在AI浪潮中，00后的戀愛戰(zhàn)場正悄然轉(zhuǎn)移。他們開始邀請AI擔任自己的“僚機”，為自己做參謀。從一鍵生成高情商回復(fù)的戀愛鍵盤，到能建檔分析、提供策略的“AI軍師”，這類產(chǎn)品正以驚人的速度收割年輕用戶：有產(chǎn)品上線一年即獲3000多萬元收入。
在此基礎(chǔ)之上，創(chuàng)業(yè)者們試圖讓AI超越簡單的消息代回，實現(xiàn)如閨蜜、好友般貼心的關(guān)系分析與約會指導(dǎo)。
然而，熱鬧背后是殘酷的現(xiàn)實：功能更全面的AI戀愛助手反而面臨商業(yè)化困境。高昂的模型成本、有限的用戶付費意愿、繁瑣的操作流程，讓先行者紛紛折戟。與此同時，深耕情感計算多年的學(xué)者指出，僅靠上述文本分析永遠無法真正理解人類情感的復(fù)雜性。
在這場技術(shù)與情感的碰撞中，一個根本問題浮出水面：當戀愛變成可計算、可優(yōu)化的數(shù)據(jù)游戲，我們究竟是在追求更高效的關(guān)系建立，還是在逃避真實情感中的不確定性與美好意外？
用AI談戀愛，是個好生意嗎？
??從2024年開始，一股“AI戀愛助手”的風(fēng)順著大語言模型的流行開始席卷全球。2024年2月上線的Lovekey鍵盤，一年收獲3100萬元，超過200萬月活用戶。同年6月上線的蜜小語，僅用8個月就實現(xiàn)了逾越2000萬元的收入。
這類應(yīng)用本質(zhì)上是一個輸入法插件，而非獨立的鍵盤APP。其核心操作流程是：用戶復(fù)制聊天對話后，切換到AI鍵盤，選擇“高情商”“幽默搞笑”等回復(fù)風(fēng)格，即可一鍵生成回復(fù)并粘貼回聊天框。產(chǎn)品也支持基于用戶給出的回復(fù)進行潤色，并允許用戶定制聊天人設(shè)，以適配不同的社交角色。
在商業(yè)模式上，它們成功挑戰(zhàn)了AI應(yīng)用“付費難”的瓶頸，通過高單價的訂閱制實現(xiàn)收入，也驗證了市場的付費意愿。通常，用戶僅有幾次免費試用機會，之后便需購買周會員或性價比更高的終身會員（如Lovekey鍵盤的終身會員為128元）來解鎖全部功能。
于是，沿著這條路徑，一批創(chuàng)業(yè)者希望能讓AI做到更多。既不像傳統(tǒng)婚戀APP以交友匹配為主，也不像以上的戀愛鍵盤等只是做著“消息代回”這樣相對初級且在不少人眼中略顯不真誠的操作，而是真的像閨蜜、好友一樣出謀劃策，建立起心儀對象的檔案，基于聊天文本及各類量表分析雙方關(guān)系的進展，給出一些實用的約會、交際攻略，讓用戶心里“更有底氣”。
大貓2023年從計算機專業(yè)本科畢業(yè)。業(yè)余時間開發(fā)一些好玩的AI創(chuàng)業(yè)項目是他從學(xué)生時代就養(yǎng)成的愛好。在今年年初看到市面上的AI戀愛助手大賺之后，他就在網(wǎng)上聯(lián)系了幾位志同道合的朋友一起開發(fā)了一個“AI戀愛軍師”的項目。
談及市面上曾經(jīng)火熱的同類產(chǎn)品Lumi，大貓直言，他的項目很大程度上受到了這一產(chǎn)品的啟發(fā)。他認為Lumi的溫柔陪伴感和擬人化互動值得借鑒，其基于情感助手需求做了特化訓(xùn)練，能記住用戶偏好并持續(xù)輸出貼合情緒的回應(yīng)，這正是此類產(chǎn)品的核心競爭力。
但他也指出，Lumi主打愛情、友情等各種情感關(guān)系的泛化陪伴，這雖然一方面使得產(chǎn)品應(yīng)用場景更廣泛，但同時也模糊了產(chǎn)品的定位，不太容易聚焦戀愛關(guān)系中的實際決策需求。
