今年3月26日，《华丽志》发布业内首份「时尚 AI 投资报告」（链接），挖掘了服装、鞋履、珠宝和腕表领域近百家获得资本背书的 AI 创业公司案例，汇总了需求端全球50+时尚企业的 AI 应用动向，涉及从上游的材料选择与开发、中游的设计打样与柔性供应链，到下游的趋势预测、营销内容生成、库存与物流管理、消费者互动以及可持续发展等全价值链。
随后的几个月里，《华丽志》持续跟踪时尚领域 AI 应用的演化进程。透过近期发生的一系列时尚AI 创业公司的融资事件，我们发现，AI 在持续渗透 C端导购的同时，也在向 B端和时尚产业链的“基建“领域快速蔓延，我们总结了如下四个重要信号：
- C端AI导购功能的目标客群更加垂直细分，更多明星投资人入场
- B端电商购买转化：从“讨好”人到“讨好” AI
- AI 应用从“线上流量优化”向“线下数字化”延伸
- 赋能可持续时尚的相关AI应用受到更多关注
C端AI导购功能的目标客群更加垂直细分，更多明星投资人入场
过去两年，帮助解决商品搜寻、服饰搭配等泛大众购物需求的AI导购应用一直是时尚AI投资领域的热门赛道之一。但伴随入局玩家激增、竞争加剧，一些创业公司开始聚焦更垂直的细分场景和受众需求。与此同时，这类项目也吸引到更多明星资本。甚至在部分项目中，明星不仅是投资人，还依托自身公众影响力，帮助快速构建内容，为产品引流等。
近期完成新一轮融资的 OneOff 和 Vêtir，都是瞄准极其具体细分的一类人群提供“AI穿搭”相关服务，但切入口不同——一个锁定喜欢追随名人穿搭的消费群体，一个专攻高净值人群的衣橱管理。
——OneOff：将找明星同款变为一键直达
4月，AI 驱动的名人同款穿搭搜寻与购买平台 OneOff 宣布获得来自梅根王妃（Meghan Markle）、演员 Shay Mitchell、歌手Quavo 和网球运动员 Aryna Sabalenka 的最新投资。另外梅根王妃还将出任平台顾问。加上此前爱马仕家族办公室、UTA主席Jeremy Zimmer 等知名机构或投资人的初始融资，平台累计融资额约400万美元。
OneOff 成立于2025年，总部位于加州，由咖啡连锁品牌 Blank Street 的创始成员、投资人 Emir Talu 和名人视频平台 Cameo 的前首席创意官 Bobby Maylack 联合创办。平台想解决的痛点很具体：过去买明星同款，需跨平台截图、搜图、翻链接，耗时又费力。OneOff 直接邀请梅根王妃、Emma Roberts、Kate Hudson 等名人明星入驻平台并开通个人主页，AI 自动识别解析其穿搭，并匹配 Net-a-Porter等全球头部时尚电商超100万SKU。用户点击自己喜欢的明星“卡片”，即可获取同款信息并一键购买。
据《Vogue》披露，入驻零售商会向 OneOff 平台支付10%~25%的销售分成，平台再与入驻的名人创作者们分成。
另外，OneOff 不是明星投资人扎堆的唯一案例。5月，比尔·盖茨之女创立的AI 比价平台 Phia 披露了此前3500万美元融资的完整投资人阵容——LVMH主席次子 Alexandre Arnault、 Khloé Kardashian 科勒·卡戴珊、谷爱凌、邓文迪、Paris Hilton、Karlie Kloss、Jessica Alba等30余位名人、明星、超模和运动员赫然在列。
——Vêtir：专攻“有钱人”的衣橱
5月，总部位于纽约的AI 创业公司 Vêtir 完成550 万美元A 轮融资，由包括美国知名投行 Laidlaw & Company 在内的财团领投，来自奢侈品和商业领域的战略投资者跟投，估值达1.5 亿美元。
Vêtir 创办于2024年，创始人 Kate Davidson Hudson 是时尚行业资深人士，先后在《Harper's Bazaar》、《ELLE》担任编辑，曾参与创办奢侈时尚电商平台Editorialist，还担任过意大利奢侈品零售商 LuisaViaRoma 的高管。
Vêtir 定位为AI驱动的"奢侈衣橱操作系统"，面向高净值人群，利用AI帮助整合衣橱数据与品牌实时库存，结合偏好、日程、旅行计划等，输出搭配方案与购物推荐。同时平台还面向私人造型师和奢侈品牌VIP服务团队提供CRM式管理工具，方便远程帮富豪打理衣橱。
据悉，平台高净值客户中包括前 NFL 传奇巨星 Tom Brady。上一年，平台营收增长了 8倍，自然月活用户环比增幅达 200%，B 端企业客户数量涨幅超 3500%，平均订单价值（AOV）超2500美元。
B端电商购买转化：从“讨好”人到“讨好” AI
此前，AI驱动B端电商转化的逻辑是"讨好用户"——通过理解搜索意图、风格偏好、互动行为等数据，做实时个性化匹配。但如今，当ChatGPT、Claude 等AI智能体开始替人比价、选品、乃至下单，B端电商要让产品能被AI模型精准识别、理解并推荐，便要开始“讨好AI”。
贝恩咨询预测，到2030年，由AI智能体发起或完成的"智能体商务"在美国电商市场规模将达3000亿至5000亿美元，占比15%至25%；英国智能商务技术公司 Firney 数据显示，通过AI搜索的用户转化率比传统导航浏览高200%至300%。
这一市场前景页吸引了资本关注。近期完成融资的 ReFiBuy 和 Lemrock 都是B端“智能商务基础设施建设”类的创业公司，旨在帮助品牌或零售商让产品被 AI 读取和推荐。但两者侧重点不同：一个偏内容优化，一个偏技术连接。
