ONLYOFFICE 10.0 把 AI 能力集成进编辑器，同时支持服务器部署接入本地模型。这个组合正好对应企业内部办公工具 AI 化的核心矛盾：想要 AI 的能力，又不敢把数据送出去。
矛盾在哪里
办公文档里装的是一个组织最敏感的信息：合同、报价、人事、财务、技术方案。把这些内容发给公有云模型，多数企业是不敢的。
但自建 AI 能力又面临成本、运维、效果三重门槛。于是很多单位的 AI 化停在了「个人偷偷用」的阶段——员工自己把内容复制到外部工具里处理，企业既没管住风险，也没拿到效率。
破局点是私有化加本地模型
像 ONLYOFFICE 这样支持服务器部署接本地模型的方案，提供了一条中间路径：能力在编辑器里，数据在自己的机房里。
效果上可能不如最顶级的云端模型，但对多数办公场景——摘要、翻译、格式整理、初稿起草——够用了。
落地要考虑的几件事
第一，模型选型。按质量、速度、成本三个维度选。办公场景对速度敏感，没人愿意等一分钟出一段摘要。7B 到 14B 量级经过调优的模型在这个场景里性价比不错。
第二，硬件规划。并发量决定显存需求。估算公式：同时在线人数乘以平均并发请求比例，再乘以单次推理显存占用。别拍脑袋。
第三，权限边界。AI 能读到哪些文档要跟现有权限体系打通。一个实习生不该能通过 AI 摘要看到全公司的薪酬表。
第四，审计留痕。谁在什么时候用 AI 处理了什么文档，要有记录。出事的时候这是唯一能追溯的东西。
第五，预期管理。明确告诉员工 AI 输出需要人工核对，尤其是涉及数字和法律条款的内容。
一个容易忽略的风险
AI 生成的文档看起来专业，错误也更难发现。一份有事实错误的摘要如果格式完美，读的人更容易信以为真。
所以在内部推广时，要配套一份使用规范，明确哪些内容必须人工核实。
我们的做法
先选一个低风险的部门试点，跑一到两个月收集真实反馈。重点看两个指标：使用率和返工率。使用率高说明有价值，返工率高说明输出质量有问题。
跑通之后再推广，比一上来全公司铺开稳得多。
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