AI搭配师解决穿搭决策痛点，硅基链动寻求天使轮融资
当越来越多AI公司涌向通用Agent赛道，从办公、搜索、编程一路延伸到营销、客服和销售时，也有创业公司开始选择另一条路径：不追求让AI“什么都能做”，而是尝试先让AI在一个具体行业中真正完成工作。
成立于2026年的硅基链动（广州）科技有限公司，将目光放在了时尚穿搭这一垂直领域。
相比打造一个能够回答各种问题的通用AI，硅基链动希望建立的是一名能够理解用户需求、完成穿搭分析、输出搭配方案，并进一步连接真人搭配服务、服装商品交易和实体门店经营场景的AI搭配师Agent。
目前，硅基链动已经形成DpstarAI搭配师助手、DpstarAI企业版和搭配星球DPSTAR三条产品线，分别面向个人消费者、服装企业及实体门店，以及真人搭配服务和服装电商交易场景。
据项目方提供的数据，DpstarAI搭配师助手于2026年7月发布，在未进行付费推广的情况下，截至8月累计用户达到约5000名，其中女性用户占比约60%。
另一条业务线搭配星球DPSTAR目前实际运营约2至3个月，支付GMV从首月约2万元、第二个月约5万元增长至最近一个月约10万元；目前月均约1500名消费者预约真人搭配服务，预约至下单转化率约30%，月广告投入控制在2000元以内。
目前，硅基链动正在寻求100万元人民币天使轮融资。
三款产品围绕“AI搭配师”，连接穿搭决策、服务与交易
服装消费看似只是选择一件商品，实际却是一个高度非标准化的决策过程。
同一件衣服放在不同消费者身上，最终效果往往受到身材、比例、年龄、职业、穿衣场景、预算、个人审美、已有衣橱和尺码等多个因素共同影响。
因此，一个真正意义上的AI搭配师，需要解决的问题并不只是“白色T恤应该搭什么裤子”。
它还需要进一步判断用户属于什么体型，什么衣长更适合，什么裤型能够修饰比例，在特定场景下应该如何穿着，用户衣柜里已经有哪些单品，以及最终推荐的商品是否真正适合买。
围绕这些问题，硅基链动首先推出了面向个人消费者的DpstarAI搭配师助手。
目前产品覆盖AI智能搭配、AI试衣、AI试发型、AI风格定位、AI穿搭诊断、AI尺码推荐、AI数字衣柜等功能。用户可以录入身材信息、风格偏好、预算和穿衣场景，并将已有服装上传至数字衣柜，由AI结合用户实际情况生成相应的搭配方案。
DpstarAI搭配师助手于2026年7月正式发布。根据项目方提供的后台运营数据，在未进行付费推广的情况下，截至8月产品累计用户已达到约5000名。
从用户结构来看，目前女性用户占比约60%，男性用户约占40%。这一数据与搭配星球DPSTAR当前以男性为主的真人搭配及服装交易用户结构存在一定差异，也意味着AI搭配工具本身触达的人群正在从此前项目重点覆盖的男性穿搭需求，进一步扩展至更广泛的女性消费者。
现阶段，DpstarAI搭配师助手并未将短期商业化作为首要目标，而是以降低AI穿搭工具使用门槛、积累真实用户需求和验证产品使用频率为主。后续复杂的穿搭需求可以进一步连接搭配星球DPSTAR的真人搭配师服务和服装交易。
在技术路径上，硅基链动并不自研通用基础大模型，而是基于千问、豆包、DeepSeek等成熟多模态模型进行能力组合，并围绕穿搭场景开发用户画像、衣柜管理、搭配方案、推新搭配、尺码推荐、穿搭诊断和企业库存搭配等垂直智能体。
相比单一大模型问答，这一路径更强调行业知识、用户数据以及实际业务结果。
如果用户存在更加复杂的穿搭需求，则可以进一步进入搭配星球DPSTAR。
搭配星球DPSTAR定位为AI+真人搭配师服务电商平台。消费者可以预约一对一真人搭配师，搭配师结合消费者身材、风格、城市、预算和使用场景，从平台合作供应链中筛选商品，再结合AI试衣和AI尺码推荐输出整套搭配方案。
如果消费者认可方案，则可以直接在平台购买对应服装。
