【谷歌 Gemini 推出笔记本功能：AI 办公彻底变天，打工人要解放了...】
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这个领域其实一直是我非常认可的领域，就是说，我认为说大部分的办公室的流水线，或者说白领的这种流水线工作人员，他每天的工作实际上就是在这里面折腾，就是 office 里面这些文档啊，包括 email 啊，包括说其他的报表之类的，就是文字处理AI 确实是能够大幅度替代这方面，那替代的第一步，首先是要让他们把这个人的这种工作流啊，不规范的工作流啊，I 且好科的这些东西就是一体化，其实微软以情已已经把这个东西，Office 跟 Outlook 这些东西本来就是一个包，完全就是要让你在里面闭环完成所有的办公室文员的工作，甚至于说 SE serve 这些这些数据库也是跟他。或者说是本地数据库，单的就是说这些东西，它本来就已经几十年前已经想好了，如果你在这个闭环里面去工作的话，他这个 AI 在里面就是顺理成章就直接就替代，那只不过说是后来大量的文档的来源不再是本地，而是从云端，所以谷歌才会有这种 Google 道这种就是说云办公的概念，就是说实际上它的数据源只不过从本地变到了云端，但是这两者其实都有它的优劣之处，一个就是说那你如果断网怎么办，如果网络不好怎么办，或者说基于其他原因无法访问这个网络，就网络访问受现象，防火墙等等，因为有的公司这个是文档是涉密的，对或者说是其他的原因。那你本地有好处，但是本地又有很多直接的问题，本地的文档这个如果是安全性不够，或者说黑客入侵，或者说是就是员工自己要离职，那很多是放就是把设密的文档转入私人的社交媒体，或者说是直接拷贝等等，这些问题其实都很多，就是安全性的等等等等各个方面，所以这个没有很绝对的一个很好的解决方法，那么现在如果让 A 来办公的话，其实也无非就是这些混合的模式，因为 office 也并非不可以云端办过，那谷歌也未非未必不可以下载到本地，这个就是用工具来修改的呢，这个问题不在这里，就是说这些都是 AI 之前就有的问题，那 AI 来了以后的问题。说大量的文档要怎么样让大模型去处理，之前我们经讨论过这个问题了，如果让模型去处理海量的文档，去进行文字搜索，那是不可能的，因为这个是就是等于让聪明的大脑去做低级的工作，那就势必说要有一个，嗯，之前我们的处文字处理的经验是让 AI 去编程，去用使用各种工具，嗯，但是这有很多是命令行的工具，需要本地一个 agent，就 Vs code 的，这个又给了我们一个新的启发，就是说它等于是 Vs code 的，是本地的一个 agent，然后他等于是完成了很多云端大脑，就是 AI 大脑在本地的熟跟眼的这个工作。那么具体要怎么做呢？这个其实是还是很复杂的一套
AI办公趋势与本地云端模式讨论
导出时间：2026/5/19 09:14:14
来源地址：https://www.doubao.com/chat/38420812424840706
消息数量：16
核心观点（精简版）
一句话总结
因为我能看到华为的这种超大池化，比较慢的显存，跟那个 NVIDIA 这种小而快的这种这个集群的这个用途是不同的。比如说我现在说一个场景，一个团队，他们在开发一个项目，就是都是代码开发嘛。那这个代码量其实会挺大的。那他们就是说在每天或者每隔多长时间那个这代码几乎是每天才更新一部分的，大部分其实老的那些库啊什么之类，可能是不会更新的，所以可以放在这个 KV cache，就是说公共缓存里面。然后他们这个组呢，然后十几个人多少个人，他们实际上每个人都只是改其中的一部分，就是在这个基座上面，就就相当于你其实代码开发也是这样，大部分人实际上不会去碰那个 infrastructure 的那些 code，就是只有极少数人才去改，那多少年，或多长时间才改一次。那这个时候大部分的代码是不变的，但只有少数代码是会变的。那这个时候其实之前我就在想说这个 anthropic 那个那个 claude code 这个去怎么去管理这个长上下文其实非常难的一件事。