文｜溫麗虹

【資料圖】

編輯｜張雨忻

Kimi K3上線前夕，曾歆勛算了算，離職時放棄的那筆期權的價值，在他離開這段時間漲了10倍。

從月之暗面離職前，曾歆勛是Kimi的AI搜索技術負責人。2025年8月，他離職創辦“良配科技”，核心產品“良配”，一個AI驅動的婚戀匹配應用，核心邏輯是將AI搜索與匹配能力嫁接到“找人”這件事上，用AI解決婚戀場景中資料采集、智能匹配、溝通輔助三個環節的效率問題。

公司剛創辦，曾歆勛就拿到了今日資本徐新200萬美元天使投資。他后來才知道，徐新見他前，已經在“AI尋人”這個方向上篩過好幾輪。當時徐新在看兩個方向，“AI找工作”與“AI找伴侶”。

招聘方向上，她把當時國內數得上的初創團隊幾乎都聊了一遍，一家都沒投。徐新給出的理由是：這些團隊對招聘這件事的理解，沒有超越上一個世代的產品經理。AI在哪個環節創造增量、怎么重構撮合效率，沒有團隊給她一個超出預期的答案。

婚戀方向，徐新只聊了良配一家。徐新投他之前曾提到過，她希望找到一個對“AI搜索、匹配人”這件事的理解超出她、超出她過往所投公司的創業團隊。如果沒有超出，只是打平，就沒有押注的價值。

目前，良配小程序已上線，App 也即將上線。

良配創始人曾歆勛在2026年世界人工智能大會（WAIC）分享，圖源：WAIC官方

一次技術同源的創業

曾歆勛相信，自己進入的是一個已被驗證有真實需求的市場。他引用了幾款同類產品的數據作為參照，第一個平臺，年費會員定價1288元，而第二個平臺，每名付費用戶生命周期總支付約800元。

1288元的年費，在C端訂閱產品中處于最高檔收費，與視頻平臺年費會員兩三百元、音樂平臺年費會員一百多元相比，婚戀產品年費1288元，用戶愿意付費，說明“找對象”這件事在用戶心里的價值排序非常高。

與此同時，過往用戶對婚戀平臺的普遍擔憂，在于支付了高額的費用卻難以精準高效地匹配到對的人。對此，曾歆勛的判斷是：上一代婚戀產品的技術能力，難以提供“精準匹配”這個服務。平臺修建了一個巨大的用戶池子，把有需求的用戶聚集到一起，而后，找人這件事，用戶依然要耗費大量的時間和精力。用戶需要自己刷資料、分析資料、交流、匹配、淘汰，周而復始，推薦系統在更為精準地推薦人這件事上，幾乎沒幫上什么忙。

“良配”的核心邏輯，正是在解決“精準匹配”問題上，這與曾歆勛此前在Kimi的工作也高度同源。

在Kimi做AI搜索技術負責人期間，曾歆勛每天的工作，就是帶著團隊研究如何用AI幫助用戶精準匹配信息，并探索這一簡單動作背后可以創造的商業價值。

長久以來，他觀察到AI搜索存在一個現象：在通用搜索領域，隨著技術進步，搜索的結果越好、答案質量提升越顯著，與此同時耗費的算力成本也更高。但用戶的單次搜索難以形成付費，“現在各家的AI搜索都是免費提供的，用戶可以免token費用使用，因為大家認為用戶心智這個東西不該花錢，不愿意花錢。”曾歆勛說。

但專門只做某個方向（如醫療、金融、法律等）的AI搜索產品，情況大不相同。這類搜索服務往往會接入大量私有數據庫，幫助用戶進行搜索、匹配，用戶愿意為這些搜索結果支付費用。

曾歆勛認為，這不僅是因為兩者的技術效果與成本差異，而是因為后者的答案更關乎切身利益，一條專業的醫療答案可能救命，一條專業的法律咨詢的答案直接影響決策。

這些場景的高溢價恰好說明：不是用戶不愿意為“信息”付費，而是通用場景的信息價值太低。同樣的AI技術，放在通用搜索里找不到掙錢的路徑，但如果放在法律、醫療等具體的搜索場景里，就能找到商業變現的機會。

