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网购已成为现代人的标配。您会滚动浏览各个服装页面，眼睛盯着图案和颜色五花八门的 T 恤，直到找到与您购物车里的鞋子完美搭配的蓝色 T 恤。碰巧的是，在结账时，网站向您推荐了搭配的牛仔裤和尺寸合适的腰带，于是，这一天您买到了从头到脚焕然一新的装束。您终于可以扔掉那件破背心了。
整个过程简单、容易，而且相对轻松。在某些情况下，特别是如果您经常在网上买这买那，这个过程甚至可能很平常。
但在过去，网购却是下一个大事件！早在 1995 年，亚马逊就开始在线销售图书，仅仅 6 年之后，2001 年，第一家纯线上零售商就出现在了万维网上，它就是 Zappos。但是当 2003 年到来时，美国的线上销售额达到了惊人的 500 亿美元。根据 Statistica 的数据，截至 2017 年，40% 的美国家庭每月会网购数次，而 20% 的家庭每周都会网购。
当您收集大量数据（包括个人信息、浏览记录等）时，搭载寻常 DRAM 的简单硬盘并不能满足您的需求。但是，如果您使用美光强大的 SSD 及其不断突破边界的 DRAM，那么每当用户浏览网上购物平台时，以近乎即时的速度归整这些数据就会容易得多。
早在您考虑购买之前
在您下单购买之前，在您开始浏览之前，甚至在您考虑购买某种商品之前，有人或有东西就已经在对您接下来需要的物品进行计算演绎。很可怕，对吧？ 这可能看起来很奇怪、很冒昧，或者完全错误，但这种人工智能应用实际上可以提供格外有用的帮助，或许还可以为您节省一些时间。
这时候，您的背心可能还没有破。您只是经常在工作日下班后上网，看一些关于时尚和风格的视频博客，以及浏览介绍面料选择和配色的博客。
广告主会投入大量的时间、资金和资源来面向理想受众营销，他们已经这样做了几十年。现在，得益于这些程序背后的强大 DRAM（用于处理用户每天积累的大量个人数据），广告主开始使用 AI 和神经网络寻找受众，以及在恰当时机向理想受众展示与之相关的广告。网购之所以看起来如此平常和平凡，皆因为它背后的强大内存。如果没有高速 DRAM，购物推荐会加载得很慢，您设置的用户偏好也很难始终给您带来更好的体验。还有所有那些算法决策，例如加载相关商品、比较价格以及筛选浏览记录以找到与您一直在看的 YouTube 视频相关的内容。在低速硬盘上，它们都将无法实现。在这种情况下，它或许看似平常，因为它只是在发挥自己的作用而已。一种技术如果实现得当，那它应该难以为用户所察觉。当然，您知道您在网购时使用了这种技术，只不过您可能不会意识到，是强大的 AI 算法在处理和提供有用的推荐或选项，这才让您无需不断浏览页面来寻找适合自己的商品。
美光 Crucial 英睿达品牌营销和商务总监 Fred Waddel 对于电子商务以及 AI 在其中的重要作用有着亲身体会。美光会与其他大型零售商合作，帮助他们向不同人群和潜在新客户推广商品，而这正是购前 AI 发挥魔力之处，其中，我们所谓的“魔力”指的是由高级内存驱动的计算。
Waddel 表示：“零售商可以查看其网站访客，更全面地了解他们可能感兴趣的其他商品。通常认为，购买笔记本电脑的人可能也会购买 SSD。但除此之外，人工智能程序可能会识别出其他一些看似荒谬的联系。购买某些笔记本电脑的人可能也需要尿布！” 由于数据量异常庞大，人工智能和高速内存必须悉数挖掘这些数据，以便得出有价值的洞察，建立正确的联系。
还记得生病在家不上学时观看日间电视上播出的《The Price Is Right》节目吗？ 还记得每个广告似乎都在推广阿司匹林或 Clapper 电灯开关吗？ 这是因为，在那个时间段观看《The Price Is Right》的观众主要是退休老人。广告定位的是那些观众，而不是生病躺在沙发上的孩子！
线上零售商做的是同样的事。他们会投入大量的时间和资金来确定目标受众。他们会收集在您的搜索模式、社交媒体帖子和浏览记录中发现的数据并加以分类。您是否有过在搜索引擎上搜索某款商品，结果却在社交媒体动态中看到这款商品的经历？
您已准备购买。接下来如何？
假设您的背心刚刚破了。您已经太久没有为自己添置新衣服了，现在终于是时候停下来，为您的衣柜添置一些新装，但您不确定从何处入手。
为了减少退货和避免不必要的花费，一些线上零售商已经开始部署密集的人工智能程序，包括帮助顾客确定某件衣服是否合身的图像识别软件。不妨设想一下利用这种技术购买新 T 恤！您可以确切地知道它的合身度，不会出现因为直接选择您在百货商店通常选取的尺码而需要把衣服寄回去换大一号或小一号的情况。
类似这样的程序需要异常强大的内存。与任何图像识别程序一样，它必须获取和处理大量数据点，才能估算出您需要的尺码，或者提供由计算机生成的、展示新 T 恤完美贴合您的肩膀和腰部的图片。要快速、高效地（毕竟没有什么比网站加载缓慢更让顾客沮丧的了）做到这一点，唯一的办法就是配备可靠的内存。
但是，在这些密集程序之外，还有一些看似无谓和简单的代码串及算法，也为打造毫不乏味的网上购物体验做出了贡献。这些代码行中的每一行都为网站的各个购物触点提供了信息参考。无论是搜索框、“相关商品”滑块还是评价部分，每项功能都离不开一定程度的人工智能。