不久前，我们三易生活曾在《为什么NPU难以普及？一款新产品扯下了“遮羞布”》中提及，在当前的技术水平（架构、制程）下，NPU不仅在总的AI性能上大幅落后于GPU，而且它们的能效表现似乎也并没有比GPU更好。
从相关反馈来看，大家普遍对这个结论并不感到意外。不仅如此，我们注意到许多朋友似乎认为，如今厂商之所以只将配备了NPU的电脑称之为“AI PC”，甚至是只允许NPU算力达到特定水平的设备享受“完整的”系统级AI PC功能，纯粹就是相关厂商为了强行推广新硬件的商业策略。
乍看之下，这似乎是个很有说服力的逻辑，因为大家都知道，现如今PC里的NPU，绝大多数都是集成在CPU内部，相比之下，GPU（显卡）则往往可以由用户自行升级更换。所以如果“AI PC”的身份被强制与NPU“绑定”，那么这自然也就意味着对于许多老电脑来说，无论它们的显卡如何强大（许多两三代以前的老显卡，AI性能依然碾压最新的NPU），只要用的不是最新CPU（平台），就绝不可能被“承认”是AI PC。
但，真的是这么回事吗？
我们在查阅了相关技术资料后发现，其实早在2024年年中，英伟达方面就已经明确宣布，他们与微软合作实现了Windows Copilot Runtime对NVIDIA RTX GPU的兼容。
也就是说，至少从一年前开始，在操作系统、开发工具层面上，“AI PC”实际上早就已经可以不再只依赖于NPU了。理论上那些没有NPU、但配备了英伟达RTX系列显卡的老电脑从“那一刻起”，也可以在技术层面上被算作“AI PC”。
那么问题就来了，既然显卡这个硬件和操作系统在软件层面，其实早就已经支持由GPU驱动系统层面的Copilot AI功能，为什么直到2025年年底，我们依然不能在没有NPU的PC上激活那些典型的“AI PC”功能呢？
比如Windows工作室效果（摄像头自动虚化、自动居中、麦克风AI降噪），比如Recall操作步骤记录，比如Copilot识屏，这些功能至今依然只能在极少数内置了足够性能NPU的PC上看到。以至于对大多数用户、尤其是那些使用性能强大（但唯独不含NPU）台式PC的用户来说，所谓的“AI PC时代”，就好像变得与他们完全无关了一样。
首先比较容易想到的一种理由，是“到底用NPU还是用GPU来运行AI”可能是（带有NPU的）CPU厂商，与不生产CPU、只做GPU的厂商之间，为了商业利益而爆发的争端。也就是说只有像NVIDIA这样的“纯显卡厂商”，才会主张让没有NPU（但有强力独显）的老电脑，也能展现AI PC特性。而对于那些本就有CPU产品线的厂商来说，它们自然就有“从中作梗”的动机。
我们恰好就有这样一台无NPU，但支持部分AI特性的笔记本电脑
但当我们查阅了相关的技术资料后发现，“用GPU支持Windows AI生态”并非那些高性能独显的专利。实际上，早在2022年左右，也就是比“AI PC”这个概念出现还要早之前，英特尔就已经在他们的核显驱动里，提供了用GPU进行摄像头画面增强运算的功能。
到了2025年的前不久，在一份高通骁龙X2的技术文档中我们也发现了一个细节，即高通的Aredno X2核显现在也能支持Windows Copilot Runtime了。也就是说，今后的“骁龙本”也有望同时用GPU和NPU来运行AI程序，甚至是只用GPU去驱动某些Windows AI功能。很显然，高通也没有“排挤”这个可能会威胁到他们NPU战略的AI PC技术。
既然如此，那么如今的“AI PC”功能依然被绑定在NPU设备上的理由，似乎就只能被解释为一种“先发优势”、“思维惯性”和“利益冲突”共同导致的尴尬了。
一方面，Windows Copilot、或者说“AI PC”这个概念刚出现时，当时微软确实没搞定Windows原生AI接口对GPU的支持。所以那时候无论厂商、还是消费者，都会形成一个“必须要有NPU才能用AI PC功能”的思维惯性。
另一方面，后来英伟达与微软合作推出了基于GPU的Windows Copilot Runtime后，明眼人都能看出来，这里就有英伟达有意与“NPU生态”对抗的因素。
最糟糕的地方就在于，尽管英伟达主导了Windows AI体系对RTX独显的兼容，可他们似乎并不打算将那些私有的AI功能“贡献”给微软来使用。事实上，现在只要在装有英伟达独显的PC上打开“NVIDIA APP”，就能看到许多英伟达给自家显卡适配的AI功能，其中包括但不限于游戏画面增强、视频超分、麦克风降噪、摄像头效果器等等。
如此一来，站在微软和其他厂商的角度来说，这实际上就形成了一种双标的局面。即英伟达一方面反对将AI PC功能绑定在NPU上，但另一方面他们又不愿意像NPU生态那样，将GPU的AI功能、AI软件开放给整个行业去共享。
当然，也不可能全怪英伟达。毕竟一是其他厂商力推NPU、而无视GPU可说是“有错在先”，二是所有人都知道英伟达的CUDA生态在专业AI领域过于强势。如果一开始就围绕GPU来建设AI PC体系，很可能最后会搞成一个绝大多数功能(包括第三方AI软件）全被“N卡独占”，或是只在有英伟达GPU的设备上才好用的局面。
相比之下，现在这种各家都在慢吞吞地改进NPU，生态也缓慢进步的情况虽然“不好看”，但至少相对公平。所以对于行业的长期健康发展来说，反而可能是更有利的。
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