Microsoft正积极将Windows定位为AI开发的首要平台，通过标准化AI工作负载平台和运行时，引领一场变革。该公司正战略性地以Windows ML为基础构建Windows Copilot Runtime，同时Windows AI Foundry正将流行的模型目录无缝集成到操作系统中。
这些创新功能的总体目标是在Windows生态系统中为AI开发提供无与伦比的灵活性。Microsoft旨在最大限度地减少广泛定制的需求，以确保在标准客户端、365实例以及包括CPU、GPU和NPU在内的各种硬件配置上实现无缝运行。
此架构的基础是ONNX Runtime和Windows ML中先前引入的DirectML。这种方法使开发人员摆脱了为AI模型指定硬件要求的复杂性。相反，系统会动态适应可用资源，从而使节能型笔记本电脑可以利用NPU，而工作站可以利用GPU的强大功能来加速工作负载。
与领先AI工具的集成
蓬勃发展的GenAI领域已经见证了不可或缺的工具的出现。其中，Ollama作为本地AI执行的用户友好型解决方案脱颖而出，尤其受到爱好者的青睐。同时，Nvidia NIMs作为一种流行的企业推理选择而备受关注。认识到这些工具的重要性，Windows AI Foundry旨在与两者无缝集成，从而促进可用模型在Windows上的快速部署。这包括Google的Gemma、Meta的产品、DeepSeek、Mistral以及许多其他模型。
这种集成简化了将这些模型合并到Copilot+功能中的过程。这些功能使GenAI能够分析个人电子邮件收件箱和文件文件夹，以用于一系列应用程序，包括反网络钓鱼检查、本地自动化和高级本地文件搜索引擎。
通过采用模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP），Microsoft与其他主要AI参与者保持一致，为AI模型建立标准化通信方法。MCP由Anthropic构想并迅速被采纳为行业标准，它充当AI的“USB-C”，从而可以跨各种工具无缝控制LLM。
Microsoft还通过开放其WSL（Windows Subsystem for Linux）来加强与开源社区的联系，WSL是其在Windows中集成Linux的解决方案。WSL允许用户通过File Explorer直接访问Linux发行版中的文件，而无需单独的虚拟机，并将Linux无缝集成为一个应用程序。
在AI时代优先考虑安全性
为了弥补过去的不足，Microsoft现在在所有新应用程序中都优先考虑安全性。AI功能在Windows中的集成通过实施基于虚拟化的安全性（Virtualization Based Security，VBS）Enclave SDK以及采用后量子密码技术来防范潜在的未来量子威胁，从而体现了这一承诺。
要真正理解这些进步的重要性，必须更深入地研究Microsoft为彻底改变Windows上的AI开发而采用的特定技术和策略。该公司的愿景不仅限于提供工具，而是要创建一个整体生态系统，使开发人员能够创建创新且具有影响力的AI解决方案。
首先，AI工作负载平台和运行时的标准化是简化开发过程的关键一步。通过提供一致且可预测的环境，Microsoft正在减少困扰AI领域的碎片化。这使开发人员可以专注于构建他们的模型和应用程序，而不必担心底层的基础架构。
其次，通过Windows AI Foundry将流行的模型目录集成到操作系统中是一项颠覆性举措。这消除了开发人员从各种来源搜索和管理模型的需求，从而简化了部署过程并缩短了上市时间。能够直接在Windows环境中轻松访问和部署诸如Google的Gemma和Meta的产品之类的模型是一个重大优势。
此外，系统能够动态适应不同硬件配置所提供的灵活性是一个主要的卖点。这确保了AI应用程序可以在各种设备上高效运行，从低功耗笔记本电脑到高性能工作站。NPU、GPU和CPU的无缝集成使开发人员能够针对可用的特定硬件资源优化其应用程序。
采用模型上下文协议（MCP）是Microsoft战略的另一个关键要素。通过采用这一行业标准，Microsoft确保了与其他AI参与者的互操作性和协作。这使开发人员可以轻松地将他们的模型与其他工具和平台集成，从而促进一个更加开放和协作的AI生态系统。
