【Meet創業之星】 RE.MU－將個人衣櫃搬到網路，交流時尚穿搭技巧|數位時代 BusinessNext

不論男女，大部分的人都希望靠著外型打扮讓自己變得更有自信，但說到如何找出適合自己的穿搭也算是一門學問。有很多人會試著瀏覽大量穿搭美圖，但可能也無法立即速成、躍身為穿搭達人。因此，為了提供更貼切的服務，由TMI創意工場合夥人雲惟彬Alvin及楊千儀Emily所創立的 RE.MU時尚社群，則是透過在網路上有趣的互動，從中培養穿搭知識及技巧。

RE.MU是以「網路衣櫃」的概念所建立，橫跨時尚穿搭、美妝、居家等50多樣分類，使用者可以把自有衣物展示出來與人討論交流，同時歸納衣櫃裡的所有物件。

就單一物件可上傳3張照片，如洋裝類別，頁面右側會同步顯示同品項物件，延伸瀏覽可從中觀摩別人的品味。下面則有類似Facebook的按讚與留言功能，以及其他的趣味按鈕，透過你來我往的互動回應，豐富社群體驗。

此外，一登入系統會先推薦你值得關注的6位熱門會員，繼而擴大追蹤你喜愛的穿搭對象。由於市場上少見專屬男性的穿搭服務，RE.MU也特別打造男性穿搭的討論空間，因此也吸引到不少的男性使用者分享。目前男女比例各半。

「大部分的穿搭網站都是瀏覽式的介面，少有互動，但其實就跟看平面雜誌沒有兩樣。」楊千儀說，建立RE.MU的初衷，是希望讓使用者透過模仿學習，讓使用者真能學到穿搭技巧，運用在自己身上，解決全身搭配的問題。

網站設計有投票、追蹤等機制，同時也開發許多有趣的功能，如治裝費金額的顯示，可了解達人每月投資在衣物上的費用。而為了鼓勵使用者多上傳照片，RE.MU設計了紅利集點方案，如上傳100張照片即可集點換購物金，可直接在線上購得與RE.MU合作的品牌服飾。

除了導購、廣告模式以外，RE.MU有意進一步推出「線上穿搭顧問」服務，「由你所關注的時尚達人，幫你從衣櫃中現有物件做系統性的搭配，穿出個人風格。」楊千儀說明，這部份則會進一步和達人抽成，或是置入服裝品牌等。

RE.MU讓主題時尚的發言權，不再只停留在少數人身上（如部落客），有品味的素人也得以浮出檯面，企圖打造時尚人才庫。RE.MU同時也與多個潮流媒體合作，如Miss7雜誌、Delgada、She.com、Ustyle，超過50位Re.mu使用者被時尚媒體相中，曝光於雜誌及其他媒體管道。

RE.MU上線一年會員數已超過4萬人，其中台灣佔六成比例，其他則是來自10多個國家的使用者，包含日韓、東南亞及歐美等國。剛推出不久的App，則是讓使用者更方便尋找搭配靈感，目前維持每日近200人的下載量。

為了讓不同風格的愛好者都能在這邊找到自己喜歡的風格，網路推出5種語言、App則有17種，透過在台灣市場推廣的期間，同時也積極拓展海外市場，目前主力放在泰國。

RE.MU去年10月完成首輪募資，是由KAMIA和TMI創意工場領投，團隊表示，獲得此輪資金的挹注，將有機會招募更多頂尖人才，精進由RE.MU 內部開發的「關於品味的人工智慧」推薦系統，共同打造時尚穿搭的學習交流平台。

圖左至右執行總監Amanda、共同創辦人楊千儀。(攝影/侯俊偉 )

【創業教我的事】 不停的嘗試各種的可能，且學會不害怕失敗。把失敗就當作一堂課，學著不重蹈覆轍就好。

Q1. **** 每個人都有希望自己變得更美、更時尚的渴望，我們希望之後RE.MU能成為一個平台，讓更多人不僅只是看美麗的圖片而以，還可以真的學習到怎麼打造想要的風格，更快的讓自己學習時尚。

Q2. **** RE.MU是以圖像為主的時尚社交工具，就像Instagram，文字只是輔助，大家主要還是看圖片交流，不會有太大的影響。

團隊 Team 5人

公司服務 Project 透過建立網路衣櫃的方式學習時尚穿搭，並透過分享結交同好，經營專屬的個人時尚社群。

成立時間 Founded Time 2013年12月

主要用戶 user 18-25歲是主要的用戶群，也有超過30或者更年輕的用戶，目前男女比例各半。

商業模式 **** 目前尚無獲利模式。未來計畫以特定的穿搭顧問作為服務獲利來源。

網址 https://www.re.mu/

【活動預告】創業小聚#40* **** **** 4 月 16 日(週三) 19:00-21:00在北科大第六教學大樓B2國際會議中心。邀請GetMore二次時尚創辦人温博凱PoKai、電獺執行長謝綸Konois、WritePath執行長金超群Charles、夢蝶執行長黃心仁Ren、瑞德感知科技共同創辦人林筱玫，以及奇想創造品牌長林靜雯，在本場活動將分享：創業團隊如何利用Design Thinking、Service Design概念與方法，落實創新點子，掌握用戶行為，創造難忘的服務體驗。詳見活動網頁。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。