Windows AI enthüllt: Microsoft Build 2025

Windows AI Foundry: Entwickler stärken

Pavan Davuluri, Corporate Vice President von Windows + Devices bei Microsoft, betonte in einem Blogbeitrag die Vision, Windows zu einer erstklassigen Plattform für Entwickler zu machen. Diese Vision konzentriert sich auf die nahtlose Einbettung von KI in die Software-, Hardware- und Siliziumschichten des Betriebssystems.

Die Enthüllung von Windows AI Foundry markierte einen bedeutenden Schritt in diese Richtung. Die Plattform zielt darauf ab, eine einheitliche und zuverlässige Umgebung bereitzustellen, die den gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus unterstützt, von der Modellauswahl und -optimierung bis hin zur Feinabstimmung und Bereitstellung in Client- und Cloud-Umgebungen.

Windows AI Foundry gewährt Zugriff auf Windows ML, die KI-Inferenz-Engine innerhalb von Windows, über eine Reihe von Application Programming Interfaces (APIs). Diese APIs erleichtern Sprach- und Bildverarbeitungsaufgaben, darunter:

• Text Intelligence: Ermöglicht Anwendungen, Textdaten zu verstehen und zu verarbeiten.
• Image Description: Automatische Generierung von Beschreibungen für Bilder.
• Text Recognition: Extrahieren von Text aus Bildern und Dokumenten.
• Custom Prompt: Anpassen von KI-Prompts an spezifische Anwendungsbedürfnisse.
• Object Erase: Entfernen unerwünschter Objekte aus Bildern.

Windows ML fungiert als hardwareagnostische Schnittstelle zu den KI-Beschleunigungs-Chipsätzen in PCs und nutzt die Onnx-Runtime-Engine. Microsoft arbeitet mit Hardwarepartnern zusammen, um Konformität und Kompatibilität sicherzustellen, ähnlich wie die DirectX-API für Spieleentwickler, die auf Grafikprozessoren zugreifen.

Adobe nutzt Windows ML für verbesserte Leistung

Adobe ist eines der führenden Softwareunternehmen, das das Potenzial der neuen KI-APIs in Windows untersucht. Volker Rölke, ein Senior Machine Learning Computer Scientist bei Adobe, hob die Herausforderungen der Verwaltung von Terabytes an Filmmaterial und schweren Machine-Learning-Workloads in Anwendungen wie Adobe Premiere Pro und After Effects hervor.

Rölke merkte an, dass eine zuverlässige Windows ML API, die eine konsistente Leistung über verschiedene Geräte hinweg liefert, erhebliche Hindernisse beseitigen würde, was Adobe in die Lage versetzen würde, außergewöhnliche Funktionen schneller bereitzustellen. Er betonte, dass Windows ML einen hardwareagnostischen Ansatz ermöglichen kann, wodurch der Bedarf an umfangreichen Systemprüfungen und Low-Level-Entscheidungen reduziert wird.

Feinabstimmung und Anpassung: Low-Rank Adaptation und Semantic Search

Microsoft bietet auch Low-Rank-Adaptionsfunktionen an, die laut Davuluri mit benutzerdefinierten Daten verwendet werden können, um Microsofts lokales Sprachmodell Phi Silica zu optimieren, das in Copilot+ PCs integriert ist. Dies ermöglicht es Entwicklern, die KI-Engine zu personalisieren, um sie besser an ihre spezifischen Anwendungsanforderungen anzupassen.

Darüber hinaus bietet Microsoft APIs für Semantic Search und Knowledge Retrieval an. Diese APIs ermöglichen es Entwicklern, Natural-Language-Search- und Retrieval-Augmented-Generation-Funktionen in ihre Windows-Anwendungen zu integrieren, wodurch die Benutzererfahrung verbessert und intelligentere Suchfunktionen bereitgestellt werden.

Davuluri betonte, dass Windows AI Foundry es Entwicklern ermöglicht, ihre eigenen Modelle zu verwenden und sie auf einer Reihe von Chipsätzen von AMD, Intel, Nvidia und Qualcomm bereitzustellen, wodurch Flexibilität und Auswahl bei der Hardwareauswahl geboten werden.

Der Aufstieg von KI-Agenten: Model Context Protocol und Multi-Agent Interactions

Da Microsoft die integrierte KI für Windows-Entwickler öffnet, integriert es auch Model Context Protocol (MCP) in Windows. Diese Integration bietet ein Standard-Framework für KI-Agenten, um sich mit nativen Windows-Apps zu verbinden, wodurch ein stärker vernetztes und intelligentes Ökosystem gefördert wird.