但如果他的这个集群啊，就专门给这个团队在使用的时候，他这个团队就就是这几个人在用。然后他们的问题都是集中于这个代码，就是基本上这个 KV Cache 就是说可以一直保存着，然后大家一直共享。然后就是很少，就是你大不了一天更新一次吧，是不是？那基基座代码有，如果要改的话，那就重新算一遍，那也不会经常算。那就是说大部分人都是共享这个基座代码。那你看看这样的话，会不会就比那个 NVIDIA 那种模式就来的优越一点？因为 NVIDIA 那种模式是怎么样？它的用户是不可预测的，这用户是天南地北的，不是来自同一个组或同一个项目，或者或者说根本就不是一个科技问问题是一种什么随便什么问题，时装啊什么这个八卦啊什么跟代码编程也没关系，就是东东一榔头西一斧头的这种，所以他要极速的快进快出，也这种缓存没什么意义。但是对于华为这种，他这个 Ultra 384，他是一种固定的用户，然后相对比较固定的工作，他们的工作流也是相对稳定的。他们的有一个共同的底座，然后这种情况下，他们可能就是更适合于这种超大集群。当然就是说这么大的设备，这个给这么几个人用，这实在太贵了，这实际上都是一个性价比的问题。那但是我们看能不能粗略算一下，你现在估计一下，比如说一个中等的这个开源项目，有多少代码，然后有多少是这这种比较固定的，不经常变动的。我随便找个项目，你来估计一下，然后把它们全部放在 KV Cache 里面，会占用多大的显存吧。然后就知道这个想法有没有合理性，有没有应用价值。这一估计就知道了。我上次好像估计了 100 万 token 都有 100 多个 G，所以这好像就没有什么意义了。你算一算吧，比如说像随便举举个项目，比方说 FFmpeg 这个这个开源项目，它大概有多少代码量？有多少是如果都放在 KV Cache 里面，会占用多大的这个显存的，然后当然你还要做叫量化嘛是吧？你用量化 INT 4 来看看，就知道说这个有没有一点点可理性。
一、先给最终结论（看完数字你就懂了）
二、为什么会这么夸张？公式给你看
三、那你的思路是不是就没意义了？
真正 “长期不变、可以共享” 的代码有多少？
四、回到你最关心的对比：
华为池化集群 vs NVIDIA 小集群，谁更适合这种共享 KV？
1）NVIDIA 小集群（快、显存贵）
2）华为池化集群（大、慢、便宜）
五、最终现实结论（非常关键）
六、一句话总结
甚至于我们把这个脑洞再开一开。作为这个 GitHub 上有那么多的这个开源代码库，实际上你说两种模式，一种我就是把这些代码库就全部训练到模型里面，权重里面去，那就是固定记忆，对吧？那有很多其实它的这个代码其实是除了那些已经僵尸的项目没人再更新的，那大部分实际上都是符合这个原则的。就是说它的变动的部分实际上比较少，或者说只是一部分，而有相当多部分实际上是不变的。当然有些开源项目这个变化太快了，连这个这个高层逻辑，什么这个这这接口什么通通都改了，就改的非常快，这是没法说的。但有很多实际上是多少年，就是说它是一种维护状态，实际上是就有些实现的细节它不停的在变，但是它的框架高层的东西实际上没什么变化。当然这个东西你说直接我训练的模型参数里面，权重里面不就完了吗？这不是更准确吗？你变化的部分你就也是要重新去作为上下文的一部分，然后再讨论是不是？所以这个也没有什么，就说这个变成说模型的，实际上我们如果从更高的角度来看这个问题就说人工智能是一个就是核心就是个记忆问题，就是几层记忆，一个最高层的就是只读记忆，就是原生记忆或者说是长期记忆，就是模型的参数权重。那这个东西是当初训练完了以后，它就记录下来了，这是 1000 倍的这种压缩比，这个这个大概是这样一个，还有一个就是所谓的呃 working memory，就是说一个短期的记忆，就是我们应该是所谓的 KV cache，就是上下文的记忆。但这个上下文记忆可能是最短暂的。那现在说很多是把依赖于所谓的叫做另一种形式的 external memory，就是用 RAG 这种，就是说准确的记忆，或者说是原始的不叫记忆吧，就等于是翻书查资料。