夜雨聆风
Ditto 创始人 Allen Wang年轻人的下一个社交入口，会是一条短信吗？
作者: *Aira
很多人第一次听说 Ditto，是因为它在种子轮就融到了 920 万美元。
在消费社交这个长期被认为“难做、难增长、难变现”的赛道里，这不是一个普通的融资数字。
更何况，Ditto 切入的还是校园 dating：一个看似热闹、却早已被 Tinder、Hinge 等产品教育过无数遍的市场。用户并不缺少认识人的入口，也不缺少可以滑动、匹配、聊天的 App，但真正能走到线下、发生真实连接的关系，似乎依然稀缺。
这也是 Ditto 最反常识的地方。
它不是试图让用户在 App 里停留更久，而是希望用户更快离开屏幕。Allen Wang 想做的，并不是再造一个让人不断滑动、筛选和等待回复的 dating App，而是把一部分原本低效、消耗人的环节交给 AI：用户只需要告诉 Ditto 自己想见什么样的人，剩下的理解偏好、判断匹配、安排见面，都由系统完成。
但如果只把 Ditto 理解成一个踩中 AI dating 风口的创业项目，可能会错过 Allen 身上更有意思的部分。
在 Allen 的经历里，创业并不是从一份商业计划书开始的。更早的时候，他就习惯从具体的兴趣和真实的人群里寻找机会。
高中时，他围绕球鞋文化做过生意；后来接触潮流内容和年轻人文化；再到伯克利，他看到身边越来越多同学离开标准路径，去硅谷、去创业、去做一个还不知道能不能成的项目。
这些经历没有直接把他推向 Ditto，却在某种程度上塑造了他的判断：一个真正有生命力的产品，不能只停留在概念里，也不能只为了看起来“正确”。它必须进入人的生活，和真实用户发生关系。
所以，当 Allen 后来选择做 Ditto，这件事并不只是关于 AI，也不只是关于 dating。它更像是他一直在思考的问题被推到了一个新的技术节点上：年轻人到底如何认识彼此？什么样的连接值得被促成？当社交软件越来越多，人和人之间的相遇有没有可能反而变得更简单？
Ditto 早期也并不是一开始就长成今天的样子。它曾经探索过更泛社交的产品形态，比如给伯克利学生做 AI 小宠物，后来才逐渐从“交朋友”的场景收束到校园约会。这个过程不是一次性设计出来的，而是在真实校园、真实用户和一次次试错里慢慢长出来的。
也正因为如此，Dating 并不是 Allen 给 Ditto 设想的终点。
今天，它帮用户安排一次校园约会；未来，它也可能帮人找到创业合伙人、一起玩飞盘的人，或者任何一个原本很难自然遇见的人。Allen 把这个终局称为“超级连接人”。
从早期兴趣项目，到伯克利的创业氛围，再到一个用 AI 把人带回线下的社交产品，Allen Wang 的路径里始终有一条清晰的线索：他关心的不是如何让用户在屏幕里停留更久，而是如何让真实关系更快发生。
1.0
从尔湾球鞋圈，到伯克利创业场
Allen Wang：这件事可以从更早说起。高中时，我做过第一个创业项目。当时球鞋文化很火，我和高中同学一起做了一个和球鞋相关的创业公司，卖球鞋收纳盒。我们从广州的亚克力工厂进货，再在尔湾卖给收藏球鞋的同学。
那次经历让我第一次比较明确地意识到，我想做自己真正感兴趣的事情，而不是只做那些为了写进简历、看起来很 fancy 的事情。
还有一个很有意思的节点是，我最早在《中国新说唱》实习过一段时间，也因此认识了爱奇艺的车澈导演。后来我刷到他的朋友圈，看到他们有一档新节目叫《潮流合伙人》，要在日本开一家潮流店。
我当时鼓起勇气私信他，说自己最近在做一个相关产品，感觉和节目挺契合，问他们是否有兴趣使用。结果他真的回复了我，说可以合作一下。于是我相当于和爱奇艺的这个节目有了合作，也围绕节目做了很多结合。
后来我和车导也一直保持联系。他很支持年轻人。再后来我申请奇绩创坛，也请他做推荐人，他帮我写了推荐信。进入奇绩创坛以后，我才算是正式进入更严肃、更系统的创业状态。
