三年不结婚就退款的AI红娘，凭什么让徐新投1500万？

出品｜虎嗅黄青春频道

作者｜商业消费主笔 黄青春

题图｜团队聚餐

“用户三年没结婚全额退款，目标是让中国结婚率提升 10%。” 良配科技创始人曾歆勋的这句话，听上去像一句狂言。

与虎嗅对谈当天，他正以 3000 万美元估值推进第二轮融资，腾讯、阿里、美团等多家大厂战投均已接触。这位 94 年的创业者是南方科技大学 2019 届毕业生，先后在微信、TikTok 负责搜索推荐业务，2025 年 5 月辞任 Kimi AI 搜索负责人，放弃千万期权下场 All in AI 婚恋。

“入职 Kimi 第一天我就和老板说，迟早会自己创业，离开只是在等合适的时机。” 曾歆勋的底气从天使轮便可见一斑：和今日资本徐新聊了 3 小时，直接敲定 1500 万天使轮融资。“今日资本每年出手极少，去年大概只投了五家。我原本只想融 1000 万、出让 15% 股份，是徐新主动提出要拿 20%，最终追加到了 1500 万。”

在曾歆勋看来，婚恋行业用户痛点十分明确，传统平台与用户利益却天然对立：订阅制模式下，用户的单身时长直接绑定平台营收——脱单越快，用户流失越快；一直单身，反而能持续付费。这种荒诞的商业悖论，直接导致平台宁可制造无效社交、拉长决策周期，也不愿真正提升匹配效率。

“过去的交友软件逻辑从根上不自洽，用户想成功，平台不想让用户成功，动作一定会变形。”曾歆勋直言，“我们在做的，是通过机制把用户脱单成功和公司商业成功绑在同一条线上。”

基于此，良配的产品设计带着极强的反互联网气质：

• 注册必须和 AI 红娘进行 20 分钟深度交流，筛掉非诚意用户；

• 同一时间只能与一人建立匹配，主动放弃用户留存、活跃度指标；

• 推出三年不结婚全额退款服务，巴不得用户成功脱单后赶紧卸载。

截至访谈时，良配团队共 18 人，9 人负责研发，其余 9 人覆盖产品、设计、运营、增长；产品上线仅 40 天，累计注册用户约 10000 人，主要分布在北上广深、成都、杭州 6 座城市。

反互联网的产品逻辑

虎嗅：市面上的交友软件已经够多了，为什么还要再做一个？

曾歆勋：创业的初衷很简单，如果我体验很差的事，大概率很多人跟我一样。体验差的事总得有人去改变，为什么不能是我？我平时经常给深圳市长热线反馈，路上看到坑就反馈，很快有人修；骑车发现坡太陡容易摔，反馈后就有人延长坡道。

我具备的资源和技术能力，能不能把这些“坡”变缓、把“坑”填平？如果可以，就应该去做，和赛道热不热、前景大不大没关系。创业不用过分关注竞争烈度、盘子大不大，核心就一件事：需求真不真，有没有被解决好。如果是已经被解决透的需求，我不会去做内卷型创业。

当初加入 Kimi，一个重要原因是被杨植麟的一句话打动：如果你的梦想很容易被人理解，那说明你对人类的梦想没有增量。创业就是要啃别人啃不动的硬骨头，过去没人做成，只说明这件事够难，不说明永远做不成。只要有新技术、新机会让解决的概率变大，就应该试一试。

我常给人分享两个例子：一个是影石，在它做全景相机之前，整个赛道的产品都很差，刘靖康重新定义了运动相机，让用户体验有了质的飞跃；另一个是拓竹 3D 打印机，在它之前 3D 打印几乎是个“菜鸡互啄”的赛道，拓竹直接把这件事的水准拉到了全新高度。

虎嗅：传统婚恋平台的核心问题是什么？

曾歆勋：核心问题是双方目标从根上相悖。订阅制的商业模式，天然把平台营收和用户的单身时长绑死了：用户脱单越快，平台流失越快；用户一直单身，反而能持续付费。 在这套逻辑下，平台的最优解并非提升匹配效率，而是制造无效社交、拉长决策周期、刻意制造信息差，倒逼用户反复续费。

