文｜温丽虹

编辑｜张雨忻

Kimi K3上线前夕，曾歆勋算了算，离职时放弃的那笔期权的价值，在他离开这段时间涨了10倍。

从月之暗面离职前，曾歆勋是Kimi的AI搜索技术负责人。2025年8月，他离职创办“良配科技”，核心产品“良配”，一个AI驱动的婚恋匹配应用，核心逻辑是将AI搜索与匹配能力嫁接到“找人”这件事上，用AI解决婚恋场景中资料采集、智能匹配、沟通辅助三个环节的效率问题。

公司刚创办，曾歆勋就拿到了今日资本徐新200万美元天使投资。他后来才知道，徐新见他前，已经在“AI寻人”这个方向上筛过好几轮。当时徐新在看两个方向，“AI找工作”与“AI找伴侣”。

招聘方向上，她把当时国内数得上的初创团队几乎都聊了一遍，一家都没投。徐新给出的理由是：这些团队对招聘这件事的理解，没有超越上一个世代的产品经理。AI在哪个环节创造增量、怎么重构撮合效率，没有团队给她一个超出预期的答案。

婚恋方向，徐新只聊了良配一家。徐新投他之前曾提到过，她希望找到一个对“AI搜索、匹配人”这件事的理解超出她、超出她过往所投公司的创业团队。如果没有超出，只是打平，就没有押注的价值。

目前，良配小程序已上线，App 也即将上线。

△ 良配创始人曾歆勋在2026年世界人工智能大会（WAIC）分享，图源：WAIC官方

一次技术同源的创业

曾歆勋相信，自己进入的是一个已被验证有真实需求的市场。他引用了几款同类产品的数据作为参照，第一个平台，年费会员定价1288元，而第二个平台，每名付费用户生命周期总支付约800元。

1288元的年费，在C端订阅产品中处于最高档收费，与视频平台年费会员两三百元、音乐平台年费会员一百多元相比，婚恋产品年费1288元，用户愿意付费，说明“找对象”这件事在用户心里的价值排序非常高。

与此同时，过往用户对婚恋平台的普遍担忧，在于支付了高额的费用却难以精准高效地匹配到对的人。对此，曾歆勋的判断是：上一代婚恋产品的技术能力，难以提供“精准匹配”这个服务。平台修建了一个巨大的用户池子，把有需求的用户聚集到一起，而后，找人这件事，用户依然要耗费大量的时间和精力。用户需要自己刷资料、分析资料、交流、匹配、淘汰，周而复始，推荐系统在更为精准地推荐人这件事上，几乎没帮上什么忙。

“良配”的核心逻辑，正是在解决“精准匹配”问题上，这与曾歆勋此前在Kimi的工作也高度同源。

在Kimi做AI搜索技术负责人期间，曾歆勋每天的工作，就是带着团队研究如何用AI帮助用户精准匹配信息，并探索这一简单动作背后可以创造的商业价值。

长久以来，他观察到AI搜索存在一个现象：在通用搜索领域，随着技术进步，搜索的结果越好、答案质量提升越显著，与此同时耗费的算力成本也更高。但用户的单次搜索难以形成付费，“现在各家的AI搜索都是免费提供的，用户可以免token费用使用，因为大家认为用户心智这个东西不该花钱，不愿意花钱。”曾歆勋说。

但专门只做某个方向（如医疗、金融、法律等）的AI搜索产品，情况大不相同。这类搜索服务往往会接入大量私有数据库，帮助用户进行搜索、匹配，用户愿意为这些搜索结果支付费用。

曾歆勋认为，这不仅是因为两者的技术效果与成本差异，而是因为后者的答案更关乎切身利益，一条专业的医疗答案可能救命，一条专业的法律咨询的答案直接影响决策。

这些场景的高溢价恰好说明：不是用户不愿意为“信息”付费，而是通用场景的信息价值太低。同样的AI技术，放在通用搜索里找不到挣钱的路径，但如果放在法律、医疗等具体的搜索场景里，就能找到商业变现的机会。

