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Windows ML이 정식 출시되어 CPU·GPU·NPU 전반의 온디바이스 추론과 모델·의존성 관리를 표준화하여 생산 환경 배포 효율을 개선함
- 클라우드와 클라이언트를 결합한 하이브리드 AI 흐름 속에서 Windows 11이 로컬 추론을 위한 통합 AI 런타임을 OS 차원에서 제공하는 것
- ONNX Runtime 호환과 Execution Provider(EP) 자동 분배를 통해 하드웨어별 최적화를 추상화하고, 앱 용량 절감과 증분 업데이트를 지원
- AMD·Intel·NVIDIA·Qualcomm과 협업해 각 사 EP를 Windows가 배포·등록하며, 전력/성능 디바이스 정책 지정 등 세밀한 타게팅을 제공
- Windows App SDK 1.8.1+ 및 Windows 11 24H2 이상에서 기본 제공되며, AI Toolkit for VS Code·AI Dev Gallery 등 도구로 온보딩을 단순화
개요: Windows ML의 목표와 위치
- Windows ML은 Windows 11에 내장된 온디바이스 AI 추론 런타임으로, 하이브리드 AI 시대의 로컬 추론 표준 계층을 지향함
- Windows AI Foundry의 기반 계층으로 작동하며, Foundry Local을 통해 확장된 실리콘 지원을 제공함
- 클라우드 비용·지연·프라이버시 이슈를 완화하며 실시간·보안·효율 중심의 사용자 경험 제공을 목표로 함
런타임 구성: ONNX·EP·분배 모델
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ONNX Runtime(ORT) 호환으로 기존 ORT API와 워크플로우를 그대로 활용 가능함
- Windows가 ORT와 Execution Provider의 배포·유지보수를 담당하여 앱에 번들할 필요 없는 구조 제공
- EP는 런타임과 실리콘 사이의 최적화 브리지로, 각 벤더가 개발·관리하고 Windows가 동적 다운로드/등록함
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배포 단순화·오버헤드 절감·호환성 유지의 세 가지 이점을 인프라 API로 제공함
- 디바이스에 맞는 EP를 자동 감지·설치하여 수십~수백 MB 규모의 앱 용량 절감 효과 제공
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인증·적합성 프로세스로 빌드 간 정확도 유지를 추구하며 지속 업데이트를 반영함
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Advanced Silicon Targeting으로 NPU(저전력)·** GPU(고성능)** 등 디바이스 정책 지정 지원
- 모델 AOT(사전 컴파일) 옵션으로 최종 사용자 경험을 간결화하는 선택지 제공
실리콘 파트너 최적화
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AMD: Ryzen AI 전반에 Windows ML 통합, NPU·GPU·CPU 대상 Vitis AI EP로 가속 지원, 확장 가능한 로컬 AI 경험 지향
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Intel: OpenVINO와 결합된 EP로 XPU 선택 최적화(CPU·GPU·NPU), Core Ultra 기반 PC에서 효율·성능 향상 목표
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NVIDIA: TensorRT for RTX EP로 RTX GPU 전용 Tensor Core 라이브러리 활용, 디바이스별 최적화된 추론 엔진 생성
- DirectML 대비 추론 50%+ 가속을 주장하며 1억+ Windows RTX 디바이스 타깃의 배포 용이성 강조
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Qualcomm Technologies: Snapdragon X Series에서 QNN EP로 NPU 가속, ORT 연동으로 GPU·CPU 경로도 지원
- Copilot+ PC 및 차세대 Snapdragon X2까지 통합 프레임워크 확장 의지 표명
생태계 채택 사례
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Adobe Premiere Pro / After Effects: 로컬 NPU 기반 미디어 검색·오디오 태깅·씬 감지 가속, 추후 온디바이스 모델을 Windows ML로 점진 이전 계획
