對話良配創始人曾歆勛：從Kimi離開，他做起AI紅娘

原文標題：《對話良配創始人曾歆勳：從Kimi離開，他做起AI紅娘》
原文作者：動察Beating

WAIC 期間，曾歆勳的產品沒有出現在任何一張展台上。

他唯一一次在會場裡公開介紹「良配」，是在微信小程序團隊舉辦的一場快閃辯論裡。辯題是：AI 情感產品應該讓用戶「用完即走」，還是追求「長期黏性」？

曾歆勳選擇了前者。

在一個所有產品都想盡辦法留住用戶的行業裡，他認為婚戀應用真正的成功，是用戶盡快找到對的人，然後離開。AI 不該成為一段長期關係的替代品，它應該在完成配對以後退到後面。

曾歆勳受微信邀請參加 WAIC 2026

一年前，曾歆勳離開 Kimi，開始做這款名為「良配」的 AI 婚戀產品。在此之前，他先後在微信、TikTok 從事搜索推薦，最後一份工作是 Kimi 的 AI 搜索技術負責人。

搜索解決的是資訊和需求之間的配對。現在，他想把文件換成人。

進入良配，用戶需要先和 AI 進行一段約 20 分鐘的語音對話，讓模型理解自己的性格、經歷和择偶要求。AI 再比較兩個人的資料，分析雙方互相適合的概率。進入溝通以後，它還可以成為「分身」和「軍師」，回答尷尬的問題，閱讀聊天記錄，幫助人判斷一段關係進行到了哪裡。

但這套產品真正特別的地方，不完全在 AI。

良配要求用戶認真填寫資料，一次只能和一個人配對，不限制雙方交換微信，還推出了「三年不結婚就退款」的會員計劃。幾乎每一個設計，都在主動放棄傳統互聯網產品看重的註冊轉化、活躍和留存。

一個曾經做搜索的人，為什麼想用 AI 處理親密關係？AI 應該替人完成哪些事，又必須停在哪裡？一個希望用戶盡快離開的產品，最後準備怎樣賺錢？

我們和曾歆勳聊了聊。

產品從問題裡長出來

曾歆勳不是第一次創業。

十多年前，他還是南方科技大學的學生。當時外賣平台剛剛出現，他和同學做了一家名為「南風點點」的網路餐廳，把熟食送進大學宿舍。

這件事也從他自己的生活裡來。

他是外賣的重度使用者。在還需要翻菜單、打電話、重複說明地址的年代，他覺得點一份飯不該這麼麻煩。於是他把線下餐廳的流程重新拆開，嘗試用網路完成下單、製作和配送。

十多年後，他進入一個已經有大量產品、存在二十多年的婚戀市場，起點依然是自己的生活。

先遇到問題，再做一個產品。這是曾歆勳最熟悉的創業方式。

曾歆勳的第一段創業瞄準高校市場，主打送貨到床

一到雨天，就會爆單

動察 Beating：你第一次創業做校園外賣時，市場上還沒有特別強勢的平台。現在做婚戀，面對的卻是一個已經存在二十多年、產品非常多的市場。這兩次創業有什麼相通點？

曾歆勳：我所有的產品想法，其實都來自自己的生活。

我做外賣，是因為自己是外賣的超級重度使用者。一年可能要點一百多次。那個時候點外賣要在電話裡溝通半天，我覺得這個流程太複雜了，應該有更合理、更數位化的解決方案，所以我就去做了。

當時我們在廣東的幾所高校做，積累了不少使用者。最開始，我沒有想過平台、競爭或者未來市場格局。我的競爭對手不是另一個外賣平台，而是打電話點外賣的舊體驗。後面美團等大平台入場，融資、補貼，開始幾億、幾十億元地燒錢，我們才被打出去了。那是後面的故事。

良配也是一樣，做它的靈感來源於我自己的相親經歷。

不同的是，婚戀已經是一個有二十多年歷史的賽道，有珍愛網、世紀佳緣，也有後來的比如 Soul、陌陌、探探等等一系列交友產品。我自己曾經是這些產品的深度使用者，我覺得它們並沒有真正解決我的問題。AI 出現以後，我認為這個體驗可以被完全改變。

