脫下標志性的皮衣，換上深色唐裝，最近頻繁出鏡的黃仁勛，成了各路媒體追逐的焦點人物。

在第三屆中國國際供應鏈博覽會上，他罕見大秀中文，讓現場氣氛達到高潮。接連幾天的采訪里，被輪番問及小米、華為、蘋果、DeepSeek 等熱門話題，他都能三言兩語應對自如，回應得滴水不漏。

而在昨天的采訪環節中，當黃仁勛被問到是否使用 DeepSeek 時，他表示只會使用 OpenAI、Gemini Pro、Claude 和 Perplexity，并且著重強調幾乎是同時使用這四個 AI。

圖片來源：彭博社

如果只關注他用哪些 AI，未免有些膚淺，他是怎么用的，才是重點。

我會給它們同一個問題，然后讓它們給出第二種看法，它們可以互相參考彼此的答案，進一步提升結果質量。我就是這樣使用它們的。我認為未來這也是一種安全機制——你會有很多不同的AI，它們之間會形成冗余、平衡和交叉驗證的機制。

黃仁勛不只一次在公開場合分享自己的使用方法：從不依賴單一模型，而是將同一個問題同時拋給多個 AI，讓它們互相參考，交叉驗證，對照并提升回答的質量與可信度。

這背后的邏輯其實不難理解，當下的模型很難說贏家通吃，不同模型的優勢也各有不同，這類多模型協作的方式，其實已經在一些平臺上有所嘗試。比如國外的第三方 AI 模型集成平臺 Poe。

類似于 GPTs，只需要在聊天窗口 @ 不同機器人，就能讓它們一起圍繞同一個問題發言、討論甚至互懟，甚至通過比較不同模型搜索得出的的答案，對比驗證增強信息的精確性和相關性。

不過，說到底，這種「多模型喂問+結果對比」還只是比較基礎的玩法。

眼下，娃哈哈遺產爭奪案鬧得沸沸揚揚，作為吃瓜群眾，我們也想借助 AI 更系統地吃瓜。或許，我們可以參考黃仁勛的做法，讓不同模型各展所長，從多個角度一起拆解這場紛爭。

以下就是完整的四步實操流程：

1. 信息搜集：用秘塔 AI 深度研究深挖案件進展、人物關系、信托結構和輿論動態。

2. 內容核查：用元寶混元 T1 逐句審核資料真偽，剔除夸大、推測和無依據內容。

3. 多角度分析：用 OpenAI o3 模擬律師、財務顧問、記者，多視角解析爭議焦點。

4. 交互呈現：用 MiniMax/Manus 打造吃瓜版網頁，整合時間線、人物關系圖以及用戶互動。

1、秘塔 AI 搜索深度研究，搞清楚瓜的全貌

吃瓜的前提，還是得先把信息打撈完整，拼出全貌——誰是當事人、瓜從哪來、怎么發酵的，甚至背后的法律結構和財務細節，統統要查個底朝天。

剛好前不久同事告訴我秘塔 AI 搜索上線了深度研究功能，于是我把這個難題交給了秘塔 AI，輸入的提示詞如下：

請全面搜集與「娃哈哈遺產爭奪」「宗馥莉 信托」「香港訴訟」「杭州家族財產」等相關的全網信息，重點關注以下維度：

案件進展：包括但不限于香港高等法院、杭州相關法院的立案、判決、資產凍結情況；

人物關系：圍繞宗慶后家族內部關系、宗馥莉與其他繼承人之間的法律博弈；

法律結構：聚焦離岸信托的設立時間、受益人安排、信托架構與內地遺產繼承法之間的沖突；

媒體報道與輿論走向：梳理主流媒體、自媒體、社交平臺上的輿情走勢和公眾討論重點；

涉案資產情況：包括娃哈哈股權分布、信托資產總額、相關離岸公司的持股情況。

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約莫花了七八分鐘，秘塔 AI 不僅匯總了新聞報道、人物背景和股權圖譜，還梳理了時間線與爭議核心，就遞給我一份高密度、結構化的吃瓜版信息報告。

這些信息，對于后續的判斷和分析至關重要，而考慮到 AI 幻覺的問題，我們還得對這份報告進行二次驗證，避免出現虛假信息。

2、元寶交叉驗證信息，篩掉假瓜

由于騰訊元寶接入公眾號作為信源，而公眾號信源的質量一直都是中文互聯網比較優質的內容，因此使用元寶對之前收集的內容進行逐句核查，實在是再合適不過了。

提示詞：請對下文內容逐句進行信息真實性審核，重點核查每一句陳述是否有確鑿依據，是否與現有公開資料或權威來源相符。對于存在以下問題的內容，請予以標注或修正：

? 缺乏事實支持或引用來源不明確；

? 存在夸大、模糊或引導性表述；

? 與已知數據、時間線或人物行為存在矛盾；

? 使用未經證實的推測性語言或判斷性用語。

審核過程中，如涉及數據、法律事件或媒體報道，請同步比對權威渠道（如法院公告、公司聲明、主流媒體報道、研究報告等）。可使用 AI 工具輔助檢索與交叉驗證，確保文本內容客觀、準確、可溯源。

