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传统PC的核心是CPU和GPU，那么AI PC的核心是什么？我认为是NPU，作为以人工智能运算和机器学习需求设计的处理器，NPU在算力效率上要远胜于CPU和GPU。
举个简单的例子，目前入门级的AI GPU是RTX 3050Ti，即使是移动版，这颗GPU核心的最低功耗也高达35W，而想要获得最高算力，仅GPU功耗就高达80W，而算力却只有40 TOPS。
诚然，搭载高性能独立显卡的传统游戏本，确实有足够的AI算力来满足AI模型和应用的运行需求，甚至可以给得更多。但是却需要牺牲续航作为代价，让移动PC丢掉“移动”，只剩下PC，这无疑是本末倒置的。
移动PC的AI需求，目前来看只能寄希望于NPU，而在这个方面，新一代处理器的优势是无可比拟的，因为许多传统的PC处理器压根就没有设计NPU核心。这也是传统PC为何要与AI PC区分开来的原因之一，两者从设计需求上就已经不是一个层级的产物。
随着AI PC的需求增加，英特尔、AMD等传统PC处理器厂商都陆续推出了内置NPU的新一代PC处理器，但是受限于x86架构和传统内核设计的限制，整体来看NPU的每瓦特性能并不出众。
前段时间我在测试某品牌的AI PC时，就遇到这样的问题：在不接入电源的情况下部分AI功能将受到限制。换言之，在执行AI任务时，CPU仍然需要提升到高功耗模式才能保证效率和效果，虽然还有不少轻量化AI功能可以使用，但是却不太契合理想中的AI PC要求。
虽然我相信AMD和英特尔会在后续的更新迭代解决这个问题，但是现阶段更好的选择或许是骁龙X系列平台。目前该系列共有两个型号，骁龙X Elite和骁龙X Plus，均采用高通自研的Oryon核心和Hexagon NPU架构，其中骁龙X Elite光NPU就拥有高达45TOPS的AI算力，在包含CPU、GPU、NPU、传感器中枢和内存子系统的异构计算下，甚至可以达到75TOPS。
不过，更让人惊讶的，搭载骁龙X Elite的移动PC整机功耗最高仅80W，考虑到传统PC想要获得接近的AI算力时，仅GPU的功耗就可能超过80W，这个数值足以让人惊讶。
如果并不需要最高算力支持，那么在仅使用NPU的情况下就可以保证骁龙X Elite为PC系统提供45TOPS的AI算力，每瓦特的NPU性能高达24TOPS，是苹果M3的2.6倍，酷睿Ultra7的5.4倍。即使只计算NPU的AI算力，骁龙X Elite的整体算力依然高于微软Windows 11 AI PC给出的最低40TOPS算力要求。