另一个重要原因是，伯克利本身的创业文化非常浓厚。我刚开学时有一个小朋友圈，可能四五个人，结果上着学大家就陆续“不见了”。我问他们去了哪里，他们说有人去硅谷创业了，有人融到资去做 Web3 项目了。
那时我开始意识到，人生除了按部就班地上班、考研、找工作之外，其实还有很多其他可能性。所以从那个阶段开始，我基本上就很确定，自己会去创业。
Allen Wang：首先是个人爱好。我本身就很 social，也很喜欢把大家连接到一起。其次，我们看到社交产品大概每 10 年都会出现一次代际变化，比如从 Facebook 到 Instagram 是一个阶段，从 Instagram 到现在，又到了新的阶段。
这种变化背后通常有两个因素：第一是新技术的出现，比如从互联网到移动互联网，再到现在的 AI；第二是新一代人群的成长，比如 Z 世代逐渐成为主流用户。技术变化叠加人群变化，就会带来新的社交产品机会。
（Ditto 在校园里的广告）
Allen Wang：这件事对我们来说是水到渠成的。我们会觉得，社交就是年轻人应该做、也最能理解的事情。我们自己对这个方向很有热爱，也觉得它一定是一件很有意思的事。它既是我们天然感兴趣的方向，也是在技术发展到一定阶段之后，很自然会出现的产品机会。
Allen Wang：我觉得 99% 的东西学校都教不了。学校教的是各种很泛的知识，但一个人要成为优秀的人，或者成为创业者，关键是找到自己的 edge，也就是自己最强的那一点，然后疯狂 double down。
你不需要什么都做好。学校的 mindset 有一个问题：它会要求你数学、化学、英语、语文都要好。但真实世界是 power law，是幂律分布，也是二八定律——20% 的事情会产生 80% 的 return。所以每个人都应该找到自己的超能力，然后持续放大自己的超能力，而不是把目标设定为成为一个全科天才。
其次，学校是一个有规律、会给你正反馈的地方。期中考试、期末考试、GPA 都很明确，它会持续给你反馈。但真实生活里，很多时候没有这些反馈。
你要自己创造反馈，也要自己定义什么才是一个好的目标，什么是这个季度的 KPI。甚至有时候，你就是处在没有反馈的状态里。如何在没有正反馈的情况下继续前进，也是非常重要的素质。
这些东西一定要走出校园之后，才会更有感悟。
2.0
让真实连接更快发生
Allen Wang：这非常取决于对方是谁，也取决于从哪个维度来讲。真正的终局上，我们想做的是一个能够帮你建立任何连接的“超级连接人”。
比如你说自己最近想做机器人创业公司，想在斯坦福找一个合伙人，那我们就可以帮你找到一个学 robotics 的 PhD。或者你这周在纽约，想找人一起玩飞盘，我们就可以帮你安排一个飞盘局。任何你想建立的新连接，我们都希望可以帮你建立。
现在我们的出发点只是校园 dating。比如我在某个学校，想约会，我就通过 Ditto 告诉它我的理想型，它帮我在线下安排一次约会。这是我们的切入点，但不是我们的终局。
Allen Wang：它确实是一个原型，只是我们后来把它从“交朋友”这个场景，转成了“约会”这个场景。
产品肯定都有一个摸索阶段。产品形态、用户场景、需求和体验，一开始都不太确定，所以一定需要探索。它不是一个 one shot 的过程。Ditto 里面也有很多探索，也有一个不断寻找产品形态的过程。也因此，Ditto 是目前我们发掘出的、更好落地且更符合现实的一种产品形态。
Allen Wang：现在很多 dating 产品的商业模式是广告和会员，所以它们需要用户在 App 上停留得越久，平台才能赚更多钱。这就导致它们本质上会设计一个非常低效的环节：用户需要不停地划，不停地聊天。
