范凯说 AI · 周日晚聊 第03期 - 怎样更好的使用 AI
主题：怎样更好的使用 AI
日期：2026年1月18日
开场
大家好，这里是《范凯说 AI · 周日晚聊》，我是范凯。今天是2026年1月18日，也是周日晚聊的第三期直播。
过去这一周，也就是1月11日到1月18日，AI 行业又发生了很多事情。今天我主要想跟大家分享三件事：第一，苹果和 Google 正式宣布合作，Google 市值突破4万亿美元，排名全球第二；第二，Anthropic 封禁 OpenCode 等开源工具，引发开发者争议；第三，阿里千问打通生态，上线400多个 AI 办事功能，AI 助理能否成为入口应用。此外，还想分享一下最近一周我学习和使用 AI 的一些感受。
直播的结构分三块：第一块，花15到20分钟总结和点评本周重要的 AI 行业新闻；第二块，分享我个人这一周学习 AI、使用 AI 的感悟和想法；第三块，和大家交流互动。
第一部分：本周 AI 新闻
新闻一：苹果与 Google 合作，Google 市值突破4万亿美元
从2022年 ChatGPT 发布之后，苹果一直想在 iPhone 上增加智能功能。过去三年时间，苹果投入了大量研发力量去研发自己的 AI 模型，但最终失败了，团队也流失了很多人。去年苹果推出了 Apple Intelligence，尝试与 OpenAI 合作，但那只是试水型的合作。
苹果最终没有选择与 OpenAI 长期合作，原因有两个。第一，OpenAI 正在与苹果前设计副总裁 Jony Ive 合作开发 AI 硬件产品，这让苹果很不舒服。第二，Google 的 Gemini 模型在多模态能力上非常强大。
目前全球有四个顶级 AI 模型：OpenAI 的 GPT、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、以及马斯克 xAI 的 Grok。每个模型都有自己独特的优势：
GPT：用户量最大，综合能力最全面；
Gemini：视觉理解能力特别出色，图片生成（Imagen）是目前最强的；
Claude：在编程和智能体方面能力最强，虽然外部访问流量不大，但企业使用量巨大，2025年收入从十几亿美元增长到接近100亿美元；
Grok：对 X 平台的资料可以直接检索，在视频生成方面也有特色。
苹果选择 Google 的 Gemini 模型，我认为是一个比较正确的选择。这次强强联手之后，2026年苹果手机上的 AI 功能会越来越强大。对消费者是好事，对 Google 来说也能获取更多用户数据和收入，推动 AI 模型的普及。
Google 的股价从2025年下半年开始狂涨，从160美元左右一路上升到现在的330多美元，市值超过4万亿美元，排名全球第二。全球市值第一的是英伟达。
插播：xAI 的基建能力
说到 Google，这里插播一个有趣的新闻。现在建设数据中心效率最高的，既不是亚马逊，也不是 Google 或微软，而是马斯克的 xAI。大约一年半前，xAI 仅用11个月就建成了10万张 H200 的算力中心（Colossus 一期）。这一周最新消息是 Colossus 二期已经落成，整个算力中心达到了55万张 H200/B200 的规模。
现在建数据中心真正的瓶颈不在英伟达的显卡，而在电力。马斯克之所以能建得这么快，一是可以用天然气发电，二是特斯拉的储能业务可以保持电压稳定。xAI 号称正在训练参数达到6万亿以上的 AI 模型，并声称2026年 Grok 可以达到 AGI 水平。
我个人对四个模型的使用方式是：和 AI 日常聊天主要用 ChatGPT 和 Gemini；写代码用 Claude Code 和 OpenCode（OpenCode 里面用 GPT Codex）；前端页面会切到 Gemini；需要联网查资料时用 Grok。基本上四个模型都在用。
