“以前做个AI应用，光适配不同硬件就能让开发者脱层皮。 现在微软这一招，直接把开发成本砍到了大动脉！ ”这是一位开发者听到Windows ML正式上线消息后的第一反应。

2025年9月24日，微软正式宣布Windows ML全面开放，这意味着开发者现在可以基于该平台打造面向数百万Windows 11 PC的正式版AI应用。

从Build 2025大会首次公布到现在不过四个多月，这个被微软称为“统一框架”的技术已经开始改变AI应用的开发方式。

Windows ML不是一个新概念。 微软早在2018年就推出了初代版本，当时的它更像是个“半成品”，开发者仍需自己处理大量硬件适配问题。

这次正式上线的版本完全不同，它已经是一个成熟的生产环境工具。

科技媒体NeoWin在报道中指出，微软在这次发布中解决了最棘手的问题：硬件碎片化。

无论是高通、英特尔、AMD还是英伟达的芯片，Windows ML都能自动处理兼容性问题。 想象一下，开发者只需要写一次代码，就能在所有主流Windows设备上运行，这在过去是不可想象的。

执行提供程序：背后的黑科技

Windows ML能实现这种“魔法”靠的是执行提供程序（EP）机制。 简单来说，EP就像是软件和芯片之间的“翻译官”，它让同一套AI指令能在不同芯片上高效执行。

当用户安装一个使用Windows ML的应用时，系统会自动检测设备硬件并下载最适合的执行提供程序。

这个过程完全在后台完成，用户甚至不会察觉到。 更聪明的是，Windows ML还支持预编译模型（AOT），应用装好就能直接用，连下载运行环境的功夫都省了。

微软官方文档透露了一个关键细节：Windows ML包含一个Windows系统共享的ONNX运行时副本，这让应用体积大幅减小。 开发者不再需要为每个应用捆绑完整的运行环境，用户下载安装包时也能节省大量时间和流量。

Adobe和McAfee已经入场

理论再好也要看实际应用。 微软在发布时透露，已有包括Adobe、McAfee、Wondershare在内的多家知名软件公司开始在产品中集成Windows ML。

以Adobe的Premiere Pro和After Effects为例，这两个专业视频编辑软件正准备将全部本地运行的AI模型迁移到Windows ML上。 这意味着视频编辑者将来可以在断网情况下依然使用AI功能进行智能剪辑，而且响应速度会更快。

安全公司McAfee则利用Windows ML的AI模型自动检测网络上的deepfake视频和其他钓鱼手段。 由于所有计算都在本地完成，敏感数据无需上传到云端，既保护了隐私又降低了延迟。

智能调度：电脑自己决定怎么跑AI

Windows ML另一个实用功能是智能资源调度。 开发者可以指定设备策略，比如在低功耗模式下优先使用NPU，需要高性能时调用GPU，甚至可以精确指定用哪块芯片运行模型。

这意味着用户开启省电模式时，系统会自动调用NPU来跑AI任务；而当需要性能爆发时，GPU会火力全开。 这种智能调度不仅提升了用户体验，还延长了移动设备的电池续航。

对于老电脑用户，Windows ML让原本只有新设备才能流畅运行的AI应用变得触手可及。

即使是没有专用NPU的入门级笔记本，也能通过智能调配CPU和GPU资源来运行AI功能。

开发者的真实感受

“省下的时间够写十个新功能了！ ”这是早期试用者对Windows ML的评价。 传统AI应用开发中，硬件适配通常占据30%以上的开发时间。 现在这部分工作几乎降为零。

Windows ML支持C、C++和Python等主流开发语言，这意味着开发者不需要学习新的编程语言就能上手。

同时，它兼容UWP和Win32应用生态，现有应用可以相对平滑地迁移到新框架上。

微软在官方文档中特别强调，Windows ML将持续兼容硬件和软件的升级。 开发者不必担心今天写的代码明天就会过时，这种长期兼容性承诺对企业级应用开发者尤为重要。

不只是高性能，更是低成本

除了技术优势，Windows ML还带来了实实在在的经济效益。 传统AI应用需要庞大的安装包来容纳不同硬件的支持文件，现在这些都由Windows系统统一提供，应用体积大幅缩小。

对于用户来说，这意味着下载更快、安装更简单。 而且由于AI计算完全在本地进行，不需要将数据发送到云端处理，不仅响应速度更快，还能节省云服务费用。

中小型开发者可能是最大受益者。

过去，为不同硬件优化需要投入大量时间和专业设备，这对资源有限的团队来说是巨大负担。 现在，他们可以和大公司站在同一起跑线上开发AI应用。

实际性能提升可观

虽然微软没有公布具体的性能数据，但早期测试显示，Windows ML在实际应用中的表现令人满意。 由于直接调用硬件底层的执行提供程序，其推理速度可以媲美传统的专用SDK。

对于终端用户，最直观的感受就是AI功能响应更快了。 无论是图片处理、语音识别还是视频分析，都能在瞬间得到结果。 这种流畅的体验正是AI应用从“有用”到“好用”的关键。

随着Windows ML的正式上线，我们正站在一个转折点上。 过去因为技术门槛而无法实现的AI创意，现在可能很快会如雨后春笋般涌现。 本地AI应用的发展速度，也许会比我们想象的更快。