从月之暗面出走，他用AI技术帮人找对象，徐新投资 | 涌现新项目

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”界面展示，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