过去所有交友软件的动作变形，本质都是这个底层矛盾的外化——用户想成功脱单，平台却不想让用户太快成功。只有把用户的脱单结果和公司的商业收益彻底绑定，平台才会真的替用户着想。

虎嗅：AI 婚恋产品如何解决这个问题？AI 是怎么参与的？

曾歆勋：我们把婚恋拆成两大环节：匹配和相处。AI 只介入最消耗时间、最适合标准化的部分。

先说匹配，分初筛和最终确认。如果一个城市有 10 万注册用户，用户不可能一个个看完资料。AI 的作用是从 10 万人里，根据用户的画像和需求，筛选出最匹配的 10 个人，把用户的精力集中在最有可能成功的对象上。

再说相处。刚匹配的破冰阶段，前 100 句怎么聊、怎么找话题、怎么避免尴尬，AI 可以提供建议和辅助，但绝对不会替用户发消息。真正的深度沟通、三观碰撞，必须由用户自己完成。

虎嗅：AI 增加了什么能力、降低了什么成本、形成了什么独占数据？

曾歆勋：总的来说，AI 大幅降低了用户信息搜集成本，提升了自然语言理解的匹配精度，同时提供了沟通辅助能力。至于独占数据，我们可以沉淀两个具备充足背景信息的人，最终能否交往成功的完整样本。

虎嗅：为什么一上线就做收费服务，不先免费拉规模？

曾歆勋：目前产品可以免费注册，付费用户应该在 10% 以下，服务分三种：300 元/季费会员、1000 元永久会员、2000 元保结婚会员 3年不结婚退款，我们最终会倾向于3年保结婚会员，季费现在只是过渡，因为很多人还习惯于支付会员时长。

移动互联网产品可以“羊毛出在狗身上，猪来买单”，是因为规模起来后服务用户边际成本极低，软件免费靠广告盈利；但 AI 应用不是这个逻辑，多服务一个用户就多一份算力成本，广告无法覆盖成本。第一天就收费才是常态，这也能验证需求是否真实存在。

虎嗅：为什么有底气三年不结婚全额退款？AI 婚恋这笔账算得过来吗？

曾歆勋：这是做事逻辑闭环的要求。逻辑自洽的事不一定成功，但逻辑不自洽的事一定会失败。用户来交友软件是为了成功找到伴侣，按 2000 元的保结婚客单价计算，只要平台能实现 10% 的用户成功结婚，人均营收即可达到 200 元。对标当下的互联网获客成本，完全可以覆盖获客与运营成本，实现商业闭环。如果连 10% 的人都帮不了，那这个平台也没存在的意义，倒闭就倒闭了。

虎嗅：怎么保证三年后用户一定能拿到退款？什么情况下你可能会失败？

曾歆勋：过去健身房、理发店、教培机构预充值跑路的现象很多，但我们的商业模式和他们完全不同。现在政府也会要求去做资金监管，我们和银行合作，把这笔资金锁定在专用账户里，三年之后才会计入公司营收，期间一分钱都不会动。最坏的结果就算公司倒闭，这笔钱也会原路退给用户。

目前来看，良配的商业化效率非常高，用户付费金额和意愿都很强。除非证明良配没能实现更高的匹配成功率，否则不会比其他平台先失败。

虎嗅：注册阶段强制 20 分钟 AI 红娘语音交流，不怕筛掉大量浅度用户？

曾歆勋：确实有人反馈时间太长、做不下去，但我一点都不觉得是损失，反而觉得太好了。说明这些人根本没抱着认真找对象的心态。

在现实生活中，真正想建立稳定恋爱关系的人，都愿意花时间梳理自己的需求、介绍自己的情况，让平台真正理解自己，反而能节省后续的无效沟通时间。注册阶段就把不认真的人筛掉，这正是我们想要的效果。