動察 Beating：你的這次找對象經歷，具體是什麼樣的？

曾歆勳：我第一次創業時休學了三年，所以本科畢業的時候已經 25 歲了。當時我回頭看，發現自己從 18 歲到 25 歲，要麼在創業，要麼在工作和準備畢業，沒有認真談過一場戀愛。我覺得挺可惜的。如果 20 歲到 30 歲是人生很寶貴的一段時間，那時已經過去一半了，我還是一個人。所以畢業以後，我真的把「找到對象」當成了自己的 KPI。

一開始還是從身邊找，看同事、同學裏有沒有合適的人。找了一圈，發現我比較欣賞的人基本都有對象了。然後我開始參加各種活動。公司組織的徒步、爬山、羽毛球、飛盤、狼人殺、劇本殺，只要有機會認識新的人，我都會去。學校校友會組織的聯誼活動也參加過，還在公司內部的交友論壇發過帖。

線下的方法試過一遍，沒有成功，我就去註冊交友軟件。

我在上面花了一年多時間，還是沒有遇到合適的人。最後有點想放棄，把軟件卸載了。過了幾個月，又到了元旦。我意識到又一年過去了，這個目標還是沒有完成，就有點不甘心，又把軟件裝了回來。

重新上線以後，我看到過去幾個月裡只收到了一條消息，就是我現在的太太發來的。我們在線上聊了一天，第二天見面，見面當天就在一起了。現在已經過去六年，我們有了一個一歲的女兒。

曾歆勳和妻子、女兒

這個過程讓我感受到，一個人在今天想找到真正適合自己的伴侶，真的不是一件很容易的事。

無論從身邊的圈子找，參加活動擴大圈子，還是去一個看起來有很多選擇的線上平台，都有很多困難。這些困難過去很難被技術處理，因為人與人之間的關係太非標準化了。我覺得大模型的模糊理解能力，第一次有機會處理這裡面的一部分問題。

奢侈的兩千字

使用交友軟件時，曾歆勳給自己寫過一份兩千多字的個人介紹。

裡面有他的性格、家庭、求學和創業經歷，也有未來規劃、生活習慣、飲食和作息。他希望把自己盡可能完整地交代清楚。如果其中有對方不能接受的地方，可以盡早把他淘汰。

寫完以後，他收到的「喜歡」反而變少了。但也是這兩千字，最終讓他遇見了對的人。

他妻子的一位同學先看見了他的資料，把它轉發進課題組群裡。她因為這份資料註冊了軟件，給他發了一條消息。只是那時曾歆勳已經卸載了應用，幾個月後才看到。

兩個人都把自己的描述寫得很長。曾歆勳寫了兩千多字，他的妻子也寫了一千多字。

他們不是因為選擇太多遇見彼此，恰恰是因為兩個人都願意把自己認真地展開。

動察 Beating：你認為過去的交友或者婚戀軟件，最核心的問題是什麼？

曾歆勳：第一步是用戶提供的資料太少。過去很多交友軟件上，除了幾張照片和一些標籤，你很難真正了解一個人。資料少，一方面是意願問題，很多人對交友軟件沒有太大期待，所以不願意投入；另一方面也是能力問題，不是每個人都能有邏輯、有層次地介紹自己，很多人可能也沒有那麼了解自己。

那接下來，你只能通過聊天和見面，慢慢增加了解。這個過程要花三樣東西。

第一是時間。你可能要花一個週末的下午去見一個人。第二是錢，吃飯、打車，都有成本。第三也是最重要的，是心力。你要對一個陌生人熱情地介紹自己，耐心聽對方說話，對 Ta 的生活表現出興趣。

但你們最後大概率不合適，前面的投入就都變成了沉沒成本。

我的耐心、時間和情緒，應該留給更值得投入的人。沒有必要每個人都靠自己從頭到尾地嘗試錯誤。AI 至少可以先幫助大家提供更多的 context，再在見面之前篩掉一部分明顯不合適的人。

