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2025年10月20日，深圳市智创星云科技有限公司在这里注册公司，注册资本为1000万。过了一年，2026年10月22日，赛维智算（深圳）科技有限公司也在此注册登记，依然以1千万为注册资本，这两家都是赛维时代的全资子公司。
赛维时代作为行业内的知名大卖，其定位为一家以服装为主的时尚品牌，2025年，公司的营业收入达到了118.17亿元，服饰配饰的占比为76.96%。旗下五大自有品牌五个过亿。分是做家居服的Ekouaer、做男装的Coofandy、做内衣的Avidlove，做女装的Zeagoo和做童装的Arshiner。
一家专门卖衣服的企业，去注册了一家AI公司，而且不是那种挂个名字的应用层公司，这就很有看点了。赛维智算的经营范围里将其发展重心点明了：人工智能基础资源与技术平台、人工智能公共数据平台、云计算装备技术服务、大数据服务、数据处理和存储支持服务。
应用软件开发和基础资源与先进技术平台是两种截然不同的东西。
前者就是别人做了个模型，买家套上一层自己的壳，用来解决自己某个环节的问题，而后者则是自己从零开始，自己去攒算力、囤数据、养模型。前者按年付费，就算供应商再涨价你也只能认了；后者是一次性重投入，从此这条链路就长在自己身上了。
去年的智创星云经营范围上相对偏重应用侧，而今年，赛维智算走向了底层，更深了一层。
这个布局的底气来自账本，2025年赛维营收同比大幅的增长15%，归母净利润2.83亿,同比增幅32.17%，而扣非净利润更是高达2.64亿，同比增幅45.81%。利润增速竟跑在了收入增速前面，这在铺货型卖家普遍增收不增利的当下，难得一见。2026年第三季度，单季度营收实现35.21亿的突破，同比增幅23.86%，而归母净利为7686.76万，同比增幅高达89.55%。
利润跑得比收入快，其背后的通常都有两种情况：一是把价格给提了上去；二是把生产成本给降了下来。服饰类的产品都极其难以提价增利，所以只能是降本了。
降本如何实现，AI起了关键作用，从披露的各个环节就能看出来：全域数据情报体系、Google Trends Finder趋势选品工具、VOC客户语义分析、柔性供应链系统构建以及广告自动投放。串联起来正好是一条从“看到需求”到“把货做出来”再到“把货卖出去”的完整商业链条。
最能说明问题的还是版型。服饰跨境最难的不是选款，是版型。同一个款，肩线挪三毫米，袖窿收一点，上身就是两回事。赛维将十几年积累的历史版型做了结构化，喂给AI辅助设计系统，让原本的老版型在原有的基础上快速的迭代。真正的价值不在于AI能设计出衣服——它的确还不能——而在于以往一个版型师在一天时间内能改出几个版型，现在通过AI的辅助能改几十个版，而且都有据可依的，不是拍脑袋。
但是自建AI，不是卖家该走的路。
一家年销售三千万的卖家，掏出大把钱去搭建自己的算力和数据平台，成本根本扛不住。光是维持一个能正常地维护训练集群的团队，经费就得几百万一年，还没算上显卡的折旧成本。对绝大多数的卖家来说，拥有AI并不是买下了它，而应该是租用它的能力。
所以，真实的场景是分层的。
最上面的是赛维、易佰这样的头部企业，具有足够的SKU量、足够长的历史数据、足够厚的利润空间，自研边际成本能得到比较充分的摊薄。易佰网络做了个叫易智魔方的平台，本来大概率是内部工具，现在开始对外卖——这本身就是信号：头部把AI能力做成了产品，往下卖。
中间一层是腰部卖家，用这类垂直工具。根据平台方披露的客户案例，一个北美家居园艺方向的亚马逊卖家接入后，他的团队从原本每月商品图产出20套变成每月的商品图产出180到200套，翻了8-9倍。还有一个5人团队管理着2000多条在售的Listing，A+素材过去全靠设计师排期设计，现在能借助工具直接出，部分Listing环比涨了57%。通过这些单点数据，我们也就能看出这一层的AI已经落在具体动作上了。
最下面的一层，是拿着通用工具直接上的人。产出最快，风险也最高。
那AI具体能干什么。不用看概念，看一条链接从无到有要经过哪些手。
开款。以前选货基本就是靠买手去跑展会，翻翻竞品的东西，然后凭感觉就压货了。现在，可以借助Google Trends和平台飙升榜，看哪个细分在起量；可以将竞品的一万条的差评喂给AI，让它把“起球”、“尺码偏小”等归类，让我们对该款的改款方向有一个明确的把握。这件事赛维在做，但一个二十人的小团队也做得了，成本几乎为零。
