编码助手正悄然从'选我们的模型，用我们的云'转向'自带任何模型，自己运行'，这感觉像是一个真正的转折点

我一直在注意新兴AI编码工具中的一种模式，想看看其他人是否也注意到了。第一波工具（Cursor、Copilot、Claude Code）都有相同的形态：工具与某个模型或一小部分精选模型绑定，大量功能通过供应商的云运行，基本上你是在租用一家公司的技术栈。当只有少数模型好用的时候，这没问题。但现在有十多个真正有能力的模型，以及通过Ollama/LM Studio提供的强大的本地模型，这种锁定开始显得过时了。新一代工具正围绕相反的假设构建。我最明显的例子是Zero（开源，github.com/gitlawb/zero）。它的全部卖点是“你的模型，你的机器，你的规则”——它支持24+家提供商，可以在任务中途切换模型，本地运行，不远程存储任何内容（无遥测）。模型是可更换的部件，而不是工具的身份标识。对我来说有趣的不是具体工具，而是架构上的押注：推理正在成为你可以路由到的商品，就像我们已经在处理存储或计算一样。如果这是对的，那么“你的编码助手使用哪个模型”就会变成一个奇怪的问题，就像“你的笔记本电脑用哪个品牌的电”一样。你认为供应商无关、本地优先的助手真的是未来吗？还是说一体化云工具（如Cursor等）的便捷性对大多数人来说仍然胜出？好奇大家的看法。