——ReFiBuy：让电商产品目录能被各类AI模型精准识别并推荐
5月，总部位于北卡罗来纳州的 AI 初创公司 ReFiBuy 完成超额认购的1360万美元种子轮融资，由 NewRoad Capital Partners领投，Ridge Ventures、Commerce Ventures等跟投。
ReFiBuy 成立于2025年，核心产品是一套闭环智能商务优化引擎：先帮助品牌诊断产品目录在AI模型眼中的"可读性"——哪些会被忽略、原因是什么，然后自动生成更结构化、更易被AI 聊天对话中发现的产品描述，并将优化后的数据同步分发至各商务终端，持续监测AI渠道中的可见度。
——Lemrock：将电商销售系统无缝接入多个AI 模型
3月，巴黎初创公司 Lemrock 完成600万欧元融资，由早期风险投资基金 Galion.exe领投，拥有 Veepee、Decathlon 等时尚和运动零售背景的投资人跟投。
创办于2025年的 Lemrock 提供一个中间件技术栈，作为品牌与 ChatGPT、Claude、Perplexity 等主流AI智能体的单一接入点，让品牌的产品目录、实时库存和交易系统能无缝连接到各大AI模型中。该技术栈还可根据AI对话上下文实时优化产品推荐，同时支持在AI对话中直接完成购买。。
成立不到一年，Lemrock已与60多个欧美品牌达成合作，包括法国头部电商平台 Cdiscount、内衣品牌 DIM等。
AI 应用从“线上流量优化”向“线下数字化”延伸
从面向C端的AI导购、尺码推荐、穿搭建议，到辅助B端的商品检索优化与个性化推荐，再到上文提到的让产品更易被AI模型推荐，过去几年时尚AI的应用大多集中在电商端。但据市场研究机构eMarketer，当前时尚市场约80%的零售额仍来自实体店。实体零售仍是主战场，这也让一些创业公司开始把AI能力从线上搬进门店。
——Radar：为实体零售引入AI自动化管理
5月，总部位于纽约的零售智能平台 Radar 完成 1.7亿美元B轮融资，由 Gideon Strategic Partners 与 Nimble Partners领投，估值达10亿美元。
Radar成立于2010年，通过在门店天花板安装 RFID传感器，结合AI，可实时追踪每件商品的位置与流转动态。系统每8秒完成一次库存盘点，准确率超99%，集补货提醒、辅助店员找货、损耗监测、库存预测等功能于一体。目前 Radar 技术已落地超1400家美国零售门店，合作的时尚品牌包括 American Eagle Outfitters 及 Gap集团旗下的 Old Navy 等。
赋能可持续时尚的相关AI应用受到更多关注
随着全球纺织废物法规趋严，AI在二手服装、回收等循环时尚领域的应用也开始受到资本关注。近期完成融资的 Fleek、reverse.fashion 和 Whering 都不再只服务于“买新衣”的传统消费链路，而是试图用AI 解决循环时尚中不同环节的痛点。
——Fleek：用AI 给二手服装评估分级
7月，伦敦AI 驱动的二手服装批发平台 Fleek 完成2500万美元融资，由 欧洲知名二手交易平台 Vinted 投资方 Burda Principal Investments 领投，eBay、a16z、Y Combinator 等参投，累计融资4500万美元。
Fleek 成立于2021年，最初一家 B2B 二手时尚批发市场平台，近期转型AI驱动平台。Fleek 现已开发出首个专门用于评估二手服装的AI 系统——Fleek Sort。基于过去四年数百万笔交易数据训练，该 AI 系统只需一张照片或一段视频即可对二手服装进行分类和评级，解决了传统依赖人工评估二手服装且分级标准不一的问题。
目前 Fleek Sort 已在巴基斯坦、印度、迪拜的分拣中心落地，并在英国、欧洲和美国启动试点。
——Reverse.fashion：用 AI 提升回收衣物分拣精度、效率
7月，德国AI 初创公司 reverse.fashion 获得来自 High-Tech Gründerfonds（HTGF）的七位数（百万级）投资。HTGF是德国最大的科技初创企业种子轮投资机构之一。此前，reverse.fashion 已完成来自瑞典时装巨头 H&M、风投公司 Kisora 等的预种子轮融资。
reverse.fashion成立于2024年，其AI系统基于数百万张图像训练的深度学习模型，可360度捕捉服装细节，实时检测污渍、磨损、起球等20多种瑕疵类型，并支持按需无限设置分拣类别，从而将废旧衣物精准分流至二次销售或高质量循环再生。据披露，该技术相较人工分拣生产力提升40%，成本节约20%。
——Whering：借助AI 充分用好旧衣，减少新购
7月，美国AI 驱动的数字衣橱平台 Whering 完成700万美元种子轮融资，由 eBay Ventures和Google AI Futures领投，累计融资1400万美元。
Whering 成立于2021年，是一款帮用户从已有衣橱中搭配着装的AI应用。与多数引导购物的穿搭助手不同，Whering 鼓励利用既有衣物、减少新购冲动。目前平台全球用户达1000万，以Z世代为主。据其调查，近70%的用户表示使用后减少了快时尚产品的购买。
丨图片来源：各公司官网
丨责任编辑：LuxeCO
