文｜温丽虹
编辑｜张雨忻
Kimi K3即将发布之际，曾歆勋盘算了一笔账：离职时放弃的那部分期权价值，在他离开的这段日子里，翻了整整10倍。
离开月之暗面前，曾歆勋的身份是Kimi的AI搜索技术负责人。2025年8月，他选择创业，成立了“良配科技”。其核心产品名为“良配”，是一款由AI驱动的婚恋匹配应用。该产品的底层逻辑，是将AI搜索与匹配能力移植到“找人”这一场景，旨在通过AI优化婚恋环节中资料采集、智能匹配以及沟通辅助这三个步骤的效率。
公司初创阶段，曾歆勋便获得了今日资本徐新200万美元的天使投资。后来他才得知，在见面之前，徐新已在“AI寻人”这个赛道上筛选过多个项目。当时，徐新主要考察两个方向：“AI找工作”和“AI找伴侣”。
在招聘领域，她几乎聊遍了国内头部初创团队，但最终一家未投。徐新的理由很直接：这些团队对招聘业务的理解，并未超越上一代产品经理的认知。至于AI究竟在哪个环节能创造增量、如何重构撮合效率，没有一家团队能给出超出预期的答案。
而在婚恋方向，徐新只谈了良配一家。她在投资前曾透露，期望找到一家在“AI搜索、匹配人”这一认知上，既超过她自己、也超过过往被投公司的创业团队。若只是持平，便缺乏押注的意义。
目前，良配小程序已正式上线，App版本也在筹备中。
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尝试**
曾歆勋坚信，自己切入的是一个经过验证、存在真实需求的市场。他引用了几款同类产品的数据作为参照：某平台年费会员定价为1288元；另一平台每位付费用户的生命周期总支付额约为800元。
1288元的年费，在C端订阅产品中属于高昂档位。相较于视频平台两三百元、音乐平台一百多元的年费，婚恋产品用户愿意支付千元以上的费用，足以说明“找对象”在用户心中的优先级极高。
过去，用户对婚恋平台的普遍顾虑在于：花费巨资却难以精准高效地匹配到合适的人。对此，曾歆勋认为，上一代婚恋产品的技术能力，无法支撑“精准匹配”这一服务。平台虽然构建了庞大的用户池，将需求方聚集在一起，但“找人”的过程仍消耗大量精力。用户需自行浏览、分析、交流、筛选，推荐系统在这一过程中几乎未发挥实质作用。
“良配”的核心逻辑正是为了解决“精准匹配”难题，这与曾歆勋在Kimi的工作高度同源。
在担任Kimi AI搜索技术负责人期间，他的日常工作便是带领团队研究如何利用AI帮助用户精准匹配信息，并探索这一动作背后的商业价值。
长期观察中，他发现AI搜索存在一种现象：在通用搜索领域，随着技术进步，搜索结果更优、答案质量更高，但算力成本也随之攀升。然而，单次通用搜索难以转化为付费行为。“目前各家AI搜索均免费提供，用户可免Token费用使用，因为业界认为用户心智不应收费，也不愿为此买单。”曾歆勋指出。
但在医疗、金融、法律等垂直领域的AI搜索产品中，情况截然不同。这类服务往往接入大量私有数据库，协助用户进行搜索与匹配，用户愿意为结果付费。
曾歆勋认为，这不仅是技术与成本的差异，更在于答案关乎切身利益。一条专业的医疗建议可能救命，一条法律咨询可能左右决策。
这些高溢价场景证明：并非用户不愿为“信息”付费，而是通用场景的信息价值过低。同样的AI技术，在通用搜索中难以盈利，但在法律、医疗等具体场景中，却能找到变现路径。
顺着这一逻辑推导，他认定“找人”是搜索的另一高价值场景，典型代表即招聘与婚恋。
在曾歆勋看来，对AI而言，找人与高精度信息匹配本质相同。AI搜索与婚恋匹配的技术流程一致，均为“理解意图——分析并匹配需求——输出结果”。Kimi的任务是输入问题、匹配信息；良配则是输入个人条件及伴侣期待、匹配另一半。目标虽变，底层逻辑未改。
引入AI搜索介入婚恋匹配，他将过程拆解为三个环节，每个环节对应一个具体瓶颈。
首环为资料采集。在婚恋平台上，撰写自我介绍是常规操作。但并非所有人皆能清晰、有逻辑地描述自我，导致平台大量资料近乎空白，系统缺乏有效信息进行推荐。
曾歆勋认为，这非意愿问题，而是能力局限。在“良配”上，设计团队推出了“AI红娘”以辅助资料采集。用户注册后，需与AI红娘进行约20分钟的语音通话。AI会进行个性化提问，用户无需组织语言，如实回答即可。完成后，AI生成有效的自我介绍，梳理出婚恋预期、价值观等关键信息，用于后续分析与匹配。
良配“AI红娘”界面展示，受访者供图
AI技术的介入，将用户有效采集资料的门槛从“擅长精准表达”降低。小程序上线后，曾歆勋和同事发现，用户平均资料长度为463个字。此前，他们人工统计了婚恋领域头部产品，用户平均资料长度仅为132字。
第二环是精准匹配算法。上一代产品依赖年龄、身高、学历等结构化标签进行推荐。然而，决定两人是否契合的核心信息，涉及价值观、成长经历、性格及生活方式。
这些信息蕴含于用户文本中，但过往推荐系统无法解析或利用。基于标签推荐后，用户仍需从海量人中排除预期不一致者，寻找准确人选依旧费力。
