2050 年的时尚：延续传统还是拥抱创新？

在科技飞速发展的时代浪潮中，变革如汹涌波涛，一波接着一波，持续冲击着我们生活的方方面面。从电信领域的1G逐步演进至5G，运输方式从机械驱动跨越到化石能源再迈向电能驱动，货币体系也从原始的易货交易历经交易卡、黄金、纸币等阶段，最终步入数字货币时代，类似的变革实例数不胜数，这些变化早已融入我们的生活，成为日常的一部分，我们对此有着直观且深刻的感受。

回首过往，尽管事物当下的状态与往昔相比可能有着天壤之别，但这种转变往往是循序渐进的。在我们将视野聚焦并清晰认知到已经取得的巨大进步之前，这些变化通常悄然发生，不易被大众察觉。然而，偶尔也会有突破性的技术横空出世，它们宛如璀璨星辰，具有革命性的力量，催生出全新的范式，以一种极为显著且令人瞩目的方式推动着我们大步向前。这些创新性的框架并非简单地在已有基础上逐步累加，相反，它们引入了一种颠覆性的思维方式，让我们重新审视陈旧问题，为曾经难以想象的解决方案打开了大门，创造出前所未有的新机遇——至少在以往任何实际应用层面，这些都是超乎想象的存在。

这类创新就如同黑天鹅事件，恰如列宁所说：“有时，几十年里都无事发生；有时，几周之内就能发生几十年的事情。”毫不夸张地讲，2022年和2023年正是这种关键转折点的生动例证。在众多人看来，生成式AI的崛起无疑代表着这样一个具有重大意义的转变。在2022年底，通过ChatGPT和Midjourney等面向用户的应用程序所体验到的生成式AI模型崭露头角，并在随后的18个月里持续颠覆各个行业。它从根本上改变了我们对“工作”的认知，甚至对社会的一些基础支柱也产生了深远影响，而时尚界自然也难以置身事外。

身为企业家、设计师以及潮流引领者，这项技术所蕴含的颠覆性潜力促使我们对当下的状况进行深刻反思，不禁遐想：倘若我们运用当今先进的技术重新开启时尚之旅，这个世界将会呈现出怎样一番全新的面貌？我们的工作流程、行业动态以及经济状况又会发生何种程度的改变？我们所创造的产品会变得更加出色还是会不尽人意？是更具人文关怀，还是会有所欠缺？如果在构建时尚体系的过程中融入AI元素，那最终的时尚形态又会是怎样的独特景象？经过初步的探索与尝试后，我们是会满足于一些较为常规的应用案例，仅实现渐进式的创新，还是能够成功重塑整个行业，促使我们重新审视那些曾经被视为时尚界铁律的固有观念？

品牌面临的主要挑战

首先，让我们深入思考一个关键问题：在当今时代，品牌所面临的最大挑战究竟是什么？

品牌价值链，看似复杂多变，实则蕴含着一定的规律。其复杂性体现在涉及众多不同的利益相关方，而各方都有着各自独特的利益诉求和激励机制。从简单的角度来看，在过去的500年里，这个基本框架在很大程度上保持着相对的稳定性。坦率地说，对于外行人而言，时尚产品从创意构思到推向市场的整个过程显得有些混乱无序。然而，对于业内人士来说，这种复杂性和看似的无序恰恰是行业长期以来的运作模式，并且一直延续至今。

以下是对2024年品牌价值链的一个高度简化的呈现，让我们从行业自身的背景出发，逐步深入了解其各个环节。

第0层：行业动态

传统品牌价值链首要面临的挑战源于其内在的竞争本质。品牌之间为了争夺消费者的心智空间和钱包份额，相互激烈竞争，不断抬高竞价，导致大多数参与者的单位经济效益普遍难以维持在可持续的水平。乍看之下，这似乎是一个AI难以解决的棘手难题。毕竟，在任何一个参与者数量增长速度超过其市场规模增长速度的行业中，都必然会面临经济收益被蚕食以及盈利能力竞争加剧的风险。从纯粹的商业视角来分析：在时尚行业，由于进入门槛较低（且呈持续降低趋势），品牌数量理应持续增长，直至达到市场的饱和平衡状态，届时可能会出现无人真正盈利的局面，而实力较弱的参与者将逐渐被市场淘汰出局。

第1层：灵感

对于我们大多数人而言，灵感这一层面充满了吸引力，它是创意激情的源泉所在。在这个层面上，设计师们常常陷入沉思：我究竟应该创造出什么样的作品？我渴望向世界传达怎样的信息？尽管这一层面明显受到前一层面（即市场动态）的影响——市场的现实情况越来越多地左右着产品的生产方向，但这里也是那难以言喻的“创意火花”迸发的地方。这一层面的形成历经多个阶段，包括个人经验的积累、创意想法的萌生以及初步草图的绘制。

