我用黄仁勋「亲授」的 AI 秘籍，把娃哈哈遗产大战这个瓜彻底吃透了 | 附指南

脱下标志性的皮衣，换上深色唐装，最近频繁出镜的黄仁勋，成了各路媒体追逐的焦点人物。

在第三届中国国际供应链博览会上，他罕见大秀中文，让现场气氛达到高潮。接连几天的采访里，被轮番问及小米、华为、苹果、DeepSeek 等热门话题，他都能三言两语应对自如，回应得滴水不漏。

而在昨天的采访环节中，当黄仁勋被问到是否使用 DeepSeek 时，他表示只会使用 OpenAI、Gemini Pro、Claude 和 Perplexity，并且着重强调几乎是同时使用这四个 AI。

图片来源：彭博社

如果只关注他用哪些 AI，未免有些肤浅，他是怎么用的，才是重点。

我会给它们同一个问题，然后让它们给出第二种看法，它们可以互相参考彼此的答案，进一步提升结果质量。我就是这样使用它们的。我认为未来这也是一种安全机制——你会有很多不同的AI，它们之间会形成冗余、平衡和交叉验证的机制。

黄仁勋不只一次在公开场合分享自己的使用方法：从不依赖单一模型，而是将同一个问题同时抛给多个 AI，让它们互相参考，交叉验证，对照并提升回答的质量与可信度。

这背后的逻辑其实不难理解，当下的模型很难说赢家通吃，不同模型的优势也各有不同，这类多模型协作的方式，其实已经在一些平台上有所尝试。比如国外的第三方 AI 模型集成平台 Poe。

类似于 GPTs，只需要在聊天窗口 @ 不同机器人，就能让它们一起围绕同一个问题发言、讨论甚至互怼，甚至通过比较不同模型搜索得出的的答案，对比验证增强信息的精确性和相关性。

不过，说到底，这种「多模型喂问+结果对比」还只是比较基础的玩法。

眼下，娃哈哈遗产争夺案闹得沸沸扬扬，作为吃瓜群众，我们也想借助 AI 更系统地吃瓜。或许，我们可以参考黄仁勋的做法，让不同模型各展所长，从多个角度一起拆解这场纷争。

以下就是完整的四步实操流程：

1. 信息搜集：用秘塔 AI 深度研究深挖案件进展、人物关系、信托结构和舆论动态。

2. 内容核查：用元宝混元 T1 逐句审核资料真伪，剔除夸大、推测和无依据内容。

3. 多角度分析：用 OpenAI o3 模拟律师、财务顾问、记者，多视角解析争议焦点。

4. 交互呈现：用 MiniMax/Manus 打造吃瓜版网页，整合时间线、人物关系图以及用户互动。

1、秘塔 AI 搜索深度研究，搞清楚瓜的全貌

吃瓜的前提，还是得先把信息打捞完整，拼出全貌——谁是当事人、瓜从哪来、怎么发酵的，甚至背后的法律结构和财务细节，统统要查个底朝天。

刚好前不久同事告诉我秘塔 AI 搜索上线了深度研究功能，于是我把这个难题交给了秘塔 AI，输入的提示词如下：

请全面搜集与「娃哈哈遗产争夺」「宗馥莉 信托」「香港诉讼」「杭州家族财产」等相关的全网信息，重点关注以下维度：

案件进展：包括但不限于香港高等法院、杭州相关法院的立案、判决、资产冻结情况；

人物关系：围绕宗庆后家族内部关系、宗馥莉与其他继承人之间的法律博弈；

法律结构：聚焦离岸信托的设立时间、受益人安排、信托架构与内地遗产继承法之间的冲突；

媒体报道与舆论走向：梳理主流媒体、自媒体、社交平台上的舆情走势和公众讨论重点；

涉案资产情况：包括娃哈哈股权分布、信托资产总额、相关离岸公司的持股情况。

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约莫花了七八分钟，秘塔 AI 不仅汇总了新闻报道、人物背景和股权图谱，还梳理了时间线与争议核心，就递给我一份高密度、结构化的吃瓜版信息报告。

这些信息，对于后续的判断和分析至关重要，而考虑到 AI 幻觉的问题，我们还得对这份报告进行二次验证，避免出现虚假信息。

2、元宝交叉验证信息，筛掉假瓜

由于腾讯元宝接入公众号作为信源，而公众号信源的质量一直都是中文互联网比较优质的内容，因此使用元宝对之前收集的内容进行逐句核查，实在是再合适不过了。

提示词：请对下文内容逐句进行信息真实性审核，重点核查每一句陈述是否有确凿依据，是否与现有公开资料或权威来源相符。对于存在以下问题的内容，请予以标注或修正：

• 缺乏事实支持或引用来源不明确；

• 存在夸大、模糊或引导性表述；

• 与已知数据、时间线或人物行为存在矛盾；

• 使用未经证实的推测性语言或判断性用语。

审核过程中，如涉及数据、法律事件或媒体报道，请同步比对权威渠道（如法院公告、公司声明、主流媒体报道、研究报告等）。可使用 AI 工具辅助检索与交叉验证，确保文本内容客观、准确、可溯源。

