Jeszcze kilka lat temu przy wyborze procesora interesowały nas głównie liczba rdzeni, taktowanie, pamięć cache i wyniki w benchmarkach. Dziś do tej listy doszło jeszcze jedno hasło: AI. Czy tego chcemy, czy nie, coraz częściej w rozmowach o podzespołach pada właśnie wątek sztucznej inteligencji.
Producenci procesorów chwalą się coraz mocniejszymi NPU, podają liczbę TOPS (do niej przejdziemy za chwilę), a w sklepach pojawiają się kolejne komputery z dopiskiem „AI PC”. Do tego dochodzą coraz mocniejsze układy graficzne zintegrowane z procesorem oraz dedykowane karty graficzne, które mają ogromne możliwości w zadaniach związanych ze sztuczną inteligencją. Wszystko fajnie, więcej, lepiej, ciekawiej, ale…
Tu pojawia się problem. Przeciętny użytkownik może czuć się zagubiony. Bo co właściwie powinien kupić, myśląc o kompie gotowym na standardy AI? Czy potrzebuje mocnego NPU? Czy wystarczy dobre iGPU? A może nadal najlepiej kupić komputer ze znanym i lubianym GeForce’em?
Procesor do AI to nie tylko NPU
Na początek uporządkujmy jedną rzecz. Współczesny komputer może wykorzystywać do zadań związanych ze sztuczną inteligencją trzy różne elementy:
- CPU, czyli zwykły procesor,
- GPU, czyli układ graficzny (zintegrowany albo dedykowany)
- NPU, czyli specjalny układ zaprojektowany z myślą o zadaniach AI.
Każdy z nich ma trochę inne zadanie. CPU jest najbardziej uniwersalny, ot, potrafi zrobić praktycznie wszystko, choć trzeba przyznać, że nie zawsze jest w tym najlepszy. Z kolei GPU świetnie radzi sobie z dużą liczbą obliczeń wykonywanych jednocześnie, dlatego tak dobrze sprawdza się m.in. przy generowaniu obrazów, wideo czy uruchamianiu większych modeli AI. Natomiast NPU ma z kolei robić konkretne zadania AI szybko i przy małym zużyciu energii.
Warto tutaj wspomnieć, że Microsoft rozwija już Windowsa w tym kierunku. Windows ML pozwala aplikacjom korzystać z CPU, GPU albo NPU zależnie od rodzaju zadania i możliwości konkretnego komputera. Właśnie dlatego NPU nie należy traktować jako zamiennika karty graficznej. Zapamiętajcie: to po prostu trochę inny rodzaj narzędzia.
Co właściwie daje NPU?
NPU, czyli Neural Processing Unit, to specjalizowany układ przeznaczony do wykonywania określonych operacji związanych ze sztuczną inteligencją. Mówiąc najprościej, jak się da, jego największą zaletą jest możliwość wykonywania takich zadań bez konieczności mocnego obciążenia głównego procesora czy układu graficznego.
Zresztą – wyobraźcie sobie laptopa używanego przez cały dzień do pracy. Na jakimś spotkaniu online kamera automatycznie poprawia obraz, mikrofon usuwa hałas z tła, jakiś system rozpoznaje mowę, a dana aplikacja przerabia transkrypcję rozmowy. Dodajmy jeszcze pracę na pamięci bieżącej, przeglądanie stron i maili. Brzmi obciążająco? Cóż, nie potrzebujemy do tego potężnego GeForce’a, ale…
Wtedy NPU ma dużo sensu. Może wykonywać pewne rzeczy w tle, zużywając znacznie mniej energii niż mocniejszy CPU czy GPU. To szczególnie ważne w laptopach, gdzie liczy się czas pracy na baterii i gdzie mamy wątpliwości, czy procenty za chwilę nie zaczną spadać za szybko.
TOPS, czyli nie dajmy się zwariować tej liczbie
Przy okazji NPU bardzo często pojawia się liczba TOPS. Oznacza ona biliony operacji, które układ może wykonać w ciągu sekundy. Dla niektórych to może brzmieć abstrakcyjnie, więc wyjaśnijmy sobie to. Jeżeli jeden procesor ma NPU o wydajności 50 TOPS, a drugi 60 TOPS, nie oznacza to automatycznie, że drugi komputer będzie o 20% szybszy we wszystkich zadaniach AI.
