文 | 刘思洁
编辑 | 张薇
封面来源 | Table for Six

某个工作日的夜晚，我计划与五位素不相识的人共饮。
出发前，我既不清楚他们的身份，也不知道目的地。AI社交产品Table for Six（以下简称T46）根据用户填写的个人资料以及对活动的期望，判断哪六个人可能“产生一些化学反应”——就这样，我多了五位“同席者”。
同一时刻，在全国14座城市的数百张餐桌旁，类似的聚会也在同步进行。

T46于2025年末启动运营，“未来人类实验室”独家了解到，它已获得BAI Capital和一家游戏公司累计数百万美元的天使轮融资，产品累计付费用户超过4万人。

晚上八点半，我准时抵达北京朝阳区一家清吧。
桌上没有与AI相关的设备，仅有一套纸质卡牌。卡牌上，三十多个问题按由浅入深的顺序排列，还有六位参与者各自的身份卡，以及每个人报名时想向陌生人提出的问题。

一位性格外向、有组织活动经验的参与者自然地拿起卡牌，成为这桌的临时主持人，引导大家依次围绕卡牌上的问题进行讨论。
从在小程序填写问卷、选择个人标签和期待，到前往酒吧赴约，整个过程里，我几乎没有与AI直接互动。没有AI分身替我向陌生人打招呼，也没有AI军师教我如何表现。产品把我带到五个真人面前，随后将剩余时间留给了人类。

这与当下许多AI社交产品的方向不同。当AI开始替人聊天、提供恋爱建议，甚至介入亲密关系中的冲突调解时，T46似乎选择了更克制的位置。
但和T46的两位创始人及投资人交流后，我发现AI并没有真正消失。

这是一家仅有11名员工的公司，需要同时完成14个城市的人员匹配、场地安排、缺席补位、卡牌制作、印刷和配送等。这些大量繁琐且易出错的工作主要由Agent在后台承担。
在用户看不见的地方，T46对AI的使用甚至称得上激进。

AI在活动开始前了解用户、匹配同桌、选择场地、编排活动细节和流程，但当真实的谈话开始时，它便消失了。

组织陌生人喝酒，是一门好生意吗？

Jeff和白菜，分别是T46的CEO和CTO，两人最初并未打算创办一家AI社交公司。
Jeff和白菜在麦肯锡时曾是同一项目组的同事。2024年的某天，Jeff打电话给白菜，说想创业，两人一拍即合。后来，他们做了AI外贸、心理情绪桌游、喝酒卡牌。

由于喝酒卡牌卖出了几万套，他们在上海开了一家只存在六个月的快闪社交酒馆。为了填满周中晚间的低谷期，他们在小红书上发帖举办六人陌生人酒局活动。办了几场后，自己的酒吧已无法容纳想要参加活动的年轻人。
两人意识到，这件事“不该是为自己的酒吧服务”，它可能成为一个更大的产品。
他们决定不再只在自己店里举办，而是寻找其他酒吧。他们发现，换了一家酒吧，人们依然愿意报名和付费。
后来，两人放弃了酒吧业务，将主要精力转向六人盲盒酒局。

需求一直存在：大城市的年轻人愿意为与陌生人一起喝酒、吃饭而付费，而当下餐饮业不易，获客成本高，酒吧和餐厅也需要这类活动引流。T46将这两者连接起来，从中赚取撮合的差价。

BAI Capital的高级合伙人汪天凡将T46类比为早期的Airbnb：Airbnb连接闲置房间和临时住宿需求，T46则利用盲盒酒局等活动，将原本没有出门计划的人带到酒吧。当然，他也承认，这门生意的上限尚未被证明。但对一家早期公司而言，已经有人愿意付费、重复参加，已经很不错了。

但如何能持久运作并实现规模化？
传统方式依赖单个主理人组局，需要组织者耗费大量精力进行人员筛选和活动策划，难以大规模批量复制。
2010年前后，海外的创业者曾尝试将陌生人共餐变成一门平台生意，他们一度获得过融资。最早是通过读取用户的Facebook资料，用计算机初筛、人工复核的方式匹配，选择酒吧和预订等。早期类似项目如Grouper，曾获得YC的投资，但在经历快速扩张后，大量非标准化运营增加，公司最终关停。

现在AI出现，开始尝试解决上一代产品无法解决的运营瓶颈。过往存在于主理人头脑中的经验，被拆成问卷、匹配规则、补位机制和活动流程等，然后交由AI完成。 借助AI的能力，甚至能比大部分传统主理人更好地了解并服务每位用户。

我在报名参加T46活动时，除了填写年龄、职业和兴趣等信息，还要回答一些开放性问题。Jeff告诉我，AI从这些非标准化回答中提炼三个关键匹配准则：你是什么样的人、你想遇见什么样的人，以及你想聊什么。
六人组成一桌时，系统还会平衡年龄、性别、内外向、表达欲和社交能量。六个话多的人会互相抢话，六个内向的人可能无人开口。

