10 月 22 日，北京一场开发者大会。台上讲了一个比例：未来 60% 的应用在本地完成，30% 走云端协同，10% 交给云端大模型。台下坐了不少老师和校长，很多人拍了 PPT，但未必意识到这三个数字是给采购用的。

发布方是某头部人工智能公司。这次推的是端云一体的大模型，云端和端侧同步升级，端侧版本参数量在 40 亿级，训练用的是全国产算力。教育侧同步给了一套覆盖 AI 备课、AI 教研、家校沟通、事务助理的工作台，定位从单点辅助改成系统工作支持。

发布会上有句话被反复引用：大模型深入业务，既要具备处理复杂任务的能力，也要守住数据边界、降低使用成本。这句话里有两个词，数据边界、使用成本，正好对应校长要算的两笔账。

这三个数字，说的不是技术，是账

把 60/30/10 翻成三句人话。

60% 在本地，意思是不用付推理费，但要付设备钱。30% 云协同，意思是付一点推理费，换更强的能力。10% 上云，意思是付全额推理费，换最强的能力。

所以算力账本的第一页不是「模型多强」，是「哪个任务放在哪一层最便宜」。这个问题过去没人问，因为全都在云上，只有一个价。

这张表最有用的地方在最后一列。三种成本形态，对应三种预算科目：设备折旧进固定资产，调用费进运营成本，云端费用进项目成本。混在一起算，永远算不清。

注意 60% 那一行的最后一格：不出校。这是整个发布里最值钱的一句话，虽然它听起来最不像卖点。

40 亿参数的端侧模型，能做什么不能做什么，要有个大概判断。批改客观题、识别手写、做知识点匹配、生成短文本反馈，这些够用。写一篇八百字的作文点评、设计一个跨学科项目，不够用，还得上云。所以 60/30/10 不是随便分的，是按任务复杂度分的。

这也解释了端侧为什么先落地在批改和归集上：这两类任务量大、规则清楚、对生成质量要求不高，正好适合小模型在本地跑。

算力账本有三页，多数机构只翻了第一页

第一页是推理成本，第二页是设备折旧，第三页是数据合规。过去只算第一页，现在得从第三页往回算。

第一页在降，第二页在涨，第三页从「可选」变成「必选」。这是三页账本的真实走向。

推理成本下降是确定的，模型效率每年都在提升。设备折旧是刚性的，买回来就开始贬值。数据合规最容易被忽略，因为它的账单不是现在付，是出事的时候付。

三笔账里，只有第一笔随学生数变化，后两笔是固定投入。这意味着小机构摊不动，大机构摊得动。规模优势在 AI 时代没有消失，只是换了个地方出现。

有个校长跟我算过一笔账：六十个学生，一套云端系统每人每年 200 元，一年 1.2 万元，看着不多。但加上一台本地服务器 3 万元按三年摊，再加等保测评 5 万元，第一年就是 9.2 万元。他说这钱不如花在老师身上。这话有道理，但如果机构有住宿、有大量学生档案，这笔钱省不掉。

拿 60/30/10 当尺子，量三类方案

这三个比例可以当一把尺子用。任何一套 AI 教育方案，问一句「我的数据有多少留在本地」，就能量出它站在哪个位置。

三行没有优劣，只有匹配。三十人的社区店上私有化，是浪费；三百人的住宿机构用纯云端，是把风险留在自己身上。

判断标准可以再简化一点：如果系统里有学生的家庭情况、心理记录、成绩排名这三类数据，就不要选「全部出校」的方案。这三类数据一旦泄露，赔偿是小事，牌照是大事。

反例：只看跑分，不问数据存哪

选型现场最常见的三个问题：你们模型多少参数，跑分多少，支持多少种题型。这三个问题都重要，但都不是第一问。

该问的是这五个：学生姓名、成绩、家庭情况这三类字段，哪些会离开我的服务器；离开之后存在哪个地区；存多久；谁能导出；我解约后多久删除。五个问题要书面答复，不要口头承诺。