Wiecie, to trochę jak z samochodami. Sam fakt, że jeden ma mocniejszy silnik, nie mówi nam jeszcze, który będzie szybszy na każdym typie drogi. W przypadku AI znaczenie ma między innymi rodzaj modelu, sposób wykonywania obliczeń, używana precyzja, oprogramowanie oraz to, czy dana aplikacja w ogóle potrafi wykorzystać NPU. Dlatego TOPS warto brać pod uwagę, owszem, ale nie powinien być jedynym powodem zakupu konkretnego procesora.
Przy czym ważną granicą w “świecie AI PC” jest liczba 40 TOPS. W przypadku komputerów z rodziny Copilot+ Microsoft przyjął właśnie tyle dla NPU jako minimum. Słowem: ta wartość stała się ważnym punktem odniesienia przy wyborze nowoczesnego laptopa. Ale czy oznacza to, że komputer z NPU 39 TOPS jest bezużyteczny? Oczywiście, że nie. Chodzi raczej o to, że 40 TOPS stało się pewnym progiem dla nowej generacji funkcji AI na Windowsie.
Od razu was uspokoję: w 2026 roku większość nowych, bardziej zaawansowanych platform laptopowych z NPU spokojnie go przekracza.
AMD Ryzen AI 400. Procesor wart uwagi mający kilka silników
Przejdźmy do konkretnych przykładów. Tak będzie łatwiej. Jeśli chodzi o obecny kierunek rozwoju, trzeba wspomnieć o procesorach AMD Ryzen AI 400. Topowy Ryzen AI 9 HX 475 ma aż 12 rdzeni CPU, zintegrowaną grafikę Radeon 890M oraz NPU oferujące do 60 TOPS. Właśnie tutaj dobrze widać, jak obecnie budowane są procesory, pod wyzwania związane z AI.
Ryzen AI i NPU – o co chodzi z nowymi procesorami od AMD?
Mamy trzy różne elementy, które mają ze sobą współgrać na wysokim poziomie wydajności: CPU zajmuje się codzienną pracą komputera, NPU wykonuje określone zadania związane z AI, a iGPU odpowiada za grafikę, ale może również pomagać w bardziej wymagających zadaniach AI.
To bardzo dobre rozwiązanie do laptopa, który ma być uniwersalny i nie posiadać osobnej karty graficznej. Stawiam, że właśnie taki wybór technologii, bazujący na wszechstronności, będzie za chwilę hitem, o ile już nim nie jest.
Ryzen AI Max+ 395 – iGPU, które przestało być tylko „zintegrowaną grafiką”
A teraz kolejny ciekawy gracz na rynku, ba, moim zdaniem może nawet ciekawszy. Czyli Ryzen AI Max+ 395, który ma aż 16 rdzeni Zen 5, NPU oferujące do 50 TOPS oraz bardzo mocny jak na układ zintegrowany GPU Radeon 8060S z 40 jednostkami obliczeniowymi. Może również współpracować nawet ze 128 GB pamięci zunifikowanej.
A teraz po polsku! Jako użytkownicy dostajecie komputer bez klasycznej, dedykowanej karty graficznej, ale jednocześnie jego zintegrowane GPU jest znacznie mocniejsze niż typowe iGPU, które znamy z tańszych laptopów. AMD pokazywało ten procesor również w kontekście lokalnego uruchamiania dużych modeli językowych, m.in. Llama 70B.
Ryzen AI Max, czyli AMD chce dominować na polu procesorów dla AI
Zapytacie pewnie, dlaczego to tak interesujące? Ponieważ w przypadku dużych modeli AI ważna jest nie tylko szybkość obliczeń, ale również ilość pamięci, do której model ma dostęp. I tutaj takie układy mogą mieć ciekawą przewagę.
Intel Core Ultra – znak, że AI wchodzi do zwykłych laptopów
Intel również rozwija własne procesory z NPU. W 2026 roku firma wprowadziła kolejną generację układów Core Ultra Series 3, znaną wam zapewne bardzo dobrze jako Panther Lake. Co więcej, Intel bardzo chętnie podaje dla całej platformy nawet 180 TOPS, ale uwaga: to nie jest wydajność samego NPU. W tej wartości uwzględniane są możliwości różnych elementów procesora.
To bardzo ważne, żeby się nie przejechać. Jeżeli zobaczymy w reklamie 180 TOPS, nie możemy porównać tej liczby wprost z procesorem AMD oferującym np. 50 czy 60 TOPS NPU. To nie są takie same wartości. Trochę czasu minie, zanim faktycznie takie liczby będą realne!
