"新三年，旧三年，缝缝补补又三年"，这句曾被用于描述节俭生活的俗语，恰如Windows近些年在版本升级 换代上的真实写照。 如果把时间倒退十年，这种模式无可厚非，因为它能让开发者仅对原有代码做出局部修改与功能添加，即 可快速响应市场需求。 但在生成式AI应用井喷的当下，Windows系统已经开始表现得力不从心。 一个核心的问题是，在层层"补丁式代码"叠加下，Windows各个功能模块间的调用关系愈发错综复杂，部分 代码逻辑存在冗余及不合理的跳转。 对于开发者来说，当下想在Windows上移植一款AI应用，可能更多的时间被浪费在解耦合，甚至是测试兼容 性上。 在这样的背景下，PC操作系统必须做出些底层的改变。 操作系统，需要"大破大立" 沉重的"历史包袱"并不是Windows独有的。 比如拥有活跃开源社区的Linux，可以看到主流的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、Kersa等都对Linux 系统提供了良好的支持。 不过，Linux这个完全开源的特性也让起各发行版本之间存在很大差异，像常见的Ubuntu、CentOS之间的软 件包管理和默认配置均有不同，导致AI应用的开发者很难将应用在不同的发 ...