出图。白底图、场景图、模特图、尺码图、细节图、A+，这正是AI的渗透最深的一环，也是最能直接体现出AI商业价值的一环。以前请模特拍一组，要花几千到上万，从约拍到成片要两周的时间；现在当天就可以直接出图了,而且一套的价格也就几十块钱。
投放。一条视频出二十个开头，同时跑，三天砍掉十九个，剩下的加预算。过去素材产能决定了测试密度，一个团队一个月只能测三个方向，现在一个月能测三十个以上的方向。
合规。对商标词扫描、图片版权比对、外观专利检索等一系列工作，我们对产品的知识产权风险性可以得到充分把握。这一环最容易被我们所忽视，也最容易出事。Listing里带一个别人的品牌词，可能导致链接下架，库存压仓，损失的比省下的设计费大得多。
文案和客服——从多语言的listing，到差评回复再到退货原因类。退货原因归类非常有价值，却很少有人做，它不仅能让我们真正地从消费者的真实口中听取对产品的不满之处，还能将这些不满的信息以最为直接的形式送回给我们的选品端，从而为我们更好的改进产品。
如果要从这五件中挑出一件先做，那我就更倾向于先从选素材和投放来做，因为它们直接对着ROI，当月就能看见数。选品的周期相对较长，但其带来的复利也是最高的。合规是必须做的，却永远不会被排到前面——这也正是最大的问题所在。
据《2025年度中国企业海外知识产权纠纷调查》的数据显示，2025年中国企业在美知识产权诉讼的新立案共达2053起，比2024年的1227起高了67.32%。
这个涨幅与AI出图的日渐普及，很难说是没有关联的。批量的图像、文案不断生成同时，与他人所拥有的商标、外观专利、版权图案撞上的概率也会随之呈线性上升。一个维护上千个SKU的团队，几乎难以通过人眼全量筛查。
平台这头也在收紧，尤其是像亚马逊、TikTok等大平台的监管细则一直在更新，AI虚拟模特素材要按规定进行内容披露和元数据标记，只打水印过不了审。如果是旺季前主图被打回重做，丢掉的不是几百块设计费，是整个窗口期。
还有AI幻觉，用通用模型来改产品细节是常事，尤其是服饰类的商品，但原本清新的版型容易被改造至走样，面料质感变味。垂直模型能够优化一部分，但是不能完全替代人眼的复核工作。
这里有个容易忽略的错位：AI降低的是生产门槛，没有降低合规门槛。生产快了十倍，如果校验还是原来那套节奏，风险就被放大了十倍。很多团队的问题不在生成能力不够，在于创作和校验两条线处于断裂的状态。
再往深一层看，AI在这门生意里真正动的不是效率，是竞争的变量。
过去十年，跨境卖家靠三样东西活着：信息差、人力规模、投放手感。谁先发现某个品在海外好卖，谁能快速铺出几百条链接，谁能把ACOS压到别人压不到的位置。
AI正在把这三样全部变成廉价的、可复制的东西。趋势选品有工具，素材有批量生成，投放有自动优化，Listing文案能一键出十版。当所有人手里的工具都一样，工具就不再是优势。
那优势剩下什么。
首先是私有数据。赛维的版型库、易佰的百万SKU、一个卖家攒了五年的VOC记录和投放数据几乎都是不可复制的，买不到的，也抄不走，AI只是让它们被释放出来的速度变快了。
然后是嵌入深度，AI到底是长在了流程的外面，仅仅用来“提效”了，还是真正地将自身的逻辑和机制都深深地长根流程之中，甚至将流程的本身都给重写了？这两者的差距，一年之后会大到不像同一个行业的人。
最后是AI替代不了的东西。柔性供应链的反应速度、海外合规的底线把握、品牌在消费者心里那点模糊的好感。赛维靠AI做出了这五个亿级的品牌，但如果没有十几年的服饰供应链和版型积累，AI也孵不出这五个品牌。AI是放大器，不是无中生有。
有一个招聘的细节颇为有趣，现在部分跨境上市企业给"跨境电商AI产品负责人"开价40k到70k、16薪，折算下来逼近百万年薪。
百万年薪买的不是会用AI的人——到处都是会用AI的人，买的就是能明确将AI技术放到哪个环节的、放进去之后怎么衡量效果、出了问题谁来兜底的人。
赛维的这两家AI公司方向明确，而值得我们真正去关注的，并不是这两家公司将来做成什么样，而更应该去想的是接下来还会有多少卖家，也会开始在自己的账本上给这件事留出一笔预算！
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