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这一部分的核心在于交叉验证——对每一句话，逐项比对其是否有公开来源、是否与已有时间线矛盾、是否用了不当语气或夸张修辞。

当然，这也是黄仁勋使用 AI 方法的关键诀窍。

3、OpenAI o3 多角色模拟分析，让不同身份的 AI 帮你复盘全局

信息搜集有了，真假也核查过了，接下来要做的，是理解问题、看清博弈、形成自己的判断。

这个时候，我们就可能会陷入一个普通吃瓜群众的困境：

我们不是律师，不是财务顾问，也不是财经记者，很多专业问题根本看不懂、理不清，更别说判断谁有理，好消息是，我们现在可以请 AI 专家出场。

于是我召唤了推理能力极强的 OpenAI o3 模型，把它分别设定为律师、财务顾问、财经记者三种身份，让它们围绕同一份资料，从不同视角展开分析：

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提示词：结合当前已有的证据材料，建议使用 OpenAI 的 o3 模型进行多角色模拟分析。通过 AI 分别模拟律师、财务顾问与财经记者等不同身份角色，围绕案件中的关键问题展开多角度推演与讨论：

律师视角：分析信托结构的法律效力、遗产继承的争议焦点以及不同法域间的法律适用问题；

财务顾问视角：评估离岸信托架构的资产分布、控制权归属、资金流动路径及可能涉及的税务问题；

财经记者视角：从公众关注点出发，梳理事件时间线、家族权力结构变化及潜在市场影响。

这一轮模拟下来，你会发现——原本模糊的「谁有理」问题，逐渐变成了一张可拆解的多维结构图：从法律合规、资产走向，每个维度都有视角支撑，形成了一个更完整、去情绪化的事件画像。

4、MiniMax/Manus Agent 打造吃瓜网页

吃瓜，也要吃得有态度。

最后一步，我们选择用 MiniMax/Manus Agent 打造一份真正可交互的「吃瓜网页」。

虽然秘塔 AI 搜索的深度研究功能也支持导出网页版，但整体 UI 略显简陋，缺乏设计感。而 MiniMax/Manus Agent 在代码能力上明显更胜一筹，更适合构建结构复杂、信息密集的多角色页面。

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

最终生成的版本，尽管仍存在一些小瑕疵，比如 MiniMax 部分人物头像使用不当、样式不够统一等问题，Manus 的时间线不够清晰，但两者整体视觉效果和信息承载能力，已经足够令人眼前一亮。

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

我设定的吃瓜网页需求如下：

请基于上述文档内容，设计并生成一份可交互的「吃瓜版」网页。该网页应满足以下要求：

1. 页面风格：整体视觉风格需吸引眼球、兼具趣味性与现代感

2. 交互体验：用户可通过时间线浏览事件发展，通过点击头像查看人物关系，通过「弹幕吐槽」「投票站队」等互动方式参与话题讨论。

3. 信息结构：

• 事件时间线：以图文形式展示瓜的关键进展，每一节点支持展开阅读、评论。

• 人物关系图谱：可视化展示涉事人物之间的关系与冲突背景。

• AI 多角色点评区：模拟律师、财务顾问、财经记者等身份，从多个视角解读事件核心焦点，形式类似「群聊」或「法庭现场」。

4. AI 增强模块：

• 支持用户输入关键词，调用 AI 总结相关八卦脉络或自动生成吃瓜指南；

• 支持自动提炼文件中的核心信息，生成「10 秒看懂」瓜要点；

以上这套四步流程，不仅让我们吃到了信息更完整、分析更深入的瓜，也在某种程度上印证了一个重要趋势：AI 正在重塑我们获取信息、理解事件、参与公共讨论的方式。

如果只是让不同模型给出各自的判断，再由人类自行比较、筛选和取舍，那 AI 充其量也只是一个更高效的工具。

最近 OpenAI 研究员 Noam Brown 提出了一个观点：我们真正应该追求的，不是打败人类的 AI，而是像智囊团那样彼此协作、共同工作的 AI。

协作，是通往更强 AI 的新起点。

我们甚至也可以开始期待，未来能出现一个 AI 工具，不再只是参与回答，而是像项目经理一样，主动调度、协调、整合整支 AI 团队，让多模型协作真正成为生产力。

当然，话说回来，互联网本就是一个信息纷杂、反转频发的场域。即便借助多模型交叉验证，也无法彻底避免「假瓜」的存在。本文所呈现的内容，仅基于当前公开资料和主流观点的整理与建构，不代表最终事实，更不构成任何法律或价值判断。

吃瓜需谨慎，用 AI 吃瓜，更需保留判断力与独立思考的余地。

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