良配的 AI 語音交互頁面

動察 Beating：但讓使用者多填寫資料，並不是有了 AI 就會自然發生。良配具體怎麼提高資料的豐富程度？

曾歡勳：我們把填寫資料變成了一段由 AI 引導的語音對話。不是每個人都有能力寫一篇小論文，但如果有一個人和你聊 20 分鐘，只要你願意配合，大部分人都能把自己的情況講得七七八八。

你是怎樣的人，喜歡穩定還是冒險，希望繼續做事業還是過相對平靜的生活，對婚姻、孩子、城市有什麼看法，這些都可以在聊天裡慢慢展開。

我們內部統計過一些競品，比如青藤之戀、牽手等，平均使用者資料大約只有一百多字。良配現在的使用者資料平均有四百多字。

當一個人不再只是幾張照片和幾個標籤，而變成一個更立體的存在，雙方才有判斷是否合適的基礎。

動察 Beating：人介紹自己的時候，往往會下意識地包裝。AI 怎麼區分一個人的自我想象和真實狀態？

曾歡勳：我們不能完全區分，我覺得這也不是我們的義務。

正常的人際交往裡，每個人都會稍微包裝自己。你看到一個人的自我描述以後，本來就會打一點折扣。有人說自己一米七，可能是一米六八；有人說自己一米八，可能是一米七五。但你至少要先有一個原價，才能決定打多少折。

我們做的是讓大家報出一個更充分、更立體的「原價」。至於真實情況，還是需要在後面的相處裡一步一步確認。這也比原來什麼信息都沒有，只能從頭猜起要好。

動察 Beating：資料變多以後，傳統的產品為什麼仍然解決不了匹配？

曾歡勳：過去的產品即使拿到了很多資料，也不一定能理解。

我當時寫了兩千字，但平台並沒有把我推薦給真正可能欣賞這些內容的人。難道整個深圳只有我太太一個人可能喜歡我嗎？肯定不是。原因是，對傳統推薦算法來說，兩千字可能只是一段長度為兩千的文本。它可以提取關鍵詞、打標籤，再做標籤匹配，但很難理解背後的意思。

比如我寫過創業經歷，它反映出我可能比較喜歡冒險，但也可能意味著生活穩定性沒有那麼高。有人看到這一點會覺得不適合，有人反而會喜歡。

我曾經見過一個由老師介紹的女生。我們在微信上聊了一個星期，聊得很好，甚至已經有點暧昧了。但第一次見面，我講完自己的創業經歷，她回去以後就告訴我算了。她想過比較平穩的生活，不希望以後天天提心吊膽，一會兒擔心失業，一會兒擔心創業失敗。

但我也接觸過完全相反的人。她不喜歡一直在公司裡工作，反而希望伴侶願意冒險。

同一個特點，對一些人是缺點，對另一些人是優點。如果技術不能理解這種差異，就只能不斷安排無效的溝通。

我過去在 Kimi 做 AI 搜索，本質上也是先理解用戶的需求，再理解文件，判斷兩者能不能匹配。現在只是把那個文件變成了另一個人。

AI 不替人談戀愛

AI 進入婚戀關係，位置很微妙。

如果一款產品以聊天時長為目標，它更適合成為陪伴者；如果以匹配效率為目標，它更像中介；如果以提供更多選擇為目標，它會不斷把新的人送到用戶面前；如果把真正建立一段關係視為成功，它還必須知道什麼時候退出。

同樣的技術，因為服務的指標不同，最後會服務完全不同的人。

曾歆勋給 AI 劃出的邊界是，它可以理解、篩選、轉述、提醒，但不能代替人喜歡上另一個人。

AI 處理那些不需要人處理的部分，把時間、心力和感情留給真正需要人參與的部分。

動察 Beating：你認為 AI 具體應該介入一段關係的哪些部分，又應該停在哪裡？

曾歆勋：AI 是給人做輔助的，不是替人做決策的。它不能指定一個人，然後告訴你們：你們很合適，就在一起吧。這就太搞笑了。

人與人之間需要化學反應。你們要見面、相處、投入時間，才能建立感情。這些只能由人完成。

但整個過程中，並不是所有工作都必須由人完成。第一步，AI 可以幫助你把資料講清楚。第二步，它可以理解這些資料，進行搜索和推薦。第三步，在兩個人溝通的過程中，它還可以承擔一部分中介工作。