问的时候有个技巧：不要问「你们安全吗」，要问「现在把数据导出来给我看看」。能当场导出、导出记录可查的，管理通常清楚；支支吾吾说要走流程的，就得多问几句。

一句判断：跑分决定好不好用，数据边界决定能不能用。前者可以换供应商，后者换不了——数据出去了，收不回来。

还有一个常见误读：以为「用了大模型就一定更安全」，或者反过来，以为「本地部署就一定安全」。本地部署如果账号管理混乱，离职员工的号还能登录，安全性未必比云端高。安全不在部署方式，在权限和留痕。

再补一个：以为「本地部署就是买台服务器放机房」。服务器只是载体，真正的边界在账号权限、导出日志、备份策略这三件事上。这三件没做，服务器放在自己屋里也一样漏。

系统工作支持和单点辅助，差的是流程

单点辅助是一个功能一个入口，老师用完就关。系统工作支持是备课、教研、家校沟通、事务助理在同一个工作台，数据在环节之间流动。

对机构的意义：买一个 AI 工具，省的是一个老师每天 30 分钟；买一套工作台，改的是一条流程。前者按人头算钱，后者按流程算钱。

举个具体场景。一个学生请假，单点辅助的系统里，老师要手动改考勤、手动调课、手动通知家长；工作台里，改一次考勤，课消、通知、补课建议一起动。省下的不只是 30 分钟，是三次操作之间的反复核对。

但流程改造有个前提：数据得在自己手里。数据在别人手里，流程就是别人的——供应商换一套计费方式，你的流程就得跟着改。

还有一层：流程改了，人的岗位就要跟着改。原来三个教务做排课、考勤、对账，上了工作台之后可能只需要一个半。这不是裁员问题，是把人挪去做家长沟通和续班。挪不动，工具就是白买。

往后 6 到 18 个月，三件事会发生

第一件，端侧模型进入两年一换的硬件周期。机构采购要按 24 个月折旧算，不要按 5 年。这一条现在就该写进预算表，不然第三年你会发现设备跑不动新模型，而账上还没提完折旧。

第二件，AI 功能定价从按账号转向按调用量加按效果，年费制逐步被拆掉。时间窗 12 个月。触发信号是供应商开始问你「每月大概调用多少次」，而不是「多少个老师用」。

第三件，数据合规成为采购硬门槛。教育主管部门在评审、年检、进校合作时会问「数据存哪」，答不上来直接出局。时间窗 12 到 18 个月。这一条对规范机构是利好，因为它把「随便买个便宜系统」的路堵了。

这周能做完的四件事

一，列一张数据清单。把系统里的字段拉出来，标两栏：必须留在我这、可以出去。这张表不用给别人，是给自己定边界用的。

二，改合同条款。加三条：数据存储位置、导出权限归属、解约后删除时限（建议 30 天内，并要求书面回执）。三条都不难谈，难的是你没想到要谈。

三，算一次三年账。学生数乘单生年成本乘 3 年，把三类方案摆在一起比，不要只比首年报价。首年便宜的方案，第三年往往最贵。

四，定折旧年限。设备 24 个月，软件 36 个月，写进预算表。这一栏空着，明年的账一定乱。

四件事里，第一件最容易被跳过。数据清单听着像技术部门的活，其实是校长该定的：哪些字段能给老师看，哪些只能给校长看，哪些连校长都不该存在系统里。这个决定做完，后面三件才有依据。

算力这件事，说到底不是技术问题，是「谁替你保管数据、你为此付多少钱」的问题。60/30/10 给了一个可用的框架，剩下的要自己填。

写在最后

最后提一句 30% 那一层。云协同是最容易被销售模糊掉的部分——它既不是全本地，也不是全上云，合同里通常只写「部分功能需要联网」。这句话背后可能是 20%，也可能是 60%，一定要问出具体字段。

发布会讲的是模型，校长该听的是账。哪一层跑什么任务、数据出不出校、钱记在哪个科目，这三件事想清楚，买什么都不会太亏。

行业在往规范走，规范对管理精细的机构是好事。数据边界这件事，早做一年是成本，晚做一年是门槛。

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