Davuluri erklärte, dass MCP es Anwendungen ermöglicht, nahtlos an agentischen Interaktionen teilzunehmen und spezifische Funktionen freizulegen, um die Fähigkeiten und Fertigkeiten von Agenten zu erweitern, die lokal auf einem Windows-PC installiert sind. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Automatisierung und intelligente Unterstützung innerhalb der Windows-Umgebung.

Satya Nadellas Vision: Orchestrierung von Geschäftsabläufen mit KI-Agenten

Während der Eröffnungs-Keynote von Build 2025 diskutierte Microsoft CEO Satya Nadella das transformative Potenzial von MCP bei der Ermöglichung von Agenten zur Koordination von Geschäftsabläufen. Er sah eine Zukunft vor, in der Agenten und Multi-Agent-Frameworks Workflows auf agentische Weise für jede Rolle und jeden Geschäftsprozess orchestrieren, wobei jede Geschäftsanwendung als MCP-Server fungiert.

Nadella glaubt, dass diese Fähigkeiten für Entwickler, die Lösungen für Workflow- und Geschäftsprozessautomatisierung der nächsten Generation entwickeln, von entscheidender Bedeutung sein werden. Die Möglichkeit, KI-Agenten nahtlos in bestehende Anwendungen und Geschäftsprozesse zu integrieren, verspricht neue Effizienz- und Innovationsniveaus zu erschließen.

Vertiefung in Windows ML: Ein hardwareagnostischer Ansatz

Das hardwareagnostische Design von Windows ML ist ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal, das es Entwicklern ermöglicht, eine breite Palette von Geräten anzusprechen, ohne separaten Code für jede spezifische Hardwarekonfiguration schreiben zu müssen. Dies wird durch die Verwendung der ONNX Runtime erreicht, einer Open-Source-Inferenz-Engine, die Machine-Learning-Modelle über verschiedene Hardwareplattformen hinweg optimiert und ausführt.

Durch die Abstraktion der Komplexität der zugrunde liegenden Hardware vereinfacht Windows ML den Entwicklungsprozess und ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Entwicklung innovativer KI-gestützter Funktionen zu konzentrieren. Die Zusammenarbeit mit Hardwarepartnern stellt sicher, dass Windows ML für die neuesten Chipsätze optimiert ist und die bestmögliche Leistung auf jeder Plattform liefert.

Low-Rank Adaptation: Maßschneidern von KI-Modellen für spezifische Bedürfnisse

Low-Rank Adaptation (LoRA) ist eine Technik, die es Entwicklern ermöglicht, vortrainierte Machine-Learning-Modelle mit einer relativ kleinen Datenmenge zu optimieren. Dies ist besonders nützlich, wenn es um spezifische Aufgaben oder Datensätze geht, die sich von den Daten unterscheiden, die zum Trainieren des ursprünglichen Modells verwendet wurden.

Durch die Verwendung von LoRA können Entwickler Microsofts lokales Sprachmodell Phi Silica an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen und dessen Genauigkeit und Leistung bei ihren Zielaufgaben verbessern. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es Entwicklern, spezialisiertere und effektivere KI-gestützte Anwendungen zu erstellen.

Semantic Search und Knowledge Retrieval: Verbesserung des Informationszugangs

Die APIs für Semantic Search und Knowledge Retrieval bieten Entwicklern leistungsstarke Tools zum Erstellen intelligenter Suchfunktionen in ihren Anwendungen. Diese APIs ermöglichen es Anwendungen, die Bedeutung und den Kontext von Benutzeranfragen zu verstehen, anstatt einfach Schlüsselwörter abzugleichen.

Dies ermöglicht es Anwendungen, relevantere und genauere Suchergebnisse bereitzustellen, die Benutzererfahrung zu verbessern und es Benutzern zu erleichtern, die benötigten Informationen zu finden. Die Retrieval-Augmented-Generation-Funktionen verbessern diese Funktionalität weiter, indem sie es Anwendungen ermöglichen, neue Inhalte basierend auf den Suchergebnissen zu generieren, wodurch eine interaktivere und ansprechendere Benutzererfahrung entsteht.

Model Context Protocol: Erleichtern von Agentic Interactions

Model Context Protocol (MCP) ist ein Standard-Framework, das es KI-Agenten ermöglicht, mit nativen Windows-Anwendungen zu kommunizieren und zu interagieren. Dieses Protokoll bietet eine standardisierte Möglichkeit für Agenten, die Funktionalität von Anwendungen zu entdecken und darauf zuzugreifen, sodass sie Aufgaben im Namen des Benutzers ausführen können.

