Microsoft正積極將Windows定位為AI開發的首選平台，率先透過標準化AI工作負載平台和運行環境來推動轉型。該公司正策略性地以Windows ML為基礎建構Windows Copilot Runtime，同時Windows AI Foundry正無縫地將熱門模型目錄整合到作業系統中。
這些創新功能的首要目標是在Windows生態系統中為AI開發提供無與倫比的彈性。Microsoft旨在最大限度地減少廣泛的客製化需求，以確保在標準客戶端、365實例以及各種硬體配置（包括CPU、GPU和NPU）上的無縫運作。
此架構的基礎是ONNX Runtime和先前在Windows ML中引入的DirectML。這種方法使開發人員免於為AI模型指定硬體需求的複雜性。相反，系統會動態適應可用的資源，使節能筆記型電腦可以利用NPU，而工作站則可以利用GPU的強大功能來加速工作負載。
與領先AI工具的整合
蓬勃發展的GenAI領域見證了不可或缺的工具的出現。其中，Ollama作為本地AI執行的使用者友善解決方案脫穎而出，尤其受到業餘愛好者的青睞。同時，Nvidia NIMs已作為一種流行的企業推理選擇而受到關注。Windows AI Foundry意識到這些工具的重要性，旨在與兩者無縫整合，以促進在Windows上快速部署可用模型。這包括Google的Gemma、Meta的產品、DeepSeek、Mistral以及許多其他模型。
這種整合簡化了將這些模型整合到Copilot+功能中的過程。這些功能使GenAI能夠分析個人電子郵件收件匣和檔案夾，以用於各種應用，包括反網路釣魚檢查、本地自動化和高級本地檔案搜尋引擎。
Microsoft採用模型上下文協定（Model Context Protocol, MCP），與其他主要AI參與者保持一致，為AI模型建立標準化的通訊方法。MCP由Anthropic構想，並迅速被採納為行業標準，充當AI的「USB-C」，實現跨各種工具對LLM的無縫控制。
Microsoft還透過將WSL（Windows Subsystem for Linux）開源來加強與開源社群的聯繫，這是其在Windows中整合Linux的解決方案。WSL允許使用者直接透過檔案總管存取Linux發行版中的檔案，無需單獨的虛擬機器，並將Linux無縫整合為應用程式。
在AI時代優先考慮安全性
Microsoft正在解決過去的缺點，現在正在所有新應用程式中優先考慮安全性。Windows中AI功能的整合體現了透過實施虛擬化安全（Virtualization Based Security, VBS）Enclave SDK和採用後量子密碼學來防範潛在的未來量子威脅的承諾。
要真正理解這些進步的幅度，深入研究Microsoft用於徹底改變Windows上AI開發的具體技術和策略至關重要。該公司的願景不僅僅是提供工具，而是要建立一個全面的生態系統，使開發人員能夠創建創新且具有影響力的AI解決方案。
首先，AI工作負載平台和運行環境的標準化是簡化開發過程的關鍵一步。透過提供一致且可預測的環境，Microsoft正在減少困擾AI領域的碎片化。這使開發人員能夠專注於建構模型和應用程式，而無需擔心底層基礎架構。
其次，透過Windows AI Foundry將熱門模型目錄整合到作業系統中是一項改變遊戲規則的舉措。這消除了開發人員從各種來源搜尋和管理模型的需求，簡化了部署過程並加速了上市時間。能夠直接在Windows環境中輕鬆存取和部署諸如Google的Gemma和Meta的產品之類的模型是一個顯著的優勢。
此外，系統的靈活性（能夠動態適應不同的硬體配置）是一個主要的賣點。這確保了AI應用程式可以在各種設備上高效運行，從低功耗筆記型電腦到高效能工作站。NPU、GPU和CPU的無縫整合使開發人員可以針對可用的特定硬體資源最佳化其應用程式。
採用模型上下文協定（Model Context Protocol, MCP）是Microsoft策略的另一個關鍵要素。透過擁抱這個行業標準，Microsoft正在確保與其他AI參與者的互通性和協作。這使開發人員可以輕鬆地將其模型與其他工具和平台整合，從而建立一個更加開放和協作的AI生態系統。
WSL的開源證明了Microsoft對開源社群的承諾。透過使WSL更易於存取，Microsoft正在鼓勵開發人員利用Windows環境中Linux的強大功能。這為AI開發開闢了新的可能性，因為Linux提供了一套在AI社群中廣泛使用的豐富工具和函式庫。
最後，該公司對安全性的關注至關重要。透過在所有新的AI功能中優先考慮安全性，Microsoft正在建立對Windows平台的信任和信心。VBS Enclave SDK的實施和後量子密碼學的採用是保護AI應用程式和資料免受潛在威脅的具體措施。
總之，Microsoft在Windows上進行AI開發的綜合方法有望改變格局。透過標準化平台、整合熱門工具、優先考慮靈活性、擁抱開源以及關注安全性，Microsoft正在為AI創新建立一個強大且易於存取的生態系統。Windows上AI的未來一片光明，該公司已做好引領道路的充分準備。
Microsoft 積極將 Windows 定位為首屈一指的 AI 開發平台，引領 AI 工作負載平台與運作環境標準化的轉型。該公司以 Windows ML 為基礎，策略性地打造 Windows Copilot Runtime，同時 Windows AI Foundry 將熱門模型目錄無縫整合至作業系統中。
