2025 年以来，大语言模型（LLM）的推理部署正在经历一场深刻的范式转移：从云端集中式服务走向边缘分布式推理。这一转变的背后，是数据隐私合规、网络延迟敏感、长期使用成本这三重驱动力的共同作用。在当前的国际环境下，开发者迫切需要一套不依赖单一 GPU 生态、能够自主掌控的多元化本地 AI 推理方案。AMD 凭借 Ryzen AI 系列处理器，给出了一个颇具竞争力的答案。

过去十几年，我们对笔记软件的想象基本停留在三个词：记录、整理、搜索。无论是 Markdown、双链、标签、文件夹、剪藏，还是稍微高级一点的知识图谱，本质上都还是“把内容放进去，等未来的自己再找出来”。但 MCP（Model Context Protocol）出现以后，个人知识库的边界开始移动。它不只是一个给人看的仓库，而可能成为 AI 能读取、能理解、能调用、能回写的本地系统。也就是说，笔记从“资

过去十几年，我们对笔记软件的想象基本停留在三个词：记录、整理、搜索。无论是 Markdown、双链、标签、文件夹、剪藏，还是稍微高级一点的知识图谱，本质上都还是“把内容放进去，等未来的自己再找出来”。但 MCP（Model Context Protocol）出现以后，个人知识库的边界开始移动。它不只是一个给人看的仓库，而可能成为 AI 能读取、能理解、能调用、能回写的本地系统。也就是说，笔记从“资

2025 年以来，大语言模型（LLM）的推理部署正在经历一场深刻的范式转移：从云端集中式服务走向边缘分布式推理。这一转变的背后，是数据隐私合规、网络延迟敏感、长期使用成本这三重驱动力的共同作用。在当前的国际环境下，开发者迫切需要一套不依赖单一 GPU 生态、能够自主掌控的多元化本地 AI 推理方案。AMD 凭借 Ryzen AI 系列处理器，给出了一个颇具竞争力的答案。

这些年我用过不少笔记软件。大概一两年前，我就产生过一个疑问：WPS 已经覆盖文字、表格、演示、PDF 和云文档，为什么一直没有推出一款独立的笔记软件？正好这两天看到了 WPS 笔记的内测消息，我申请到了体验资格，于是下载安装并实际使用了一遍。原本我只是想看看它的笔记功能做得怎么样，体验之后却发现，普通笔记编辑并不是这款产品最值得关注的地方，藏在底部的“AI 实验室”以及对本地 MCP 的支持，才是