然而，这一层面所面临的挑战也清晰可见：优秀的创意想法本就稀缺，要根据一个创意的价值获得公正的市场验证更是难上加难，而且将出色的创意转化为精美的草图需要具备并非人人都拥有的专业技术技能。实际上，将创意转化为草图所需的技术门槛使得最终能够被考虑开发为新产品的灵感数量大幅减少，甚至降低了几个数量级。

第2层：产品创建

产品创建层面是我个人最为关注的部分，它既具有高度的技术性，又充满了各种变数，并且需要与众多外部参与者进行广泛而深入的协调沟通。这一层面主要由以下几个关键阶段构成：技术包装与3D设计、制造商的筛选确定、黄金样品的生产（通常需要经过多轮反复的迭代优化）以及最终的库存生产环节。

可以说，挑战几乎贯穿了这一整个过程！如果要详细阐述，以下便是大多数品牌在这一过程中所面临的主要痛点：

透明度问题：要找到优质的制造商并非易事，而要确切知晓自己在与其合作过程中是否支付了合理的价格则更是难上加难。
并行化困境：每个品牌都不得不重复进行其他品牌已经做过的工作。从功能角度来看，相同的技术包会被数千个不同的品牌各自设计数千次，这无疑是一种大量的重复劳动，每个品牌都在不断地重新发明轮子，造成了资源的极大浪费。
技能短板：技术包装、3D设计、可视化呈现以及模拟等环节都需要专业的知识技能，而且后者还需要专门的硬件设备和软件工具作为支撑，这对于许多品牌来说是一个不小的挑战。
质量保证难题：寻找可靠的制造合作伙伴需要付出高昂的成本，因为这涉及到通过多轮抽样检验、深入了解产品细节以及明确需要关注的关键要点等复杂流程，才能确保产品的质量符合要求。
财务风险隐患：最后，这一阶段最大的挑战在于，在尚未确定产品是否能够顺利销售之前，就需要投入资金建立库存，这就涉及到负营运资金的问题。这也是众多品牌走向衰败或者根本无法进入市场的主要原因：品牌方往往需要猜测市场的需求，承诺进行大规模的生产，然而最终却发现产品滞销，这种情况在行业中极为普遍。

第3层：商业化

最后，我们来到了第三层：实现产品的销售，即商业化阶段。

人工智能已经在这一层面通过产品推荐算法、更精准的广告定位、动态定价策略等方式，以切实且有意义的途径改变了现状。

商业化过程可以大致划分为两个主要阶段：（i）营销阶段，其核心目标是为产品创造购买意向；（ii）商业阶段，主要负责处理完成交易过程中的各种机械性事务，例如支付处理、ERP系统更新、订单履行、产品运输、关税优化以及售后支持服务等。

通常来说，商业阶段被人们视为业务中较为“枯燥”的部分。在这个阶段，效率是最为关键的因素，高于其他任何方面。行业内已经形成了一系列的最佳实践方法，对于大多数品牌而言，关键在于认真遵循这些方法，而不是寻求创新突破。事实上，其他行业已经为打造最为顺畅无缝的市场销售路径树立了相对固定的模板模式。

相比之下，营销阶段则为创造力和实验探索提供了更为广阔的空间。例如，应该选择使用哪些营销渠道？如何精心构建产品的宣传信息？怎样设计出能够脱颖而出的视觉效果？在这一阶段，最大的挑战在于如何通过更快地创建出更具吸引力的促销材料，并在恰当的时间、以合适的方式将其精准地分发给目标受众，从而实现广告支出回报率（ROAS）的优化提升。

挑战总结

综上所述，我们清晰地认识到，品牌在灵感获取、产品创建以及商业化推广等层面都需要克服一系列复杂多样的挑战。尽管这些挑战单独来看就有成百上千个之多（其中任何一个都有可能成为阻碍最终产品在速度、质量、创造力或其他方面取得理想成果的瓶颈因素），但我们可以将其归纳为三个核心类别：

财务风险：主要包括（i）产品开发过程中所面临的风险，（ii）库存积压带来的风险，以及（iii）高昂的客户获取成本。
技能稀缺：体现在缺乏（i）灵感创意能力，（ii）草图绘制、技术和3D设计等专业技能，（iii）质量保证方面的专业知识，以及（iv）营销效率方面的能力。
时间限制：即无法以更快的速度顺利通过每一个层面的工作流程，甚至难以实现各层面工作的并行推进，从而导致整体效率低下。

