили возможность комбинировать образы на одной модели с помощью слоя стилизации. Функция «Примерить на меня» находится в стадии развертывания и предназначена для показа внешнего вида одного и того же наряда на фотографии самого покупателя. Более 90% ежемесячных активных пользователей получают персонализированные результаты поиска.
Конверсационный помощник на базе ИИ, Maya, продемонстрировал показатель повторного взаимодействия в 25% среди вовлеченных пользователей. Кроме того, 40% вовлеченных пользователей стали постоянными пользователями функций, основанных на ИИ. Социальная коммерческая лента, построенная вокруг сообщества из более чем шести миллионов зарегистрированных покупателей, используется 25% ежемесячных активных пользователей, при этом сессии на пользователя увеличились на 8% до 10% с момента запуска.
Помимо функций, ориентированных на клиентов, Myntra применяет ИИ и во внутренних процессах. Pramod Addidam сообщил, что фокус компании смещается от использования ИИ как инструмента для ответов на вопросы к использованию его как платформы для принятия решений.
Примером является внутренняя платформа аналитики на естественном языке BIRA, которая сокращает время анализа с нескольких дней до нескольких минут, обеспечивая результаты в 10 раз быстрее. Ассистент службы поддержки клиентов Meera теперь решает 31% запросов клиентов, при этом показатели удовлетворенности этими взаимодействиями удвоились.
В инженерном отделе ИИ повысил скорость выпуска новых функций на 40%, а симуляции цепочек поставок, которые раньше занимали два дня, теперь выполняются примерно за час. В планах Myntra разработка сопроводительного инструмента для продавцов, который поможет менеджерам по работе с клиентами оказывать более эффективную и последовательную поддержку продавцам, что Swaminathan сравнил с «аналогом ChatGPT».
В целом, эти анонсы свидетельствуют о широком сдвиге в подходе Myntra к ИИ: вместо создания отдельных функций, компания встраивает ИИ во всю цепочку взаимодействия с продавцом, клиентским опытом и внутренними операциями, стремясь устранить препятствия на каждом этапе экосистемы электронной коммерции.
Выпуск модели Kimi K3 от Moonshot AI спровоцировал глобальную переоценку акций в секторе искусственного интеллекта. Аналитики называют это вторым шоком DeepSeek, который вынуждает пересмотреть предположения о рынке ИИ-акций, поскольку модель с 2,8 триллионами параметров показала, что китайские команды способны создавать передовые ИИ-решения при значительно меньших затратах по сравнению с западными компаниями.
По оценкам аналитика IG рынка Тони Сикамора, анонс привел к потере совокупных 314 миллиардов долларов ожидаемой стоимости частных компаний OpenAI и Anthropic. Инвесторы начали пересматривать конкурентную динамику рынка базовых моделей ИИ и поставили под сомнение эффективность экспортного контроля США над передовыми чипами в сдерживании прогресса ИИ в Китае.
Победителями стали китайская полупроводниковая экосистема. Акции SMIC выросли более чем на 5%, так как ожидается, что усиление конкуренции в области ИИ-моделей будет стимулировать дальнейшие расходы на инфраструктуру. Последующий анонс Alibaba Qwen3.8 Max укрепил эту тенденцию, вызвав рост индекса ChiNext композит на 3,6%.
Портфельный менеджер Allspring Global Investments Гэри Тан отметил, что главными бенефициарами остаются компании, занимающиеся уровнем ИИ-инфраструктуры. Китайский акцент на открытый исходный код ИИ ускорит внедрение отечественных передовых моделей, что потребует больше вычислительных ресурсов и увеличит спрос на базовое оборудование, особенно сетевое оборудование и чипы памяти.
Производители чипов памяти являются явными победителями. Несмотря на высокую эффективность разреженности архитектуры MoE с 896 экспертами, Kimi K3 все равно требует около 1,4 ТБ памяти даже после сжатия с низкой точностью, что поддерживает постоянный спрос на SK Hynix, Samsung Electronics и китайских производителей памяти.
Разработчики ИИ-агентов и программного обеспечения также получают выгоду, поскольку более дешевые передовые модели снижают затраты на разработку приложений и ускоряют их внедрение в кодировании, обслуживании клиентов и промышленных процессах.
Проигравшими оказались разработчики ИИ-моделей, которые столкнулись с резко ухудшившейся конкурентной средой. Zhipu AI, ранее считавшийся ведущим разработчиком открытых моделей в Китае, увидел падение акций, котирующихся в Гонконге, почти на 40% за два торговых дня, что отражает опасения рынка относительно конкуренции на уровне моделей. Анонс о том, что веса K3 будут полностью открыты 27 июля, позволит предприятиям запускать модель независимо, без зависимости от облачных сервисов, что усиливает ценовое давление во всей цепочке создания стоимости моделей.
