根據麥肯錫管理顧問公司(McKinsey & Company)聯合BoF推出的《2026時尚調查報告》(The State of Fashion 2026)顯示，未來一年時尚全球產業依舊充滿挑戰，預計將再次維持在1%-4%低個位數增長。至於高階主管們則普遍將擴大AI和相關數位能力的應用與整合視為2026年最大的機會。

時尚界正站在一個根本性新現實的門檻上。回望過去十年，從2016年的英國脫歐與川普當選，到新冠疫情衝擊、全球供應鏈動盪，產業總是在波動中前行。然而，步入2026年，領導者們不再將眼前的動盪視為暫時的混亂，而是接受了「持續的變化就是新的常態」。

在這份《2026 年時尚產業高階主管調查》中，「挑戰性」（Challenging）一詞已取代了過去兩年的「不確定性」（Uncertainty），成為高階主管們描述2026年產業狀況最頻繁使用的詞彙。關稅，則被視為首要的障礙。

儘管近半數（46%）的受訪高階主管預計2026年情況將會惡化（較去年調查數據39%升高）。且按地理位置來看，36%的人認為北美前景不佳或非常不具前景，是去年的兩倍。

但同時也有25%的人認為產業條件將會改善，這表明業者在其中看到了機會。

同時對中國市場的展望也終於開始回升：僅28%的人認為2026年中國市場前景不佳（較2025年前的41%下降）。

宏觀經濟不確定因素仍多，時尚零售及奢侈品業績將再次維持低個位數增長。Source: McKinsey & CompanyAI全面釋放：從選配工具到核心引擎

在原物料波動、供應鏈反覆受挫、景氣低迷等壓力逼迫下，時尚產業的營運模式正面臨前所未有的挑戰。AI人工智慧正從競爭優勢轉變為企業必須掌握的基本戰力。許多公司已開始重組組織，倚重AI執行事務性職能，而將人力轉向更具創造性與分析價值的工作。

要真正掌握這股技術轉變，企業必須重新設計流程、重新定義職能、重新爭奪AI人才——而這些人才往往不會來自傳統時尚領域。同時，品牌也必須守住時尚產業最珍貴的資產：獨特的創意文化。領導者需要徹底檢視組織運作方式，把AI視為結構性轉型的起點。

此外，正處於萌芽階段的「代理式 AI（agentic AI）」已開始改寫工作協作模式。當AI不再只是回答問題，而能主動執行任務、協調流程時，企業如何整合這項能力，將成為下一波競爭力。

不僅如此，AI的角色也已延伸到消費端。越來越多顧客依賴大型語言模型搜尋產品、比價、獲得個人化建議，甚至讓AI充當穿搭顧問。這意味著品牌在AI對話中的能見度，將成為新一代的「搜尋排名（New SEO）」。隨著代理式商務（agentic commerce）加速成熟，這種消費模式將在愈發普及。
2030年美國成衣時尚奢侈品產業使用生成式AI的預估狀況。Source: McKinsey & Company

價值重塑：中價位市場再起

在競爭激烈且景氣僵持的市場中，「留住顧客」成為企業最重要的戰場之一。超過半數高階主管認為，顧客維繫策略將主導2026的產業發展。

要保持顧客，品牌必須真正回應顧客需求——而現在的首要需求就是價值。過去一年，許多奢侈品牌大幅調高售價，卻未能同步提升產品力或創新度；反觀中價位的設計導向品牌，則透過更具質感的商品與門市體驗穩健擴張。結果，中價位市場已成為成長最快、且能真正創造價值的板塊。

珠寶市場同樣受惠於此股消費心態。隨著更多顧客尋求耐用、可投資、能彰顯自我風格的商品，全球珠寶需求量預期將持續成長至2028年，尤其男性與女性的「自我犒賞（self-gifting）」需求同步上升。同時，結合科技的智能眼鏡成為配件領域成長最快的品類，預計2026將迎來更密集的新品釋出。

而面對成長停滯，奢侈品牌亦開始自我革新，2025年已有多家大型時裝屋迎來新的創意總監。然而，創新尚不足以化解另一層挑戰：高價格門檻已使許多「渴望奢華」的顧客轉向關注身心健康與個人平衡——這個趨勢早在2017年便已浮現，如今更顯主流。