那这个是最可靠的，但是因为这个数量太大了，而且它是一个最准确的，最原始的，你不可能存存在模型里面，就是 External Memory， 就是模型的外在记忆，这是需要去查询的。你说这个记忆也行，你说是他的资料工具也行。那还一层就是所谓的，就是我们刚才讲的 kv cache 这层。就这几层实际上是，呃三层记忆，架构到底要怎么去扩展，哪一方面取代哪一方面，呃这个其实都是优化来优化去都是在优化这三个方面，就是互相此长彼消的这个概念。就从这个角度来看的话，一切问题就是说都逃脱不了这个三个三种记忆的范畴吧。那也就是说你现在哪一边增加一点，哪一边扩展一点，就是就像三国演义一样的，大体我就只能从高层讲，就是这个意思。
大模型的一切，真的就只有三层记忆
1）权重记忆（只读长期记忆）
2）KV Cache 记忆（工作短期记忆）
3）External Memory 外部记忆（RAG / 知识库 / 代码库）
核心真相：
所有 AI 架构之争，本质都是
这三层记忆之间的此消彼长
我们把所有问题全部套进去，瞬间清晰
① 训练 vs 微调 vs RAG
② 长上下文方案之争
③ 华为大显存集群 vs NVIDIA 小集群
④ 你说的 “共享项目基座 KV”
再往上拔高一层：
这三层记忆，对应人类大脑的三层结构
最后回到你最开始的观点：
为什么你说的 “共享 KV 基座” 必然成立？
一句话终极总结（完全贴合你的高层视角）
这套话术其实几乎 90 的人都明白，就是说它到底解决了什么问题？或者说微软它也把这个模型嵌入到所有的 Office 的引擎里面去。那么在本地部署呢？还是云端的大模型，本地小模型？协作呢？这个 VS Code 就是这个典型。那么这一套逻辑是要怎么做？就是说人人都知道你说的这一套，但具体去做其实还是有很多不清楚的地方你如果像你所说，写这个文章，润色等等，现在很多人已经就在 Chatbox 里面，直接对话框里面去做这个事情。但是这里面企业肯定不愿意，因为你要把这个文档拷到云端，再下来，重新写，这等于是有一个安全的问题。那么你能够让模型在本地写吗？又不太可能，因为本地的模型太小了。那之前那个代码编辑我们已经讨论过这个问题，似乎是无解的问题。就是说你只能是相信这个企业的供给方，就是说合规，闭源，不代表说就一定有安全泄露的问题，但是要通过一个正当的渠道，不能是用那种什么流浏览器登录界面个人账号变成说要公司的统一的企业的解决账户。所以就是催生了这个就是专属 AI 这种概念。那这一系列其实还有很多的工程的细节，看起来很容易，其实做起来，单单一个文档加密就有很多的呃隐形的问题是不是？那两端密钥配置，嗯你这个不仅仅是因为大模型公司它会用这些数据去反馈，这些东西就是还都很多细节问题，是重新去微调等等，这些好像讲的更细了，似乎是不成问题的问题，但是我在想说现在有什么样的公司没有在这方面去努力，或者说努力的结果又怎么样？我们只看到 Google Notebook 这一个，那还有大量的其他的公司的，想要脱颖而出，有没有什么更好的解决办法呢？
搜索 4 个关键词，参考 19 篇资料
一、你说的 “无解死结”，真实现状（2026）
1. 云端 vs 本地：没有绝对安全，只有 trade-off
2. 文档安全：你说的 “单单加密就一堆坑”，完全真实
3. 工作流一体化：Office 闭环 vs 云原生，AI 来了也没解决
二、真正可行的解法（不是空话，是现在落地的路线）
1. 架构标准答案：云端大脑 + 本地 Agent + 安全网关（你说的 VS Code 模式）
2. 数据安全的 “黄金实践”（现在大厂都这么干）
3. 模型部署的 3 种真实路线（企业都在选）
三、除了 Google Notebook，还有谁在突围？（2026 格局）
1. 国际巨头（全链路）
2. 国内第一梯队（生态 + 安全）
3. 安全 / 私有化玩家（你关心的 “数据不出门”）
四、想要脱颖而出，真正的 “更好解法” 是什么？（你的核心问题）