但作为 Z 世代年轻人，我们其实已经很厌倦这种模式了。我们更想真正和人在线下产生真诚连接。所以我们觉得，应该有一种完全颠覆的方式，用更底层的原理让大家在线下连接。于是我们选择了这种直接安排大家线下见面的模式。
Allen Wang：第一点确实是降低门槛。美国青少年一直在 iMessage 里和朋友聊天，iMessage 就相当于他们的微信。所以，用这个入口能降低用户的使用门槛。
第二，我们确实认为，社交里的 AI 不需要让用户过多参与过程。我们想做的是“社交里的自动驾驶”。就像自动驾驶一样，你只要告诉我想去哪里，我就直接送你过去；你不用管我走哪条路，也不用自己开车。社交也是一样，你直接告诉我们想遇见什么样的人、想找什么样的关系，我们就帮你判断谁最适合你。
最后，我们也觉得 AI agent 应该是无处不在的。它可以在手机里、邮件里，或者任何地方，它不应该被某一种载体限制。所以我们选择了最容易让用户交互的一些场景。
Allen Wang：可以这么理解。用户只需要来 Ditto 告诉我们想见什么样的人，我们告诉他去哪见、和对方做什么，然后他就直接去。
Allen Wang：我们会看用户是不是在一个时间阶段内持续回来和我们的 AI 发生互动。重点不是“多”，而是有没有 stickiness：他会不会一直回来，需要新的 meet up、hang out 或者 social 活动。
Allen Wang：会有图片信息和文字信息。比如用户上传自己的照片，写下对另一半的要求，也可以上传理想型的照片，比如喜欢的明星，甚至前任的照片。我们可以通过这些信息理解你到底喜欢什么类型。
举个例子，如果你在传统 dating 软件上说自己想找一个有纹身、打耳钉的人，软件可能根本没办法理解谁有纹身、谁没有。但在 Ditto，你可以直接告诉它：“我只想 date 有纹身的人。”我们就会分析哪些人是有纹身的。这是多维度理解的一个例子。
同时，我们会用 AI 推理人和人之间的 chemistry 和 vibe。比如我喜欢攀岩和说唱，另一个女孩喜欢跳伞，这些爱好本身没有强关联，但 AI 可以推断：这两个人可能都是非常 outgoing、adventurous、explosive 的人，他们的 vibe 其实很类似。
AI 能够判断人与人之间的这种 vibe，这是它很厉害的能力。我们就是基于多维度信息和 AI 的推理能力，去判断什么样的人是一个好的 match。
（Ditto 在校园里的广告）
Allen Wang：是化学反应。它是一种更深层次的重叠。Hinton 曾经举过一个例子：你问 AI，化肥和原子弹有什么相似性（similarity），作为人我们可能不知道二者有什么联系，但 AI 会告诉你，这两个东西在加热后都会产生链式反应。
本质上，当 AI 拥有足够多维度的数据和信息，再加上推理能力，它就可以发现这种更深层的关联性。我们把这个逻辑用在人和人的匹配上。
比如一个人喜欢跳伞，另一个人喜欢说唱，从语义上看二者完全不相似。但 AI 可以通过底层 reasoning 判断，他们可能都很有探索精神，喜欢 exploring，也可能都很 expressive。所谓化学反应，是一个新的东西，而不只是“两个人都喜欢打篮球，所以可以认识一下”。
Allen Wang：这需要很多数据，也需要用户提供足够多的信息。系统会通过每一次约会后的反馈闭环，慢慢越来越了解用户，也会越来越接近真正能打动他的那类人。
Allen Wang：其实这个差距没有想象中那么大，大家对于自己想要的东西和需求还是挺清晰的。比如同样一个客观事实：“肌肉男”。
有的人喜欢肌肉男，是因为觉得他健康、自律；但也有人不喜欢，可能会觉得肌肉男太宅，或者没有生活感，甚至会联想到家暴倾向。也就是说，大家对于客观事实背后的主观 preference 其实是比较清晰的。
