尽管 NPU（神经处理单元）已成为中高档笔记本电脑的标配，但实际利用率极低。这种芯片专为运行人工智能工作负载设计，其功耗仅为 CPU 或 GPU 执行相同任务时的几分之一。
咨询公司 Gartner 指出，NPU 在笔记本电脑中的普及并非源于用户的主动需求，而是为了符合微软的认证标准。2024年，微软规定笔记本电脑若要获得特定 AI 功能授权，必须配备性能达到 40 TOPS（每秒万亿次操作）的专用 NPU。然而，软件生态的发展速度远落后于硬件规格的提升。
NPU 专注于 AI 推理而非训练
NPU 的核心功能是加速“推理”过程，即运行已训练好的模型，这与由 GPU 主导的“训练”阶段不同。神经网络主要依赖矩阵乘法和非线性激活函数两种计算，NPU 针对这些操作进行了专门优化，以换取极高的能效比，尽管这牺牲了通用 CPU 和 GPU 所具备的灵活性。
以视频通话中的背景模糊为例，该功能虽可在 CPU 或 GPU 上运行，但会导致高功耗、发热及电池快速耗尽。利用 NPU，此类功能可实现持续运行而不影响续航或引发风扇高速旋转。需要注意的是，运行如 Llama 70B 这样的大型本地语言模型仍需独立 GPU 和大容量显存支持；而 ChatGPT 或 Gemini 等服务则依赖云端基础设施，无需本地 NPU 参与。
Copilot+ PC 认证驱动硬件普及
NPU 广泛搭载的主要驱动力是微软的 Copilot+ PC 认证体系。制造商需满足以下硬性指标才能解锁 Windows 部分 AI 功能：配备至少 16GB RAM、256GB 存储空间，以及一个能提供 40 TOPS 算力的专用 NPU。关键在于，这 40 TOPS 必须由 NPU 单独贡献，GPU 的算力不计入内。例如，一款搭载 RTX 4050 显卡的中档笔记本，其张量核心可提供约 190 TOPS 算力，但这并不符合认证要求。
目前市场上的主要 NPU 方案包括：高通骁龙 X Elite 和 Plus 芯片率先实现了 45 TOPS 的 Hexagon NPU 性能；英特尔 Lunar Lake 处理器最高可达 48 TOPS；AMD Ryzen AI 300 系列提供 50 TOPS。英特尔最新的 Core Ultra Series 3 处理器基于 18A 工艺，同样配备了 50 TOPS 的 NPU。今年晚些时候，高通将通过骁龙 X2 Elite 将这一数值推至 85 TOPS，远超微软规定的最低门槛。与此同时，戴尔等企业级品牌也开始在其 Pro Max Plus 等机型中集成高性能 NPU。
用户可通过 Windows 11 的任务管理器查看 NPU 使用情况。在一台配置为 32GB 内存的 2024 款华硕 Zenbook Duo UX8406 上，日常使用中的 NPU 占用率显示为零。
当前依赖 NPU 的应用程序列表依然有限，主要包括 Windows Studio Effects、实时字幕、回忆功能（Remember）、点击做（Click to Do）、Teams 和 Zoom 的噪音抑制，以及部分 Adobe Creative Cloud 功能。
NPU 的实际效能测试
为评估本地模型对 Intel AI Boost NPU（34 TOPS）的算力消耗，测试人员下载了开源模型 Mistral 7B，并通过英特尔 OpenVINO 工具包运行，要求模型生成一篇关于神经处理单元的 2,500 字文章。
测试数据显示，虽然机器整体平台算力为 34 TOPS，但在该任务中 NPU 承担了主要负载，CPU 占用率仅维持在 3% 左右。系统保持流畅响应，表明在该尺寸机型上，11 TOPS 的 NPU 资源足以应对此类轻量级推理任务。
对比测试显示，若通过 Ollama 在 NPU 上运行同一模型，CPU 占用率会飙升至 52%，内存使用量约为 17GB（总容量 32GB）。此时若叠加其他 CPU 密集型任务，系统将出现卡顿。这正是 NPU 存在的意义：它能在不干扰系统其他组件的前提下处理 AI 负载。然而，实现这一优势需要特定的工具包和技术知识，且目前支持 NPU 的软件生态仍较为稀缺。