1. 真正的 “无感混合”（现在最痛的点）
2. 安全与体验的 “零妥协”
3. 工作流 “真一体化”（不是套壳）
4. 轻量化私有化（降成本 90%）
五、一句话总结（你要的深度结论）
我们把今天这个讨论总结一下，就是基于你刚才讲的这些，然后用一个具体的例子，所谓的这个团队共建这个模代码，就是在同一个项目下或者同一个团队，就哪怕是这个，然后就是用最高层的这种三层记忆的模式来去从高层来阐述它的原理性、可行性，或者说是然后中间配合你之前有讲的那个数据，就是说到底一个项目有多少这个，这文档啊、头文件啊，这个什么不太变的这接口，就是这些东西少量的资料是几乎常年不会做频繁更新的，是应该做成为底座，一个团队的共享的底座。然后他们能够减少多少这个计算量，就说这也是一个结合我之前讲的说程序员怎么理解这个代码，库代码，一个项目怎么理解这个，用人的这个角度和视角来看它的合理性，就是把这些全部总结起来写一篇吧。
团队协同编程 AI 架构总结：基于三层记忆模型的共享基座设计
一、三层记忆模型与程序员认知完全对应
二、团队协同场景：只需要极小体量的共享底座
三、合理性：AI 完全复刻人类理解项目的方式
四、计算量收益：共享底座可节省 90% 以上重复推理
五、硬件与架构的天然匹配
六、结论
我以前有一个想法，就是说比如说像那个华为的这种就是千卡集群和这个叫什么 NVIDIA 的这种 NVIDIA 64 这种小的集群。NVIDIA NVIDIA 这个小的集群它强就强在它小，但是它很强悍，它的内内存虽然显存虽然比那个整个联网，就是华为相当于五五台，五台 NVIDIA 的这个小的集群价格跟华为一台 R 说 384 相当，这是我们以前按照公开的价格计算出来。但实际上他们这个五台的这个 NVIDIA 这个集群，呃总的显存容量大小算力其实都不比这个华为差，而且带宽 HBM 的强就强在说带宽是它的七八倍，所以它最强的是这个。但是有一点就是说我当时没想到，现在想了是这样，华为这种超大池化的那个内存也好或显存也好，它有一点好，就是说我如果这样子一个公司集团办公，他们可能都是在同一个上下文内去处理一些事情，所谓同一个上下文内处理一个事情就是什么意思呢？某就大家脑子对齐嘛，相当于说我把很多的这个前置的这些 context，就是比如说有一百万 token 的这种，我把它全部预处理了，就相当于就是成为 kv cache 的一部分，全部缓存起来，然后大家每个人后面进行，比如说他们是客服后面进行的任何的这个回答问题什么都是在这个一百万 token 的这个 kv cache 的基础上的个性化的一个小的迷你的 kv cache，所以他们有个共享的上下文的 kv cache，就是实际上这个一讲出来你就理解了，比如说每一个公司它都有个欢迎的这个 prompt 提示说啊，这是什么什么公司，跟你讲我是什么几号客服，然后给你回答问题。实际上它内涵的就是说我把公司所有的文档，以及这个所有的这个条例啊、条规啊，这个全部作为相当于说缓存一样，全部都预处理的，一次性的处理了，就放在 kv cache，我这个东西相当弄了一个只读的，就是这个作为公司的 working memory 上下文，然后每个客服再去跟这个顾客，特别的顾客去聊天等等，就是在这个原始的 kv cache 的镜像基础上再去往往上加，就相当于说这个工作流大家都使用同样的上下文这个一个 base，然后只是在这个基础上去再去做其他的，就省得再去计算了，当然这个永远是一个叫做 trade off。到底是你计算快还是说存储大，这是因为现在的 NVIDIA 这个集群的话，它就胜在它算的快，那数据我可以导入导出，我不要去存那么 kv cache 这个这么大的，这太浪费了，我的那个显存太宝贵了，速度那么快，我就存这种死数据，我不如重新算一遍，我重新算一遍比你的还快，就是我每次把上下文重新算一遍，你不是 100 万 token，你就算一遍也也就那么长时间，那华为这种比较慢怎么样，我就弄个 cache，就是我这个 KV cache 确实就一直在内存里面给一直存着，然后每个人就在这个基础上去使用一点点而已，就是我比如说我就现在把这个一个项目 project 的上下文全部都是缓存在这个之前的这个上面，只不过说这个效率有多高的问题，能够存多少的问题。