AI时代，还需要社交应用吗？

凌晨一点， 29 岁的司文突然 emo 了起来。 

她刚换了一份新工作，通勤时间长达一个半小时。她想换个离公司近一点的房子，但又怕这份工作撑不了多久。北漂第八年，不断跳槽，不断搬家，她突然觉得自己快撑不下去了。她打开 手机 ， 联系人很多 ，能说话的人却 很少 。 

十六年前，编剧廖一梅在话剧《柔软》里写过一句被反复引用的台词：在人的一生中，遇见爱、遇见性都不稀罕，稀罕的是遇见了解。 到了今天，这份“了解”依然稀缺。 社交平台月活以亿计，算法不停推送 “ 你可能感兴趣的人 ” 。连接成本被压到极低，但被理解的概率并没有同步上升。甚至，连接越丰富，每段关系分到的注意力反而越少。 

人们开始以各种方式寻找更多理解自己的维度。 MBTI 的流行，某种程度上正是这种情绪的投射。每一种人格类型都在互联网上生出了自己的情绪部落。四个字母逐渐成为一种社交身份证，人们用它完成两件事：解释自己，召唤同类。心理学研究者把这种热潮的本质概括为一句话：一代人对被看见、被理解的渴望。 

但 问题在于，四个字母只能告诉你属于哪一类人，没法替你找到那个真正懂你的人。司文的好友列表里，好几个 INFJ、 ENFP —— NF 人被认为 最在乎“人与人之间的温度与意义” ，在那个 emo 的时刻，这些标签并没有帮助她找到最想倾诉的那个人。。 

事情怎么会这样？城市的社交这么的容易，又这么的难。 在一个 随便都能联系上人、加上联系方式 的时代， 人与人的共鸣和 理解，反而成了最难规模化复制的东西。 

而这，正是社交平台在 AI 时代的新命题：谁能把 " 理解 " 做成产品能力，谁才真正接住了这一代人想要的东西。 

01 “连接”不稀缺了，孤独感反而更普遍

过去十年，社交平台做的是同一件事：让人更高效地认识更多的人。从 联系人 关系链到兴趣图谱，从地理位置匹配到算法推荐。产品形态在变，底层逻辑没变：压低连接成本，提高连接效率。这套逻辑在移动互联网的红利期跑通了。月活以亿计的社交平台证明，谁能更快帮用户找到新人、找到内容，谁就能拿到增长。 

数字的规模和人类的情感无法成正比。今天 ，一个悖论 更凸显 。“连接”越来越容易，关系反而越来越淡薄。 社会原子化逐渐成为描述年轻人精神和情感处境的关键词。 

最直接的信号来自 年轻人 本身 ：他们的社交动作 开始从 “ 扩列 ” 转向 “ 清理 ” 。删掉那些再也不会 对话 的人，有时甚至比新增一个好友更让人轻松。他们在 拒绝无效社交。 与此同时， “ 搭子文化 ” 开始流行：饭搭子、健身搭子、演唱会搭子。因为一个具体需求临时连接，任务结束，关系结束。不需要深入了解，不需要长期维系，也不需要承担情绪负担。某种程度上，这是年轻人对高消耗关系的一种主动降级。 

深度关系正变得越来越昂贵，它需要持续回应、稳定情绪、长期投入，而在高流动、高压力、高不确定性的现实环境里，很多人已经没有足够的精力维持太多深度关系。但年轻人的社交需求并没有消失，只是从认识更多人，变成了找到真正理解自己的人。 明显地， 这一代人越来越频繁地谈论 “ 情绪价值 ”“ 精神共鸣 ”“低能量社交 ” ，以及用不同标签、心理学概念定义自己，本质上都是同一种需求的不同表达：希望被回应，被理解，被真正看见。

这种变化，在数据上已经有了印证。 2026 年一季度， “ 爱你老己 ” 的相关内容在 社交平台 Soul 上的发帖量和阅读量，分别同比增长超 500 万倍和 280 万倍。这两个数字已经大到很难用普通的互联网增长逻辑去解释，但它至少说明了一件事，大量用户开始公开表达对自我情绪的关注，他们需要情绪出口，需要心理安放，也需要某种精神层面的回应。 

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这种需求催生出情绪消费的崛起。清华大学心理与认知科学系教授彭凯平将这种变化概括为：消费逻辑正从 “ 有什么用 ” ，转向 “ 感觉如何 ” 。原商务部副部长魏建国对此有一个更直白的总结，性价比让位于情价比，懂我成为最动人的购买理由。 