新闻二：Anthropic 封禁 OpenCode，引发开发者争议
说到 Anthropic 这家公司，开发者社区的态度可以说是”又爱又恨”。
爱的方面：Claude 模型在编程方面能力很强，2025年下半年推出的 Claude Code 几乎征服了所有前沿 AI 编程用户，是去年下半年现象级的 AI 智能体。
恨的方面：现在已经有很多 Claude Code 的竞争产品出现了，其中最有威胁的是一家小创业公司推出的 OpenCode。OpenCode 是开源的，可以接入市面上75家模型，包括国内的 MiniMax、智谱、DeepSeek，以及 OpenAI、Google 的模型。Claude Code 是闭源的，只支持 Claude 模型。
随着 OpenCode 的使用量越来越大，包括一些顶级程序员都开始使用，Anthropic 坐不住了，果断切断了 OpenCode 访问 Claude 模型的权限。也就是说，即使你是 Claude 订阅用户，也无法在 OpenCode 里通过 OAuth 授权来使用 Claude 模型了。
更过分的是，有用户发现在 Google 搜索 “OpenCode” 的时候，第一个搜索结果竟然是 Claude Code 的广告——Anthropic 购买了竞争对手的搜索关键词，诱导用户去下载 Claude Code。这种竞争手段在开发者圈子里引发了很大争议。
不仅如此，Anthropic 还会封禁其他工具对 Claude 模型的访问。比如 xAI 的工程师使用 Cursor 写代码，Cursor 里可以访问 Claude 模型，Anthropic 发现后直接把 xAI 在 Cursor 里的 Claude 模型下架了。
Anthropic 的创始人 Dario Amodei 曾经在百度硅谷办公室实习过，但这家公司疯狂封杀来自中国的用户和企业。身边很多重度使用 Claude 的朋友，都被封了不止一个账号。
当然，Claude 模型在智能体方面确实还是很强的。Claude Code 也在不断创新，比如最近推出的 Claude Coworker，不仅可以写代码，还可以在电脑上执行工作任务，比如操纵浏览器爬取网页、整理硬盘文件等。这仍然是一家创新能力很强的公司，但在商业竞争上极其封闭，手段令人不齿。
直播间讨论：写代码用哪个模型最好？
经过直播间的研讨，大家总结出一个”最佳实践”：搭建项目架构用 Claude，写前端页面用 Gemini，修复复杂 Bug 和做 Code Review 用 GPT Codex。三个模型各有所长，配合使用效果最好。
新闻三：阿里千问打通生态，上线400多个 AI 办事功能
1月15日，阿里巴巴召开发布会，发布了千问 APP 的重大更新。千问 APP 现在打通了整个阿里生态——淘宝、淘宝闪购（饿了么外卖）、飞猪旅行等全部接入，号称上线了400多个 AI 办事功能。
我自己实际体验了一下，确实挺惊艳。我打开千问说”你能帮我点一杯咖啡吗”，它说可以，然后授权地理位置，推荐附近的咖啡店，选择口味，支付宝刷脸支付，全程不到一分钟就完成了。过了十几分钟，一杯太妃榛果拿铁就送到门口了。此外，做旅游规划、查电影票等功能也确实挺方便。
在 AI 打通线下生活服务这方面，千问做得比较领先。不管是 OpenAI 还是 Google Gemini，目前这块还没有做，而且短期内可能做不到国内这么好——因为阿里自家什么服务都有，内部打通就行了。
但我也有更深层的思考。 像购物、外卖、生活服务、订酒店机票这些功能，已经在移动互联网时代被高度优化过了。用户已经很习惯了，几下点一下就完成了。这时候换成 AI 交互，虽然可能更方便，但存在不确定性——你不知道和 AI 沟通后它能不能拿到你想要的结果。这会挑战我们十几年的使用习惯。所以我觉得，如果只是集成这些已有服务，千问很难成为大的流量入口来替代现有的生活服务入口。