WSL的开源证明了Microsoft对开源社区的承诺。通过使WSL更易于访问，Microsoft正在鼓励开发人员在Windows环境中利用Linux的强大功能。这为AI开发开辟了新的可能性，因为Linux提供了一套丰富的工具和库，这些工具和库已广泛应用于AI社区。
最后，该公司对安全性的关注至关重要。通过在所有新的AI功能中优先考虑安全性，Microsoft正在建立对Windows平台的信任和信心。VBS Enclave SDK的实施和后量子密码技术的采用是保护AI应用程序和数据免受潜在威胁的具体步骤。
总而言之，Microsoft在Windows上进行AI开发的全面方法有望改变格局。通过标准化平台，集成流行的工具，优先考虑灵活性，拥抱开源并专注于安全性，Microsoft正在为AI创新创建一个强大且可访问的生态系统。Windows上AI的未来是光明的，该公司已做好充分准备引领潮流。
Microsoft正在积极将Windows定位为AI开发的首要平台，致力于通过一系列创新举措彻底改变这一领域。这些举措包括平台和运行时的标准化，以及将领先的AI工具和模型无缝集成到Windows生态系统中。目标是为开发者提供前所未有的灵活性和效率，同时确保强大的安全性和与开源社区的紧密合作。
Microsoft的战略核心是Windows Copilot Runtime，它建立在Windows ML的基础上，并与Windows AI Foundry紧密集成。Windows AI Foundry负责将广泛使用的AI模型目录（例如Google的Gemma和Meta的产品）纳入操作系统，从而大大简化了开发和部署流程。这种集成消除了手动搜索和管理模型的繁琐步骤，使开发人员能够专注于构建创新应用。
该战略的关键优势在于它能够适应各种硬件配置，包括CPU、GPU和NPU。系统可以动态地将AI工作负载分配给最合适的硬件，从而确保在各种设备上实现最佳性能。例如，能量效率高的笔记本电脑可以利用NPU进行加速，而高性能工作站则可以使用GPU来处理更密集型的工作负载。这种灵活性对确保AI应用在各种设备上运行良好至关重要。
为了进一步简化开发流程，Microsoft采用了ONNX Runtime和DirectML。这些技术抽象掉了AI模型所需的底层硬件细节，允许开发者专注于模型本身，而无需担心特定硬件的兼容性。这极大地降低了开发复杂性，并加快了上市时间。
对领先AI工具的集成是Microsoft战略的另一个重要方面。例如，Ollama因其易用性而受到本地AI爱好者欢迎，而Nvidia NIMs则已成为企业级推理的流行选择。Windows AI Foundry旨在与这些工具无缝协作，使得在Windows上快速部署各种AI模型成为可能，其中包括Google的Gemma、Meta的产品、DeepSeek和Mistral等。
这些集成的最令人兴奋的应用之一是与Copilot+功能相结合。Copilot+可以分析个人电子邮件和文件，从而实现各种高级功能，例如反网络钓鱼检查、本地自动化和高级文件搜索。这些功能极大地增强了用户的日常工作效率。
Microsoft还大力支持行业标准，例如模型上下文协议（MCP）。MCP是一种由Anthropic提出的“AI的USB-C”，旨在标准化AI模型之间的通信。通过采用MCP，Microsoft确保其平台与其他AI工具和平台具有高度的互操作性，从而促进了一个更加开放和协作的AI生态系统。
为了进一步加强与开源社区的联系，Microsoft开放了Windows Subsystem for Linux (WSL)。WSL允许用户直接从Windows访问Linux文件，而无需使用单独的虚拟机。这对于习惯使用Linux工具和库的AI开发人员来说是一个福音。
认识到AI时代的安全风险，Microsoft在所有新应用中都将安全性放在首位。这包括使用基于虚拟化的安全性（VBS）Enclave SDK来保护敏感数据，以及采用后量子密码学来抵御未来的量子计算攻击。这些措施表明Microsoft致力于确保其AI平台的安全性和完整性。
总而言之，Microsoft正在采取一种全面的方法来改变Windows上的AI开发。通过标准化平台，集成领先工具，优先考虑灵活性，支持开源和关注安全性，Microsoft正在创建一个强大且可访问的生态系统，为AI创新蓬勃发展创造了条件。随着AI技术的不断发展，Microsoft有望在塑造AI在Windows上的未来方面发挥关键作用。