“哭哭马”是一个具体的案例。这只因缝制失误而表情歪斜的毛绒玩具，配上“想替上班的自己哭一哭”的文案，一夜成为爆款。它没有任何功能价值，但它的歪嘴本身就是价值——它替一个加班到深夜的人，承担了那个不能说出口的情绪。这类产品在十年前的电商语境里不成立，今天，它代表的恰恰是主流。 

上海市青少年研究中心联合 Soul App 的研究显示，超过九成年轻用户承认曾为情绪价值付费，其中四成属于高频消费者。 

更重要的是，情绪消费正在快速规模化。中国情绪消费市场已经从 2022 年的 1.63 万亿元增长至 2025 年的 2.72 万亿元。按照艾媒咨询预测， 2026 年这一数字将突破 3 万亿元， 2029 年有望达到 4.5 万亿元。当一种需求形成稳定市场，它就不再只是文化现象，而会演变成产业趋势。 2026 年， " 情绪消费 " 第一次密集进入多个省份政府工作报告——重庆提出发展情绪经济，江西强调打造情绪消费新业态，贵州开始布局 " 悦己经济 " 。 

在所有能承接这种需求的场景里，社交平台有着其他场景没有的优势：情绪最核心的部分，从来不只是表达，还有回应。只有社交平台，能同时提供表达的出口和真实的人际回应。这让它成为情绪需求最自然的落点，也让 “ 理解人 ” 成为社交平台最值得押注的方向。 

02 理解型社交崛起：用户和技术，同时走到这个节点

用户需求的转变，已经发生了。真正让理解型社交从方向变成现实的，还有技术能力在过去几年的同步提升。 

AI 进入社交行业，并不是新鲜事。过去十多年，推荐算法、兴趣分发、内容排序、关系推荐，背后都有 AI 的参与。但这个阶段的 AI ，扮演的始终是同一个角色：连接效率的优化工具。它让用户更快刷到内容，更快匹配到人，更快产生互动，优化的是速度和准确率， 而非 深度。 

“ 被理解 ” 这件事，发生在行为信号的更深处。它关乎情绪、语境、关系的动态变化，以及两个人之间那种难以量化却真实存在的同频感。这些，是标签和点击率覆盖不到的地方。直到大模型的 日渐成熟 ，才让平台 更加 具备了处理 “ 深度 ” 的可能，具体体现在三个层面。 

第一，从静态标签到动态理解。

过去，平台对一个用户的认知，本质上是一张标签清单，譬如 25 岁、女、喜欢旅行、偏好轻食。这张清单很难随用户的状态实时更新，更无法捕捉情绪的波动。而大模型可以从用户的表达方式、语气、回应节奏中，感知一个有情绪、有状态、会变化的人，分辨此刻是习惯性倾诉还是真的难受，是今天低落还是陷入了某种持续的处境。 

第二，从短期推荐到长期关系预测。

大多数平台的算法，在一次匹配成功后就完成了任务，下一步由用户自己接管。而两个人能不能持续 交流 下去， 如何交流， 恰恰是这之后才开始的问题。社交平台开始把优化目标，从匹配成功率移向关系留存率，不只是把两个人推到一起，而是判断这段关系值不值得发生。 

第三，从推荐人到推荐关系。

这是最微妙的变化。过去推荐的对象是 “ 某个人 ” ，现在平台开始尝试推荐 “ 某段关系 ” ，也就是预测什么样的互动可能持续，什么样的人之间可能形成真实的共鸣。前者是匹配问题，后者是判断问题，两者之间隔着的，恰恰是对人的理解能力。 

Soul 在 2022 年自主 研发的情绪价值大模型 Soul X ，是这一方向的早期实践。 Soul 技术副总裁张高政提过一个细节：系统能识别 “哈哈 ”和 “哈哈哈哈 ” 之间的情绪差异。前者可能是礼貌性（ 敷衍） 的应付，后者才是真正 觉得好笑 。这个细节看起来很小，但它反应的却是 AI 的理解精度，平台对人的理解已经进入了人际沟通里最细微的情绪层面，而不只是停留在兴趣标签的粗粒度上。 特别是 SoulX ，能够统一理解语音、图像、视频和文本，确保跨模态的输出一致性，这也意味着动态、多维度“理解”的实现。 

