微星最新旗舰游戏笔记本电脑有很多值得喜欢的地方，但不要让营销欺骗了您。Stealth 18 AI Studio A1V 如此全面地采用人工智能功能，以至于 MSI 将这个术语命名为它的名称。它使用英特尔第 14 代 Meteor Lake 处理器和专用神经处理单元 (NPU) 来处理 AI 任务，但该机器在更传统的应用程序中表现出色。
NPU 是 Stealth 18 内英特尔酷睿 Ultra 9 185H 处理器的一部分，针对依赖机器学习的任务进行了优化。这可能包括图像生成或语音转文本，有时会卸载到远程服务器。在本地运行它们可以提高速度，并且专用 NPU 可以比典型 CPU 更高效地执行任务。
然而，在实践中，很少有任务会使用 NPU。如果抛开这一点，英特尔 Meteor Lake 处理器对于日常任务来说仍然强大。再加上 Nvidia RTX 4090 显卡、32 GB RAM 和漂亮的 4K Mini-LED 显示屏，您就拥有了一台出色的游戏笔记本电脑，并且可以在视频编辑和视觉效果方面发挥出色的作用。所有这些都没有触及人工智能的东西。
用于人工智能任务的专用处理器的想法在智能手机领域已经相当成熟，但近年来才开始在笔记本电脑中受到关注。它与显卡的工作原理并没有什么不同。视频游戏等图形密集型任务需要以对 CPU 来说效率不高的方式执行计算能力。图形处理单元 (GPU) 旨在更好地完成这些任务，但代价是在浏览网页等更通用的任务上表现较差。由于您的计算机同时具备这两种功能，因此它可以在需要时依赖 GPU，而在不需要时则坚持使用 CPU。
GPU 也非常擅长执行与人工智能相关的任务，但它们也不是理想的选择。因此需要 NPU。问题？与可用于各种场景的图形相关任务不同，NPU 仅适用于依赖机器学习的任务。尽管生成式人工智能大肆宣传，但利用这种能力的功能并不多。在我的测试中，我会检查 Windows 任务管理器，以了解执行常见任务时 NPU 的利用率。Windows内置的语音输入功能利用了它，但几乎没有其他功能。部分原因是很少有应用程序添加了对 NPU 的支持。即使是微软自己的 Copilot（该公司已宣布将在未来某个时候在本地运行），当我在 Stealth 18 上尝试时，它也依赖于云处理。当我尝试在本地运行 Stable Diffusion 时，它使用的是 GPU 而不是 NPU。虽然有多种方法可以让它使用 NPU，但您需要进行一些繁重的技术修改才能使其正常工作。这并不是让每个人工智能任务更快的灵丹妙药。