《2026時尚調查報告》分別從總體經濟、消費者轉變、與時尚產業結構，三種角度分析預測時尚行業未來一年的走向。本文分上/中/下三集，本篇為總體經濟篇。

1.1 關稅亂流
由於美國政府在2025年春季實施大規模的新進口關稅，美國服裝和鞋類進口的加權平均關稅從原本的13%狂飆至54%。儘管後續有所放寬，但最終的加權平均稅率仍維持在高達36%的水準，遠遠超過業界歷史平均水準17%。

這36%的稅率，正如同巨石一般壓在整個產業的成本結構上，其衝擊估算令人咋舌：

・服裝價格上漲預警：短期內，服裝價格預計將被推高35%。
・皮具價格上漲預警：皮具（如手袋和鞋類）價格預計將飆升37%。
・總體成本衝擊：若進口量保持不變，預計全球服裝和鞋類進口關稅將增加約270億美元。

由於美國對服裝和皮革產品高達89%的進口依賴度，面對投入成本的直線上升，北美地區的高階主管們正感受到最直接的痛楚：近四分之一的高管者預計，他們的銷貨成本（COGS）將增加9%以上，迫使企業必須在定價、效率和供應鏈韌性上做出極端反應。

而在供應鏈端，中國、越南、印度、孟加拉和印尼，合計貢獻了美國紡織品和服裝進口的63%，是這次受關稅衝擊最烈的高壓區。關稅的壓力正在促使全球供應鏈啟動「大遷徙」。供應商不再能依賴單一的低成本優勢，而必須進行全球佈局的再平衡：

・中國份額的萎縮：在2019年至2024年間，美國從中國的服裝和鞋類進口量下降了30%。
・新興供應鏈的崛起：同期，美國從柬埔寨的服裝和鞋類進口量增加了42%。柬埔寨因具有競爭力的工資和更優惠的貿易條款，正在成為新的採購熱點。
・供應商的積極應對：為了維持生計，大型供應商正在擴大客戶群、重新談判合約，甚至轉向生產更高或更低價值的產品。例如，印度製造商Gokaldas Exports正將其生產基地擴展至肯亞和衣索比亞，以平衡關稅風險，確保成本競爭力。(左)面對高關稅，品牌預計採取的措施。Source: BoF-McKinsey State of Fashion 2026 Executive Survey (右)2019-2024年各國服裝出口美國的消長。Source: International Trade Centre

品牌生存戰略：三路突圍的自救指南

面對成本壓力（COGS上漲）和市場風險（地緣政治不穩、消費者信心低迷），品牌與零售商正採取「三路突圍」策略來緩解衝擊：

戰略一：調整售價
這是最直接的回應。55%的高階主管預計在2026年會進一步提高價格。其中，北美地區的高階主管預計漲幅最大，45%計劃將價格提高5%以上。
但價格同時也是一把雙刃劍。儘管Nike、Hermès和Ralph Lauren等品牌已公開表示將漲價，但他們面臨一個關鍵難題：消費者對價格的敏感度已達頂峰。目前92%的消費者對家庭財務表示擔憂，超過80%的消費者將「物有所值」視為首要購買因素。因此，任何不伴隨品質、工藝或服務提升的漲價，都可能導致銷量下滑。

戰略二：降低成本
品牌正積極尋求效率解鎖，以抵消利潤率的壓力。這包括重新談判供應商條款、精簡產品分類（SKU），以及改善物流。
【案例】Levi’s正在精簡其節日產品系列，減少複雜性和庫存，以便專注於核心的高利潤單品。
【案例】零售巨頭Walmart則直接向中國供應商施壓，要求降價，將成本壓力轉嫁回供應鏈上游。

戰略三：調整採購
35%的高階主管計劃將採購轉移到具有更優惠貿易協定的市場。
案例：快速時尚巨頭Shein正積極擴張其在越南的生產與採購網絡，展現出高度靈活的供應鏈。

供應商行動清單：精實、數位化、自動化是必要路線

面對更不確定的貿易環境，供應商需提升敏捷度與效率：
・精實生產：透過精益製造、減少浪費，優先實現生產力提升。
・技術投資：利用自動化和數位化，增強供應鏈可見性和運營效率。
・佈局評估：重新評估生產佈局，平衡關稅、勞動力和競爭力等總採購成本。

1.2 人力重塑
時尚產業正步入一個由技術驅動的全新時代。在投入成本波動、供應鏈中斷和低速增長的壓力下，生成式 AI 和自動化已不再是可有可無的「競爭優勢」，而是企業維持效率和競爭力的「商業必需品」（Business Imperative）。