虎嗅：为什么只做1v1匹配绑定，而不放开多线匹配？这会不会制造新问题？

曾歆勋：为什么要同时跟几十个人聊天？有婚恋需求的人，需要的从来不是更多选项，而是一个合适的人。在不限制的情况下，每个人都会想多聊几个增加成功的概率，这是个体的最优策略，却导向了整体的最差结果。你把别人当备胎，别人也在把你当备胎，最终每个人都不愿意投入时间深入了解对方。

在 1v1 模式下，可以确认对方此时愿意，为了了解你放弃其他匹配的机会，这种信号让彼此放下防备，投入到互相了解中去。如何合适，这就是最后一个，双方直接牵手成功；即使不合适，解除匹配再聊下一个，也不会拖泥带水。

过去很多产品不敢做 1v1，是怕牺牲用户活跃、停留时长、用户规模。但我们的北极星指标是平均脱单率，活跃、时长、规模都不是我们的目标，为了提升成功率，可以做出反常规的设计，我们希望未来每 10 对结婚的人，就有一对在良配认识。

虎嗅：Kimi、豆包这些 AI 应用都看重留存和活跃，为什么 AI 婚恋要反着来？靠脱单赚钱真的成立吗？ 

曾歆勋：赛道属性不一样。Kimi、豆包是工作、生活工具，工作可以一直做，但人不需要一直找对象。就像留学、考公服务，用户成功了自然就流失了，这是再正常不过的事。过去，很多交友产品把用户活跃、留存当成核心指标套在婚恋场景，是过去的人错了，不是我们有问题。

微信、TikTok、Kimi，气质不同

虎嗅：你的产品理念受过哪些公司的影响？

曾歆勋：我毕业先后在微信、TikTok、Kimi 工作过，三家公司的企业文化都可以凝练成一个词，对我影响极深。

第一个是腾讯的正直。你问所有腾讯出来的人，大概率都记得这个词。正直就是不做损人利己的事，用它约束日常行为：食堂不插队，电梯不逆行。所谓电梯逆行，就是下楼时电梯满员，就先坐上行梯到顶楼再往下，靠挤占上行用户的空间让自己先下楼，本质没有提升整体运力，只是损人利己。后来去字节，发现所有人都这么干，但我宁愿走楼梯也不逆行，这是腾讯刻在我身上的底线。放到产品上，正直就是不做有商业价值但透支用户价值的决策。我们非常看重产品是不是真的创造了用户价值，商业模式是不是和用户价值直接挂钩，而不是靠牺牲用户体验的运营手段去获利。

第二个是字节跳动的坦诚清晰。和上级、下级沟通不用包装结论，不用向上管理，实事求是就好。哪怕在公司大群，你觉得哪里有问题都可以直接提，不管对方职级多高，不用考虑后果。当时做项目，不同部门合作伙伴要公开写反馈，不好的地方都会大方写出来，大家是为了把事做好，不是针对人。后来在 Kimi、在我现在的团队，文化都是这样：任何人都可以跟我争论，拍桌子都无所谓，只要是客观就事论事。

第三个是 Kimi，做有品位的事。2024 年我就想做应用创业，但时机不成熟，于是决定去一家 AI 基模公司，近距离感受 AI 的能力边界，方便以后找创业方向。我发现 AI 六小龙里，Kimi 做产品最有调性，不仅技术领先，还很在乎用户体验。比如 Kimi 的 logo 每个节假日都会变，每次 APP 上架的说明都写得很有意思，它不是一个冰冷的工具，有温度、有自己的品位。

这很大程度上源于杨植麟本身搞乐队，做音乐的人，总会有超出效率、超出工具之外的追求。当时我们搜索部门有一段时间的目标，是让搜索结果更有品位。该怎么定义这个品位？用户搜“去哪里旅游好”，只会推荐热门旅游景点就是没品位。什么是有品位？你得知道用户当下的真实需求：如果是旅行小白，推荐热门景点没问题；如果是资深旅友，就要结合他的搜索习惯，给出因人而异的推荐。