比如我們在良配裡設定了一個 AI 分身。每個用戶都有自己的分身，其他人可以向它提問。

有些問題比較重複，比如未來準備在哪個城市發展、有沒有結婚計劃；有些問題比較尷尬，比如過去的感情經歷、家庭情況、買房計劃、父母有沒有退休金、對彩禮的看法。

如果用戶的資料裡已經有答案，AI 分身可以直接回答。如果沒有，它會把問題匿名轉述給本人以徵求答案，而且會調整措辭，去掉一些容易讓人不舒服的表達。

這樣既可以補充一個人的畫像，也可以避免每個人都像客服一樣，反覆回答相同問題。

動察 Beating：除了替人回答問題，AI 軍師會怎樣介入兩個人的聊天？

曾歆勳：AI 軍師會閱讀雙方的資料和聊天記錄，給用戶提供建議。

我們看到過一對用戶。男生和女生先後問了 AI 同一個問題：根據聊天記錄，對方是不是對我有好感？他們其實都想推進這段關係，只是都拿不準。

過去你可能會去問朋友、問閨蜜，但你需要重新交代很長的上下文，而且朋友也不了解對方。AI 軍師在這個場景裡有一個相對完整的視角。

我們後來準備增加一個功能。如果雙方都問了類似的問題，就可以出現一個隱藏彩蛋，叫「不約而同」或者「心有靈犀」，告訴他們：你們現在其實都對對方很好奇。

大家真正害怕的是只有自己一個人在投入，害怕自己變成小丑。很少有人會介意一份已經確認是雙向的好感。

還有一位女生，和一個男生聊得很好，但第三天男生突然不回消息了。她早上、中午、晚上都發了消息，然後問軍師：為什麼他不回我？

軍師一開始告訴她，對方正在讀博士，可能比較忙，可以再等一等。第二天她又來問，還要等多久。AI 告訴她，最多等三天。如果三天還沒有任何回應，那就不只是忙，也可能是對方沒有意願繼續這段關係。