這些創新功能的總體目標是在 Windows 生態系統中，為 AI 開發提供無與倫比的彈性。Microsoft 旨在減少廣泛的客製化需求，確保標準客戶端、365 實例以及各種硬體配置（包含 CPU、GPU 和 NPU）都能順暢運作。
此架構的底層是 ONNX Runtime 和先前於 Windows ML 中引入的 DirectML。這種方法讓開發人員擺脫了為 AI 模型指定硬體需求的複雜性。相反地，系統會動態調整為可用的資源，讓節能筆記型電腦可以善用 NPU，而工作站則能運用 GPU 的強大功能來加速工作負載。
與領先 AI 工具整合
正在蓬勃發展的 GenAI 領域，已見證了不可或缺的工具問世。在這些工具中，Ollama 是適合本地 AI 執行的簡易解決方案，尤其受到業餘愛好者的歡迎。同時，Nvidia NIMs 已成為企業推論的熱門選擇。Windows AI Foundry 意識到這些工具的重要性，因此旨在與兩者無縫整合，以便在 Windows 上快速部署可用的模型。這包含 Google 的 Gemma、Meta 的產品、DeepSeek、Mistral 以及許多其他模型。
這種整合簡化了將這些模型併入 Copilot+ 功能的流程。這些功能讓 GenAI 能夠分析個人電子郵件收件匣和檔案夾，以用於各種應用程式，包含反網路釣魚檢查、本機自動化和進階本機檔案搜尋引擎。
Microsoft 採用模型情境協定 (Model Context Protocol, MCP)，與其他主要的 AI 業者合作，為 AI 模型建立標準化的通訊方法。MCP 由 Anthropic 構想，並迅速被採用為業界標準，作為 AI 的「USB-C」，能夠跨各種工具無縫控制 LLM。
Microsoft 也透過開放 WSL (Windows Subsystem for Linux) 原始碼來強化與開放原始碼社群的連結，這是 Microsoft 在 Windows 中整合 Linux 的解決方案。WSL 讓使用者可以直接透過檔案總管存取 Linux 發行版本中的檔案，無需單獨的虛擬機器，並將 Linux 無縫整合為應用程式。
優先考量 AI 時代的安全性
Microsoft 正致力於解決過去的缺失，並優先考量所有新應用程式的安全性。Windows 中 AI 功能的整合正是體現了透過實作虛擬化安全性 (Virtualization Based Security, VBS) Enclave SDK，並採用後量子密碼編譯來防範未來潛在量子威脅的承諾。
為了真正了解這些進展的重要性，深入探討 Microsoft 目前用來顛覆 Windows 上 AI 開發的特定技術與策略，至關重要。該公司的願景不僅僅是提供工具，而是要建立一個全面的生態系統，讓開發人員能夠建立創新且具影響力的 AI 解決方案。
首先，AI 工作負載平台與運作環境的標準化是簡化開發流程的關鍵一步。透過提供一致且可預測的環境，Microsoft 正在減少困擾 AI 領域的破碎化現象。這讓開發人員能夠專注於建立模型和應用程式，而無需擔心基礎架構。
其次，透過 Windows AI Foundry 將熱門模型目錄整合至作業系統中，是一項改變遊戲規則的舉措。這消除了開發人員從各種來源搜尋和管理模型的需求，簡化了部署流程並加速了上市時間。能夠直接在 Windows 環境中輕鬆存取和部署，諸如 Google 的 Gemma 和 Meta 的產品之類的模型，是一項顯著的優勢。
此外，系統的彈性 (能夠動態調整為不同的硬體配置) 是一大賣點。這確保 AI 應用程式可以在各種裝置上高效執行，從低功耗筆記型電腦到高效能工作站。NPU、GPU 和 CPU 的無縫整合讓開發人員可以針對可用的特定硬體資源，最佳化其應用程式。
採用模型情境協定 (Model Context Protocol, MCP) 是 Microsoft 策略的另一個重要要素。透過擁抱此產業標準，Microsoft 正在確保與其他 AI 業者的互通性和協作。這讓開發人員可以輕鬆地將其模型與其他工具和平台整合，進而建立一個更加開放和協作的 AI 生態系統。
WSL 的開放原始碼證明了 Microsoft 對開放原始碼社群的承諾。透過讓 WSL 更易於存取，Microsoft 正在鼓勵開發人員利用 Windows 環境中 Linux 的強大功能。這為 AI 開發開闢了新的可能性，因為 Linux 提供了一套在 AI 社群中廣泛使用的豐富工具與函式庫。
最後，該公司對安全性的關注至關重要。透過優先考量所有新 AI 功能的安全性，Microsoft 正在建立對 Windows 平台的信任與信心。VBS Enclave SDK 的實作和後量子密碼編譯的採用，是保護 AI 應用程式與資料免受潛在威脅的具體措施。
總而言之，Microsoft 在 Windows 上進行 AI 開發的完整方法，有望改變整個環境。透過標準化平台、整合熱門工具、優先考量彈性、擁抱開放原始碼以及關注安全性，Microsoft 正在為 AI 創新建立一個強大且易於存取的生態系統。Windows 上 AI 的未來一片光明，該公司已做好充分準備引領道路。