虎嗅：品位是素养、智识、经济能力的综合呈现，怎么把它变成具象化的指标？

曾歆勋：品位确实有很多说不清道不明的地方，如果你不去试图具象化就永远不会实现。比如用户和 Kimi 的所有聊天记录，能提取出他的画像：年龄、行业、搜索习惯，甚至去过哪里旅游、去哪里出差，都有很多痕迹。如果搜索推荐完全不考虑个体差异，那是产品主动放弃了做得更好的可能性。

虎嗅：微信、TikTok、Kimi 发展阶段不同，你感知到最明显的区别是什么？

曾歆勋：三个团队的感觉完全不一样，既和发展阶段有关，也和路径依赖有关。腾讯、阿里、字节都有各自的路径依赖，一开始这么做成了，就觉得这是对的、这是好的，然后往这个方向推得更极致一点。

腾讯是非常有人情味的公司，入职像大学的延伸。我同期入职的 10 个人，到现在还保持着密切联系，我小孩出生后，他们来我家看了两三次，平时一起聚餐、打桌游，像回到了刚毕业的时候。后面在字节、Kimi，完全没有这种氛围。因为腾讯是一家快 30 年的公司，很多人校招进去就再也没离开过，大家特别看重人与人之间的情谊。

字节是横空出世的公司，2012 年靠今日头条起势，2016 年抖音爆发后团队大幅扩张，不可能靠校招培养人，所以字节的逻辑是只筛选人，不培养人。当年我入职腾讯，很多中层已经待了 10 多年；去字节发现，待得久也就三四年，短的不到一年，大家没什么同事情谊，非常就事论事。这也是坦诚清晰能落地的原因，大家相处不久，没什么面子上的挂碍。我在字节很少加同事微信，大家只在飞书上联系，靠机制推动事情，做什么都要写详尽的文档，因为你走了，新人要靠文档接手，个体是不重要的，这种感觉非常强烈。

Kimi 又完全不一样。一群特别聪明的人聚到一起，去挑战一件件很难的事情，那些条条框框全部都不存在：没有职级，所有人都是员工，完全没有部门墙，要解决问题就凑在一起，谁能干谁上。我刚去 Kimi 时没想过带团队，后来公司要做搜索，发现我是做搜索出身的，就让我负责，后面团队扩充，才把 AI 搜索单独成立了部门。

虎嗅：团队决策时，你会多大程度听取他人建议？

曾歆勋：团队每天都有大量讨论、争论，涉及产品、商业模式、用户运营，但所有决策都不靠职级压人，只看是不是始终对齐目标：让用户比用任何其他方式都更快脱单。

我不是一个固执、有精神洁癖的人，一件事只关心怎么做能实现目标，不管产品、技术、商业化都是为此服务。商业价值、财富、名誉，都是目标实现之后的奖励。任何员工只要能证明，现在的做法不是达成目标的最优路径，我马上就会放弃现有方案。

放弃千万期权，在Kimi不如创业？

虎嗅：你在 Kimi 待下去会有千万期权归属，跟随一家独角兽前行显然比创业更稳定，为什么 2025 年出来做 AI 婚恋？

曾歆勋：Kimi 是模型公司，目标是探索技术上限；我是产品型的人，更想解决真实问题。入职第一天我就和老板说，我迟早要自己创业。2024 年还不是应用创业的好时机，因为模型能力不足、交付能力跟不上、token 成本也高，跑不通商业闭环。到 2025 年，模型能力上来、成本降到临界点，我就离开了。

AI 原生应用爆发，需要三个前提同时满足。第一，模型指令遵循能力足够稳定，能稳定理解用户需求、完成复杂分析任务，不会频繁答非所问。

第二，成本降到合理区间。2024 年 token 价格还很高，用 AI 服务用户的成本覆盖不了收入，商业跑不通。2025 年，百万 token 成本降到 10 元以内，用户付费完全可以覆盖 AI 成本，商业闭环才成立。