目前平台合作供应链可提供超过10000款服装商品，其中男装约占80%、女装约占20%，单套穿搭零售价主要覆盖200元至1500元区间。
商品库存、仓储、发货及退换货主要由合作供应链完成，硅基链动负责用户获取、搭配服务、订单交易和消费者关系维护，以降低早期库存和履约压力。
在消费者业务之外，硅基链动还将AI搭配能力进一步延伸到了实体服装零售场景。
DpstarAI企业版主要面向服装品牌和实体服装门店，希望让门店建立属于自己的“AI搭配师员工”。
实体服装门店传统上高度依赖导购能力，一个成熟导购不仅需要介绍商品，还需要快速判断顾客需求，完成选款、尺码建议、上下装组合和连带销售。但这类能力往往高度依赖个人经验，存在培养周期长、人员流动后经验难沉淀的问题。
DpstarAI企业版允许门店导入自身商品库存，包括图片、颜色、尺码、价格、版型等信息，同时录入顾客的身材、需求、预算和场景，再由AI直接围绕门店现有库存生成整套搭配方案、推荐尺码，并通过AI试衣向顾客展示搭配效果。
其目标并不是替代导购，而是帮助普通导购降低专业门槛，将过去依赖优秀员工个人经验完成的部分服务能力沉淀到系统中。
从整个产品结构来看，硅基链动试图形成一条完整链路：消费者产生穿搭需求，AI分析并提供方案，真人搭配师处理更复杂的需求，随后进入商品推荐和交易，再由真实购买、退换货以及消费者反馈反哺AI能力。
DpstarAI用户突破5000名，搭配星球月支付GMV约10万元
目前，硅基链动的两条C端业务线分别验证不同环节。
其中，DpstarAI搭配师助手主要验证消费者对于AI穿搭工具的实际需求和使用意愿。
据项目方提供的数据，DpstarAI搭配师助手于2026年7月发布，在没有进行付费推广的情况下，截至8月累计用户达到约5000名，其中女性用户占比约60%。
对于一个仍处于早期阶段的垂直AI产品而言，这一阶段的数据主要用于判断用户是否愿意主动尝试AI搭配、AI试衣、穿搭诊断和数字衣柜等功能，以及进一步观察用户使用频率、留存和向真人搭配服务转化的情况。
搭配星球DPSTAR则主要验证真人搭配服务是否能够进一步推动服装交易。
据项目方提供的数据，搭配星球DPSTAR目前实际运营约2至3个月。
首月支付GMV约2万元，第二个月增长至约5万元，最近一个月支付GMV首次达到约10万元。
需要说明的是，上述约10万元为支付GMV，即消费者实际支付形成的总交易额，目前尚未扣除退款及退货，并不等同于平台最终营业收入。项目方后续计划进一步区分支付GMV、净成交GMV和平台实际留存收入。
在用户获取方面，目前搭配星球DPSTAR每月约有2000至3000名咨询用户，主要来自小红书和抖音等内容平台。
其中，月均约1500名消费者预约一对一真人搭配服务，预约至下单转化率约30%，对应约450名消费者完成下单。
现阶段月广告投入控制在2000元以内，自然流量仍是主要用户来源。
需要区分的是，DpstarAI搭配师助手的约5000名用户属于AI产品注册及使用用户，而搭配星球DPSTAR的1500名月预约消费者属于真人搭配服务业务，两组数据对应不同产品和不同业务环节，并非同一用户统计口径。
目前平台合作真人搭配师约10名，采用轻资产合作模式，不设置固定底薪，主要按照成交订单金额获得10%至15%的提成。
一次完整搭配服务通常需要约1小时，一名搭配师目前每天可服务或持续跟进约20至30名消费者。硅基链动希望后续进一步利用AI降低搭配师筛选商品、判断尺码和生成方案的时间，将真人搭配师从部分重复性工作中释放出来。
在C端，搭配星球DPSTAR目前主要通过服装商品交易获得收入，根据不同商品，平台商品毛利率约为20%至35%。
在B端，DpstarAI企业版计划采用SaaS订阅模式。