Durch die Verwendung von MCP können Entwickler Anwendungen erstellen, die sich nahtlos in KI-Agenten integrieren, sodass Benutzer Aufgaben automatisieren und auf Informationen auf natürlichere und intuitivere Weise zugreifen können. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für intelligente Unterstützung und Automatisierung innerhalb der Windows-Umgebung.

Die Zukunft von Windows AI: Ein entwicklerzentriertes Ökosystem

Microsofts Build 2025 zeigte eine klare Vision für die Zukunft von Windows AI: ein entwicklerzentriertes Ökosystem, in dem KI nahtlos in das Betriebssystem integriert und für Entwickler leicht zugänglich ist. Das Unternehmen unterstützt Entwickler mit einer umfassenden Reihe von Tools und APIs, die es einfacher denn je machen, innovative KI-gestützte Anwendungen zu erstellen.

Durch die Erschließung der integrierten KI-Funktionen von Windows und die Bereitstellung der Ressourcen, die Entwickler für ihren Erfolg benötigen, fördert Microsoft eine neue Ära der KI-Innovation auf der Windows-Plattform. Dies verspricht, die Art und Weise zu verändern, wie wir mit Computern interagieren, und neue Möglichkeiten für Unternehmen und Einzelpersonen gleichermaßen zu schaffen.

Reale Anwendungen: Transformation von Branchen mit Windows AI Foundry

Die von Windows AI Foundry angebotenen Fähigkeiten sind dazu bestimmt, verschiedene Branchen zu revolutionieren und Workflows und Prozesse auf tiefgreifende Weise zu beeinflussen. Betrachten Sie einige potenzielle Anwendungen:

• Gesundheitswesen: Analyse medizinischer Bilder mit größerer Präzision, um Krankheiten früher zu erkennen, personalisierte Behandlungspläne basierend auf Patientendaten und Automatisierung administrativer Aufgaben, um medizinisches Fachpersonal zu entlasten.
• Finanzen: Erkennung betrügerischer Transaktionen in Echtzeit, Bereitstellung personalisierter Finanzberatung für Kunden und Automatisierung regulatorischer Compliance-Prozesse.
• Fertigung: Optimierung von Produktionsprozessen, Identifizierung von Fehlern in Produkten durch visuelle Inspektion und Vorhersage von Geräteausfällen, um Ausfallzeiten zu minimieren.
• Einzelhandel: Personalisierung von Einkaufserlebnissen, Optimierung des Bestandsmanagements und Erkennung von Ladendiebstahl mit Computer-Vision-Technologie.
• Bildung: Erstellung personalisierter Lernerfahrungen, Automatisierung der Benotung und des Feedbacks sowie Bereitstellung von KI-gestützten Tutoren für Studenten.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Möglichkeiten, wie Windows AI Foundry genutzt werden kann, um Branchen zu transformieren und Leben zu verbessern. Da Entwickler die Fähigkeiten dieser Plattform weiterhin erforschen, können wir damit rechnen, dass in den kommenden Jahren noch innovativere und wirkungsvollere Anwendungen entstehen werden.

Die Kraft der Zusammenarbeit: Ein florierendes Ökosystem für KI-Innovation

Der Erfolg von Windows AI hängt nicht nur von der Technologie selbst ab, sondern auch von der Schaffung eines florierenden Ökosystems von Entwicklern, Hardwarepartnern und Forschern. Microsoft fördert dieses Ökosystem aktiv durch:

• Open-Source-Initiativen: Beitrag zu Open-Source-Projekten im Zusammenhang mit KI und Machine Learning, Förderung der Zusammenarbeit und Innovation innerhalb der Community.
• Entwicklerprogramme: Bereitstellung von Tools, Ressourcen und Schulungen für Entwickler, um ihnen beim Erstellen KI-gestützter Anwendungen unter Windows zu helfen.
• Hardwarepartnerschaften: Enge Zusammenarbeit mit Hardwareherstellern, um sicherzustellen, dass Windows ML für die neuesten Chipsätze optimiert ist und die bestmögliche Leistung liefert.
• Forschungskooperationen: Partnerschaft mit Universitäten und Forschungseinrichtungen, um den Stand der Technik in KI und Machine Learning voranzutreiben.