在我参加的那场活动中，主动承担主持人工作的用户原本是一家酒吧的老板，性格活跃，时刻观察现场氛围、引导谈话。还有一位经常参加盲盒酒局的程序员、一位刚来北京工作的投资人、一位刚辞职的演艺圈经纪人、一位因原报名人未到而候补来的女孩。
人数为三男三女，我们按照T46提供的卡牌上的问题顺序开始聊天。最初的破冰问题围绕各自的家乡、喜好展开，偶尔在卡牌指引下穿插小游戏。
我对卡牌上的基础问题无感，但喜欢听到大家对深入问题的思考，这像是在探究不同人的内心世界。

卡牌和被提前模拟的聊天

一套放置在酒桌上的纸质卡牌，支撑着我和五个陌生人的谈话。
毕竟，六个完全陌生的人不知从何聊起，卡牌为我们设计了聊天的议程。

白菜负责公司的AI系统和流程搭建。他告诉我，不同桌的卡牌内容会有所不同，另外，每套卡牌里还有专属于每个参与者的身份卡。
这意味着，每场活动开始前，系统要把人分成六人一桌，还要为每一桌单独生成卡牌，送到当地印厂，再将成品送往对应酒吧。
这听上去是非常琐碎的脏活。

在传统活动设计中，这是一条需要大量运营人员盯住的链条。有人负责排桌，有人联系酒吧，有人设计流程，有人将打印文件发给印厂，再逐一确认卡牌是否装错、配送是否迟到、酒吧是否将物料放在正确的桌上。任何失误都会导致用户打开盒子却发现身份牌上是另一桌人的名字，这就糟糕透了。
目前全国这套活动的落地运营由COO Brava带着三位应届生负责，以及多个Agent参与。

一个Agent和计算机算法帮六个陌生人完成匹配后，另一个Agent出现，它要解决的是，今晚这六个人去哪家酒吧。
它需要同时读取多组不断变化的信息：一家酒吧当天是否接待活动、能提供几桌，以及六名用户分别住在哪里。

场地确定后，系统开始为这一桌生成卡牌游戏。它从六个人的问卷中提取兴趣、职业、内外向程度、表达和倾听倾向，以及他们愿意暴露多少私人信息，再结合团队积累的人类创造的数千道种子题库，选择和改写适合这一桌的问题。
题目出现的顺序也需要设计。如果六个人整体偏内向或不习惯谈论自己，安全的破冰环节会被拉长。如果一桌人的表达意愿和“情感暴露度”都较高，卡牌可以更早进入强度较高的话题。

白菜说，在生成卡牌时，系统甚至会用六个Agent分别模拟桌上的六个人，预演他们面对一道问题时可能怎样回应，以及整桌谈话可能形成怎样的气氛。
卡牌编排完成后，线上系统开始进入真实世界。
它自动生成打印文件，Agent将不同城市、不同酒吧、不同桌号的文件发进对应印厂的企业微信群，再检查印厂是否收到文件、是否确认下单，以及能否按时生产。

最容易出错的是装盒。每套卡牌和包装盒上都有对应的城市、酒吧与桌号。印厂打包完成后，需要将卡牌和盒子摆在一起，拍摄两三张清晰照片发到群里。Agent识别照片里的标记，检查第一桌的牌有没有被放进第二桌的盒子，也检查盒子是否属于正确的酒吧。
如果核对无误，Agent会在群里回复可以发走，并在合适的时间下闪送订单。
这套琐碎的流程，基本上被5个主Agent和其下的子Agent全部完成，T46在活动所在的城市没有全职工作人员，员工全部base上海。

一颗“溏心蛋”

在参加T46活动的同时，我还参加了其竞品组织的盲盒饭局。因为没有卡牌做谈话主题引导，话题被更有分享欲的人主导，而安静内敛的人则发言寥寥。
这与T46有卡牌引导的谈话体验不同。卡牌上的问题时常鼓励每个人都回答，我能听到每个人对不同问题的看法。
而少了卡牌引导的那场盲盒饭局，最终话题滑向了一个人分享他最近刚分手的感情经历，和一个兼职红娘的人开始帮大家介绍对象。

在Jeff的设想中，这套卡牌只是让大家破冰，在没有话题时能找到话题。他期待的是，大家能在后半场摆脱卡牌，自由交流。
本质上，这是人与人的社交，他希望一切都为人与人之间自然的关系流动服务。

Jeff爱交朋友，对人和人的关系有独特的观察和把握。他清楚地知道，参与他们活动的人都各怀目的，但产品不会暗示或引导用户能从中获得什么，比如暗示大家能在这里找到对象，尽管一些用户抱着这样的目的。
“如果抱着太明确的目的，动作就会变形”，Jeff说。

