pc行业的npu，起步其实比大家知道的更早
早在2023年9月21日，微软方面就发布了一款名为surface laptop studio 2的可变形笔记本电脑。从产品定位来说，它显然并不“大众”，但这款产品在整个pc史上注定会有一个特殊的地位，因为这是首款量产发布、带有npu的“ai pc”。
当然大家都知道，直到三个月后，英特尔才会推出第一代内置npu的meteor lake家族处理器。所以surface laptop studio 2的npu并非内置在处理器中，而是使用了一颗基于pcie通道的“外挂”movidius 3700vc方案，可提供大约7tops的ai算力。
我们手头也有一款使用movidius方案的产品，只不过是更早的型号
不仅如此，“movidius 3700vc”实际完全可以视为英特尔自家“npu”的12nm雏形。因为之后meteor lake以及arrow lake里集成的“npu3”，其内部型号正是“movidius 3720”，基本就是前者的制程提升 超频版本。
为什么英特尔要这么做？很显然，他们应该是希望实现旗下npu的延续性，从而避免开发者面对这个“新玩意”一开始就被频繁更新、且互不兼容的架构给吓跑。但追求架构上的延续性，客观上却又制约了“npu3”的算力上限。
于是乎，英特尔在lunar lake上推出了48tops的“npu4”，在panther lake上则会将其更新到具有50tops算力的“npu5”。根据目前的爆料信息，我们最快明年就会看到搭载74tops算力“npu6”的novalake处理器面世。
npu为什么不能普及？目前有两种主流观点
很显然，npu的算力正在快速膨胀，但它是否已经实现了普及，并被普通消费者所接受了呢？
答案其实是否定的。一方面可以看到，在如今主流的桌面pc市场里，“不带npu”的处理器依然占据了多数市场份额，譬如锐龙9 9950x3d、锐龙线程撕裂者、酷睿7 251e，以及至强w9、至强6这些或家用或专业向的高端处理器，它们甚至都并未内置npu。
大家不喜欢windows recall，本质上其实是“人性问题”
另一方面，即便是在那些内置高算力npu的设备上，目前用户能够感受到的“好处”似乎也非常有限。比如在我们自己常用的一台“骁龙本”上，虽然npu确实能用于摄像头虚化、实现麦克风降噪、辅助系统实时记录操作历史（windows recall）。但除此之外，对于日常大量使用的第三方软件，npu并不能起到什么“加速”作用。
为什么npu从出现至今已经有两年多时间了，但始终没能真正普及、没能真正在大多数用户的“日常使用”中扮演重要角色呢？
其实前面举的这两个例子，就反映了目前行业中对于“npu难以普及”的两种不同方向的观点。其中有一部分人认为，npu的优势纯粹在于“高能效”，也就是说在处理ai任务时，npu的速度本就不如高性能显卡，它们的优势仅仅在于低功耗，所以npu就只适合笔记本电脑这类供电、散热条件有限的设备，不应该出现在台式机上（即认为台式机有强大的cpu和独显，它的ai生态应该基于这两者去建设）。
而另一种观点则认为，npu“现在不受宠”纯粹是因为算力还不够高，只要再迭代几次、算力高起来了，“大家就会愿意用它了”。
一款不常见的设备，扯下了npu的“遮羞布”
事实上，此前我们三易生活也基本同意上面的两种想法，但直到近日我们看到了一款足以颠覆这些的产品。
这是一款笔记本电脑，它的型号是戴尔pro max 16 plus。那么它有什么特别的呢？简单来说，这款笔记本电脑可以选配一块来自高通，型号为“ai-100 ultra”的独立npu卡。
根据产品信息显示，这个npu卡会占用笔记本电脑里的显卡安装位，它的功耗高达150w、自带128gb的lpddr5x“显存”，并可在int8格式下提供870tops的ai算力水平。
很显然，这并不是一个为“大众消费者”准备的配置。有相关报道显示，它更多瞄准的是ai开发者，以及那些需要在工厂之类非联网场景获得足够高端侧算力的用户。
但即便如此，这款“独立npu”还是刷新了我们的认知。一方面它似乎表明，现阶段的常见npu方案，比如那些处理器里集成、15到50tops算力的npu，性能确实是太低，所以才没法在真正的专业级软件里得到支持。
但另一方面，其实深入这款“独立npu”的参数就会发现，150w的功耗却“只能”提供870tops的算力，似乎也并没有特别大的优势。
打个比方来说，笔记本电脑上的rtx5090同样是150w功耗，但ai算力可以达到912tops；而台式机上的rtx pro6000显卡更是可以用600w功耗，实现最高4000tops的ai算力。也就是说如果我们真的要去计算“能效比”，那高性能独显的ai能效比，还真的不见得比大家现在看到的、各种集成在处理器里的“npu”来得低。
当然，我们并不是说现代pc里的npu就一定比独显更耗电，毕竟大多数集成式npu本来就规模小、算力低，所以真去比较“绝对功耗”，当然就会得出集成式npu较独立显卡省电的结论。
可相比于普通用户，开发者显然就没那么好糊弄。所以当一颗高功耗、能效也并不出色的“大npu”，出现在专供开发者使用的电脑上时，实际上就已经构成了对当前“家用npu”的嘲讽。它既让我们意识到目前的绝大多数npu存在着绝对性能不足，所以无法真正被第三方软件所采纳。同时它的存在还表明，所谓“npu效率高、npu比显卡更省电”的说法，似乎也值得去重新审视。
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