W praktyce Core Ultra ma jednak wszystko, czego oczekujemy od współczesnej platformy AI: CPU, GPU i NPU oraz obsługę popularnych narzędzi wykorzystywanych do lokalnego przetwarzania AI. Dla typowego użytkownika najważniejsze jest jednak coś prostszego: nowe procesory Intela potrafią wykonywać część zadań AI lokalnie, bez konieczności korzystania z chmury. Dla wielu z was może to być zaleta absolutnie kluczowa przy wyborze sprzętu.
Snapdragon X2 Elite. Nie mówimy “nie”. To ciekawa alternatywa
Nie mógłbym nie wspomnieć o mniejszym graczu na rynku, ale też już poważanym. Qualcomm, w cieniu Intela czy AMD, rozwija procesory przeznaczone dla komputerów z systemem Windows na architekturze ARM – tej energooszczędnej rodzinie 32-bitowych i 64-bitowych procesorów, które możecie kojarzyć przede wszystkim z urządzeń mobilnych.
Trzeba przyznać, że Seria Snapdragon X pokazała już, że laptop może być jednocześnie szybki, energooszczędny i długo pracować na baterii. A teraz, w 2026 roku, Qualcomm rozwija tę rodzinę o kolejne, bardzo obiecujące układy, w tym Snapdragon X2 Elite, gdzie NPU również odgrywa bardzo ważną rolę. Bo jeżeli komputer ma długo pracować na baterii i jednocześnie wykonywać różne zadania AI, wyspecjalizowany układ może przejąć część pracy od CPU i GPU.
Snapdragon X2 Elite na pierwszych testach wypada przekonująco
Jest jednak pewien haczyk. ARM to nadal ARM. Kompatybilność z aplikacjami jest dziś znacznie lepsza niż kilka lat temu, tutaj dobre słowo się należy, ale przed zakupem laptopa ze Snapdragonem warto sprawdzić, czy używane przez nas programy działają natywnie albo bezproblemowo przez emulację. Okej, dla typowego użytkownika może to nie mieć większego znaczenia. Ale dla osoby korzystającej ze specjalistycznego oprogramowania? To już kwestia nawet “być albo nie być” w konkretnej pracy.
Apple ma jeszcze inny pomysł na procesory AI
Co dziś w tym temacie słychać u Apple? Od kilku lat firma stosuje podobne podejście, choć na własnych zasadach. W procesorach Apple’a Silicon znajdziemy CPU, GPU oraz tzw. Neural Engine, czyli odpowiednik wyspecjalizowanego akceleratora AI. Przykładowo układ Apple M4 ma 16-rdzeniowy NE, oferujący według Apple’a do 38 bilionów operacji na sekundę.
Ale również tutaj nie warto patrzeć tylko na tę jedną liczbę, ponieważ, jeśli akurat tego nie wiecie, Apple projektuje swoje układy jako całość. Wszystko jest niemalże spojone: CPU, GPU, Neural Engine i pamięć, które współpracują ze sobą, a system macOS sam w sobie potrafi odpowiednio rozdzielać zadania.
Dlatego komputer z Apple Silicon może być bardzo sprawną maszyną do lokalnych zadań AI, mimo że same liczby TOPS nie powinny być porównywane jeden do jednego z NPU AMD, Intela czy GPU od NVIDII. Na papierze to inna półka, ale, kto wie, może za kilka lat Apple rzuci rękawicę gigantom.
A może jednak… dedykowana karta graficzna?
Jeśli po przeczytaniu powyższego ktoś z was zapyta: “skoro mam NPU, po co mi karta graficzna?”, odpowiem, że w wielu zastosowaniach karta graficzna nadal będzie bardzo potrzebna. Wiecie, duże modele AI mają to do siebie, że opierają się na generowaniu obrazów, wideo czy wielu narzędziach wykorzystywanych przez osoby zajmujące się sztuczną inteligencją bardziej profesjonalnie. Dlatego w 2026 roku nadal bardzo mocną pozycję mają moje faworytki, karty GeForce RTX.
W takim RTX 50 skala obliczeń jest zupełnie inna i nie uciekniemy od tego. W laptopowych kartach GeForce RTX 50 NVIDIA podaje wartości od 572 AI TOPS, a kończą się one aż na 1824 AI TOPS. Co więcej, najmocniejszy model ma przy tym 24 GB pamięci GDDR7. To są kolosalne różnice, pozornie wręcz deklasujące, ale powtórzę jeszcze raz: nie porównujmy tych liczb bezpośrednio z TOPS NPU. NVIDIA opisuje tutaj możliwości dedykowanego GPU, które ma zupełnie inne zadanie niż energooszczędne NPU.
