步入2026年,全球AI产业正迎来深刻的代际转折点。行业焦点已从宏大的叙事与算力军备竞赛,转向真刀真枪的市场化应用落地,真正接受商业价值的严苛检阅。
在1月10日的AGI-Next前沿峰会上,智谱创始人、清华教授唐杰犀利指出:“DeepSeek的崛起标志着单纯‘对话范式’的竞争红利期已近尾声,AI的下一个主战场是‘解决问题’。”针对AI在ToC与ToB市场的路径分化,姚顺雨补充称,ToB场景的用户对模型溢价有着更高的接受度,其核心动力在于AI工具能为企业带来可量化的实质性增效。
然而,中国To B软件市场长期被戴上“不性感”的帽子。与海外动辄千亿美金市值的SaaS巨头相比,国内To B行业始终在谨慎与乐观的夹缝中求生,不少企业的发展增速甚至触到了天花板。
究其原因,一是国内企业长久以来形成的“免费心理”,导致价格战成了常态。二是复杂的采购决策链条,使得产品力往往让位于商务人脉与渠道资源。这种恶性竞争导致研发投入缩减,市场陷入了同质化与内耗的泥潭。
但iMuse创始人顾莹樱坚信,AI技术正在重构这套陈旧的商业逻辑。她认为,AI时代将让“产品为王”重回神坛,为真正有实力的公司赢得溢价空间。“真正的产品为王是通过持续研发,创造可直观感知的效果与可清晰计算的收益。”基于这一初衷,她带领团队打造了贯穿设计全链路的虚拟研发平台——iMuse.AI。
作为国内首个深耕服装领域的智能设计平台,iMuse.AI直击行业积弊:款式高度同质化、内卷严重以及研发与市场需求的脱节。上线仅半年,该平台已成功签约歌力思、博洋、江南布衣等行业领军品牌。
拥有十年科技与时尚跨界经验的顾莹樱指出,传统服装企业常在“抄爆款”与“重金原创”之间徘徊:前者利润微薄,后者风险巨大。2023年,她意识到AI能够通过低成本的“虚拟研发”,让设计在实物打样前就完成市场盲测。iMuse.AI由此构建了从面料图案设计、成衣效果模拟到模特换装、空间陈列的全场景链路。
iMuse.AI的核心逻辑是“开箱即用”。平台集成的“上面料”功能可一键替换经典款的花色,快速延长生命周期;“改设计”功能则实现了细节的智能迁移,设计师只需简单指令即可完成结构调整;“找创意”功能更是通过无限的排列组合,为品牌注入原创动力。所有的操作均摒弃了传统Photoshop繁琐的手工抠图,实现了自然语言驱动的即时生成。
这种生产力的跃迁,正由内而外地改造行业结构。
首先,它实现了“虚拟开发”对“实物研发”的降维打击。在浪费严重的服装业,iMuse的部分客户已启动“虚拟评审会”和“虚拟订货会”。通过AI生成的极度写实上身上图,市场团队和加盟商可以在样衣生产前进行首轮筛选,直接砍掉表现不佳的款式。
数据显示,传统模式下的样品淘汰率高达70%,而虚拟研发能减少60%以上的实物浪费。更关键的是,它极大地缩短了反馈周期,让品牌能够根据即时数据动态调整设计,避免错过短暂的上市窗口期。
未来,“无实物预售”将成为行业标配:品牌可以先投放数百款AI生成的虚拟设计进行测款,根据点击与预定数据再进行精准量产。这种“数据驱动设计”的模式,或许是终结服装行业高库存噩梦的终极解药。
iMuse 虚拟设计前后效果图对比
除了赋能企业,iMuse.AI对设计师个体的职业重塑同样深刻。
顾莹樱观察到,AI正在打破品类间的“技能围墙”。过去,男装、女装、童装设计师之间隔行如隔山,跨品类意味着漫长的重新学习。而现在,AI抹平了技法上的门槛,审美判断力成为了唯一的竞争力。这种“技能平权”让设计师能快速跨界,将脑中的灵感直接转化为成品。
在iMuse内部,一名毕业仅半年的年轻设计师,已经能凭借AI工具独自完成涵盖多种风格的大型客户案例。这种跨越式的成长,在传统模式下至少需要十年的积累。顾莹樱坦言,AI并没有消灭差异,反而放大了思维层级的差距。真正的竞争不再是比谁画图快,而是比谁更懂文化、更懂审美、更懂用户逻辑。
尽管一些合作客户在三个月内实现了近50%的人力降本,但顾莹樱认为这不是简单的“裁员替代”,而是逼迫人类向更有价值的创造性领域迁移。当生产环节实现“零试错成本”,时尚产业才真正迎来了创造力的大爆发。
谈及未来,iMuse正致力于将原本零散、依赖个人经验的设计路径转化为可结构化的“数字资产”。通过系统化保存每一个设计决策,企业可以构建自身的知识库,让研发流程变得可度量、可持续优化。同时,公司推出的“iChuanyi”平台正尝试将虚拟研发与电商交易闭环打通,构建全新的无实物消费场景。
面对“中国To B是否有机会”的质疑,顾莹樱给出了肯定的答复。她认为,只要产品能提供断层式的确定性价值,即便是在偏重关系的国内市场,也能构建起难以逾越的系统壁垒。AI,正是那把打破旧秩序的利剑。
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