세계 최대 이커머스 플랫폼 중 하나인 JD.com은 7억 명 이상의 활성 사용자와 수백만 명의 판매자에게 수백억 개의 SKU(Stock Keeping Unit) 카탈로그를 제공합니다. 이러한 규모에서는 고품질의 구조화된 아이템 지식이 더 나은 소비자 경험, 낮은 관리 비용 및 높은 운영 효율성을 뒷받침하지만, 이를 생성하고 서비스하는 데에는 세 가지 산업 규모의 과제가 따릅니다: 빠르게 등장하는 개념, 대규모 SKU를 위한 고품질 지식 생성, 그리고 다양한 다운스트림(downstream) 요구사항입니다. 이러한 과제를 해결하기 위해, 우리는 아이템 지식 생성 및 서비스를 위해 LLM/VLM을 기반으로 구축된 산업 규모의 플랫폼인 JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC)를 선보입니다. Oxygen AIIC는 네 가지 핵심 기둥을 중심으로 구축되었습니다: (i) 효율적인 인간-AI 협업에 의해 구동되는 온톨로지 엔지니어링 (ontology engineering)으로, 수백만 개의 항목을 가진 온톨로지의 동적 진화와 민첩한 확장을 지원합니다; (ii) 처리량 개선 전략과 결합되어 수백억 개의 SKU에 대해 확장 가능하고 확장성 있으며 높은 처리량을 가진 AI 아이템 라이브러리 생성을 가능하게 하는 "Semantic Search then Discrimination" (S2D) 지식 식별 아키텍처; (iii) 안정적이고 제어 가능한 방식으로 개선되어 94.2%의 정밀도(precision)와 82.8%의 재현율(recall)로 지식 생성을 가능하게 하는 자기 진화형 아이템 이해 LLM/VLM; (iv) 데이터 및 서비스 허브 역할을 하는 통합 아이템 터널(item tunnel)입니다. Oxygen AIIC는 현재 수만 개의 JD 카테고리를 커버하며 Huawei Ascend NPU에서 하루 수억 건의 아이템 업데이트를 처리합니다. 또한 수천억 개의 아이템 지식 자산을 축적했습니다. 검색, 추천, 운영, 카테고리 계획을 포함한 핵심 비즈니스 시나리오 전반에 배포된 Oxygen AIIC는 대규모에서 측정 가능한 이득을 전달했습니다. 검색 트래픽 커버리지는 80.4%에 달하며, 아이템 정보 품질 문제는 37% 감소했고, 아이템 등록 시 핵심 속성의 자동 채우기 비율은 80%를 초과합니다.