曾歆勋深知，上一代推荐算法无法处理自然语言，直至大语言模型出现。良配正在训练专用匹配模型，输入包括用户完整资料及AI红娘对话原始记录。模型理解内容后，分析深度信息，以实现更精准的匹配。
第三环是沟通中介。婚恋场景中，如家庭资产、负债、婚恋史、健康状况、彩礼预期等问题需在确认关系前厘清。初识阶段难以启齿，拖延数月后再问，沉没成本已让部分人不愿面对分歧。
针对此痛点，良配设计了“AI分身”与“AI军师”两项功能。前者匿名接收和回答问题，被问方不知具体提问方，仅知有潜在匹配对象想了解特定情况，缓解了一对一核对信息的尴尬。后者则在真人沟通过程中提供话题建议与态度判断。
**在用户规模与社区氛围间做取舍**
曾歆勋观察到，许多交友平台常在“用户量数据”与“社区氛围”间摇摆不定。
为扩大用户基数，平台难以定位为纯粹的“严肃婚恋平台”，转而泛化关系类型，打出“帮你认识新朋友”“帮你脱单”等口号。边界模糊导致各类目的用户混杂，最终各方都不满意。
曾歆勋对“智能涌现”表示：“若自认在做严肃交友软件，就应在各方面维护该氛围。过往产品未能做好，皆因既要又要，两头落空。”
他的策略是放弃“既要又要”，明确良配为严肃的、以结婚为目的的平台，并在各环节设置筛选机制，使非目标用户在注册过程中自行退出。
良配设置了多层筛选：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（需70分以上方可上线），用户依次通过方可进入。平台还会核实婚姻状态，已婚用户直接拦截。产品上线首周，已拦截50多名已婚用户注册。
此外，良配设计了严格的“1v1匹配机制”。用户进入匹配后，同时只能与一人聊天，确认不合适后方可解除匹配、接触他人。“这是为营造认真社区氛围所做的最重要产品取舍，”曾歆勋说，“此机制可规避泛社交平台中的猜疑与博弈，确保每次匹配都值得认真对待。”
种种规则基于曾歆勋的一个信念：“若只想寻求短期关系，用户不愿透露大量真实信息，也不会通过多重筛选。”
社区氛围反向约束用户行为。曾歆勋由此验证：氛围非靠规则管制，而是靠筛选机制孕育。门槛够硬，符合标准者进入后，氛围自然形成；氛围形成后，又反向约束新进者。两者形成正向循环。
在曾歆勋看来，AI可通过精准分析用户需求提高匹配效率。但严肃婚恋社区能否跑通，还取决于筛选机制硬度及商业模式是否与产品目标一致。这些AI无法解决，需人为理清并执行。纯技术团队难以做到这一点。
**保结婚：一次交付逻辑的新尝试**
曾歆勋认为，上一代婚恋产品失败的根本原因，不全在技术落后，而在于商业模式与产品目标的底层冲突：过去几乎所有婚恋产品采用订阅制，按年或月收费。这意味着用户留存越久，平台收入越高。因此，平台缺乏帮助用户尽快找到人的动力。
“在此模式下，平台并非真心助用户成功。它们设计各种方式诱导付费，榨干用户剩余价值后，导致用户失望离去。”曾歆勋指出。
于是，他重新设计了婚恋平台的交付逻辑。用户付费购买的不是服务时长，而是将“婚恋结果”作为交付目标。具体而言，他规划了“保结婚会员”计划：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，平台全额退款。
该模式经历了三个版本的推演。
第一版为“保证用户至少认识一个人”。用户在平台互发消息、聊天后见面，只要见面成功即视为交付结果。若无人相识，则不收费。此方案经与投资人讨论，反馈风险较大：用户可能扯皮，如交换微信但未见面，或见面不愉快而不承认交付结果。
第二版为“保证能够交往、谈恋爱”。问题更严峻，因恋爱难以验证，任何人皆可声称未谈，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，将付费用户的交付标准定为“按结婚结果交付”。
“3年”期限并非随意设定。团队在深圳南山民政局和福田民政局向排队领证人群发放了约150份问卷，旨在了解新婚夫妻如何相识及相识多久后结婚。
“排除同学、同事、青梅竹马等天然关系，凡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，不合适就分。三年是一个自然节点。”
对于“拖三年再结婚、恶意退费”的担忧，他的判断是：“对中国而言，结婚是人生大事，涉及支出远超2000元。与2000元相比，这笔钱不足以影响决策，选黄道吉日的分量都重于此。”
目前，良配产品仍处于早期阶段。AI红娘能否持续产出高质量资料、专用匹配模型准确率能否达到80%、三年后多少用户领证结婚，均需时间验证。
但在良配这类产品的实践中，AI技术解决的不仅是社会效率问题，更介入了社会现实。中国有大量单身成年人的婚恋需求未得到有效供给。上一代产品止步于“让人认识人”，而在“让人找到合适的人”这件事上，AI技术或许能提供更多实质帮助。
封面来源｜WAIC官方
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