文：董指导
最近我一直在用几个AI办公，包括WorkBuddy、百度搭子、千问办公，但都遇到一个别扭的地方：我背着电脑在路上，想用手机提前干点活，但发现和电脑端没有打通，电脑端的Skill都没办法用。
这就有点像单机了，但现在需要的是联机，随处随地的联机。所以，这也是当下行业的一个趋势：云端协同。
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目前端侧AI的思路有两种：
一种是手机远程下指令，指挥电脑干活。电脑开机等着，然后手机通过IM或办公App接口直接调动电脑工作。前几个月卖爆的Mac Mini就是这个背景。
我觉得这不是真正的办公需求。或者，不是真正普及该有的状况。更像是基础设施没跟上时，用户自己打的补丁。
回溯来看，要求用户"留一台机器不关"的用法，基本都活不过一个技术周期：以前用数据线导照片，后来有了云相册；以前挂着PC下BT，后来有了离线下载。补丁出现的地方，就是下一代基础设施该长出来的地方。
第二种就是云端协同，手机端干活。各类设备端，上AI硬件，跑一些小模型任务；而需要大模型的任务，则上云。和远程下命令给电脑不一样，是手机直连着AI来工作。
相比于在端侧上AI硬件，当下最急切的需求，或者最该普及的，是各类AI办公App实现手机端和电脑端的技能互通、数据互通。
最初我觉得可能会像网盘一样，电脑处理，网盘保存、手机直接调用；但想了想，又有些区别。可能就是下一个产业机会。
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网盘同步的是文件。文件恰恰是最好同步的东西：有标准格式、有明确边界。但把AI办公锁死在一台电脑上的，有两样东西。
一是执行环境。电脑端AI技能多，不是模型更聪明，而是它有浏览器、文件系统、装好的软件等等可供调用的工具；以及沙箱保护等。每个技能背后都得有一套环境撑着。
二是上下文。活干到一半，状态散落在聊天记录、中间产物、agent的工作记忆里，换个设备基本等于从头再来。如何把"干到哪了"实现同步。
所以，要实现云端协同，文件是容易的，技能可能也不难，但如何确保执行结果一致，还是花点心思。
产业已经在往这走了。
Claude Code出了网页版和手机入口，每个任务跑在云端隔离沙箱里，可以一台设备发起、另一台接管。
阿里云前端时间发布了无影云电脑。相当于电脑端、手机端都直接在云电脑上执行。对于个人稍微有点麻烦，但对于企业大规模部署AI Agent还是有帮助的。
有操作系统能力、有安全沙箱（简单说就是创建隔离环境实现对程序的运行管控）、算力也是弹性的，也可以持久化记忆。成本比买设备也划算，毕竟自己配电脑会过时，但云端就可以由厂商来覆盖成本。
不管哪种方式，带来的一定是云的需求大幅增加。而我跟大厂的朋友请教，他们的反馈是，沙箱需求Sandbox（云服务的一个产品）确实比较旺盛。
03
云端协同带来的增量，不是笼统的"算力",而是围绕工作会话的一整套资源。
第一层是资源层。首先CPU、存储需求会持续增加。沙箱里跑的是浏览器、终端、代码执行等操作，是经典的通用计算，也必然增加CPU的需求。当然随着模型调用增加，推理算力需求也会增加。
另外，云端协同需要会话能够秒级启动，休眠唤醒是刚需。谁把休眠成本压到最低，谁就能拿下这层的定价权。
第二层是状态层，"干到一半的活"怎么存。像随时给会话拍快照、随时恢复，这会是云存储里增长迅速的新品类。业内也在探索，如何把聊天记录、中间产物、每一步的决定，都整理成AI能记住、用户能带走的资产。
第三层是技能分发。现在每个AI办公App都有自己的技能广场，但如果要实现云端协同，未来可能会出现全平台通用的技能。个人的技能跟着账号走，企业把内部的操作规范打包成私有技能，统一发给全公司的AI。
就像App Store一样，出现Skill Store。
也说明，AI办公，也许个人端和企业端，会出现不同产品、服务各自客户的需求。个人在意的是灵活，企业在意的是可靠。
最后，我觉得AI真的比移动互联网的付费环境改善了。我个人、我身边的朋友，不少之前是看个爱奇艺，都朋友圈要账号的；现在尝试用了几次AI相关工具后，都是嗷嗷付费。
---全文完，欢迎交流
理工/金融 复合背景
畅销书《英伟达之道》译者
百亿私募/头部自媒体 双重经历
看清科技、商业本质，讲出精彩故事
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