第三天，她來問是不是應該解除匹配，AI 建議她結束，她最後真的解除了。

後來我們電話回訪，她說自己確實很喜歡那個男生的資料，所以一直不願意輕易放棄。只是身處其中，很難替自己做決定。AI 給了她一個可以複盤和退出的出口。

動察 Beating：你不擔心用戶加上聯絡方式以後，直接離開良配嗎？

曾歆勳：離開就離開。我們是要解決用戶找對象的需求。你們交換聯絡方式，說明關係已經推進到了需要換一個平台聊天的階段，我們的使命已經完成了一部分。我留著你幹什麼？

最開始有些用戶交換聯絡方式時非常小心。發一個微信二維碼又撤回，或者把手機號分成三段發，可能是習慣了其他平台會限制導流。

後來我們增加了提示。系統檢測到用戶發送微信號碼或手機號碼時，會直接告訴他們，平台不限制交換聯絡方式。

用戶進入了真實關係，是一件好事。

先淘汰不認真的人

大部分互聯網產品會盡量降低註冊門檻。資料可以以後再填，身份可以以後再認證，先讓用戶進來，再想辦法提高活躍和留存。

良配選擇了相反的方向。

用戶需要完成約 20 分鐘的 AI 對話，資料用心度達到一定標準，才可以正式進入產品。它還設定了實名認證、未婚認證和真人頭像認證。

這些步驟會降低註冊轉化率，也會讓一些只是想隨便看一看的人提前退出。

這正是設計的目的。曾歆勳不打算說服所有人留下。他先判斷什麼樣的人值得被服務，再把不屬於這個階段的人擋在外面。

曾歆勳參加校友活動

動察 Beating：你們想要的到底是哪類用戶？

曾歆勳：目前還是以城市白領為主。因為用戶需要比較清楚地表達自己，也要能夠提出自己的訴求。這和年齡、教育以及生活經歷會有一定關係。

但最重要的要求只有一条：Ta 現在確實想認真找對象。

人在不同階段，對關係的狀態不一樣。有時候只是隨便看看，有時候很著急結婚，有時候是準備開始認真尋找一個夥伴。良配只適合最後這一類人。

前面的 20 分鐘對話、資料用心度檢查，就是為了讓暫時不屬於這類人群的使用者自然退出。

這樣，留在產品裡的人至少知道，雙方的預期是一致的。大家都願意認真談一段以長期關係甚至結婚為目標的戀愛。

動察 Beating：良配為什麼要設定一對一配對？使用者在確認一個人是否合適之前，通常都會希望多比較幾個選擇。

曾歆勋：其他平台一般都可以同時和很多人聊天。使用者給很多人發喜歡，對方回覆以後，列表裡就出現很多聊天對象。這裡聊幾句，那裡聊幾句，最後可能誰都聊不成。

良配的機制是，你可以給不同的人發送喜歡，但只要其中一個人回應，雙方就進入一對一配對狀態。此時兩個人不會再看到其他推薦，也不會收到其他人的新消息。直到其中一方解除配對，才會重新回到推薦列表。

AI 可以做前面的篩選，但篩到一個可能合適的人以後，你需要投入時間和專注，才可能發展出關係。

在過去的產品機制裡，沒有人相信自己會被認真對待。你不知道自己是不是對方列表裡的第十個人。我們希望 AI 和人形成一種分工。AI 做前面篩選和理解的工作，人去做後面需要投入感情的部分。

一對一的前提，是你不能把別人當成備胎。

動察 Beating：這種機制會不會反而給人造成壓力？解除配對時，很像在正面拒絕另一個人。

曾歆勋：這確實是使用者反饋比較多的問題。很多人平時很少直接說不，解除關係時會有心理壓力。但如果因為拒絕有壓力，就保留幾十個不確定的聊天對象，最後的結果可能是誰都沒有被認真對待。

我的投資人一開始也反對一對一模式。她說，自己作為投資人，需要看很多項目、反覆比較，才會投一個。為什麼找對象時看了一個人，就不能再看別人？

我的回答是，投資人看項目時處於相對強勢的位置，是她在做決定。但親密關係裡雙方是平等的。你在挑選別人的同時，別人也在挑選你。

如果所有人都想同時保留更多選擇，最後可能陷入一個共同的困境。每個人的列表裡都有很多人，但沒有人願意先投入。

我們為這個問題聊了很久，也做了一些用戶訪談。最後她接受了，一對一可能是良配非常差異化，也有機會改善匹配結果的機制。

動察 Beating：未來會不會把這套技術擴展到找朋友、找搭子或者職場社交？

曾歆勛：至少不會放在良配這個產品裡。一個產品要先解決一個問題，才能圍繞這個問題不斷做深。

現在有些 AI 社交產品，既想幫用戶找朋友，又找搭子、找戀人、找工作。什麼都想做，最後每一種關係都只能做得很淺。因為任何一個功能只要做深，就會讓其他目的的用戶覺得冗余。

良配先把婚戀這一件事做透。這套技術以後可能用到別的產品，但不會把所有關係都塞進同一個產品。

不相信留存

「讓用戶盡快離開」並不是從未出現過的婚戀產品理念。

Hinge 交友軟體長期把自己定義為一款「為被刪除而設計」的應用，並建立了由行為研究者參與的 Hinge Labs，研究什麼樣的資料、匹配和互動更容易把用戶帶到真實約會中。

良配把這件事又往前推了一步。

它不僅不把留存當成成功，還試圖把收入與最終結果綁定起來。用戶購買「保結婚會員計劃」後，如果三年內沒有登記結婚，可以申請全額退款。

在曾歆勛的設計裡，這是一套從產品價值觀推導出來的商業模式。平台不能一邊希望用戶成功，一邊依賴用戶持續停留來賺錢。

但價值觀能夠推導出產品機制，不意味著它天然就是一門成立的生意。

動察 Beating：為什麼最後把「結婚」定義成產品交付，而不是匹配、見面或者確立戀愛關係？

曾歆勋：這個模式是一步一步推導出來的。我們使用 AI 會消耗 Token，也投入了很多成本去幫助使用者。目的應該是讓 Ta 更容易找到對象，而不是讓 Ta 在平台上停留更久。