Даже производители высокопроизводительных чипов, такие как NVIDIA и AMD, сталкиваются с новым вниманием к премиальной цене, которую они устанавливают из-за дефицита.
Сочетание Kimi K3 и Alibaba Qwen3.8 Max в течение нескольких дней демонстрирует, что конкуренция в области передовых ИИ-моделей вышла за пределы лабораторий США. Аналитик Morningstar Малик Ахмед Хан выразил скептицизм относительно прямой причинно-следственной связи с распродажей крупных технологических компаний, утверждая, что американские предприятия не откажутся от существующих облачных провайдеров в пользу китайских моделей с открытым исходным кодом из-за требований безопасности и соответствия нормативам. Тем не менее, конкурентное давление на ценообразование моделей и подтверждение альтернативных подходов к эффективности представляют собой устойчивые изменения в инвестиционном тезисе ИИ, требуя более тонкого различения между компаниями, выигрывающими от построения ИИ-инфраструктуры, и теми, чьи бизнес-модели зависят от поддержания дефицита передовых моделей.
Компания Youzu Interactive внедрила агентов искусственного интеллекта в 75% своего персонала, используя Tencent Cloud WorkBuddy. Эта интеграция позволяет преобразовать процесс разработки игр от написания кода до проведения глобального маркетингового анализа.
Youzu Interactive, являющаяся одной из пионерских зарубежных издательских компаний Китая, которая последние 11 лет демонстрирует международный доход, превышающий внутренний, достигла уровня проникновения ИИ-агентов более чем в 75% сотрудников. Технический директор Ван Цзюньшэн описывает эту трансформацию как предоставление каждому сотруднику собственного ИИ-агента, при этом компания покрывает все вычислительные расходы и предоставляет неограниченный доступ к 47 различным моделям.
Путь компании в области ИИ начался в 2023 году с использованием Stable Diffusion для генерации изображений, а в 2024 году — GitHub Copilot для помощи в кодировании. Поворотным моментом стал август 2025 года, когда OpenAI продемонстрировала агента, способного создать продукт объемом в миллион строк с нуля. К началу 2026 года инструменты на основе агентов, включая Tencent Cloud WorkBuddy, были внедрены во всей компании.
В настоящее время ИИ-агенты функционируют в рамках трех ключевых бизнес-сценариев. Первый — это отраслевая аналитика: агенты автоматически собирают информацию из множества источников, проводят анализ настроений с помощью больших языковых моделей и предоставляют структурированные результаты. Youzu разработала бот с функцией мгновенной рассылки, который ежедневно доставляет сотрудникам важные отраслевые обновления, дополненный порталом для сбора информации от сообщества.
Второй сценарий связан с производством рекламных материалов. Поскольку для глобальной игровой компании рекламные материалы являются основным каналом привлечения пользователей, ранее процесс создания креативов был линейным и последовательным: идентификация трендов, написание сценария, создание раскадровки, моделирование, постпродакшн и монтаж. Задержка на любом этапе влияла на весь цикл. Теперь ИИ охватывает большую часть этой цепочки, значительно сокращая время от концепции до первого черновика. Тем не менее, окончательное решение о соответствии региональным особенностям, жанру игры и целевой аудитории по-прежнему требует человеческой экспертизы.
Третий сценарий — это анализ операционных данных. Хотя долгоиграющие игры генерируют непрерывные потоки данных, получение пользовательских метрик традиционно требовало ожидания шаблонов отчетов или согласования времени с аналитиками. Youzu внедрила систему ChatBI, позволяющую бизнес-командам задавать вопросы на естественном языке. Недавно компания упаковала возможности платформы данных в инструменты, которые бизнес-команды могут устанавливать и запускать непосредственно в своих агентах, обеспечивая самообслуживание в анализе данных без вмешательства инженеров.
Youzu завершила трансформацию четырех внутренних систем с помощью ИИ, а еще семь или восемь находятся в процессе. Компания также использует функцию экспертной группы WorkBuddy, которая объединяет специалистов из разных областей в совместные команды. Ван протестировал экспертную группу по созданию контента, которая смогла подготовить полноценное видео по текстовому запросу всего за 20 минут. Согласно финансовому отчету Youzu за 2025 год, доход от зарубежных рынков вырос на 8,06% в годовом исчислении, причем компания связывает часть этого роста с интеграцией технологий ИИ, которая увеличила валовую маржу на 2,46 процентных пункта.