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這一部分的核心在于交叉驗證——對每一句話，逐項比對其是否有公開來源、是否與已有時間線矛盾、是否用了不當語氣或夸張修辭。

當然，這也是黃仁勛使用 AI 方法的關鍵訣竅。

3、OpenAI o3 多角色模擬分析，讓不同身份的 AI 幫你復盤全局

信息搜集有了，真假也核查過了，接下來要做的，是理解問題、看清博弈、形成自己的判斷。

這個時候，我們就可能會陷入一個普通吃瓜群眾的困境：

我們不是律師，不是財務顧問，也不是財經記者，很多專業問題根本看不懂、理不清，更別說判斷誰有理，好消息是，我們現在可以請 AI 專家出場。

于是我召喚了推理能力極強的 OpenAI o3 模型，把它分別設定為律師、財務顧問、財經記者三種身份，讓它們圍繞同一份資料，從不同視角展開分析：

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提示詞：結合當前已有的證據材料，建議使用 OpenAI 的 o3 模型進行多角色模擬分析。通過 AI 分別模擬律師、財務顧問與財經記者等不同身份角色，圍繞案件中的關鍵問題展開多角度推演與討論：

律師視角：分析信托結構的法律效力、遺產繼承的爭議焦點以及不同法域間的法律適用問題；

財務顧問視角：評估離岸信托架構的資產分布、控制權歸屬、資金流動路徑及可能涉及的稅務問題；

財經記者視角：從公眾關注點出發，梳理事件時間線、家族權力結構變化及潛在市場影響。

這一輪模擬下來，你會發現——原本模糊的「誰有理」問題，逐漸變成了一張可拆解的多維結構圖：從法律合規、資產走向，每個維度都有視角支撐，形成了一個更完整、去情緒化的事件畫像。

4、MiniMax/Manus Agent 打造吃瓜網頁

吃瓜，也要吃得有態度。

最后一步，我們選擇用 MiniMax/Manus Agent 打造一份真正可交互的「吃瓜網頁」。

雖然秘塔 AI 搜索的深度研究功能也支持導出網頁版，但整體 UI 略顯簡陋，缺乏設計感。而 MiniMax/Manus Agent 在代碼能力上明顯更勝一籌，更適合構建結構復雜、信息密集的多角色頁面。

MiniMax 結果：https://slsgz3rxxpsk.space.minimax.io

最終生成的版本，盡管仍存在一些小瑕疵，比如 MiniMax 部分人物頭像使用不當、樣式不夠統一等問題，Manus 的時間線不夠清晰，但兩者整體視覺效果和信息承載能力，已經足夠令人眼前一亮。

Manus 結果：https://3dhkilcjv871.manussite.space/

我設定的吃瓜網頁需求如下：

請基于上述文檔內容，設計并生成一份可交互的「吃瓜版」網頁。該網頁應滿足以下要求：

1. 頁面風格：整體視覺風格需吸引眼球、兼具趣味性與現代感

2. 交互體驗：用戶可通過時間線瀏覽事件發展，通過點擊頭像查看人物關系，通過「彈幕吐槽」「投票站隊」等互動方式參與話題討論。

3. 信息結構：

? 事件時間線：以圖文形式展示瓜的關鍵進展，每一節點支持展開閱讀、評論。

? 人物關系圖譜：可視化展示涉事人物之間的關系與沖突背景。

? AI 多角色點評區：模擬律師、財務顧問、財經記者等身份，從多個視角解讀事件核心焦點，形式類似「群聊」或「法庭現場」。

4. AI 增強模塊：

? 支持用戶輸入關鍵詞，調用 AI 總結相關八卦脈絡或自動生成吃瓜指南；

? 支持自動提煉文件中的核心信息，生成「10 秒看懂」瓜要點；

以上這套四步流程，不僅讓我們吃到了信息更完整、分析更深入的瓜，也在某種程度上印證了一個重要趨勢：AI 正在重塑我們獲取信息、理解事件、參與公共討論的方式。

如果只是讓不同模型給出各自的判斷，再由人類自行比較、篩選和取舍，那 AI 充其量也只是一個更高效的工具。

最近 OpenAI 研究員 Noam Brown 提出了一個觀點：我們真正應該追求的，不是打敗人類的 AI，而是像智囊團那樣彼此協作、共同工作的 AI。

協作，是通往更強 AI 的新起點。

我們甚至也可以開始期待，未來能出現一個 AI 工具，不再只是參與回答，而是像項目經理一樣，主動調度、協調、整合整支 AI 團隊，讓多模型協作真正成為生產力。

當然，話說回來，互聯網本就是一個信息紛雜、反轉頻發的場域。即便借助多模型交叉驗證，也無法徹底避免「假瓜」的存在。本文所呈現的內容，僅基于當前公開資料和主流觀點的整理與建構，不代表最終事實，更不構成任何法律或價值判斷。

吃瓜需謹慎，用 AI 吃瓜，更需保留判斷力與獨立思考的余地。

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