“ 被理解 ” 长期以来是一个人文命题。它属于文学、心理学、亲密关系研究，属于深夜的对话和多年后的回望。它不像点击率，可以被量化；也不像匹配度，可以被算法直接输出。但大模型出现之后，它有了工程属性。清华大学社会科学学院的研究者张文魁曾提出一个分析框架，把 AI 在情绪场景下的能力拆成四层：感知、理解、回应、共情。感知是识别用户说了什么，理解是判断用户为什么这么说，回应是给出合适的反馈，共情则是在长时间互动中形成稳定的情绪连续性。前两层是技术问题，后两层过去属于人，现在也开始进入算法的边界。 

当AI能读懂“情绪”，也意味着可优化、可迭代、可规模化，理解型社交也因此有了持续生长的底气。 

03 谁在把“懂你”变成持续可解的题

一位 Soul 用户曾这样描述在这里被理解的体验：就好像找到一个树洞，可以写写东西，吐槽一些现实生活中不为人知的小情绪，会有人一起交流自己无法解开又无法与亲人朋友诉述的难题。 

很多社交产品都在谈 “ 情感连接 ” ，但大多数平台的做法，是在匹配逻辑跑通之后，再往上叠加情感功能。 Soul 的不同在于，它从第一天起，就把 “ 理解 ” 当成核心命题来解。这个选择，决定了它后来走的每一步。 

拆开看，它的解题思路有三层。

第一层是产品逻辑：把入口从身份切换到表达。传统匹配型平台解决的问题是 “ 谁可能认识谁 ” 。因此，它们最重要的信息通常是外貌、职业、地理位置，这些可见、可比较、可排序的标签。 Soul 想解决的是另一个问题 ： 谁可能真正理解谁。这种体现在注册流程上：用户第一步不是上传照片，而是完成一套“灵魂鉴定”测试，系统根据性格、偏好、表达倾向形成初步人格画像，再分配到不同“星球”。 Soul 主动放弃了以外貌作为第一吸引力的获客方式，换来的是一个更窄、但表达密度更高的用户群。社交动作不再以打量对方为起点，而是从 “ 这个人怎么说话 ” 开始。 

围绕这个起点， Soul 搭起了一套关系的延续场景： 3D 星球是匹配场，广场瞬间是表达场，群聊派对负责关系延续。用户先表达，再被匹配，匹配之后还能在群聊、广场互动中持续接触，关系不会在一次私聊冷却之后就消失。 

第二层，是技术能力。产品设计能定义方向，但 “ 理解 ” 这件事，仅靠产品设计还不够。 Soul 上线之初就没有采用通讯录和 LBS 关系链，而是依赖一套名为 “ 灵犀引擎 ” 的 AI 算法，通过兴趣图谱和互动行为去寻找可能产生社交反应的人。自研 情绪价值大模型 Soul X 进一步提升理解的精度，分析聊天内容、语气、回应速度和互动模式，去判断一个人是偏好长篇表达还是短句交流，是喜欢分享生活还是探讨抽象话题，是情绪低谷还是状态积极。 Soul 还上线了 AI 伙伴 类账号， 其 训练数据大量来自广场、评论等真实公域社交场景，因此它的互动方式更接近真实 交互 。 AI 不再只是一个工具栏功能，而是社交体验本身的一部分。 

第三层是数据验证：路线是否真的跑通。根据 Soul 发布的《 2025 Z世代 AI 使用报告》，近四成年轻人每天使用 AI 产品获得情感陪伴， 71.1% 的年轻人愿意和 AI 做朋友。在一个以人际关系为核心的产品里，这是一个高得反常的比例。 Soul 的三个月用户留存率达到 80% ，日均使用时长超过 50 分钟。两个数字结合起来看，这意味着，理解不只是技术层面的可能性，而是真促成了稳定的社交关系。 

上述报告显示 ，超八成年轻人表示在 AI 辅助下建立了真实关系，主要的方式包括“ AI 帮助生成更合适有趣的反馈，和对方顺利聊天破冰 ”（ 43.6% ），“ AI 帮助提供了话题建议和情感咨询 / 支持，让双方持续聊天，沉淀关系 ” （ 39.9% ），“ AI 帮助匹配到了兴趣相投的人，成为了现实朋友 ”（ 37.7% ）等。 