按照现阶段商业化方案，实体门店可以先进行首月全功能体验，随后根据门店需求按照99元、199元和299元/月不同档位进行订阅。同时，后续还可以通过AI试衣额度、批量生成、企业知识库、库存及会员系统对接等服务形成增值收入。
由此，硅基链动希望形成“AI工具入口—真人专业服务—服装商品交易—企业端能力输出”的业务结构。
DpstarAI搭配师助手负责扩大消费者入口和沉淀穿搭需求，搭配星球DPSTAR负责进一步验证搭配服务与交易，而DpstarAI企业版则尝试将经过真实消费者场景验证的AI能力进一步输出给服装企业和实体门店。
连续创业团队再次进入服装赛道，寻求100万元天使轮融资
硅基链动创始人庞永恒此前长期围绕互联网、服装、电商以及搭配服务创业。
其第一次创业可以追溯至高中时期。16岁仍在广东湛江读高中时，庞永恒创立时尚穿搭电商App“选选网”，尝试通过互联网解决年轻消费者选衣服和穿搭的问题。
20岁时，其在湛江创立乡镇外卖连锁平台“筷生活”，将创业方向延伸到本地生活服务领域。
此后来到广州后，庞永恒再次回到服装行业，并在URBAN REVIVO旗下合作供应链工作约三年，积累服装商品、供应链和品牌零售方面的经验。
随后，其创立AI+搭配师电商平台ESEGEE衣司机。
据硅基链动方面提供的信息，ESEGEE衣司机运营期间累计服务全球用户超过10万人，公司估值一度达到5000万元人民币。2025年底，庞永恒退出该项目，并于2026年在广州创立硅基链动。
从早期穿搭电商，到AI+真人搭配师电商，再到如今的AI搭配师Agent，其多次创业虽然产品形态不同，但围绕服装、搭配以及消费者决策展开的方向具有一定延续性。
目前，庞永恒主要负责公司整体产品、业务以及AI产品研发推进。
联合创始人洪健海主要负责市场推广、用户流量、内容平台运营以及渠道拓展。
团队同时引入了一名拥有UR品控十余年经验的供应链及品质管理顾问，主要负责供应链资源、商品质量以及相关品控体系建设。
目前硅基链动仍处于早期阶段，团队保持相对精简，全职成员2人、顾问1人。融资后，公司计划优先增加技术、FDE企业部署、企业销售、内容运营以及客户成功等岗位，根据产品和收入增长情况逐步扩张团队规模。
产品进展方面，硅基链动于2026年3月正式成立，4月开始搭建搭配星球DPSTAR的AI+真人搭配师服务及交易闭环，6月启动DpstarAI搭配师助手开发，7月正式发布产品。
截至2026年8月，DpstarAI搭配师助手在未进行付费推广的情况下累计用户已达到约5000名。目前产品仍处于早期用户增长、使用频率和留存验证阶段。
DpstarAI企业版则计划进一步进入实体门店测试和商业化验证阶段。
目前，硅基链动正在寻求100万元人民币天使轮融资，拟出让10%股权，对应投前估值900万元、投后估值1000万元，资金预计使用周期为9至12个月。
按照项目方规划，本轮融资资金中约35%将用于产品及技术研发，20%用于FDE及企业部署，20%用于市场推广和用户增长，15%用于企业端销售，剩余10%用于人才、合规以及流动资金。
对于一家成立时间不长的创业公司而言，硅基链动目前仍处于模式验证阶段。
一方面，DpstarAI搭配师助手已经初步验证AI穿搭工具的自然用户需求，搭配星球DPSTAR也出现了从真人搭配服务到服装交易的早期数据；另一方面，AI产品的用户留存、使用频率、向真人服务的转化率、净成交GMV，以及DpstarAI企业版的门店付费率和续费率，都仍需要更长周期验证。
相比“AI会不会搭衣服”，硅基链动下一阶段真正需要回答的问题，可能是AI能否持续参与消费者的日常穿衣决策，以及能否进入实体服装门店的实际销售流程。
如果消费者需求、真人搭配师的专业判断、商品交易结果和门店库存数据能够逐渐形成闭环，AI搭配师也有机会从一个单点功能，进一步成为连接消费者、搭配服务和服装零售的一种垂直行业Agent。