我认为千问应该去做传统应用做不了或做不好的事情。 比如电子政务服务——提取公积金、查询社保、个人所得税申报、查违章等等，这些服务极其难用，大家都是捏着鼻子在用。如果能让 AI 帮你搞定这些，比如和 AI 说一声”帮我查一下公积金有多少，每个月扣多少”，它一下全给你了——这才会真正让 AI 成为一个有价值的助理入口。
闲鱼 AI 功能的惊艳体验。 说到阿里用 AI 赋能产品线，我再讲一个亲身经历。我在闲鱼卖一个百度小度音箱，过去卖二手物品挺麻烦的，要写很多信息、自己估价。但现在闲鱼的 AI 功能很强——对着商品拍一张照片，它就自动识别商品型号、规格，全部自动帮你填好了，我只要选择几成新，然后 AI 推荐一个价格，直接点击提交。提交后大概十几二十秒，就有人拍下来了。用 AI 做二手物品的交易撮合和定价，真的非常强悍。
第二部分：本周个人感想
从想法萌芽开始，就让 AI 深度参与共创
这段时间我一直在疯狂学习各种 AI 工具，但最近几天我忽然意识到：掌握这些工具当然重要，但有一件事比掌握 AI 工具更重要——那就是全方位调整我们过去几十年的行为习惯。
过去我们怎么做事？比如写一篇文章：先找选题，到处看新闻，找到有感触的话题，然后搜索素材、学习消化、形成观点、写大纲、再吭哧吭哧地写。写大纲半小时，写正文半天，一天就过去了。
现在应该怎么做？从产生想法的第一时间，就应该让 AI 来跟你共创。比如我看到马斯克和 OpenAI 的官司新闻，想写篇文章，我直接告诉 AI：”我现在要做这个选题，帮我规划一下接下来要做什么。”如果 ChatGPT 过去经常被你使用、很了解你的话，它就会给你一个计划：第一步确定要表达的观点，第二步确定目标读者，第三步搭建框架，第四步整理素材……然后联网搜索、交叉比对避免幻觉、整理线索、一个模块一个模块地写。你简单写几句核心观点，剩下的让 AI 帮你填充。这样做的效率提高了非常多，而且能把你的写作能力提升好几倍。
所以我现在有一个很强烈的感触：对于 AI 大模型公司来说，要做的是让 AI 能力更强、更快达到 AGI。但对我们普通人来说，要做的是改变自己，让人去适应 AI，而不是让 AI 来适应我们。
我提出一个概念叫”AI 浓度”。做任何事情，都要问自己：这件事的 AI 浓度到底有多高？AI 浓度至少要超过50%。
很多人把 AI 当成最底层执行层面的工具——”AI 是我的工具，我大脑是老板，我把事情安排好让 AI 执行。”这固然没错，但不是最好的方式。最好的方式是让 AI 成为你大脑的一部分。当你大脑产生灵感的第一刻，就要跟 AI 一起共创。这样不仅能把执行层面的能力放大10倍，还能把你的思考能力也放大10倍。
我现在把 AI 当成我的教练和合伙人，而不是下属或工具人。做任何事情都跟 AI 一起共创。不论是写文章、拍视频、开发产品、解决问题，还是给客户写解决方案，第一时间就应该让 AI 参与进来。
AI 浓度越高，对人的要求反而越高
有人可能觉得，把事情交给 AI 就是偷懒。我认为恰恰相反。
未来简单的事情交给 AI 了，大多数人都应该从事创造力的工作。这种创造力的工作是高度个性化的，你跟 AI 共创的强度越大、融合的深度越深，你做出的东西越个性化、越独特。但与此同时，你的脑力消耗会更大——AI 在极力压榨我们的脑力。
比如过去自己写文章，想个提纲就开始写了。现在和 AI 合作，每一步 AI 都会追问你：给哪个目标用户群体写？想表达的主题思想是什么？这一部分应该怎么写？下一部分应该怎么转折？结尾应该怎么呼应？AI 帮你处理了80%的执行工作，但那20%的思考决策，AI 在不停地拿鞭子抽你，不停地逼你思考更深入、更本质的问题。
我认为这才是真正把人的潜力发挥到最大的方式。而且通过这种方式做出来的作品，并不会让用户觉得 AI 味很浓，因为你自始至终是在把自己的灵感和灵魂注入到作品里面。
