8月12日，Ryze Labs管理合伙人 Matthew Graham 在 AI Malaysia Takeover 2026 上围绕 AMIKO 进行了主题分享。作为 AMIKO 早期投资人之一，他没有把这次演讲讲成传统项目介绍，而是抛出了一个更底层的问题：当互联网已经把知识索引得足够完整，为什么人们仍然很难找到真正有用的人？
Matthew 的判断很清晰：下一代社交网络要找到的，不只是信息，而是人。Google 索引了网页知识，LinkedIn 索引了职位，Dating App 索引了照片和距离，但真正影响人生选择的经验、判断、关系和信任，长期没有被有效索引。AMIKO 要建立的，正是一个以人为中心、由 Agent 驱动的新型社交网络。
（马来西亚数字部部长和AMIKO东南亚团队）
一、用户习惯已经变了：AI 正在成为新的信息沉淀入口
Matthew 在演讲中提到，一个重要变化正在发生：过去的社交网络依赖用户填写资料，头像、职位、兴趣、地区构成了一个人的线上档案。但这些资料往往很薄，只能说明一个人“看起来是什么”，很难说明他如何思考、如何判断、真正经历过什么。
现在，越来越多用户开始把真实问题交给 AI：工作中的判断、生活里的选择、社交关系里的困惑，甚至一些长期目标和个人偏好，都在一次次对话中被表达出来。AI 不再只是回答问题的工具，也开始成为这个时代新的个人信息沉淀入口。它记录的不是一张表格，而是一个人持续变化的想法、语气、边界和需求。
这也是 AMIKO 能够成立的前提。Matthew把这个变化说得更直接：传统的社交资料页不够丰富，无法真正承载一个人；但 AI 可以通过持续对话理解人的思考方式。只有当 Agent 足够理解用户，它才可能代表用户沉淀信息、维护社交关系，并进一步帮助用户找到更适合连接的人。
二、“最有价值的搜索结果，是人”
“The most valuable search results are people”是 Matthew 演讲中最具传播力的一句话。用户真正想找的，往往不是“某个职业标签”，而是经历过类似问题、能给出真实判断的人。比如不是找“一位律师”，而是找一位真正处理过类似签证困境并知道关键风险的人；不是找“附近的人”，而是找一个思考方式、生活节奏和长期目标都更契合的人；也不是找一篇通用攻略，而是找那个已经踩过坑、愿意告诉你关键细节的人。
AMIKO 要做的 AI Social，核心差别就在这里：不只是展示人，而是让人变得可被理解、可被匹配、可被连接。Matthew 将这一层概括为 People, not posts（重要的是人本身，而不是发了什么内容）。上一代平台让用户不断刷内容，AMIKO 更关注的是内容背后那个具体的人，以及他身上沉淀的经验、判断和关系价值。
三、Twin 不是个人主页，而是 24/7 在线的社交入口
Matthew 把 AMIKO 的 Twin 讲成“一体两面”：一面是有人始终在线，另一面是它能帮你找到真正该认识的人。
这意味着 Twin 不是个人主页，也不是自动回复机器人。它会在用户原本就使用的 Telegram、Discord、WhatsApp、Slack、网页和 Android App 等场景中持续在线，用接近用户本人的表达方式接住对话、整理信息、提出回复建议，并把需要用户确认的承诺留给用户自己决定。简单说，Twin 让一个人即使不在线，也不完全从关系网络里消失。
更重要的是，每一次对话都会让 Twin 的 profile 变得更完整。形成的飞轮是：持续在线让个人档案不断生长，持续完善的个人档案又会带来更精准的人际发现。也就是说，AMIKO 的社交并不是从一张静态名片开始，而是从一个持续生长的数字身份开始。
四、Discovery 的重点不是浏览别人，而是由 Agent 促成连接
Matthew 认为，用户现在可以向任何 AI 提问，但很难让 AI 成为真正的导师。普通 AI 可以给出资料总结和通用建议，却很难告诉用户：谁真的经历过你的处境？谁能用五分钟帮你少走五个月弯路？
这正是 Discovery 要解决的问题。用户不需要像翻通讯录一样浏览所有人，而是告诉自己的 Twin：我想找什么样的人，可能是工作伙伴、朋友、长期关系，也可能是某个真正走过类似道路、能给出实战判断的人。Twin 再基于双方选择开放的信息，撮合更合适的连接。
这里有一个关键边界：Discovery是“brokerable, never browseable”。换成更直白的话说，它不是把所有人的资料摊开给别人随便看，而是由 Twin 在用户授权范围内做中介。你选择开放什么，别人就只能基于这些内容理解你、请求连接你。这让 AMIKO 的 AI Social 不只是“更高效找人”，也更强调边界、信任和用户控制权。
五、从 Twin link 到 Rooms，AMIKO 试图解决社交网络冷启动
Matthew 还把社交增长讲得很具体。每个 Twin link 都像一个可以对话的入口，可以放在个人简介、邮件签名或私信里。别人不需要先注册，就能直接和你的 Twin 交流；如果这十分钟体验足够有用，对方自然会想拥有自己的 Twin。随着更多 Twin 出现，每一次对话都会让 Twin 背后的用户画像变得更完整，Discovery 也会变得更准确。
而在真实社群中，AMIKO 关注的不是替代微信群、Telegram 或 Discord，而是在这些群组已有关系密度的基础上，补上它们最缺的一件事：把问题路由给真正能回答的人。Rooms 逻辑，正是用已有社区解决消费级社交最难的冷启动问题。组织者已经聚集了一群有共同背景的人，AMIKO 要做的是让这些人之间的经验、判断和连接变得更容易被找到。
AI Malaysia Takeover 2026 也为 AMIKO 提供了这种真实验证场景。大会现场最稀缺的不是更多信息，而是更快找到值得交流的人。这正是 AMIKO 所说的“find your people”。从北美技术活动到马来西亚大会现场，AMIKO 正在把 AI Social 推向线下真实关系网络。
Matthew 在演讲结尾留下了另一句很有传播力的话：Luck was never the magic. The person was. 过去，人们把关键连接归因于运气；但在 AMIKO 的视角里，真正重要的是具体的人，以及他身上沉淀下来的经验、判断和关系价值。如果说上一代互联网把网页、内容和账号变得可搜索，那么 AMIKO 想推动的下一步，是让人的经验、判断和关系在用户授权的前提下变得可连接。