既然這樣，我們的商業模式就不能只和使用者使用時間掛鉤。否則我們會自己和自己打架：一方面想讓你成功，另一方面又不希望你成功。所以收入應該和結果有關。

但什麼叫成功，需要繼續定義。第一版，我們認為讓使用者交換聯絡方式、走到線下，就算成功。這個節點非常容易驗證，只要看雙方有沒有交換微信就可以。但使用者不接受。Ta 會說，我只是加了微信，還沒有見面；或者見面以後不歡而散，這怎麼能叫成功？

那就繼續往下推。確立戀愛關係，大家應該會認為是一種成功。但它很難驗證。任何人都可以說自己沒有談戀愛，平台沒有辦法確認。

再往下就是結婚。結婚是雙方都有共識的成功節點，也可以通過婚姻登記驗證。於是最後的方案變成，以結婚作為交付。

期限方面，我們曾經對一百多位登記結婚者做過小樣本調查。按照我們的調查結果，如果兩個人是在畢業工作以後才認識，而不是從同學關係發展而來，多數會在認識後的三年內決定是否結婚。所以最後形成了「三年不結婚退款」。

我們希望整個產品和成功率形成一個閉環。我們提高匹配和溝通的效果，使用者更容易成功，平台才能獲得收入。

動察 Beating：你們團隊現在有 17 個人，但還沒有心理學或親密關係研究背景的成員。只依賴模型和產品經驗，怎麼保證匹配邏輯足夠可靠？

曾歆勋：現在確實還沒有，未來肯定會有。Hinge 發展到一定規模以後，也成立了自己的研究團隊，專門研究親密關係和使用者在產品裡的行為。

大學裡的心理學研究者有很多理論，但平台有一手數據。使用者怎麼認識、怎樣溝通、關係怎麼發展，這些數據只有產品能夠持續接觸到。

未來我們也希望成立類似的團隊，研究平台上的關係是怎樣形成的，再用這些結果繼續優化模型。我們的目標，是讓良配最後成為最理解親密關係的模型之一。

產品應該有自己的判斷

曾歆勳把產品經理大致分成兩類。

一類更相信體驗、直覺和價值判斷。另一類更依賴數據、實驗和能夠被複用的方法。

他也把這兩種傾向對應到自己的工作經歷裡，在微信感受到的，是產品首先要有穩定的價值觀；在 TikTok 和字節體系感受到的，則是大量 A/B 測試和快速迭代，把不同方案交給數據判斷。

良配更接近前一種。

它的許多選擇未必能在短期數據裡表現得最好。20 分鐘語音會降低註冊率，一對一會減少互動數量，允許交換微信會降低留存，不結婚退款會讓收入變得更慢。

這些選擇依賴創始人先做出判斷，再用產品證明判斷是否成立。

2019-2022，曾歆勳在騰訊微信搜索團隊工作

動察 Beating：你把產品經理分成「體驗派」和「方法派」，也把它對應到微信和字節的工作經歷。這兩類思路的區別是什麼？

曾歆勳：我自己其實更接近微信這一類。在微信時，我感受到一個好的產品應該有自己的價值觀，有自己的判斷。它不一定在每一個局部指標上都是數據最好的，但這些判斷保持一致，最後會把產品帶到一條屬於自己的路上。

另一種方式是，所有東西都先上線實驗。這個按鈕放這裡還是放那裡，這個流程多一步還是少一步，都通過 A/B 測試決定。這樣最後可能得到一個沒有明顯短板的產品，但它也沒有特別突出的地方。像一個非常平均的六邊形，每條邊都差不多。

