现在市面上的AI设备都爱搞NPU，但你真的需要它吗？

最近很多厂商都在大张旗鼓宣传自己的NPU技术，说是能本地运行大模型、提升AI体验。但托尼发现，这些宣传听起来很牛，实际体验却差强人意。特别是对普通用户来说，NPU到底有没有必要装上？

NPU其实就是神经网络处理器，顾名思义它跟大脑神经元的运作方式有关。这种处理器专门用来加速神经网络计算，主要应用在图像识别、语言处理这些领域。现在市面上的NPU有两种形态，一种是集成在处理器里的，像AMD和英特尔最新推出的锐龙AI系列就专门划分了NPU区域；另一种是单独的芯片，比如小鹏的图灵芯片就集成了NPU。

有人可能会疑惑，现在手机和电脑都内置了GPU，为什么还要专门腾出空间装NPU呢？其实这跟效率有关。GPU虽然能处理AI任务，但NPU在神经网络计算上更高效，比如卷积运算这种矩阵乘法，NPU天生就擅长。就像LPU专攻大语言模型，NPU也类似，它比GPU更省电，速度也更快。

托尼找到了瑞典洛桑理工学院的一篇论文，对比了三种处理器的性能。测试结果显示，虽然NPU的算力不如GPU，但能耗表现非常出色，在三种处理器里属于佼佼者。这说明NPU在能效比上确实有优势，这正是厂商们追捧它的原因。

特别是手机厂商，要兼顾续航、轻薄和差异化体验，NPU正好能派上用场。比如手机里的NPU可以提升响应速度、降低网络延迟，还能保护隐私。像剪映的一键抠图、视频字幕生成这些功能，都能受益于NPU的本地计算。

但理想很丰满，现实很骨感。目前在PC端真正能调用NPU的软件屈指可数。托尼发现，Windows系统里能利用NPU的软件大多是Arm架构的，但x86平台上的软件支持寥寥无几。像达芬奇、Capture One这些专业软件，目前在Windows上还不能使用NPU加速。

游戏方面也类似，像游戏加加、逗逗这些工具默认优先调用GPU，只有在特定情况下才会启用NPU。而且像逗逗直接在官网说明只能用英特尔NPU，AMD的NPU不支持。这说明NPU在PC端的生态还不成熟。

Mac系统也面临同样的问题。虽然Lightroom曾经支持NPU本地去噪，但后来因为bug太多被下架。目前的去噪功能主要还是靠GPU。Adobe社区里，很多用户对NPU的实用性表示怀疑，认为它在后期制作中作用有限。

托尼特意让一位后期老师测试了NPU和GPU的差异，结果发现两者的实时预览速度几乎没有区别。用性能监控软件观察，NPU在大部分时间里都处于闲置状态，只有在特定功能启用时才会短暂发力。

更让人无奈的是，NPU占用的芯片面积很大，像AMD AI 300系列处理器的芯片内部结构图显示，NPU占据了右上角的大片区域。这种设计让原本可以堆砌更多CPU核心的空间被NPU占据，对追求性能的用户来说是个不小的损失。

目前来看，NPU在手机上确实有实用价值，既能省电又能本地运行AI任务，符合未来手机的发展趋势。但在PC端目前还是噱头大于实用，很多应用场景并不刚需，体验差异也不明显。

托尼认为，要让NPU真正发挥作用，还需要更多主流软件开发它的潜力。不然为了AI而AI，不如把处理器卖便宜点更实在。毕竟对于普通用户来说，能用更少的钱获得更好的体验，才是最实际的选择。

最后总结一下，NPU在手机上确实有实用价值，但PC端目前还是噱头多于实用。未来是否人人都需要AIPC，还得看软件生态是否能充分挖掘NPU的潜力。