大貓表示，在戀愛助手這條細分賽道，相較于DeepSeek，自己的產(chǎn)品專門訓(xùn)練了情感語料庫，用戶可上傳心儀對象的喜好、禁忌等信息建檔，系統(tǒng)會自動更新互動動態(tài)。同時能通過導(dǎo)入聊天記錄、填寫量表等方式，生成可視化關(guān)系報告，用圖表標注曖昧升溫節(jié)點、矛盾導(dǎo)火索等關(guān)鍵信息，基于數(shù)據(jù)庫面向用戶輸出更具針對性的回答。
功能越全，賺錢越難？AI戀愛的商業(yè)化悖論
然而，相較于戀愛鍵盤類產(chǎn)品的火熱，功能更齊全、體驗更豐富的AI戀愛助手類產(chǎn)品反而遇冷。
目前，賽道內(nèi)首個做出APP的Lumi已經(jīng)下架。開發(fā)團隊成員向《豹變》坦言，此類產(chǎn)品在大模型上的支出較高，一旦商業(yè)化動作較慢，就會導(dǎo)致項目不得不因此終止。
大貓的AI戀愛助手項目也已經(jīng)延宕了許久。他表示，自己已經(jīng)有一段時間沒有與團隊成員聯(lián)系，項目也沒有做大幅推廣或商業(yè)化的嘗試，只進行過小范圍的內(nèi)測。但正因為如此，他的支出并不高。
他表示，由于并未廣泛宣傳，產(chǎn)品的大模型調(diào)用量并不多，通過“薅”各個平臺API接口的免費額度“羊毛”，就可以滿足用戶的需求。此外，項目的大部分工作量都由他自己承擔，團隊成員也多是自愿加入，人員上的支出也幾近于零。
或許，面臨著種種不確定性，“all in”創(chuàng)業(yè)的風(fēng)險太大。但憑借著此輪“AI大基建”的溢出效應(yīng)，所有人都能以極低的成本利用各類AI工具，進而驗證自己的想法。這也是大貓自學(xué)生時代起就能組建起多個AI項目的原因。
大貓自身也分析了AI戀愛助手產(chǎn)品“變現(xiàn)難”的原因。他表示，待到商業(yè)化落地、大模型調(diào)用量上升之后，此類產(chǎn)品若想盈利，售價必然不會便宜。
他進一步解釋道，由于設(shè)置會員收費門檻會徹底堵死產(chǎn)品活性，因此必然只能走“免費基礎(chǔ)款+會員”的路子，用會員收入填補所有支出。而對大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來說，10%的付費率已經(jīng)難能可貴。因此，若以買斷制定價，該類產(chǎn)品大概需要100元左右才能盈利。
同時，由于用戶一般只在戀愛初期（初識、曖昧期、剛建立關(guān)系不久）才會使用此類工具，訂閱制收費也需要在30-40元/月才能覆蓋支出。相比于簡單易得且免費的通用大模型，此類產(chǎn)品雖有一定優(yōu)化，但想讓用戶掏出這個價格來提升效能并不容易。
況且，此類產(chǎn)品的存在，歸根結(jié)底還是抓住了通用大模型并未就某一細分領(lǐng)域做特化訓(xùn)練的空窗期。當未來通用大模型開始就情感等領(lǐng)域進行特化訓(xùn)練時，此類產(chǎn)品的優(yōu)勢將不復(fù)存在。
此外，當使用此類AI戀愛助手產(chǎn)品時，用戶需填寫各類信息、量表，手動導(dǎo)入聊天記錄，操作較為繁瑣、上手難度較高，本質(zhì)上還是輔助工具。相較于戀愛鍵盤這類可以“替人談戀愛”的產(chǎn)品來說，噱頭不夠足，對付費意愿的刺激也比較低。
下一代AI戀愛軍師，如何真正“讀懂”人心？
盡管此類產(chǎn)品當前商業(yè)化難度較大，但仍有業(yè)內(nèi)人士表示，若與其他產(chǎn)品進行恰當搭配的話，這類AI戀愛助手仍舊會有不錯的前景。
一位投資人就表示，通用大模型提供多模態(tài)理解、記憶、人格與工具調(diào)用能力；大模型與平臺方會“統(tǒng)合”大部分通用能力，獨立產(chǎn)品需在細分場景（如“AI僚機”“虛擬戀人”“情感教練”）做出差異化與強黏性，更多以SDK/插件/合作形態(tài)嵌入平臺生態(tài)。