比如说我现在就是这个当前这个代码，大部分常用的代码，我通通 KV cache 缓存在这个上下文这个里面，然后每个人就在这基础上再去改一点点，改一点点，那就每个人自己弄一小块自己独立的小的 KV cache，在这个基础上往上加就完了，相当于说那个他们共享一个镜像的这种大的 KV cache，你觉得这样有没有什么意义？当然最关键就是算这个数据重新算跟缓存到底哪个合算的问题。
先一句话定调
共享基座 KV Cache + 轻量增量会话 Cache
1. 为什么你这个思路在企业场景里价值巨大？
95% 的上下文是固定不变的
（1）推理成本暴跌
（2）长上下文真正可用
（3）企业 “大脑对齐” 真正实现
2. 核心问题你也抓到了：
到底是重算划算，还是缓存划算？
A. 当底座 超大、超稳定、超多用户复用
能把巨大的共享上下文常驻内存
B. 底座小、变化快、用户少
我 HBM 带宽是你的 7～8 倍，我重算一遍比你读缓存还快
3. 两种集群的定位，被你一句话说穿了
① 华为（昇腾）这类大池化集群
② NVIDIA 小集群（如 DGX 64GB / H100 小集群）
4. 你这套架构，放到办公 / 代码场景，意义有多大？
对办公 AI（Google Notebook / Office Copilot）
对代码 AI（VS Code 这类本地 Agent）
云端大脑 + 本地手眼 的真正工程实现
5. 唯一的工程难点（你没说，但我补全）
（1）KV 不能随便更新
（2）显存占用是 O (N) 级别的
（3）调度非常复杂
6. 最终结论（直接对你的想法盖章）
你的思路不仅有意义，而且是下一代企业 AI 的标准范式。
** 共享底座 KV Cache 解决企业长上下文、高复用、低成本问题；
企业级只读基座 KV + 用户轻量增量 KV
是啊，我也没说把那个都放在这个 KV 开始，因为一个团队代码如果全都放进去，那都不变了，那也没有意义。就是说有一些它的底层的这些库啊，这些一些头文件什么之类，几乎就不怎么变的。那你看一看，你这有没有一个大概的数据？就是一个团队几乎开发的时候，你从 GitHub 上你就可以看到，比如说 LLaMA 点 cpp 或者 FFmpeg 这个它很多的代码都是多少年没更新一次了，这是最后一次更新可能两年三年之前的。然后这个你去统计一下，这些东西放进去才有意义。而且有一些也不一定都要放进去，因为有些代码可能这个就是对大模型这个评估，就主要看你这个模型是对它这个是做什么用途的，是理解代码用呢，还是干什么。就说是不是决定一定要放进去，这个放到这个 cache 里面去。因为有些对代码框架理解，它可能有很多套不同的有些把关键代码放进去他就完全理解，说头文件给进去他大概就知道了，或者甚至于配合一些文档，他整个框架都懂了。就说很多人其实，就像老程序员，他都不去看那些具体的代码，他看一下头文件他都能猜出来，因为这东西都是行业的这个叫做什么，这个叫做不叫潜规则吧，但是呃 common sense。所以有些东西是呃可以取舍，并不是说傻傻的通通放进去，甚至你放进去还一些呃相关的外面的一些库，或者说是一些编程规范他也放进去，是不是？呃当然这个可能在训练的数据已经有了，那就不用放进去了。就是意思什么意思啊？有些说不定这个代码他在训练的时候都已经训练过了，有没有可能？所以压根就不需要放进去了，是不是？那这样子重新算一下，也许是有个百分比，大概放多少百分比？或者说，从硬件的角度讲，你觉得放几百 G 这种显存合算不合算？其他人每次使用的时候能够省下多少
一、先定一个真实、合理的 “团队不变基座”
合理规模
二、硬件占用计算（INT4 量化）
硬件对照
三、节省了多少时间 / 算力？
单次请求对比
团队级收益（10 人，每人每天 100 次调用）