主动投喂 AI 你的个人信息，让 AI 更懂你
关于数据安全和信息安全，有观众问”AI 深度了解你的工作生活方方面面，如何保障信息安全？”
如果你非常担心数据泄露，有两种做法：第一，使用匿名提问模式，不暴露个人信息，但这样 AI 就没有记忆，不够聪明。第二，尽可能使用全球最顶级的几个模型——OpenAI、Google、xAI，这些公司对数据隐私安全的保护相对更到位。
但我个人是积极拥抱的态度。我恨不得 AI 对我有更多的了解。我现在的做法是：在电脑上创建一个目录，里面放一个 profile.md 文件，用 Markdown 格式写我的个人画像，然后放到 agents.md 或 claude.md 里面。这样 Claude Code 或 OpenCode 一启动就了解我是怎么回事。我一般用两个文件：一个记录个人 Profile，一个记录写作风格（Writing Style）。有了这些背景信息，你再跟 AI 交互的时候，会发现它非常懂你，效率大幅提升。
第三部分：观众互动
问：做数字人 IP 内容服务商，有哪些值得推荐的？
这个领域太多了，随便搜一下就是一大把。目前做数字人最好的一家是海外公司 HeyGen，它本来也是一家深圳的国内公司，后来跟 Manus 一样接受海外投资，整个公司搬到了旧金山。在数字人这个领域，中国公司确实非常领先。
问：国内 AI 公司去港股上市的情况怎么看？
可以对比一下全球顶级 AI 公司：英伟达 PE 30到40多倍，Google 三十几倍，微软二十几倍——估值在相当合理的区间。而且它们巨赚钱，技术水平最领先。
再看港股上市的 AI 公司，比如 MiniMax 和智谱，首先都是亏钱的，没办法用 PE 去衡量。智谱主要拿政府订单，很多是应收账款，财务状况不健康。MiniMax 好一些，有一些海外收入，但主要收入还在国内。
港股 AI 概念股背后托底的资金主要是中资背景的基金，属于”为国接盘”的性质。再加上国内投资者买港股门槛低（50万人民币就可以通过港股通购买），所以被炒得比较高。从投资角度看，我个人不会去买，风险太高。
如果一定要在港股找 AI 概念股，我看来看去只有阿里巴巴。阿里对标 Google：有云计算（阿里云），有自己的 AI 模型（千问，开源方面已经非常领先），还有庞大的 C 端产品线。从长远来看，国内头部互联网公司如果拉到5年或10年的维度，我认为排前两名的一定是字节和阿里。腾讯在技术投入上比较保守，采取跟随策略，长远来看可能会落后。
问：微信如果做 AI 助手，打通各类小程序服务，是不是在憋大招？
肯定不是憋大招。2025年初马化腾就让腾讯人赶紧把 DeepSeek 跑起来，但一年过去了没有更多进展。这说明腾讯不是一个真正技术驱动的公司，更多是业务导向或产品导向，没有这个基因。
微信在刚出来的时候还是一个锐意进取的产品，但发展到今天，它既不克制也不创新。如果你用过 WhatsApp 或 Telegram，你才知道什么叫真正的克制且扩展性丰富的社交产品。微信的功能太臃肿了。
微信有大量可以用 AI 改善的场景。比如我微信加了好几千人，想找之前在某次会议上聊过的一个人，翻了半天也找不到——如果能直接问 AI “我大概在什么阶段跟一个什么样的人在某次会议上聊过”，微信应该能帮我找到。还有好友分组、按城市筛选、查看最近半年有互动的人等等，都是很自然的用户场景，但微信通通没有做。
微信最大的问题是过于封闭。你没有任何办法用 API 导出个人聊天记录，也没法接入微信做自动化工具。群上限500人（扫码入群200人），而 Telegram 一个群上限20万人。微信不开放 API，所以才有那种招2000个客服、每人捧着手机维护十几个微信群的荒唐场景。Telegram 有丰富的 API 接口，可以用程序管理群组、设置讨论线索、集成机器人，所有这些问题都有成熟的解决方案。微信不去做，本质上是因为垄断——不想开放任何可能让用户迁移走的口子。