第三，开源模型广泛普及，这一点尤其重要。闭源模型再强、再便宜，也不能当应用的唯一底座，因为你的命脉攥在别人手里，对方哪天涨价、断供，甚至自己下场做竞品，你的业务瞬间就会崩塌。而开源模型部署在各个云厂商，没有谁能单方面掐断供应，真正像水电煤一样成为基础设施，应用层的价值才能真正沉淀下来。2025 年年中我离开的时候，正好 Kimi K2 发布，这三个条件基本都满足了。

虎嗅：你是连续创业者，做过校园外卖、智能照相馆，总结了哪些经验？

曾歆勋：第一次做外卖平台失败，最大的教训是：人要在合适的时机创业。外卖的需求肯定找对了，最后也成了万亿级市场，但那时候我才 19 岁，大二休学，没上过班，没有校友一起创业，拉不起有效团队，也拿不到融资。这件事让我明白：看到机会不重要，能抓住机会、有能力实现想法才重要。所以后面有意识积累人脉，去大公司关键岗位积累技术实力，攒行业口碑，让自己有能力拿到投资。

第二次做智能照相馆，更像一次试水。当时还在字节上班，没当成全职创业。它确实解决了市场痛点，但赛道本身太小，最后也没想到会被 AIGC 颠覆，大家不用去照相馆了，用 AI 就能生成各种写真、证件照。这让我明白：创业要解决的问题，得足够大。

外卖（南风点点）创业时期照片

虎嗅：今年下半年大厂开始卷 AI 办公，金融、教育、医疗场景也在加速落地，不同垂直场景的成熟节奏是同步的吗？

曾歆勋：我认为每个垂直场景都需要懂 AI 的人和懂场景的人结合。现在有两类人：一类更懂 AI，大多在模型公司，不懂婚恋场景，不知道用户真实痛点，也不懂机制设计的门道；一类更懂场景，大多是传统行业出身，对 AI 的能力边界、技术落地没有体感，做不出真正的 AI 原生产品。

当这两者没有办法碰到一起的时候，AI 应用就没人去做，或者一些低水平的人去尝试着做，但做不出想要达到的效果。所以，不同赛道的结合时机发生有随机性，不是必然的，就像我做了 AI 婚恋，假如我不存在，可能过两年都没人做这件事，这是一个非常随机的事情。

虎嗅：很多人创业会先做 Demo 快速验证，跑不通就换方向，你为什么直接做完整产品？

曾歆勋：很多人觉得先做个 Demo 验证理念，成本低、更灵活。但我们从第一天就对方向非常笃信。因为在 AI 公司待过，比其他创业者更清楚 AI 能解决什么、不能解决什么，一开始就能做沙盘推演，想象到产品做完的效果。

AI 婚恋应用，如果做个半成品 Demo，用户根本没法有效脱单，得到的反馈全是噪音，没有任何价值。只有把产品完整做出来推向市场，用户成功、失败的数据才是有价值的。所以我没想过为省成本，先做个简化版验证。

虎嗅：如果 AI 婚恋模式被验证了，大厂下场做竞品怎么办？

曾歆勋：在给徐新的项目材料里，我写过竞争对手分析，一类是过去的交友软件，第二类是大厂，第三类是未来的新创业团队。

先说过去的交友软件，完全不是对手，每一波新技术浪潮，都是上一代产品的淘汰潮，这已经被行业反复验证。珍爱网、世纪佳缘现在几乎销声匿迹，因为他们没跟上移动互联网时代的脚步；而移动互联网产品，也会在 AI 转型中遇到巨大困难。现在 AI 做得好的公司都不是上一代玩家，大厂都转不动。所以，每一波浪潮都会有新弄潮儿，上一代产品只能等着被颠覆。