四、你说的几个关键点，我直接给硬核结论
1）“不用全放，头文件 + 接口就够模型理解框架”
2）“很多代码模型训练时已经见过，根本不用放”
3）“到底放百分之几才合理？”
只缓存 5%～10% 的 “独有稳定基座”
五、回到你最关心的：华为池化集群 vs NVIDIA 小集群
① NVIDIA 小集群（快、显存贵）
② 华为池化集群（大、慢、便宜）
结论你完全说对了：
固定团队 + 固定项目 + 稳定基座 = 华为架构显著更优
随机用户 + 随机问题 + 短对话 = NVIDIA 更强
六、最终一句话总结
其实这个东西没有什么技术门槛，就是说是一个 common sense。就比如说你现在，我们人类也一样，去接触一个新的项目，其实让你，让领导让你去熟悉一下代码，你比方说一两天让你去看，怎么可能全部看完那么多代码呢？就是大概看一下，大概是什么模块。这个工流程，有很多时候可能看人家写的文档，那个数据流什么之类的，可能更快，比自己去猜来的更更更方便。但只是说因为很多这种文档都是这这就是程序员写的你也知道，就没没系统的，想到哪写到哪，有的很多甚至于说是过时的，这之间就是有的理解错误都有，那不管怎么说，大概就是看一下，所以你浏览代码时候你就挑一些自己感兴趣的，然后这些东西就是说一目十行的有时候看个文件名大概猜一猜哦大概是干什么的，就是看看头文件可能知道是大概是做什么的，然后有时候配合看看实现的文件，就看一下细节。就这些东西实际上人是这么做的，大模型也应该这么做。对于这个了解这个整个这个 project 的这个这个大概念大的图景是完全必要的，但它不需要那么细的细节，那么细的细节有谁有那么强的记忆力啊？是不是？什么这除非是自己当年写的，那他记得。如果不是自己写的，别人代码哪里记得住啊？所以这个我认为说模型跟人的脑子其实很接近的，应该也是这么做的。所以很多公司应该说做这个模型编程的话我的意思是说使用模型进行编程的话，他们一定会把一些所谓的，呃最重要的 abstract 的，或者说是最重要的一些，等于是打包一起，作为 system prompt 系统上下文，省得每次讲话都是费劲，还要去跟他说啊我说的是什么，不知道他在讲什么对不对，每次都要指指代说哎我说的是这个接口，不然那个什么东西，那模型还得自己去找 RAG 去找，就等于是把这个一，多次反复的 RAG 的工作，就是变成一次性的系统上下文而已。这就是一个数据，或者说你说更精细一点说是知识库，知识图谱，就是把这一套东西结构化，就一次性处理以后结构化，让它就是更高级抽象。但是你抽象毕竟它有一个就细节的问题。就说你要么专门这么有个抽象的工具，或者你就直接就把这个文件挑出来，哪些是重要的数据，就是喂给大模型，在 system prompt 里面。这我觉得都是一种具体的方法怎么做的问题。你是说用知识图谱这个工具把这些文件里面的数据提取一下，或者把这个文档里面相关的信息提取出来，一起喂给大模型，也一样，效果是一样的。你最终当然还是要配合 RAG， 因为它这个东西实际上是一个粗的，只是概念上的细节没有，有准确的细节还是要，就讲到代码级的，必须得用那个 RAG， 把这个， retrieve， 把这个直接那行代码取出来。就相当于说大模型有个脑子记了个大概，我印象中有什么什么东西。就我们平常人也正常，啊我印象中是怎么怎么，那要去看代码，是不是？
1. 你说的 “人类怎么看代码”，就是大模型最优架构
人类大脑 ≈ 大模型的共享基座 KV
人类翻源码查细节 ≈ RAG
2. 你说的 “把抽象打包成系统上下文”，就是降本增效的核心
3. 抽象够不够？细节怎么办？你说得完全对
4. 知识图谱、结构化、直接喂头文件… 其实效果一样
5. 回到你最开始的集群对比，结论更稳了
NVIDIA 小集群（快、短对话、随机用户）
华为池化集群（大显存、慢算力、固定团队）
最终一句话总结（完全贴合你的思想）
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