Microsoft希望将Windows变得对于AI开发者来说更加友好，所采取的步骤包括整合开发平台，运行环境，并且基于 Windows Copilot Runtime 和 Windows ML 搭建 Windows AI Foundry，使得用户可以在操作系统内部无缝使用模型目录。
Microsoft的目标是在Windows内部为AI开发提供尽可能多的灵活性，尽可能减少定制的需求，保证AI可以在标准客户端、365 以及各种CPU，GPU和NPU硬件上无缝运行。
Windows ML 中 DirectML 以及 ONNX Runtime 都为了将开发者从配置硬件需求的苦恼中解放出来。得益于这些技术，系统可以动态的使用可用资源，使得低功耗设备可以使用NPU，工作站使用GPU来进行加速。
蓬勃发展的 AI 生态中涌现了许多有用的工具。例如 Ollama 因为它的用户友好性，特别是在本地执行AI方面收到了许多好评。Nvidia NIMs 则在企业内部的推理服务中收到青睐。Windows AI Foundry 被设计成同时和这两个工具进行集成，以便于在Windows中快速部署各类AI模型， 包括 Google 的 Gemma, Meta 的一系列产品， 以及DeepSeek, Mistral 等。
上面提到的这些技术都可以被轻松的整合到 Copilot+ 中， 使得 GenAI 可以分析邮件收件箱或是文件目录， 为用户提供反钓鱼，本地自动化，以及高级本地文件搜索等功能 。
为了与其他 AI 公司对齐，Microsoft 采用了模型上下文协议 (MCP)， 并且正在和 Anthropic 等公司合作推广这一规范， MCP 扮演的角色是 AI 领域的 "USB-C"， 使得操控各类大语言模型更加简单。
Microsoft 也在着力加强和开源社区的联系， WSL (Windows Subsystem for Linux) 就是一个例子， 它可以使得用户直接通过文件浏览器来访问Linux 发行版中的文件， 使用 Linux 就像在使用一个普通的应用程序一样方便。
吸取了之前的一些教训，Microsoft 现在对于安全性的关注达到了前所未有的高度， 在 Windows 中整合 AI 功能也需要使用虚拟化安全 (VBS) Enclave SDK 以及使用后量子密码技术来抵御潜在的量子威胁。
以上种种体现了Microsoft改变AI开发方式的决心，这些技术不仅仅是工具，更是为了建立一个全方位的生态系统， 让开发者可以更容易的开发出有影响力的 AI 应用。
平台和运行时的标准化对于简化开发流程至关重要。通过提供一致和高可预期的开发环境， Microsoft 正在减少 AI 领域里由于环境碎片化而导致的问题。这使得开发者可以更加专注于模型本身，而不需要操心底层的基础设施。
通过 Windows AI Foundry 将常用的模型整合到操作系统中也是一个非常重要的步骤，它使得开发者不需要在各种不同的平台搜索和管理模型，降低了部署的复杂程度，也加快了产品上市的速度。能够直接在 Windows 环境中使用 Google Gemma 或是 Meta 的产品是一个非常大的优势。
除此之外，系统可以动态适应不同硬件配置也是一个非常重要的卖点，它可以保证 AI 应用在各种设备上都可以高效运行。NPU，GPU 和 CPU 的无缝整合使得开发者可以针对特定的硬件平台进行优化。
采用模型上下文协议 (MCP) 也是 Microsoft 战略部署中的一个重要因素， 通过参考行业标准，可以保证和其他 AI 平台之间的互操作性， 可以鼓励开发者和其他平台进行合作。
开源 WSL 证明了 Microsoft 拥抱开源社区的决心，通过开源 WSL， Microsoft 鼓励开发者在 Windows 环境下使用 Linux 提供的强大工具，为 AI 开发提供了更多的可能性。
最后，对于安全性的重视也是重中之重，通过在安全方面的投入可以更好的构建用户的信任，实施 VBS Enclave SDK 以及使用后量子密码技术也是确保 AI 应用安全的重要举措。
总结来说， Microsoft 正在通过标准化平台，集成常用工具，强调灵活性，拥抱开源和关注安全性来改变 AI 开发的格局， 相信在 Microsoft 的努力下，Windows 上的 AI 生态会越来越好。