利用GenAI提出新框架

如今，在我们对推出时尚品牌或新系列所面临的内在挑战有了更为深入的理解之后，让我们一同来探索生成式AI是否能够以及如何帮助我们应对这些挑战。

从这个角度出发，首先需要思考的问题是：生成式AI已经在这方面发挥作用了吗？在过去一年左右的时间里，世界是否真的因为生成式AI的出现而发生了实质性的改变，为品牌和零售商提供了具有实际价值的AI应用程序？以下是一些值得关注的观察结果：

我们已然从一个只有少数经过专业训练的设计师才能够构思出令人惊叹的概念模型的时代，迈入了一个只要具备一定品味的人都拥有这种创造能力的新时代。我们常常听到关于生成式AI使创造力“大众化”的说法（对于这究竟是一件好事还是坏事，不同的人持有截然不同的强烈观点），而这无疑是对其最为精准巧妙的概括。倘若你希望将自己对产品的创意想法转化为现实——无论它是属于服装、鞋类还是配饰类别——如今你都可以轻松做到，而无需再去学习复杂的3D绘图或建模技术。

我们已经告别了那个只有在专业协助下进行后期制作才能创建出引人入胜的营销材料并验证消费者需求的时代，转而进入了一个人工智能能够在产品生命周期的早期阶段，凭借更少的专业技能就可以完成这些工作的新阶段。

我们也早已从一个制造商与最终买家之间几乎没有可见性和曝光率的世界，转变为一个数据既能够为制造商提供信息，又能够帮助他们与买家建立紧密联系的全新世界。尽管这些数据本身并非由AI直接生成，但是越来越多的供应链连接和可见性平台正在广泛运用AI技术，以提供清晰明确的信息、建立可靠的问责机制以及开拓新的参与和曝光渠道。

我们更是从一个创意人员可能只能选择合作而非竞争的世界，过渡到了一个数字创意工具、数字制作方法以及社区采购平台随处可得的时代，这使得合作变得比以往任何时候都更加容易，并且能够充分利用创新的制造方法以及传统方法所积累的集体购买力。

通过对这些变化的梳理盘点，我们必须认识到时尚行业的一些基本面已经以超乎想象的速度发生了深刻的变革。基于这些事实，让我们进一步思考AI如何能够助力我们为新兴品牌构建一个全新的、经过重新思考的价值链体系。

接下来所提出的框架固然并非完美无缺，也不能断言它就是解决时尚行业所有挑战的万能钥匙。然而，这是一种全新的结构模式，它的诞生得益于我们在过去一年中所见证的生成式AI的蓬勃兴起，并将这些新的可能性与我在设计、营销以及制造领域所列举的一些先前已有的创新成果紧密联系在了一起。

我坚信这种方法具有独特的吸引力，这不仅仅是因为它所蕴含的创新理念，更重要的是，它还为新兴的企业家们提供了一种切实可行的、能够有效降低风险的途径。现在，让我们将其称之为社区主导的品牌框架，并一同来探讨它与当今时尚界的显著差异。

第0层：动力学

品牌之间传统的竞争格局，即激烈争夺市场份额和知名度的模式，正在逐步转变为一种协作共生的生态系统。在这个以社区为主导的动态环境中，每一个新加入的参与者（无论是创作者还是消费者）都能够为整个系统增添价值。与传统方法中通常不存在的网络效应不同，在这里，网络效应得到了极大的放大，因为每一个参与者不仅是单纯的消费者，还可能成为创意的贡献者，从而丰富了整个设计资源池。

通过众包创意并激励所有参与者共同发展网络，这种以社区为主导的品牌模式将传统多品牌生态系统中零和竞争的本质转化为了正和多创作者生态系统。在如此竞争激烈甚至有些残酷的市场环境中，这听起来或许有些不切实际，但我们只需看一眼围绕在线创作者和各种爱好所发展起来的社区，或者是围绕Midjourney等AI工具所建立的社区，就会发现这种模式不仅切实可行，而且可能更符合2024年内容创作和消费的现实趋势。

第1层：灵感

在一个充满生成式AI的世界里，曾经制约创造力的瓶颈有望被彻底打破。任何一个具备一定品味和耐心的人，无论其技术技能水平如何，都能够创造出令人惊艳的产品模型。曾经作为绊脚石的市场验证环节，如今在由参与者构成的专属生态系统中，通过对他们所期望看到的概念进行投票表决，得以顺利实现，从而有力地促进了市场验证的进程。

这种基于可衡量的精英社区创意验证过程，显著降低了生产出无人问津产品的风险，将原本被动的买家转变为积极的参与者，更为重要的是，它使得创作者能够根据反馈及时微调自己的设计方法，极大地加快了他们作为设计师成长所需的反馈循环周期。

