營收被Shein超車、投資新創破產,減碳商機會是H&M逆轉關鍵?
營收被Shein超車、投資新創破產,減碳商機會是H&M逆轉關鍵?

當你努力減碳轉型,卻被批評產品定位不夠鮮明,又遇到競爭對手用超低價搶市,蠶食市占率,該怎麼辦?

二月初,瑞典快時尚品牌巨頭H&M在美國紐約蘇活區開設全新店型,是幾天前才倉卒上任的執行長埃爾佛(Daniel Ervér)首秀。

但他的表情看來一點也不輕鬆。閃辭的前任執行長赫默森(Helena Helmersson)四年任內,公司市值已蒸發五分之一,去年營收又首度被中國快時尚平價巨獸Shein超車。

快速、大量、便宜是Shein的致勝秘訣。科技評論媒體Tech Buzz China創辦人馬睿認為,「Shein的真正實力在於承認他們不知道消費者想穿什麼,因此對迅速生產有信心。」

Shein執行長苗苗告訴《時代》雜誌,該公司每件商品僅以每天五十到一百件規模生產,直到商品變成熱賣品,才會大量生產。但這是Shein長期被詬病過度生產的原因。 根據非營利組織發布的報告《Synthetics Anonymous》,Shein每年碳排量六百三十萬噸,相當一百八十座燃煤電廠。

它採低價策略,一件毛衣和西裝外套都只要十美元(約合新台幣三百一十九元),依然大行其道。《時代》雜誌指出,它已超過Nike、Adidas成為Google搜尋量第一品牌,線上銷售也超過梅西百貨(Macy's)和同是快時尚品牌的Zara。

因定位尷尬陷苦戰 流行性落後、成本飆不敢漲

與Shein清楚的定位相比,H&M位置顯得尷尬。實踐大學設計學院院長許鳳玉觀察,該品牌款式流行性不如Zara,質感、聯名效益也和Uniqlo有一段差距,使其經營陷入苦戰。

甚至在極端氣候之下,棉花價格不斷飆漲,成衣製造成本不斷上修,但H&M漲價速度卻比Zara更慢。路透指出,原因是H&M的顧客對價格更加敏感。

陷入中價位品牌泥淖的H&M,不只遭到夾殺,過去幾年傾力發展的永續後院也突然失火。

它投資的新創Renewcell,具有把舊衣轉化為製造新衣漿料的獨家技術,卻在三月因紡織業對該製程需求遠低於預期而宣告破產。

面對重重危機,H&M定調仍要以最佳價格,提供兼具時尚、品質、永續價值的商品。而埃爾佛的起手式,就是在供應鏈中導入數據、AI,確保服裝不會過度生產。「沒有因應需求而生產,對服飾業而言是最糟糕的事,」他強調。

即便這是Shein、Zara用過的老招式,但Shein為了嚴控成本,採取和五百位設計師外包合作模式。H&M的三百位設計師則都是正職,在精準生產時,可以更密切溝通,確保永續價值觀得以彰顯。

從生產端降碳成本 拚回收聚酯纖維碳排減85%

輔仁大學織品服裝學系助理教授詹宗佑觀察,Shein重視獲利,儘管會和設計師分潤,但未必所有設計師都能雨露均霑,更遑論是對設計師提供所需的永續等技能教育訓練。

許鳳玉解釋,永續概念複雜,包括材料創新、回收、因地制宜精準生產等概念,都圍繞企業願景,若同屬一家公司,自然降低溝通與管理成本。

二月開設的紐約蘇活區新店,是H&M力推精準生產示範店,店內還有該品牌北美首間二手商品店內店Pre-loved。《Vogue》報導,店內所有服裝都配無線射頻技術(RFID電子標籤),以便隨時掌控庫存狀況,而它也藉此讓每間店庫存對應當地顧客喜好,引進他們最有可能購買的商品,避免過度生產。

同時,H&M跟投顧公司Vargas成立新公司Syre,希望擴大永續紡織材料生產規模,第一步就是回收聚酯纖維。

聚酯纖維造成的碳排,占服飾業四成。Syre表示,目前全球不到一%的紡織纖維來自回收,而回收料比起從石油提煉的新料,碳排可減少八五%。

這給了H&M底氣,喊出二○三○年前再生回收材料利用率要達五成的目標。

雖然前述多重戰術,難在現階段有立竿見影的成效,但卻可能是H&M的勝出關鍵。

Shein目前數以千計的供應商都集中在中國,將生產成本壓到最低,再運送至各國。詹宗佑指出,一旦各國貫徹碳計價政策、陸續推出自家的CBAM(碳邊境調整機制)時,Shein就得開始付出大量的碳成本,低價優勢恐難持續。

「恐懼會扼殺心靈,徹底毀滅一個人。」如電影《沙丘》的經典台詞,面對Shein這反噬全球的平價巨獸,懼怕,就先輸了。H&M若能成功重置品牌定位與特色,外加既有供應鏈分散布局優勢下,有機會在碳有價時代來臨時逆轉勝。

延伸閱讀:Shein又被告抄襲,這次惹到Uniqlo夯品「半月包」!快時尚龍頭還有這些黑歷史

※更多精彩報導,詳見《商業周刊》網站。
※本文由商業周刊授權刊載,未經同意禁止轉載。

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責任編輯:錢玉紘

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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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