W praktyce dla osoby zainteresowanej na przykład generowaniem obrazów czy wideo ważniejsze od samego hasła „AI TOPS” będą:
- moc GPU,
- ilość pamięci VRAM,
- przepustowość pamięci,
- wsparcie programowe,
- kompatybilność z konkretnymi aplikacjami.
I tutaj dedykowane GPU nadal ma ogromną przewagę, gdzie szczególnie VRAM może być ważniejszy niż liczba TOPS. Ba, to właściwie jeden z najważniejszych punktów całej układanki, skoro chcemy uruchamiać lokalnie duży model AI. Trzeba na to sporo pamięci, kochani!
Co wybrać…
Do lokalnego chatbota? Załóżmy, że chcemy pobrać model językowy i uruchomić go lokalnie w programie takim jak LM Studio. Jeżeli interesują nas niewielkie modele, nie potrzebujemy potężnego komputera i wówczas nowoczesny procesor z dobrym iGPU może sobie spokojnie poradzić.
Do generowania obrazów? Tutaj dedykowana karta graficzna ma dużo więcej sensu. NPU może być dodatkowym atutem całego komputera, ale raczej nie będzie powodem, dla którego wybierzemy konkretny model.
Do generowaniem wideo? Cóż, tutaj wymagania rosną jeszcze bardziej. Generowanie obrazu to jedno, a generowanie wielu kolejnych klatek, ich modyfikowanie i przetwarzanie wymaga przecież znacznie większej mocy obliczeniowej. Trzeba przede wszystkim patrzeć na dedykowany GPU, jego pamięć i obsługiwane technologie, czyli, mówiąc wprost, w laptopie może to oznaczać wybór większej, cięższej konstrukcji z mocnym GeForce’em, zamiast ultrabooka z samym iGPU.
A jeśli komputer ma służyć głównie do lekkiej pracy, takiej jak Excel, Office, poczta i przeglądanie Internetu? W takim przypadku uważam, że dużo bardziej sensowny może być nowoczesny procesor z NPU, który będzie mógł spokojnie obsłużyć część funkcji AI, bez drenowania baterii. Paradoksalnie w tym miejscu określenie „AI PC” ma najwięcej sensu.
Czy NPU zastąpi kartę graficzną?
W najbliższym czasie? Nie sądzę i zresztą to chyba nie jest cel producentów. Mam wrażenie, że oba elementy nie tyle mają ze sobą konkurować, co się uzupełniać. To znaczy, że dobry laptop w 2026 roku może posiadać którąś z tych technologii na zadowalającym nas poziomie: CPU, NPU, iGPU lub klasyczne dedykowane GPU. Nie każdy komputer musi mieć wszystkie cztery elementy i również nie ma jednego procesora, który można uczciwie nazwać „najlepszym procesorem do AI”.
Ale czy warto dopłacać do NPU? Tego, który ma być najbardziej pomocny przy AI? W 2026 roku odpowiedź brzmi: tak, próbujcie, ale nie za wszelką cenę. Jeżeli kupujemy nowego laptopa i mamy do wyboru podobne procesory, wyposażone w NPU, warto wybrać nowszą platformę z akceleratorem AI. Nie oznacza to jednak, że warto dopłacać dużą kwotę tylko po to, żeby na naklejce mieć większą liczbę TOPS.
Przy takim rozważaniu zawsze będę wracał do zdania, które ostatnio powiedział mi jeden kumpel-informatyk: “Kamil, najważniejszy jest cały komputer, nie jedna liczba”. I chyba właśnie tak najlepiej podsumować obecny rynek. Nie powinniśmy już patrzeć na procesor wyłącznie przez pryzmat CPU i też fajnie, że w nowoczesnym komputerze mamy kilka różnych jednostek, które mogą zajmować się AI. Do wyboru, do koloru, to jest naprawdę super.
Ale przed zakupem nie można nie zadać sobie pytania pod tytułem: co właściwie chcę robić z AI? Jeżeli chcemy po prostu kupić dobrego laptopa na kilka kolejnych lat, najlepiej szukać zbalansowanej platformy: dobrego CPU, NPU, sensownego iGPU i odpowiedniej ilości pamięci. Bo przyszłość komputerów z AI nie wygląda na wyścig, w którym NPU zastąpi wszystko inne. Może się tak wydawać, kiedy jest boom na AI, ale klasyczne rozwiązania przez to, jak są rozwijane z roku na rok, też mają i będą mieć jeszcze sporo do powiedzenia.
Dodaj komentarz