文：張恭銘
當九成網站內容由AI生成，這家德國電商正把技術投入轉化為結構性優勢
歐洲最大時尚電商Zalando公佈的數據，讓時尚產業不得不重新審視AI的商業價值。根據Business of Fashion報導，Zalando已將網站內容製作成本削減約九成，AI生成的產品內容佔比從一年前近乎為零躍升至九成。這不是實驗室裡的技術演示，而是已經寫進財報的營運成果。
從六週到幾天：內容生產的效率革命
傳統時尚電商的內容生產週期以「週」為單位計算。拍攝、修圖、上架，一組產品圖從樣品到消費者眼前，往往需要六到八週。Zalando透過生成式AI將這個週期壓縮至三到四天，同時內容產出量提升七成。其B2B內容平台SCAYLE STUDIOS上線僅兩個半月，就吸引了超過一百個品牌入駐，包括s.Oliver Group、Betty Barclay Group等企業客戶，將上市時間縮短超過九成五。
這套系統的運作邏輯並非簡單的「生成圖片」，而是讓AI學習Zalando十七年累積的時尚數據——哪些角度展示產品最有效、哪些背景能提升點擊、哪些配色在不同市場表現最佳。技術總監Tian Su曾表示：「生成式AI為我們這個行業打開了全新的可能性」。
AI助理：從工具到生活伴侶
消費者端的變化同樣顯著。Zalando AI助理在二〇二五年全年有六百萬用戶使用，今年第一季就突破一千萬，成長超過六成。這個助理不僅能回答「十一月去巴塞隆納參加爸爸六十歲生日該穿什麼」，還整合了視覺搜尋功能，用戶上傳一張照片，AI就能從七千多個品牌中找出相似風格。
更關鍵的是虛擬試穿與尺寸推薦系統。Zalando的AI尺寸工具在去年減少了約百分之八的尺寸相關退貨，而退貨正是時尚電商最大的成本黑洞之一。這套系統的價值不僅在於省錢，更在於它解決了線上購物最根本的信任問題——「我怎麼知道穿起來合不合身」。
真正的護城河：數據而非演算法
投資者長期以來對AI能否為零售商帶來可持續競爭優勢持懷疑態度。Zalando的聯合執行長Robert Gentz對此的回應是：「AI就像一種不同的建築材料，但房子本身——也就是數據基礎——才是關鍵」。
Zalando的數據護城河來自三個層面：六千萬活躍用戶的行為數據、七千多個品牌的商品數據，以及歐洲最完整的時尚物流網絡。這些數據訓練出的AI模型，是通用模型無法複製的。在物流端，AI驅動的機器人每月完成兩百萬次揀貨，AI模型將配送承諾的精準度提升了二十二個百分點。
在與Shein等超快時尚的競爭中，Zalando選擇的路徑不是比誰更快、更便宜，而是比誰更懂消費者的長期偏好。Shein靠即時社群數據每天推出數千款新品，Zalando則靠十七年累積的購買數據推薦「你會留下來的衣服」。前者追求交易速度，後者追求關係深度。
效率紅利下的隱憂
然而，效率提升的代價同樣值得審視。當九成網站內容由AI生成，視覺真實性的邊界在哪裡？Zalando執行長的比喻耐人尋味——AI是「建築材料」，意味著它建構的是品牌呈現給消費者的世界。歐洲僅有百分之三十五的消費者信任企業以AI使用其數據，低於全球平均的四成八。效率可以量化，信任卻需要更長時間累積。
當競爭對手還在討論是否導入AI時，Zalando已經在討論「代理式商務」讓AI代理代替消費者完成搜尋、比價與下單。執行長預測這個新渠道在二〇三〇年前可能佔據線上零售的百分之十五。這場軍備競賽的終局，或許不是誰的AI更聰明，而是誰的數據更值得被信任。