我们通过每一次 date 后的反馈，可以获得更多信息。比如用户会说，这个人年纪太小，是 freshman；或者这个人学 CS，太 nerdy。这些信息其实都比较容易收集，没有那么难。
Allen Wang：我觉得这些问题都可以解决。就像 Airbnb 和 Uber 一样，最早大家也会问：“为什么我要住在一个陌生人家里？为什么我要坐上一个陌生人的车，让他送我回家？”
这些问题都可以通过一定的验证机制和产品设计去解决。
Allen Wang：第一，我们会验证大家的校园身份。第二，我们会安排比较公平、公正、公开的场合，也就是大家都熟悉的校园附近场所。
验证身份以后，用户其实就不太愿意做不合适的事，因为他和自己的真实 identity 是绑定的。只要有校园身份加持，大家会比较老实本分。
3.0
把「认识」从屏幕里拽出来
Allen Wang：大概一年左右。我们是在去年年初 launch 的，920 万美金种子轮是在去年年底左右完成的。也就是说，产品 launch 后不到一年，就完成了这轮融资。
Allen Wang：核心有两点。第一，我们的团队比较 competitive，团队成员有伯克利背景、CS 背景，也很了解年轻人和技术发展。
第二，很多投我们的投资人，都是早期 Facebook 或者其他大型社交软件的早期员工。他们见证过新的社交产品是如何迭代的，所以他们也能看到我们看到的机会。
Allen Wang：我们应该是结果导向的模式。比如一次成功的 date 会 charge 用户一定 credit，或者收一部分钱。 也可能接入餐厅、咖啡厅这样的线下场景。比如我们把人安排到某个餐厅或咖啡厅 date，用户在那里产生消费，我们可能会 take a cut。
（ Ditto 被《business insider》报道）
Allen Wang：核心是，我们不把自己看成一个 dating App，而更像是一个体验平台。用户回来，是为了扩列，为了认识更多有意思的人。只不过我们现在把它叫作 date。
大多数人之所以愿意继续回来，是因为他们对认识新的人、认识有意思的人、have some good time 这件事本身感兴趣。所以我们是结果导向的，而传统约会 App 更像是过程导向。
Allen Wang：现在核心是两个方向：一个是 growth，另一个是招人。
我们很想打造一个 high talent density 的 team，做成像 Cursor 或 Notion 那样的公司，每个人都特别能打、特别厉害。招人是我们会花很多心思的事情。增长上，我们也会做各种活动，比如游艇派对之类。
AI先声 : Ditto 现在团队规模大概是多少？作为创始人 CEO，你是怎么管理这种高能量组织，并让它平稳运行的？
Allen Wang：现在团队大概 15 个人左右。核心是找到非常 vibe 的人。大家都要非常 passionate，非常有热情，也要 hands on、scrappy、grindy。这就是我们最理想的团队状态。也就是说，招人的时候要找志同道合、认同产品导向的人。
Allen Wang：我觉得这里有几个点。第一，AI 只会越来越好、越来越强。之后会出现各种 AI 聊天、chatbot、AI 朋友。但正因如此，人与人的关系才会更加珍贵，也更加有意义。
第二，这和 Airbnb、Uber、滴滴类似。刚出来时，大家都会问：“为什么我要坐一个陌生人的车？”但到最后，大家会意识到它带来的价值高于这些问题，而且这些问题是可以被解决的。
我们也不是要替代任何人与人之间的东西，而是想加速两个人在线下见面。我们一直在用 AI 让大家更简单地遇见彼此。所以这些更多是短期 concern，核心目标还是让人和人在线下 connect。
END
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