亞馬遜推男裝穿搭訂閱服務，每月140元就有造型師配到好！背後布局什麼策略？|數位時代 BusinessNext

亞馬遜推男裝穿搭訂閱服務，每月140元就有造型師配到好！背後布局什麼策略？

繼2019年推出女性的服裝搭配服務後，亞馬遜今年也推出男裝搭配訂閱服務，只要每月5美元就能讓造型師為你挑選契合偏好風格的服裝搭配。

男性服飾市場快速成長，運動服是最大主力

亞馬遜選擇在2019年先推出女性版本的個人造型師服務毫不奇怪，女性的服裝消費力往往較男性為高。根據統計，16歲以上男性平均每年花費323美元在打理服裝上，而女性則較這個數字高出76%，每年平均花費571美元買衣服。

且女裝往往單價較男裝更高，即使同樣只是一件牛仔褲，女性版本也較男性的高出10%左右價格。

不過，男性時裝市場仍在快速成長，提供服裝搭配訂閱服務的Stitch Fix在前陣子的財報會議中指出，男裝直接購買業務在最近一季迎來高個位數的成長。亞馬遜趁勢在此時推出男裝搭配的訂閱服務似乎也不令人意外。

尤其運動服、休閒服等主打舒適的服飾更因疫情銷量激增。Stitch Fix就指出，女性運動服較去年同期銷量成長350%，而男性運動服也同樣需求熱烈。

疫情推動服飾電商規模擴大，亞馬遜把握發展契機挑戰競爭對手

與業務型態類似的競爭對手Stitch Fix相比，Stitch Fix搭配價格為20美元，而亞馬遜個人造型師則為每月4.99美元。另外，Stitch Fix造型師挑選的服飾直到開箱時消費者才會知曉，而亞馬遜會在發貨前就率先通知客戶造型師為你挑了哪些服飾。

亞馬遜在服裝搭配訂閱服務領域仍處於起步階段，雖然這位電商巨頭聲稱已經有數十萬位消費者利用個人造型師服務建立了服裝偏好資料，相較於Stitch Fix達340萬的活躍用戶數仍然偏少，要在這塊領域取得領先仍需要不少時間。

個人造型師服務是亞馬遜強化在服飾領域市占率的一項策略，目前電商銷售約占美國服裝市場的39%，而亞馬遜已是其中最大賣家，尤其受到疫情衝擊，無論消費者或廠商都紛紛轉往線上，未來電商佔據服裝銷售的比例可望進一步成長。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

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。