第二类，大厂会不会下场？我觉得不会，因为生意逻辑不匹配。大厂核心业务都是高留存、高频次、长生命周期的，比如社交、内容、电商、游戏；但婚恋是典型的“一锤子买卖”，用户成功了就走，没有长期留存，也没法和大厂其他业务形成协同。过去二三十年，大厂不是没试过婚恋产品，没一个做起来的。不是技术不够、流量不足，是婚恋生意的 ROI 太低，对大厂来说赚不到大钱。放眼全市场，高回报赛道比比皆是，没人会死磕婚恋这块硬骨头。

第三类，会不会有新团队来卷？技术比我强的人或许有，但不一定懂应用；婚恋比我懂的人或许有，但不一定有技术能力。我们可能已经是市场上最适合做这件事的团队。而且，匹配模型的核心是真实的成功样本：越早跑通数据积累越多，模型就越准，用户体验就越好，反过来又带来更多数据，形成正向飞轮。

AI 婚恋不包许愿

虎嗅：AI 婚恋会是爆发赛道吗？传统婚恋平台转型来得及吗？

曾歆勋：我不觉得这是个爆发性赛道，这也不在我的决策权重里。我只在意有没有解决婚恋市场的痛点，能给行业带来多大变革。AI 带来的变化，让我们的产品从技术、机制、商业模式到用户定位，和过去的产品完全不一样。

至于传统平台的问题，是技术和商业模式的双重缺陷。技术层面，过去的产品只解决接触更多人的可能性，没有解决真正的匹配问题。人比文档难理解得多，用户注册只填年龄、身高、学历，剩下的信息一片空白，平台根本没法做深度分析。用户要花很高的成本才能丰富标签，大多数人都会放弃，最后每个人的资料都非常粗浅，匹配越来越标签化、物质化、看脸化，这是技术局限导致的结果。

商业模式层面，珍爱网曾经很成功，但它的模式有很重的人工服务、销售成本，拉高了服务价格；高收费又让销售提成很高，销售就有更强的动力去忽悠用户成交，最终损害用户利益。

虎嗅：婚恋平台最难解决的是获客、供需密度、信任、安全，还是匹配准确率？

曾歆勋： 我认为信任是第一位的，这是产品核心心智，只有充分信任，用户才愿意展示详细、准确的数据，进而带动获客、供需密度、匹配成功率。

虎嗅：婚恋是人生重大决策，人性总觉得更好的在后面，你怎么看？

曾歆勋：很多人要找的是这个世界上最好的人结婚吗？不是这个逻辑。很多人不是要找最好的那个人，而是在找差不多合适的人，合适就可以在一起了。婚恋的逻辑有点像考试通过的逻辑，超过 80 分就能通过，不是高考排名逻辑，必须争第一名上清华北大。

虎嗅：一线城市很多人择偶标准都向上兼容，就是奔着找 100 分伴侣，怎么办？

曾歆勋：那这些人不是我们的目标用户。追求 100 分伴侣，说明根本没打算真的解决婚恋问题，这类人本来就脱不了单，我们的匹配机制再牛也帮不了。AI 能服务的，是绝大多数人朴素的、有共识的需求，绝对个性化的服务做不到。连真人红娘都做不到的事，我们也不会要求 AI 做到。

虎嗅：AI 红娘、AI 军师进化到最后，会不会让爱情 token 化？最后变成 AI 和 AI 约会的闹剧？

曾歆勋：AI 匹配不是要把爱情 token 化，也不是培养一个更懂你的 AI 伴侣，而是让 AI 最大程度帮你找到真实的伴侣。你要训练你的 AI 军师理解你，懂你想要什么样的亲密关系，在交互中不断优化，最终目的是推动你和对方线下见面。

虎嗅：模型通过什么逻辑完成显性条件到隐性特质的映射？

曾歆勋：如果你相信 AI，就会知道这件事不是人去做映射的。AI 是通过全人类的语料训练出来的，它懂的东西基于人类本身的行为模式、情感模式、语言模式。我们要做的，是充分收集信息、提供信息，然后让 AI 去做综合判断。

