「租衣服務」成年輕人綠色時尚新寵!研究:不如直接丟掉舊衣更環保
「租衣服務」成年輕人綠色時尚新寵!研究:不如直接丟掉舊衣更環保

在共享經濟盛行的今天,對於年輕世代而言,使用「租衣服務」是再自然也不過的事情。許多人相信,租衣服務可以延長衣著壽命,避免一般消費者穿幾次就丟掉的浪費––然而,使用租衣服務真的有比較環保嗎?

根據美國華盛頓州立大學教授季庭(Ting Chi,音譯)的研究顯示,相較於年長的一輩,Z世代更認同租衣服務這種舊衣回收再利用的概念,能幫助減少成衣製品的浪費、減少對環境的負擔,他們也認為,比起「擁有」衣物,更重要的是「使用」衣物。另一方面,藉由使用租衣服務,他們也有機會能嘗試最新且時尚的穿著。

儘管租衣服務並非新的概念,尤其是正式場合的禮服租賃已行之有年。但年輕世代普遍崇尚環保、重視永續的觀念,加上許多名人、品牌參與其中,對於這股趨勢更有推波助瀾的效果。

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圖/ unsplash

如英國首相夫人凱莉·強生(Carrie Johonson),她出席婚禮與參加G7峰會的禮服都是用租的。影星葛妮絲·派特洛(Gwyneth Paltrow)則直接入主租衣公司Rent the Runway董事會。而服飾品牌Ralph Lauren也計畫推出自家的共享租衣服務The Lauren Look。根據調查公司Global Data的估算,租衣服務在2029年的產值有望達到23億英鎊(約新台幣870億)。

租衣沒有更環保?共享服飾背後的環境危機

即使許多租衣服務公司都以節約與永續使用的概念作為賣點,然而租衣這項看似對環境友善的服務,卻不如人們想像中環保。

芬蘭科學期刊《Environmental Research Letters》中的一份研究指出,相對於直接丟棄舊衣,租衣服務對於氣候變遷的影響更高。

因為租衣服務所需的倉儲、打包、運送,以及連帶衍生的乾洗服務,這些隱藏成本都會對環境造成傷害。世界經濟論壇今(2021)年的一份報告指出,租衣服務業的碳排放量占全球碳排放量的5%,儼然已形成另一種時尚業的環保危機。

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圖/ meethub

《時尚都會:快時尚的代價》(暫譯,Fashionopolis: The Price of Fast Fashion and the Future of Clothes)一書作者達那·湯瑪斯(Dana Thomas)指出,許多業者以循環經濟包裝的租衣服務,實為一種假裝環保的「漂綠」(greenwashing)行為,他們的「環保」只是為了達到企業短期利益,並非為了地球的長期利益著想。

如何避免租衣淪為「漂綠」行為?

湯瑪斯認為,除了租衣業者需要重新審視其物流方式,是否能將對環境的傷害降到最低,消費者也應該改變他們對時尚的態度,租衣應該跟買衣ㄧ樣,不宜過度,而是當參加畢業舞會或婚禮等場合時,有需求時再進行。

美國國家環境保護局統計,2018年美國人共丟棄了1700萬噸的廢棄衣物,比起2000年,幾乎成長了兩倍。季庭指出,美國人平均每年購買67件衣物,實在太多了!想避免浪費,應該從每個人都理性消費做起。唯有「買得少、買得好、穿得久」才能達到永續與時尚之間的平衡。

本文授權轉載自:經理人月刊

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #綠能環保
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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