沿着这个逻辑往下推，他认定，“找人”是搜索的另一个高价值场景。其中的两大典型场景，一是招聘，二是婚恋。

在曾歆勋看来，对AI来说，找人和高精度的信息匹配是同一回事。AI搜索与婚恋匹配的技术动作完全一样，都是“理解意图——分析并匹配需求——输出搜索结果”这一步骤。Kimi做的是输入一个问题、匹配信息，良配做的是输入一个人的条件和对伴侣的期待、匹配另一个人。搜索的目标变了，但底层的逻辑没有变。

用AI搜索介入婚恋匹配，他把婚恋匹配拆成了三个环节，每个环节都对应婚恋匹配这件事的一个具体瓶颈。

第一个环节是资料采集。在婚恋平台上，用户写自我介绍是一件平常之事。但不是所有人都能清晰、有逻辑、有层次地描述自己，所以，平台上大量用户资料近乎空白，系统缺乏有效信息去做推荐。

在曾歆勋看来，这不是用户的意愿问题，是能力问题。在“良配”上，设计团队制作了一个“AI红娘”，用来帮助用户完成资料采集。用户注册后，与AI红娘打20分钟的语音电话，AI会进行个性化提问，用户不需要组织语言，如实回答即可，完成后，AI便可生成有效的自我介绍，梳理清楚用户的婚恋预期、价值观等婚恋匹配所需的基本信息，用于后续的需求分析与匹配。

△ 良配“AI红娘”动态展示，受访者供图

AI技术的介入，把用户有效采集资料的门槛，从“会精准表达”下调。“良配”小程序上线后，曾歆勋和同事发现，用户平均资料长度463个字，而此前，他们人工统计了婚恋领域的头部产品，用户平均资料长度为132字。

第二个环节，是精准的匹配算法。上一代产品依赖年龄、身高、学历这些结构化标签做推荐。但其实，决定两个人是否合适的核心信息，关乎价值观、成长经历、性格、生活方式。

这些都在用户写的文本里，但过往的推荐系统分析不了，也用不上。基于标签化信息推荐之后，依然要用户自行从人海中排除大量对婚姻预期不一致的人选，找到准确的人依旧耗费心力。

曾歆勋很清楚这一点：上一代推荐算法处理不了自然语言，直到大语言模型的出现。良配正在训练专用匹配模型，输入是用户完整资料，包括对外展示的文本和AI红娘对话的原始记录。模型理解两份资料的内容后，会开始分析用户的深度信息，用于后续更精准的匹配。

第三个环节，是沟通中介。婚恋场景里，有些问题必须在确认关系前厘清，比如家庭资产、负债、婚恋史、健康状况、彩礼预期等。在男女双方刚认识的阶段，这些问题没法直接开口。拖到接触几个月后再问，沉没成本已经高到让一部分人不愿面对分歧。

针对这点，良配做了两个功能。AI分身与AI军师。前者匿名接收和回答问题，被问方不知道具体的提问方，收到问题时，只知道有潜在的匹配对象希望知道自己的某个具体情况，缓解了那种一对一核对信息的尴尬感。后者，AI军师，则负责在真人沟通过程中提供话题建议和态度判断。

在用户规模和社区氛围之间做出选择

曾歆勋观察到，很多交友平台不得不在“用户量数据”和“社区氛围”之间反复摇摆。

为了把用户量做大，平台很难果断地把自己定位成一个纯粹的“严肃婚恋平台”，而是需要把关系类型泛化，以“帮你认识新朋友”“帮你脱单”为口号。这样一来，边界模糊，什么目的的用户都可以进来，这导致在交友平台上，不同目的的用户混在一起，最后谁都不满意。

曾歆勋对“智能涌现”说了一段话，可以看作他对这个问题的底层判断：“如果你觉得自己在做严肃交友软件，你就应该在方方面面维护这个氛围。过去的产品没有一个做得好，大家都是既要又要，两头都兼顾不到。”

他的选择是放弃“既要又要”，明确良配是一个严肃的、以结婚为目的的婚恋平台，围绕这个定位，在所有环节设计筛选机制，让非目标用户在注册过程中自行离开。

良配设置了多层筛选机制：实名认证、人脸识别、与AI红娘进行约20分钟语音对话、AI资料诊断评分（70分以上方可上线），用户依次通过才能进入平台。平台还会对注册用户进行婚姻状态确认，已婚用户直接拦截。产品上线第一周，已经拦截了50多名已婚用户注册。