Durch die Förderung eines kollaborativen und unterstützenden Ökosystems schafft Microsoft ein Umfeld, in dem KI-Innovationen florieren können. Dies wird nicht nur Entwicklern zugute kommen, sondern auch Unternehmen und Einzelpersonen, die letztendlich von der transformativen Kraft der KI profitieren werden.

Bewältigung der Herausforderungen: Verantwortungsbewusste KI-Entwicklung

Da KI immer allgegenwärtiger wird, ist es entscheidend, die potenziellen Herausforderungen anzugehen und sicherzustellen, dass KI verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt wird. Microsoft engagiert sich für eine verantwortungsbewusste KI-Entwicklung und konzentriert sich auf:

• Fairness: Sicherstellen, dass KI-Systeme fair sind und keine Einzelpersonen oder Gruppen diskriminieren.
• Zuverlässigkeit und Sicherheit: Aufbau von KI-Systemen, die zuverlässig und sicher sind und das Risiko von Fehlern oder unbeabsichtigten Folgen minimieren.
• Datenschutz und Sicherheit: Schutz der Privatsphäre und Sicherheit der von KI-Systemen verwendeten Daten.
• Transparenz: KI-Systeme transparenter und verständlicher machen, sodass Benutzer verstehen können, wie sie funktionieren und warum sie bestimmte Entscheidungen treffen.
• Rechenschaftspflicht: Festlegung klarer Verantwortlichkeiten für die Verwendung von KI-Systemen.

Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen und die Einhaltung verantwortungsbewusster KI-Prinzipien können wir sicherstellen, dass KI zum Guten eingesetzt wird und dass ihre Vorteile von allen geteilt werden.

Wichtigste Erkenntnisse aus Build 2025: Gestaltung der Zukunft der KI unter Windows

Microsofts Build 2025 gab einen Einblick in die Zukunft der KI unter Windows und hob das Engagement des Unternehmens hervor, auf Basis von:

• Demokratisierung der KI: KI für Entwickler aller Fähigkeitsstufen zugänglicher machen.
• Stärkung der Entwickler: Bereitstellung der Tools und Ressourcen, die Entwickler benötigen, um innovative KI-gestützte Anwendungen zu erstellen.
• Schaffung eines florierenden Ökosystems: Förderung eines kollaborativen und unterstützenden Ökosystems für KI-Innovationen.
• Verantwortungsbewusste KI-Entwicklung: Sicherstellen, dass KI verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt wird.

Indem sich Microsoft auf diese Schlüsselbereiche konzentriert, positioniert es Windows als eine führende Plattform für KI-Innovationen und ebnet den Weg für eine Zukunft, in der KI nahtlos in unser Leben integriert ist und die Art und Weise verändert, wie wir arbeiten, lernen und mit der Welt interagieren. Letztendlich bedeutet Microsofts Ansatz bei Build 2025 eine Verlagerung hin zu einer stärker kollaborativen und zugänglichen KI-Landschaft, die die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens einem breiteren Spektrum von Entwicklern und Branchen zugänglich macht. Besonders durch die Betonung auf das Model Context Protocol (MCP) welches ein standardisiertes Framework darstellt, um AI-Agenten in Windows-Anwendungen zu integrieren. Durch die Integration lokaler Sprachmodelle wie der Phi Silica Familie und der Anpassung mit Techniken wie Low-Rank Adaptation (LoRA) öffnet Microsoft die Tür, die Modelle sehr eng mit der lokalen Gerätesoftware zu verzahnen. Die große Bandbreite an API Funktionalitäten wie Text Intelligence, Image Description und Semantic Search erlaubt sehr vielfältige Anwendungen der Technologie. Dies wird durch eine enge Zusammenarbeit mit Hardwarepartnern wie AMD, Intel, Nvidia und Qualcomm erreicht, welche sowohl die Leistung als auch die Energieeffizienz in den Vordergrund stellt. All diese Aspekte zusammen mit den ethischen Implikationen der Responsible AI Development zeigen, dass sich Microsoft nicht nur auf rein technische Aspekte konzentriert, sondern großen Wert auf die positiven Auswirkungen der Technologie auf unsere Gesellschaft legt. Dadurch können neue Wege der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine geschaffen werden, die zu einer Steigerung der Produktivität und Effizienz führen. Die Möglichkeiten für Innovation sind nahezu unbegrenzt und es wird spannend zu sehen, welche Anwendungen und Lösungen in den kommenden Jahren entstehen werden. Microsoft öffnet somit die Tür für eine neue Generation von KI-gestützten Applikationen.