在商业上， 2025 年 前八个月 ， Soul  的 ARPPU （每名付费用户的月均收入） 为 104.4 元 ， 明显高于行业均值。从表面上看，用户买的是奇遇铃、匹配加速卡、虚拟礼物和 Avatar 等具体的产品和功能。但更深层，用户购买的，其实是被看见和被理解的概率。 

使用、留存、付费，三层数据构成一条完整的链条。 Soul 提供的不只是一个样本，更给出了被检验的答案：理解型社交，是一条能跑通的路。 

04 理解型社交的崛起，正在重写什么

回顾社交平台的进化，大致经历了三个阶段。 

第一个阶段，是关系链社交。把线下关系搬到线上，再往外延伸通讯录。平台的价值在于连接本身。第二个阶段，是兴趣社交。共同话题和内容偏好代替地理位置和熟人关系，成为新的连接纽带。算法让兴趣匹配变得高效，平台追求的是 “ 连接了多少人 ”、 “ 停留时间有多长 ” 。现在，第三个阶段已经到来。用户的需求从 “ 找到有共同兴趣的人 ” 进一步转向 “真正懂我的人 ” ，技术能力也第一次让平台有能力识别情绪，理解型社交崛起。 

这首先改写的是竞争维度。过去，社交平台衡量自己的标尺，是 DAU 、停留时长、互动率。现在社交平台要回答的不是 “ 今天有多少人来过 ”，而是 “ 有多少人在这里被回应了 ” 。平台开始从 “ 流量分发者 ” ，转向 “ 关系促成者 ” 。不仅参与连接，也开始参与判断：什么样的关系值得发生，什么样的互动能够持续。流量规模仍然重要，但关系质量正在成为新的竞争核心。 

其次，是商业模式的变化。流量型社交平台的变现路径很简单，把用户做大，把时长做长，把广告卖出去。这套模型在过去 十几年 年支撑了绝大多数社交产品，但它存在一个天然矛盾 ，比 如 广告的量与度。 理解型平台走的是另一条路。它的核心资产不是流量，是关系 资产 。 

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Soul 招股书的数据就是一个印证，其 2025 年前八个月营收 16.83 亿元，经调整盈利 2.86 亿元，同比增长 73% 。数字本身或许不算惊人，但放在社交行业里，它意味着一种不依赖广告轰炸、不依赖流量分发的社交模型，已经跑出了正向的商业结果。这个方向的天花板，远比传统的流量模式更高，也更稳固。 

而最深层的变化，则发生在社交平台与社会结构之间。一线城市的独居人口比例已经超过 30% ， “ 一人户 ” 是过去十年增长最快的家庭类型。那些过去由家庭、社区、长期友谊承担的功能 —— 倾诉、安慰、被看见等，正在被重新分配。一部分流向心理咨询，一部分流向宠物，一部分转移到内容消费，还有相当一部分转移到了手机里那些可以稳定回应的对话框。 

社交平台正在承担起一种新的角色，它不再只是娱乐工具，而开始变成一种 “ 精神基础设施 ” 。这件事的重量，可能超过这个行业自己的想象。它意味着产品决策不再只是产品决策，而会变成一种具有社会影响的选择。 

而这也让 “理解型社交 ” 走向了一个更深的问题：当 AI 真的越来越理解人，平台与用户之间的关系，会变成什么？是更健康的陪伴，还是另一种更隐蔽的情感依赖？当算法不再只是知道你点过什么，而是知道你为什么难过，这种 “ 被理解 ” ，究竟是温暖，还是另一种形式的 “被看穿 ”？ 

这些问题，理解型社交还没有答案。但至少，它把社交产品的讨论，从连接效率回到了人本身。 

互联网最擅长的是分发：分发内容、分发商品、分发人。但 随着 AI 能力持续深化、用户需求持续变化，社交平台开始进入新的阶段：从“识别人”走向“理解人”。理解，不是知道你的标签，而是懂得你的情绪；不是推荐你可能认识的人，而是预测谁能真正理解你；不是优化匹配效率，而是促成情感共鸣。 

正如彭凯平教授所言，道德价值与意义感带来的幸福感，远超过仅仅的物质满足——而这，恰恰是社交平台下一阶段真正能创造的价值。

在这个连接过剩的时代，理解成为稀缺资源；在这个算法泛滥的世界，深度成为核心价值。当平台更理解人了，社交才真正成为社交。 回望 Soul 十年发展，便是如此。 

本文来自微信公众号 “定焦”（ID：dingjiaoone），作者：定焦One团队，36氪经授权发布。