微軟 Build 2026：本地 AI 模型 Aion 1.0、跨 CPU/GPU/NPU 的 Windows AI API，以及專為開發者打造的 Surface RTX Spark Dev Box 工作站

在 2026 年 6 月 2 日至 3 日的 Build 大會上，微軟針對裝置端 AI、開發者工具與底層硬體，做出了三項重大宣示，清晰描繪出將高效能 AI 運算從雲端帶回終端設備的藍圖。

Aion 1.0：新一代裝置端 AI 模型登場

微軟正式推出兩款全新的裝置端小型語言模型（SLM），歸屬於 Aion 1.0 品牌之下 ：

• Aion 1.0 Instruct：這是一款次世代的 SLM，相比前一代的 Phi-4-mini 模型，體積更小、速度更快、效率更高。其最大的突破在於能運行在更廣泛的 PC 上，即使是搭載較低階 GPU 或 CPU 的裝置也能順暢使用。此模型目前已進入開發者預覽階段 。
• Aion 1.0 Plan：這是一款專注於推理與工具調用能力的模型，旨在讓完全本地化、裝置端的 AI 代理（Agentic）功能成為可能 。

微軟表示，這兩款模型將在「未來數月內」廣泛推出，開發者現在就可透過 Edge 瀏覽器內建的 AI 功能與 Windows AI 開發者入口網站（Windows AI Developer Portal）進行實驗 。

跨平台 Windows AI API：打破 NPU 的限制

微軟在大會中宣布了 Windows AI API 的重大擴展。過往這些 API 主要針對 NPU（神經處理單元）優化，但未來將能橫跨所有主要矽晶合作伙伴的硬體運行，包括 AMD、Intel、Qualcomm 與 Nvidia ：

• Windows AI API 現已開放給 CPU 與 GPU 使用。這是這些 API 首次突破 Copilot+ PC 的限制，觸及更廣泛的 Windows 裝置生態系 。
• 新推出的 API 包含 語音辨識 API（預覽版），能利用 NPU 或 CPU 進行即時、離線的語音轉文字，為聽寫、字幕生成及輔助功能工具提供支援 。
• Phi Silica 現在也能在 GPU 上運行，提供裝置端的語言能力；影片超解析度（VSR） 和即時字幕則可透過 CPU 運作 。
• 這些 API 的底層平台是 Windows ML，一個內建的 AI 推理執行階段，能處理橫跨 CPU、GPU 與 NPU 的模型推論。它現在已與 Microsoft Foundry on Windows 整合，涵蓋模型選擇、微調、優化到部署的完整生命週期 。
• AMD 也在 Build 2026 中另行宣布，為 Windows ML 更新了 NPU 和 GPU 的執行提供者（Execution Providers），讓 NPU 上的「首個 token 生成時間」最多提升了 1.5 倍 。

Surface RTX Spark Dev Box：開發者桌上的 AI 怪獸

微軟同步發表了名為 Surface RTX Spark Dev Box 的緊湊型桌面工作站，專為本地 AI 開發而生 ：

• 核心動力來自於 NVIDIA 的 RTX Spark ARM 架構超級晶片，可提供高達 1 PFLOPS（每秒一千兆次浮點運算）的 AI 算力，並配備 128GB 的統一記憶體（由 CPU 與 GPU 共享）。
• 這款設備能在本地運行參數高達 1200 億 的大型語言模型 。
• 出廠即搭載專為開發者優化的 Windows 11 Pro 體驗，預先配置好 Visual Studio Code、Windows Terminal 中的 GitHub Copilot、WSL（Windows子系統Linux版）以及 PowerShell 7 。
• 外觀設計緊湊，機身採用鋁合金材質（類似 Xbox Series X 的造型），其熱設計功耗（TDP）為 100W，機殼本身即作為散熱器使用 。
• 此開發機預計將在今年稍晚正式推出，目前官方尚未公布價格 。

這些發布不僅強化了 Windows 作為 AI 開發平台的定位，更預示著一個AI 模型不再完全依賴雲端、而是在開發者桌面就能高效運行與調校的未來。