沿著這個邏輯往下推，他認定，“找人”是搜索的另一個高價值場景。其中的兩大典型場景，一是招聘，二是婚戀。

在曾歆勛看來，對AI來說，找人和高精度的信息匹配是同一回事。AI搜索與婚戀匹配的技術動作完全一樣，都是“理解意圖——分析并匹配需求——輸出搜索結果”這一步驟。Kimi做的是輸入一個問題、匹配信息，良配做的是輸入一個人的條件和對伴侶的期待、匹配另一個人。搜索的目標變了，但底層的邏輯沒有變。

用AI搜索介入婚戀匹配，他把婚戀匹配拆成了三個環節，每個環節都對應婚戀匹配這件事的一個具體瓶頸。

第一個環節是資料采集。在婚戀平臺上，用戶寫自我介紹是一件平常之事。但不是所有人都能清晰、有邏輯、有層次地描述自己，所以，平臺上大量用戶資料近乎空白，系統缺乏有效信息去做推薦。

在曾歆勛看來，這不是用戶的意愿問題，是能力問題。在“良配”上，設計團隊制作了一個“AI紅娘”，用來幫助用戶完成資料采集。用戶注冊后，與AI紅娘打20分鐘的語音電話，AI會進行個性化提問，用戶不需要組織語言，如實回答即可，完成后，AI便可生成有效的自我介紹，梳理清楚用戶的婚戀預期、價值觀等婚戀匹配所需的基本信息，用于后續的需求分析與匹配。

良配“AI紅娘”界面展示，受訪者供圖

AI技術的介入，把用戶有效采集資料的門檻，從“會精準表達”下調。“良配”小程序上線后，曾歆勛和同事發現，用戶平均資料長度463個字，而此前，他們人工統計了婚戀領域的頭部產品，用戶平均資料長度為132字。

第二個環節，是精準的匹配算法。上一代產品依賴年齡、身高、學歷這些結構化標簽做推薦。但其實，決定兩個人是否合適的核心信息，關乎價值觀、成長經歷、性格、生活方式。

這些都在用戶寫的文本里，但過往的推薦系統分析不了，也用不上。基于標簽化信息推薦之后，依然要用戶自行從人海中排除大量對婚姻預期不一致的人選，找到準確的人依舊耗費心力。

曾歆勛很清楚這一點：上一代推薦算法處理不了自然語言，直到大語言模型的出現。良配正在訓練專用匹配模型，輸入是用戶完整資料，包括對外展示的文本和AI紅娘對話的原始記錄。模型理解兩份資料的內容后，會開始分析用戶的深度信息，用于后續更精準的匹配。

第三個環節，是溝通中介。婚戀場景里，有些問題必須在確認關系前厘清，比如家庭資產、負債、婚戀史、健康狀況、彩禮預期等。在男女雙方剛認識的階段，這些問題沒法直接開口。拖到接觸幾個月后再問，沉沒成本已經高到讓一部分人不愿面對分歧。

針對這點，良配做了兩個功能。AI分身與AI軍師。前者匿名接收和回答問題，被問方不知道具體的提問方，收到問題時，只知道有潛在的匹配對象希望知道自己的某個具體情況，緩解了那種一對一核對信息的尷尬感。后者，AI軍師，則負責在真人溝通過程中提供話題建議和態度判斷。

在用戶規模和社區氛圍之間做出選擇

曾歆勛觀察到，很多交友平臺不得不在“用戶量數據”和“社區氛圍”之間反復搖擺。

為了把用戶量做大，平臺很難果斷地把自己定位成一個純粹的“嚴肅婚戀平臺”，而是需要把關系類型泛化，以“幫你認識新朋友”“幫你脫單”為口號。這樣一來，邊界模糊，什么目的的用戶都可以進來，這導致在交友平臺上，不同目的的用戶混在一起，最后誰都不滿意。

曾歆勛對“智能涌現”說了一段話，可以看作他對這個問題的底層判斷：“如果你覺得自己在做嚴肅交友軟件，你就應該在方方面面維護這個氛圍。過去的產品沒有一個做得好，大家都是既要又要，兩頭都兼顧不到。”

他的選擇是放棄“既要又要”，明確良配是一個嚴肅的、以結婚為目的的婚戀平臺，圍繞這個定位，在所有環節設計篩選機制，讓非目標用戶在注冊過程中自行離開。

良配設置了多層篩選機制：實名認證、人臉識別、與AI紅娘進行約20分鐘語音對話、AI資料診斷評分（70分以上方可上線），用戶依次通過才能進入平臺。平臺還會對注冊用戶進行婚姻狀態確認，已婚用戶直接攔截。產品上線第一周，已經攔截了50多名已婚用戶注冊。