對做產品的人來說，如果去掉人的判斷，人就更像一個負責上線實驗的機器。

從市場角度，它也意味著產品很容易同質化。因為所有公司使用相似的數據和實驗方法，最後可能得到相近的結論。

同質化以後，競爭就不再取決於產品洞察，而是取決於流量、資金和外部資源。創業公司很難在這些方面和大廠競爭。

所以我覺得創業公司更需要做有判斷的產品。判斷可能有對有錯，但產品應該有自己的個性。

動察 Beating：但創始人的個人判斷也可能錯。比如一對一匹配，投資人和一部分用戶最初都反對。你怎麼判斷什麼時候應該堅持自己的想法？

曾歆勋：投資人可以提建議，但最終決定權在團隊。

今日資本的風格是，如果他們對被投企業有一個建議，會反覆提幾次。但如果一直說服不了創始人，他們就不再堅持。最後還是由創始人做決定。

一對一匹配的爭議，我們討論了很久。

投資人安排團隊做了一些用戶訪談，確實發現有人很喜歡，也有人覺得壓力很大。我們最後不是忽略這些反饋，而是繼續討論，良配最重要的北極星指標是什麼？

如果北極星指標是聊天數量、活躍或者停留時長，一對一可能不是最好的設計。但如果北極星指標是讓用戶更快進入一段認真關係，它可能是對的。

這就是產品要先決定自己為誰服務、以什麼為成功，再判斷數據應該怎樣使用。不是只要某個指標上升了，它就一定正確。

動察 Beating：很多設計都可以被複製。什麼能防止大平台在良配驗證成功以後，迅速做出相同功能？

曾歆勋：除非出現另一個我。

良配裡面有很多決策，都和過去的產品反著來。一對一匹配、較高的資料門檻、不限制用戶交換微信、以結婚作為結果，這些不是增加一個 AI 聊天框就能複製的。它們背後是一整套對婚戀產品的理解。

在我們證明這些東西正確以前，別人不會願意抄，因為這些設計看上去都在損害傳統互聯網最在意的數據。等到我們證明正確以後，我們已經積累了更多用戶、數據和對親密關係的理解。

技術上也是一樣。真正把 AI 放進具體業務流程裡，讓它解決實際問題，並沒有看起來那麼容易。

當然，這部分最後還是要由產品結果證明。

動察 Beating：徐新第一次和你見面，就決定投資。當時你講了什麼？

曾歆勋：我沒有講宏大敘事，當時甚至沒有一份完整的 BP。我講的是自己怎麼找對象，為什麼想做這件事，以及我的技術背景為什麼和這個問題匹配。

她當時也在看 AI 找人的方向。找人可以分成找工作和找對象，她已經看過一些 AI 招聘專案，但沒有找到特別滿意的。找對象方向，她最早看到的專案之一就是我們。

那次見面聊得很細。第一個小時，她幾乎沒有問產品，而是從我的高中經歷開始問。為什麼考這所大學，學什麼專業，家裡做什麼，以前為什麼創業。到第二個小時，才開始問我現在到底想做什麼。第三個小時，反而是她給我講今日資本的投資經歷和她看過的創業者。

天使輪階段，具體的產品設想以後可能還會變化。她更多是在判斷我這個人，我過去的經歷、技術背景和現在想做的事，是不是在同一條線上。

創始人最該出現的位置

良配正式上線以前，初創團隊的 7 個人分散在 5 座城市。一個月內，他們陸續離職、搬家，在深圳集合。

現在團隊已經擴展到 17 人。

曾歆勋做過搜索推薦，也做過 AI 搜索。他可以繼續留在福田的辦公室裡，訓練模型、改配對算法、查看用戶對話。

但現在，產品最大的約束不是模型不知道誰和誰合適，而是即使知道，候選池裡也可能沒有那個人。

婚戀產品是一個高度依賴密度的生意。

用戶不僅要在同一座城市，還要滿足彼此的年齡、性別、生活方式、婚姻計劃和情感偏好。用戶池越薄，算法的意義越小。

於是創始人的任務也發生了變化。

良配初始團隊 7 人，5 人從外地辭職搬家過來

动態 Beating：過去一年你幾乎都在辦公室裡做產品。為什麼現在開始頻繁參加活動、見投資人和媒體？

曾歆勳：創始人需要時刻知道，此刻哪個環節最需要自己。

研發階段，最重要的是產品和團隊，那我就應該把自己放進去。現在產品上線，下一階段最重要的是用戶增長、融資和 PR，我就應該出來做這些事情。

我在 Kimi 的時候也觀察過這種變化。研發階段，創始人可能把全部精力放在產品和團隊上，不頻繁出現在外面。到了需要把產品推向市場的時候，他又需要出來，為產品解釋、站台、建立合作。