当然，在这个过程中，我们也需要充分考虑到社会和版权等方面的因素，但从更广泛的意义上来说，时尚与文化的联系越紧密，两者之间的共生关系就越能够得到良好的发展，它们也就能更加自然地相互融合。

第2层：商业化（非生产创建）

传统的价值链在这一层面发生了重大的转变，商业化的环节至少在一定程度上已经超越了产品的实际创造过程。

借助生成式AI的强大力量，市场验证阶段能够在产品制造之前就为其提供关键的信息参考。这正是像Shein这样的按需生产商所采用的模式，而且如果小型品牌能够加入一个将交付速度从消费者购买决策等式中剔除的生态系统，他们同样也可以从中受益。

这无疑是一个具有深远意义的变革。转向预购和按需生产的模式，能够有效地降低与库存积压以及未售出库存相关的财务风险。商业化也因此成为一个智能的、由数据驱动的过程，能够积极主动地塑造即将被创造出来的产品。这种变革所带来的可持续性优势，特别是在有效减少浪费方面，可能会产生极为深远的影响。

然而，我们也必须清楚地认识到，消费者不会永远愿意等待他们所购买的产品交付。尽管如今的购物者越来越明白，如果不想让地球或他人付出最终代价，时尚就不可能既便宜又快速，但时尚行业的本质仍然是受到奇思妙想和瞬间欲望的驱动，这与实际的长期规划同样重要。就像每次有人为预先计划好的婚礼委托定制一件按需场合服时，总会出现有人因为某些突发情况而需要更早收到产品的情况——仅仅是因为这样。

那么，现在新的Layer3（产品创建）是否能够采取一些有意义的措施来加速这个周期呢？我们是否能够达到这样一种理想状态：交货延迟不会将如此庞大的细分市场排除在外，从而使得社区主导的品牌模式真正具有可行性。

第3层：产品创建

在社区主导的框架体系下，产品的创建过程必须具备敏捷性、贴近性和主动性。

在这个全新的模型中，社区主导品牌所运用的生成式AI概念生成模型，能够充分利用制造商设计能力的可视化数据库，从而快速确定可生产的产品方案。当创作者输入他们的创意概念时，AI会对这些视觉历史数据进行深入分析，并将设计方案精准地引导至最合适的制造合作伙伴的细微特点和功能优势上——实现灵感与组件、材料以及机械工艺的完美匹配。

这个基于AI原生的系统不会像传统时尚价值链那样，将大量时间耗费在考虑成本或时间等变量上；相反，它构建起了创意概念与制造商经过验证的专业知识之间的直接通道，确保了从创意构思到实体产品的平稳高效过渡。随着AI接触到越来越多的历史数据、图案样式、操作流程、组件信息等，它在将设计与制造商进行精准匹配方面的能力将会变得更加精确，从而在不影响制造商的优势发挥或创作者的创意愿景的前提下，加速整个生产过程，而且也无需任何人对基本的T恤等产品进行完全重新设计。

就如同ChatGPT、Perplexity以及其他类似的公司正在开启一个与“搜索引擎”截然不同的“答案引擎”时代一样，这个社区主导的品牌所不断发展壮大的制造商网络，也能够在处理如何将给定设计转化为成熟产品这一问题时，为新的“答案机”奠定坚实的基础。

简而言之：AI 原生的时尚模式有望引领我们进入一个全新的阶段，在这个阶段中，我们在从创意想法到成品产出的道路上，无需再反复提出那些繁琐的反问。如果不需要面对这些问题，又会有多少设计师、创作者和品牌会选择？

结论

透过生成式 AI 的视角审视，品牌价值链的每一层都能够被注入崭新的活力与功能。灵感的获取不再仅仅局限于少数专业人士；商业化的环节得以向上游延伸，进而对生产的产品产生积极影响；产品创建则转变为一个动态的、由需求驱动的高效过程。

诚然，要实现这一宏伟目标，仍有大量艰巨的工作亟待完成，但我深信，无论是在我们的个人生活还是职业领域，都存在着诸多证据表明这并非一个遥不可及的疯狂幻想。我认为围绕这些可能性对整个价值链进行重新配置，不仅切实可行，而且极具价值，这预示着一个全新的时代即将来临，在这个时代里，社区、协作以及创造力将成为时尚创新的核心要素。更为重要的是，这种创新模式能够为怀揣抱负的品牌所有者开辟出一条崭新的道路，让他们能够更加稳健地踏入创业世界，同时降低所面临的风险与资源需求，使他们能够将更多的精力集中于品牌运营中那些看似 “枯燥” 却至关重要的部分，从而推动整个时尚行业在 2050 年及以后迈向一个充满无限可能的新征程，至于究竟是从当下我们所处的位置继续前行，还是彻底重新出发，或许答案就隐藏在我们对这些新技术的不断探索与应用之中。