问：AI 加健康、能源、气候有前途吗？
我不建议涉足这些行业。原因是这些行业都涉及线下很重的流程和环节，推进速度很慢，可能一两年都推动不了一件事。而 AI 现在是三个月认知就完全迭代一次，你应该做那种能极速提效的事情，线下很缓慢的事情尽量不要碰。
问：后端代码跟前端 UI 数据交互还是脱节，有好的办法吗？
我没有用 AI 去写复杂的项目，无法直接回答。但现在 AI Agent 有一个功能叫 Rough Loop（循环）：你设定一个最终目标，如果达不成就让 AI 一遍一遍地跑。不管是 Claude Code 还是 OpenCode，只要 Token 充足，就让它持续跑下去。这很像 AlphaGo Zero 下围棋——不需要给它看人类棋谱，只要告诉它规则，跑几百万盘，最后一定能训练出最强的 AI。
我认为开发项目也是一样的。虽然现在还需要很多技巧，但如果算力和 Token 极大丰富之后，你只要明确需求，让 AI 编程跑10遍、100遍、1000遍，最后项目就做好了。
问：Cursor 怎么样？
像我这样的老程序员，经历过喜欢敲命令行、自己做服务器运维的阶段，一定会爱上 Claude Code 和 OpenCode。IDE 之所以存在，是因为你需要手工改代码。但现在已经真的不需要手工改代码了，我们需要的是跟 AI 交互，用自然语言指挥 AI 干活。
甚至大量在命令行里敲字，效率都已经很慢了。我现在每天跟 AI 大量对话，敲字很不耐烦。所以我改成了语音输入法——用豆包 APP 的 AI 语音输入法，还配了一个两键小键盘：左键呼出语音输入法，右键回车提交。每天就捧着这个小键盘，按左键说话、按右键提交，AI 就去执行任务了。
我认为以后不是 IDE 的时代，文字输入也只是补充，未来80%的交互可能都要用语音输入。
问：AI 与低代码会碰撞出怎样的火花？
不需要写代码了，所以也不存在低代码的概念。未来一定是用 AI 智能体直接开发产品。虽然非常复杂的项目目前可能还需要做一些代码审核，但随着 AI 更聪明、Token 推理成本进一步降低，最终你只要设定目标，让 AI 循环执行就好了。
问：大学生学 CS/Data Science/统计还有必要吗？
我个人观点是：AI 时代所有的教育体系其实全都废了，选什么专业没有那么重要。但如果非要选，计算机科学、数据科学、统计在”没有用的专业当中还是最好的”——至少让你对计算机体系结构、数据处理、统计分析有基础概念，这些在 AI 时代还是有帮助的。
问：怎么充分利用 AI 工具做一个有后端和 APP、几十到一百张数据表的项目？
你就把你的问题直接贴给 ChatGPT，问它”我应该怎么把 AI 用好”。ChatGPT 会给你方法论，告诉你应该拆解成什么步骤，第一步怎么做、第二步怎么做。这种方法论的问题你应该去问 AI，一定会得到满意的结果。
问：个人开发者如何开通支付渠道收美元？
无非两个选择：一个是 Stripe，一个是 PayPal。PayPal 国内账号已经可以直接注册。Stripe 中国大陆身份好像不能直接注册，但网上有攻略——填香港地区的地址就可以，开通 Stripe 账号后在海外收款就方便很多了。
问：看好 Google 还是 OpenAI？
现在 AI 的竞争还在早期。如果说踢一场90分钟的足球赛，现在可能还在前15分钟。OpenAI 先抢先进了几个球，Google 又跟着进了两个球，最后谁赢真说不好。
收尾
今天聊了大约一小时四十分钟。每周周日晚上10点，《范凯说 AI · 周日晚聊》和大家分享本周 AI 行业新闻、个人思考，然后一起交流互动。
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下周日晚10点，我们第四期见。晚安，祝大家睡个好觉，明天开始新的一周。