我現在也是這個階段。團隊接下來一邊要做用戶增長，一邊繼續投入模型研發，讓大模型更理解人與人之間的匹配。這兩件事都需要錢，也都需要被更多人看見。

動態 Beating：良配下一階段最重要的目標是什麼？

曾歆勳：先讓用戶數量上來。算法再好，候選池裡沒有合適的人，也匹配不出來。最後每個人看到的分數都很低，不一定是算法不準，而是庫裡確實沒有那個人。

我們希望先在幾個主要城市，做到單個城市有一萬名以上的活躍用戶。一個城市達到一定密度以後，匹配才真正有意義。那時我們才能看到算法是否提高了成功率，一對一機制是否有效，用戶是不是更容易進入一段關係。

下一輪融資也要推進，但短期最重要的，還是用戶密度。

離開系統以後

《黑鏡》第四季的《Hang the DJ》裡，有一套名為 Coach 的約會系統。

它替所有人安排對象，也替每段關係規定期限。有的關係只能持續十二小時，有的長達數年。用戶不需要判斷一個人是否適合自己，只需要服從系統，完成一次又一次約會，等待它最終算出那個匹配度最高的人。

艾米和弗蘭克第一次被配到一起時，系統只給了他們十二小時。期限結束，兩個人被迫分開，又分別進入新的關係。後來，他們再次相遇，決定不再服從安排，一起翻過圍牆，逃離系統。

直到最後，觀眾才發現，前面發生的一切只是交友軟體內部的一次模擬。

在一千次模擬裡，絕大多數版本的艾米和弗蘭克都會選擇反抗系統、衝向彼此。軟體把這些共同逃離的結果，換算成了現實中的匹配概率。

系統最終證明他們合適的方式，不是讓他們服從演算法，而是發現他們願意為了對方離開演算法。

這是 AI 介入親密關係時一個很微妙的位置。

它可以收集資料、安排相遇、計算概率，也可以提前指出兩個人之間可能存在的矛盾。但一段關係真正開始的時刻，往往也是人不再完全依賴它的時刻。

《Hang the DJ》劇照

曾歆勳給良配安排的位置與此相似。

AI 先幫助用戶理解自己，篩掉明顯不合適的人，再把可能適合的兩個人放到彼此面前。等他們開始投入時間、建立好感，甚至轉到微信繼續聊天，產品就應該退到後面。

在這套邏輯裡，用戶離開不是流失，而是成功。

這套產品邏輯很完整，商業邏輯卻還沒有完全成立。

如果用戶三年沒有結婚，會員費需要退還；在此期間，平台仍要承擔 Token、認證、服務、運營和獲客成本。婚姻又受到家庭、城市、經濟、性格和個人選擇的共同影響，很難完全歸因於一次演算法匹配。

更現實的問題是，良配仍然需要快速擴大用戶池。婚戀匹配高度依賴同一城市、相近年齡和相似需求下的用戶密度，而 20 分鐘語音對話、一對一匹配和更嚴格的認證門檻，又會主動擋住一部分人。

這些設計可以篩掉不認真對待關係的人，也可能讓一個本就需要規模的產品更難獲得規模。

會員如何定價，資金怎樣託管，三年間的成本由什麼收入覆蓋，平台又如何確認一段婚姻是否由良配促成，這些問題仍然沒有得到完整回答。

目前，「不結婚就退款」更像一個強烈的產品承諾，還不是一條已經驗證的商業閉環。

在《牆之上的DJ》中，兩個人離開了系統，配對才真正奠定了基礎。

良配也希望使用者這樣離開。

只是它首先要證明，自己能夠留到那一天。

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