同時，通用大模型與其戀愛助手生態(tài)可通過提供底層智能與角色/對話能力賦能B端。例如Meta為Facebook Dating引入AI 助手與“Meet Cute”驚喜匹配；Tinder上線AI照片挑選、內(nèi)容安全與真實性驗證。上述動作共同指向“AI成為約會基礎(chǔ)設(shè)施”。
該投資人認為，獨立新產(chǎn)品會更豐富的滿足小而美的人群需求，更聚焦細分人群/場景（如跨文化溝通、婚后關(guān)系、情緒支持），以更強的角色設(shè)定、世界觀與運營方法論形成壁壘。
在一個AI創(chuàng)業(yè)交流群中，大貓也收到了類似的反饋。不少人向他表示，初期推流尋找體驗用戶的話，可以先鎖定戀愛類博主等有較高需求且付費意愿普遍較高的群體。
不光是軟件，在更遠的未來，此類產(chǎn)品將能夠通過各種數(shù)據(jù)采集儀器發(fā)揮其真正的實力。
合肥工業(yè)大學(xué)計算機與信息學(xué)院教授孫曉深耕情感計算領(lǐng)域多年，他認為，單單指望靠聊天記錄這樣的文本來準確理解情感從原理上就無法實現(xiàn)。因為多個能表現(xiàn)情感的模態(tài)，如語音語調(diào)、面部表情、行走步態(tài)等，均無法在未充分使用這些模態(tài)訓(xùn)練的大語言模型中得到體現(xiàn)。許多“情場高手”，或許只是在有意無意之間感知到了這些細微的情感表達，并以此來“訓(xùn)練”自己的大腦。
即便回歸一開始分析文本的任務(wù)，這些“情場高手”往往也能做得更好。這是因為他們將多模態(tài)的信息與文本進行了關(guān)聯(lián)分析與結(jié)合。通過關(guān)聯(lián)文本中的某些特征，就能更準確地倒推出對方此時的狀態(tài)，從而更精確地了解對方的情感。這就好比在矩陣中添加了更多的維度，可以進行更加復(fù)雜的運算。孫曉表示，通過對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行有效處理，可以將情緒狀態(tài)由最簡單的“正面-負面”二分擴展至80多種。
與以往基于實驗室情境輸入的數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的模型不同，孫曉的團隊提出了“普適心理計算”這一概念，即基于日常生活場景下多模態(tài)數(shù)據(jù)的建模、情感識別與分析。
他表示，近兩年情感計算領(lǐng)域發(fā)展迅速，涌現(xiàn)出大量相關(guān)研究與產(chǎn)品，多數(shù)在基礎(chǔ)情緒識別上表現(xiàn)較好，準確率可達95%以上。但這些成果大多基于固定數(shù)據(jù)集或評測集，通過預(yù)設(shè)假設(shè)完成訓(xùn)練。而在真實場景中，由于存在光照變化、噪音、環(huán)境干擾，且用戶還可能處于運動狀態(tài)，情緒實時、動態(tài)且復(fù)雜，多數(shù)模型的實際表現(xiàn)并不理想。
孫曉希望，通過他與團隊成員的努力，能夠在未來的某一天通過音頻、視頻乃至觸覺、嗅覺的采集來實現(xiàn)實時、準確的情感識別。
但他表示，戀愛的本質(zhì)正是一個個“美麗的錯誤”，不但不應(yīng)當過分功利地追求“高效”“準確”，甚至還應(yīng)該為AI設(shè)計隨機化的機制，以更好地去模擬真實的戀愛狀態(tài)。
一次次回復(fù)、一場場約會，不是需要快進的過程，而正是戀愛本身。AI或許能幫你做得更好，但我們不能忘記，鮮活而真實的人才是戀愛的主體。
（應(yīng)受訪者要求，文內(nèi)大貓為化名）
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