此外，良配还设计了严格的“1v1匹配机制”。用户进入匹配后，同时只能与一名匹配对象聊天，确认对方不合适后，才能解除匹配、去了解其他人。“这是我们为认真的社区氛围做的最重要的产品取舍，”曾歆勋说，“这个机制，可以规避泛社交平台中，用户之间交流的猜疑与博弈，同时，确保每一次匹配都值得被用户认真对待。”

种种规则的制定，是基于曾歆勋信任的一个逻辑：“一个人如果只想找短期关系，他是不会愿意在一个平台上透露那么多真实信息的，也不会通过那么多筛选环节。”

社区的氛围在反向约束用户行为。曾歆勋从中验证了一个判断：社区氛围不是靠规则管出来的，是靠筛选机制长出来的。当门槛足够硬，符合标准的人进入社区后，氛围会自然形成；氛围形成了，又会反向约束进来的人的行为。两者形成正向循环。

在曾歆勋看来，AI可以通过精准地分析用户找人需求，提高精准匹配效率。但一个严肃的婚恋社区能不能跑起来，还要看筛选机制够不够硬、商业模式跟产品目标是不是方向一致。这些东西AI解决不了，得靠人想清楚，再做出来。一个只懂技术的团队，难以做到这点。

保结婚，一次关于交付的新尝试

在曾歆勋看来，上一代婚恋产品做不好，根本原因不全是技术落后，而是商业模式和产品目标之间产生了底层冲突：在过去，几乎所有婚恋产品都是订阅制，按年或月收取会员费。这意味着，用户的留存时间越久，平台的收入越高。也因如此，平台欠缺帮用户尽快找到人的动力。

“这种情况下，平台并不真心想帮助用户成功。会设计各种方式让你付费，榨干用户最后一点价值以后，导致用户失望离开。”曾歆勋说。

于是，他重新设计了婚恋平台的交付逻辑。用户付费，收获的不是平台服务的使用时限，而是把“婚恋结果”作为给付费的交付目标。具体来说，他规划了“保结婚会员”计划，其核心规定是，用户支付2000元会员费后，若在加入良配后的3年内未能领证结婚，平台将全额退款。

这一模式，经历过三个版本的推演。

第一个版本是“保证用户至少认识一个人”。用户在平台上互相发消息、聊几句之后约见面，但凡见面成功，就算交付了一个结果。如果一个人都没认识，一分钱不收。这个方案他与投资人讨论过，得到的反馈是：用户可能会扯皮——也许是交换了微信，但没见到人，又或者见到人了，但闹得很不愉快，用户为此不愿意承认交付结果，比较冒险。

第二个版本是“保证你能够交往、谈恋爱”。问题更大，因为谈恋爱没法验证，任何人谈了都可以说没谈，逃单率无限逼近百分之百。

最终他发现，婚姻状态是唯一可查询、不可伪造的交付标的。于是，他把付费用户的交付标准定为“按结婚结果交付”。

“3年”的期限也不是拍脑袋决定的。他们的团队在深圳南山民政局和福田民政局排队领证的人群里做了约150份问卷，希望知道这些新婚夫妻怎么认识的、认识了多久结婚？

“排除同学、同事、青梅竹马这些天然关系，凡是工作后通过介绍或网络平台认识的，70%在三年内结婚，” 曾歆勋介绍：“合适就结了，不合适就分了。三年是一个很自然的节点。”

关于“拖三年再结婚、恶意退费”的担忧，他的判断是：“对中国人来说，结婚是人生大事，这里头有太多支出比2000元高。结婚这件事跟2000块比，2000块根本不够影响决策，选什么黄道吉日都比这个分量重。”

目前，良配的产品仍在早期阶段。AI红娘能否持续产出高质量资料、专用匹配模型的准确率能否达到80%、三年后有多少用户领证结婚，这些都需要时间验证。

但良配这类产品的实践中，AI技术解决的不是仅仅社会效率问题，还介入了社会现实。中国有大量单身成年人的的婚恋需求没有得到有效供给。上一代产品的功能止步于“让人认识人”，而在“让人找到合适的人”这件事上，AI技术也许可以提供更多实质帮助。

本文转自：凤凰网科技

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