一句话看懂：普华永道（PwC）美国CEO Paul Griggs用两个大模型打造了一款名为“PG’s Whisperer”的个人AI助手，并已全天候使用约一年。这件事值得关注的原因在于：企业高管不再只是推动员工用AI，而是开始把自己变成深度用户，并亲手参与AI工具构建。
事件核心：发生了什么
据Business Insider报道，PwC美国CEO Paul Griggs在2026年8月透露，他通过两个不同的大模型组合，构建了一个自定义AI助手“PG’s Whisperer”。Griggs拒绝透露具体使用的模型名称，但表示这款助手已经陪伴他大约一年，他的手机和电脑上全天保持两个聊天系统同时开启。
这个工具的诞生源于他与PwC一位负责智能企业解决方案的同事的交流。两人经过反复讨论后，同事建议他不要只靠提示词（prompting）来获取结果，而是搭建一个定制化方案，并通过短信把构建步骤发给了他。Griggs将其描述为“加速了我自己的发现过程”。
在日常工作中，Griggs用这个AI助手审阅长文档、对照新闻验证想法、对战略方案进行压力测试，甚至还用它检查自己准备的演讲稿。他有时会直接问AI“这写得很烂还是不烂”，也会询问论点是否清晰、需要怎么修改。他还提到，虽然自己不清楚确切的token消耗量，但“肯定有人知道，而且数字相当可观”。
为什么重要
这件事的信号意义在于：AI正在从“员工效率工具”升级为“高管决策辅助系统”。过去企业推动AI落地时，常见路径是先让一线员工试用、再向管理层推广；而Griggs的案例展示了一条相反的路径——CEO亲自定制AI、日常高频使用，并把它嵌入到审阅、策略测试、演讲反馈等管理层核心工作流中。
对于专业服务行业而言，这也有现实商业含义。PwC表示目前客户新项目储备处于最强时期，CEO亲身体验AI工具成为面向客户时的可信案例。同时，“PG’s Whisperer”由两个模型组合而成，说明在实际工作场景中，企业用户并非只依赖单一模型，而是根据任务需求混合调用不同模型的推理能力。Griggs提到的token消耗量，也再次把大模型推理成本问题摆上台面：即使是CEO级别的使用者，AI的使用成本也是一笔需要被关注和管理的开支。
对用户/开发者/创作者的影响
对普通用户：这个案例降低了“构建AI助手”的心理门槛。一位CEO通过短信指导就能搭建出自己的定制工具，说明在提示词之外，组合多个模型、微调指令的工作流，已经可以借助现有工具完成，而不是必须依赖专业工程师。
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对开发者：这反映出企业级AI应用正从“提供聊天机器人”转向“支持个人定制化助手”。未来的产品机会不只是把大模型封装成标准产品，还包括让非技术用户能自行组合模型、配置知识源和反馈逻辑。API的易用性和多模型协同能力，会越来越成为竞争焦点。
对创作者：Griggs用AI检查演讲稿、验证观点表达是否到位，这展示了一个典型创作场景：AI作为“第一读者”和逻辑检验者，帮助人在发布前发现表达偏差。这种用法不追求AI自动生成内容，而是追求AI辅助判断内容质量，值得内容从业者参考。
值得关注的后续
目前公开信息显示，“PG’s Whisperer”仍是个人工具，尚未宣布向PwC内部或客户开放。接下来值得观察三点：其一，这个助手是否会从CEO的个人实验沉淀为PwC对外的咨询产品或内部全员工具；其二，Griggs强调的token成本问题，是否会推动PwC在推理成本优化方面采取更明确的策略，比如引入更便宜的模型或缓存机制；其三，其他“四大”会计师事务所的CEO是否会出现类似的亲自构建AI工具的公开案例，从而加速AI在高端专业服务领域的渗透。