我先后参加过三次T46的活动，也加过不少同桌者的微信。有些人在酒桌上聊得不错，活动结束后却没有再次见面的契机。六个人临时建立的微信群，通常只在第二天短暂热闹一阵，随后便沉寂下去。
我问Jeff和白菜，产品是否其实没有真正帮助用户建立关系？只是创造了一晚上的体验。
Jeff和白菜并不完全接受这种判断。在他们看来，成年人之间的关系很难像学生时代那样，依靠高频、长时间的共同生活迅速变得亲密。
白菜将这种关系形容为一颗“溏心蛋”：没有完全熟，却也不再是生的。两个人不会主动联系，但下一次见面时会觉得亲切，也许某一天，因为共同感兴趣的事情，他们又会重新走到一起。

T46内部曾讨论过是否应进一步经营这些关系。例如，在活动结束后的六人群里加入更多互动内容，推荐下一场共同活动，或帮助其中几个人重新组局。但他们并不准备放入一个数字人，代替六个人活跃气氛。
Jeff和白菜都觉得，T46其实更类似一种现实世界游戏。有人将参加盲盒酒局视为一种生活方式。他们产品最主要的部分，就是那一晚上的体验。用户愿意为好的体验多次付费，关系则在体验中水到渠成。“无所求，有所得”正是他们的产品哲学。
而在我看来，这或许构成了T46产品理念与商业模式之间一种微妙的合谋：“无所求，有所得”降低了用户对结果的明确预期，而一段没有被许诺结果的体验，就会让用户复购。

更激进，还是更克制？

AI的介入需要把握边界，但另一方面，想让合适的人坐到一起，又必须尽可能多地让AI去了解用户。
现在，系统获得的信息主要来自报名问卷。用户可以填写自己的兴趣、职业、近期状态、想遇到怎样的人，以及愿意讨论什么。但这些答案仍然有限。
为了获得更多非结构化信息，他们曾设计过“更进一步”。

比如，团队曾尝试在报名后，让用户先和AI进行约20分钟的语音交流。AI可以在自由对话中了解一个人最近的生活、兴趣和社交期待，再据此完成匹配。
推动这个功能的白菜，相信一段自然谈话可能留下更丰富的信息。
但功能灰度测试上线后，用户并不买账。
对于一个只是想在某个晚上认识几名陌生人的人来说，提前抽出20分钟与AI聊天，成本太高。用户更习惯在通勤或工作间隙完成几道选择题。

看到反馈和数据后，团队很快将这项功能下线。
“让用户的行为说话”，白菜这样概括。
一项功能对匹配系统有价值，不等于它对用户也是一个好的产品功能。

他们还讨论过，用实时录音的手机APP取代纸质卡牌，根据六个人正在谈论的内容调整问题。然后，在参与者明确同意的前提下，APP还可以拥有收音功能。
一场活动通常持续几个小时。六个人在谈话中传递出的个人信息、需求和好恶，远比一份报名问卷丰富。白菜认为，所有公司都可以买到市场上最好的模型，真正的壁垒是通过大量数据分析，实现对用户需求的持续理解。如果T46能够理解这些谈话，下一次不仅可以避开用户已厌倦的问题，也可能为他找到真正想认识的人。
更丰富的数据带来更准确的理解，更准确的理解改善下一次匹配，长期又能形成竞争者难以复制的壁垒。这几乎是一条顺理成章的路径。
但他们决定，更谨慎些、也更克制些。

Jeff当然认可谈话数据的价值，但他认为桌上是否存在一台正在收音的设备，会直接改变人们如何说话。即使每个人都点击了“同意”，也不意味着他们还会像面对五个陌生人时那样，讲出原本愿意讲的内容。
“现在用户是不接受的，而且我也是一个不接受的人。但我们肯定不是等某一天用户接受的时候，我们才去思考和研发，这个事情我们会提前准备好。”Jeff说。
路径没毛病，但推出的时机，他们内部还没有完全达成统一。
关于拥抱AI，白菜一直是那个更积极的人，而Jeff则是那个会把白菜往回拽拽的人。

投资人汪天凡的态度介于两者之间。他认为，获得更多线下谈话的上下文是一件重要且值得探索的事，这些信息可能让产品更懂用户，但通过什么方式实现，以及用户是否愿意接受，仍然没有答案。

那天晚上，快要散场时，我们六个人讨论的话题逐渐脱离了卡牌。那位拿起卡牌主动充当主持人的朋友，他的酒吧前段时间生意不好关门了。最后我们讨论的主题，变成了为他倒闭的酒吧出谋划策。

你愿意AI接管你的社交吗？
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