此外，良配還設計了嚴格的“1v1匹配機制”。用戶進入匹配后，同時只能與一名匹配對象聊天，確認對方不合適后，才能解除匹配、去了解其他人。“這是我們為認真的社區氛圍做的最重要的產品取舍，”曾歆勛說，“這個機制，可以規避泛社交平臺中，用戶之間交流的猜疑與博弈，同時，確保每一次匹配都值得被用戶認真對待。”

種種規則的制定，是基于曾歆勛信任的一個邏輯：“一個人如果只想找短期關系，他是不會愿意在一個平臺上透露那么多真實信息的，也不會通過那么多篩選環節。”

社區的氛圍在反向約束用戶行為。曾歆勛從中驗證了一個判斷：社區氛圍不是靠規則管出來的，是靠篩選機制長出來的。當門檻足夠硬，符合標準的人進入社區后，氛圍會自然形成；氛圍形成了，又會反向約束進來的人的行為。兩者形成正向循環。

在曾歆勛看來，AI可以通過精準地分析用戶找人需求，提高精準匹配效率。但一個嚴肅的婚戀社區能不能跑起來，還要看篩選機制夠不夠硬、商業模式跟產品目標是不是方向一致。這些東西AI解決不了，得靠人想清楚，再做出來。一個只懂技術的團隊，難以做到這點。

保結婚，一次關于交付的新嘗試

在曾歆勛看來，上一代婚戀產品做不好，根本原因不全是技術落后，而是商業模式和產品目標之間產生了底層沖突：在過去，幾乎所有婚戀產品都是訂閱制，按年或月收取會員費。這意味著，用戶的留存時間越久，平臺的收入越高。也因如此，平臺欠缺幫用戶盡快找到人的動力。

“這種情況下，平臺并不真心想幫助用戶成功。會設計各種方式讓你付費，榨干用戶最后一點價值以后，導致用戶失望離開。”曾歆勛說。

于是，他重新設計了婚戀平臺的交付邏輯。用戶付費，收獲的不是平臺服務的使用時限，而是把“婚戀結果”作為給付費的交付目標。具體來說，他規劃了“保結婚會員”計劃，其核心規定是，用戶支付2000元會員費后，若在加入良配后的3年內未能領證結婚，平臺將全額退款。

這一模式，經歷過三個版本的推演。

第一個版本是“保證用戶至少認識一個人”。用戶在平臺上互相發消息、聊幾句之后約見面，但凡見面成功，就算交付了一個結果。如果一個人都沒認識，一分錢不收。這個方案他與投資人討論過，得到的反饋是：用戶可能會扯皮——也許是交換了微信，但沒見到人，又或者見到人了，但鬧得很不愉快，用戶為此不愿意承認交付結果，比較冒險。

第二個版本是“保證你能夠交往、談戀愛”。問題更大，因為談戀愛沒法驗證，任何人談了都可以說沒談，逃單率無限逼近百分之百。

最終他發現，婚姻狀態是唯一可查詢、不可偽造的交付標的。于是，他把付費用戶的交付標準定為“按結婚結果交付”。

“3年”的期限也不是拍腦袋決定的。他們的團隊在深圳南山民政局和福田民政局排隊領證的人群里做了約150份問卷，希望知道這些新婚夫妻怎么認識的、認識了多久結婚？

“排除同學、同事、青梅竹馬這些天然關系，凡是工作后通過介紹或網絡平臺認識的，70%在三年內結婚，” 曾歆勛介紹：“合適就結了，不合適就分了。三年是一個很自然的節點。”

關于“拖三年再結婚、惡意退費”的擔憂，他的判斷是：“對中國人來說，結婚是人生大事，這里頭有太多支出比2000元高。結婚這件事跟2000塊比，2000塊根本不夠影響決策，選什么黃道吉日都比這個分量重。”

目前，良配的產品仍在早期階段。AI紅娘能否持續產出高質量資料、專用匹配模型的準確率能否達到80%、三年后有多少用戶領證結婚，這些都需要時間驗證。

但良配這類產品的實踐中，AI技術解決的不是僅僅社會效率問題，還介入了社會現實。中國有大量單身成年人的的婚戀需求沒有得到有效供給。上一代產品的功能止步于“讓人認識人”，而在“讓人找到合適的人”這件事上，AI技術也許可以提供更多實質幫助。

封面來源｜WAIC官方

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