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BUFFERZONE: 실시간 웹 페이지 분석으로 피싱/사기 방지, 민감 데이터의 클라우드 전송 불필요한 보안 시나리오 제공
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Reincubate Camo: 이미지 분할 등 실시간 비전으로 화상 품질 향상, 모든 실리콘의 NPU 경로 활용
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Dot Vista (Dot Inc.): 핸즈프리 음성 제어·OCR을 의료 환경 등 접근성 시나리오에 적용, Copilot+ PC NPU 활용
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Wondershare Filmora: Body Effects(Lightning Twined, Neon Ring 등) 실시간 미리보기·적용을 AMD·Intel·Qualcomm NPU에 최적화
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McAfee: 딥페이크·스캠 탐지의 로컬 추론 적용, 소셜 네트워크 환경 대응 강화
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Topaz Photo: 선명화·포커스 복원 등 전문가급 AI 사진 개선 기능을 로컬 추론으로 제공
개발자 도구와 온보딩
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AI Toolkit for VS Code로 PyTorch→ONNX 변환, 양자화·최적화·컴파일·평가를 일원화 지원
- Windows ML 타깃 단일 빌드 지향으로 멀티 타깃 분기 로직 최소화 추구
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AI Dev Gallery에서 커스텀 모델 샘플을 상호작용 형태로 실습 가능
- 로컬 모델 기반 AI 시나리오 탐색과 빠른 프로토타이핑에 적합한 워크스페이스 제공
시작 조건과 배포 타깃
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Windows App SDK 1.8.1+ 에 Windows ML 포함, Windows 11 24H2 이상 디바이스 지원
- 최신 Windows App SDK로 업데이트 후 Windows ML API 호출 → ONNX 모델 로드 → 추론 시작의 단순 경로 제공
- 상세 문서·API·샘플은 ms/TryWinML, ms/ai-dev-gallery 경로 안내
기술적 의미와 시사점
- OS가 ORT·EP의 수명주기 관리를 맡아 앱이 모델·경량 추론 로직에 집중 가능한 구조 확립
- 하드웨어 파편화 흡수와 성능·전력 최적화 자동화로 개발·배포 복잡도를 사용성 측면에서 경감
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NPU 우선 설계와 GPU 고성능 경로를 모두 제공하여 오프라인·프라이버시·비용 요구를 충족하는 로컬 AI 기본기 마련
- 벤더 EP의 속성·성능 차이와 Windows 인증·적합성으로 정확도 일관성을 추구하는 운영 모델 제시
- 생태계 측면에서 영상·보안·접근성·크리에이티브 도메인의 대표 앱이 도입을 예고하며 로컬 AI 상면 확대 전망
- 개발자는 모델 준비(변환·양자화) → EP 정책 지정 → 배포 자동화의 파이프라인으로 제품화 속도 제고 기대
주의·한계 관찰 포인트
- EP 최적화 품질과 디바이스별 성능/정확도 편차 관리가 핵심 과제임
- 모델 AOT와 동적 EP 분배의 캐시·업데이트 전략, 호환성 유지에 따른 릴리스 관리 필요
- 기존 DirectML·벤더 SDK·크로스플랫폼 런타임과의 중복·역할 분담 구획이 아키텍처 의사결정 변수로 작용함
- 다중 OS 타깃 제품군의 경우 공통 추론 코어 vs. Windows 전용 경로의 트레이드오프 검토 필요
결론
- Windows ML 정식 출시는 Windows 11을 로컬 AI의 기본 실행 환경으로 고도화하는 단계적 전환점
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하드웨어 추상화·배포 자동화·도구 일체화로 제품화 장벽을 낮추며, NPU/ GPU 활용 극대화를 통해 반응성·프라이버시·비용 효율을 강화하는 기반 제공
- 대표 앱들의 도입과 벤더 EP 최적화가 맞물릴수록 Windows 생태계 전반의 온디바이스 AI가 빠르게 확대될 전망