虎嗅：产品目前靠什么模型支撑？计划自研垂直模型吗？

曾歆勋：我们同时混用豆包、DeepSeek、千问、Kimi 四款模型，分配在不同场景。同时也在训练 7B-14B 规模的专用匹配模型。匹配这件事必须要有垂直模型，因为两个人合不合适、从 10 万人里选 10 个，需要专有数据去训练，那些基模公司没有这样的数据，只有我们才会有这样的数据，才能够去做这样的一个模型训练。

虎嗅：这两年搭子特别火，很多人的伴侣分成生活搭子、吃饭搭子、运动搭子、旅游搭子，你怎么定义单身状态？

曾歆勋：搭子可能比朋友近一点，还没到恋人的程度。但我相信任何时代，人都渴望一段稳定的亲密关系。你可以有很多搭子，随时换、日抛都可以，但能组建家庭、生育、相互扶持的伴侣，只能有一个。我们追求的脱单，是找到能长期稳定相处的那个人。

虎嗅：脱单也不一定会走向婚姻？

曾歆勋：交友应该有一个光谱，光谱左边是找搭子、找网友，中间 Dating、约会，最右边是组建稳定的婚姻关系。我们是一个婚恋平台，婚姻有非常明确的法律界定，给你手术签字的人、能和你合法生育的人、能继承你遗产的人。脱单不一定能结婚，结了也可能会离，但我们希望顺利脱单后能相互扶持度过余生。我们只关注光谱最右端的需求，前面两个阶段性需求可以被其他产品满足。

虎嗅：也就是说你们只服务需求明确的用户，不打算服务所有人？

曾歆勋：我们不可能、也没有能力解决所有人的问题。婚恋本质是现实问题：一类人自身条件特别差，又不愿意改变；一类人要求特别高，一定要找最好的。

这两类人的需求，靠产品永远解决不了，我们主动放弃。剩下的人，条件正常、需求合理、心态积极健康，才是我们要服务的用户。他们在我们平台上更容易脱单，把极端人群放弃掉，我们的平均脱单率反而会更高。

虎嗅：平均脱单率这个指标，具体怎么统计？

曾歆勋：注册完成的平台用户，双方 1v1 匹配成功并开始聊天后，如果两个人同时超过两个月不上线，我们统计上就认为脱单成功。如果只是单方面不用了，另一方上线解除匹配，不算。

虎嗅：你把找对象定义成人和人之间的搜索问题，但择偶里有很多隐性、靠感觉的差异，产品怎么识别和修正用户认知偏差？

曾歆勋：很多用户的表达和真实认知有偏差，修正有两种方式： 一种是 AI 红娘主动和用户沟通，挖掘潜在需求、给出建议。

这只对听劝的人有用，有些人不知道自己适合什么样的，但愿意听建议；还有一类人不听劝，不撞南墙不回头，劝了也没用，只能让他亲身去试。

虎嗅：你们和 AI 陪伴产品的核心区别是什么？

曾歆勋：AI 陪伴产品更多是好奇心的产物。人不会跟 AI 伴侣过几十年，AI 伴侣可预测、会讨好、无偿提供情绪价值，刚开始会上瘾，好像得到了很多价值，但它替代不了真实的亲密关系。人还是会向往真实的亲密关系，正因为难得，才更可贵。

虎嗅：AI 会重构年轻人的婚恋观吗？

曾歆勋：我不认为是 AI 重构了婚恋观念，应该是产品重构了婚恋观念。我们的产品一分为二，有 AI 的部分，也有应用的部分，商业模式跟 AI 也没关系， AI 只是提升效率的手段。

过去没有跑出来解决亲密关系的产品，是因为产品没有传递正确的婚恋观、没有做好用户筛选。应该有一款产品，让拥有正确、积极婚恋观的人有地方交友。现在互联网上有很多扭曲的婚恋观，发出了很大的声音，但他们代表不了沉默的大多数。

我一直认为，互联网的特性让少数人能发出多数人的声音，大多数人的真实需求反而没被满足。传统交友软件有很强的马太效应，20% 的人收到了 80% 的喜欢，少数人获得了所有人的青睐，不应该这样设计产品。

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