從「人力驅動」到「AI 賦能」—勞動力的再設計

AI的大規模投資預計將帶來顯著的生產力提升。據估計，未來五年內，全球組織將透過自動化和生成式AI實現超過30%的生產力增長。這股力量將從根本上重塑勞動力結構：預計到2030年，在歐洲和美國，約有30%的員工工作時間會放在AI和其他技術自動化。

勞動力的移轉：從重複性到創造性

隨著AI的導入，現有的一些職位將變得更加以AI為中心（AI-centric），員工的角色將轉向更高價值的創意和分析性任務。

也就是說，職位被重新設計（Rewired），時尚工作將從手動任務、數據處理和記錄保存，轉向創新、品牌敘事和深度客戶關係等更具價值的創意與策略性活動。

未來的時尚公司將更精簡、更有效率，員工將從庶務中被釋放出來，得以將精力集中於創造力、策略性決策和複雜的產品開發。

然而，挑戰顯而易見。時尚產業在採用AI方面歷來落後於其他行業，且面臨一個悖論：92%的組織表示將增加對AI的投資，但只有1%的公司聲稱AI部署已達到「成熟」階段，多數仍停留在試點階段。

AI變革的兩大壁壘：文化與人才
要實現AI的全部潛能，時尚領導者必須打破兩大關鍵壁壘：
1.文化與結構障礙
最大的阻力往往是內部文化。高達60%的跨行業領導者認為，公司文化是技術變革的最大障礙。如果組織流程和團隊結構沒有根本性重塑，AI效益將難以發揮。轉型需要領導者：

・重新設計流程：從根本上重新評估組織的運作方式，而不僅僅是疊加新技術。
・打破孤島：培養跨職能協作，例如設計團隊利用AI實時材料價格與採購團隊協同。

2.人才爭奪戰
AI對員工技能提出了新要求。近一半的員工認為他們獲得的AI培訓支持有限。時尚公司必須：

・向外看齊：拓寬招聘範圍，打破傳統時尚生態系統，積極引進外部專業知識，如產品流程工程師、整合行銷策略師等。
・重新培訓：為每項技術投資提供招聘或技能提升的支持，在發達國家，高達40%的員工可能需要重新培訓或轉變角色。
・建立員工價值主張 (Employee Value Proposition)：通過強調創新和創造力，提供給員工獨特的價值和利益組合，以吸引和留住人才。

AI應用實例：效率與創意加速器
事實上，AI已經進入時尚產業的關鍵環節，包括：

・行銷與內容創作：Zalando利用生成式AI加速網站和APP的圖像創建，將製作時間從數週縮短至數天，讓創意團隊從手動製作轉向策劃和指導。
生成式AI不僅讓品牌能以「天」為單位更新視覺，而不是「週」；過往6–8週的拍攝與後製期，壓縮至3–4天即可完成全套素材。
而且有效降低成本：影像製作費用大幅下修90%，讓行銷內容得以規模化、系列化、快速迭代。

統計2024年第4季，Zalando平台上已有70%的編輯內容由AI生成，形成全新的內容佈局模式。創意團隊不需要再專注於手動製作內容，而是轉向策劃和指導AI生成的資產。這一轉變反映了行銷任務的自動化趨勢，預計到2030年，約22%的行銷任務（特別是策略制定、活動構思和內容創建）可以透過生成式AI自動化。

・商品企劃：丹麥珠寶品牌Pandora與AI軟體平台o9 Solutions合作，將需求、品類和商品財務規劃整合到一個單一的AI驅動平台中，以取代先前分散的舊有系統，進一步提高了商品企劃的準確性和市場響應速度。
透過o9的Digital Brain平台，Pandora可提高其全球網絡的可視性、預測準確性和響應速度，以更敏捷的方式調整生產、補貨與新品策略，使公司能夠進行更多數據驅動的即時決策，而不是「憑經驗判斷」。

 ・客戶服務：在高端市場，AI的角色不是取代，而是增強人性化服務。Zegna推出AI驅動的Zegna X（與Microsoft共同開發的 AI驅動的客戶服務應用程式），作為銷售代表的智能輔助工具，可透過文字、Email、WhatsApp主動與客戶分享新品上架、推薦和造型建議，並運用AI整合客戶資料、歷史偏好與新品資訊，使推薦不再依賴人力記憶，而是由智慧系統協助完成。但最終的成交、關係經營仍由銷售代表負責，AI的角色是消除資訊整理與日常回覆的負擔，讓服務回到「真正的人際連結」。