正文
来到功耗与温度管理预算都受限的笔记本平台，情况就不同了。针对Arrow Lake-HX，Intel给出的数字是相比上代每瓦性能最多提升40%。上面这张图是不同功耗之下，酷睿Ultra 9 275HX与酷睿i9-14900HX的性能差异：在55W时，双方性能达到最大差值。这和我们去年针对Arrow Lake-S所做的能效测试结果大致相仿，则在笔记本平台达成更大价值。
不过这次Intel还给了一则对比数字：在进行《CS2》游戏时，上一代酷睿i9-14900HX约在CPU封装功耗125W，达到整个系统的最大游戏性能。若将该性能值记作100%，则酷睿Ultra 9 275HX只需要不到55W的CPU封装功耗就可达成；55W时的游戏性能就比上代125W状态下高出8%。
与此同时，酷睿Ultra 9 275HX的CPU封装功耗达到75W时，性能为113%，此时也基本达到了《CS2》游戏下这款处理器的性能顶点；也就是冯大为所说的在《CS2》游戏测试中，“仅需75W功耗就可达到最大游戏性能，并且强于上代处理器。”即在更低功耗点上实现性能最大化。
换句话说，对于某些游戏而言，并不需要极致压榨资源就能发挥大部分性能。所以下面这张图的比较是，若操作系统设置“平衡”电源模式，则在《英雄联盟》《CS2》《赛博朋克2077》等游戏中，可获得22%-39%的游戏帧率提升。
这么做的核心价值，就在于大部分玩家能够在这一代游戏本上，以相对静音、热量可控的方式玩游戏，且游戏性能表现也不差。如此一来，也就达成了高嵩所说游戏本新标准的前两项，“高性能”和“静音长续航”——究其根源，仍旧是每瓦性能提升。
无论如何，Arrow Lake这一代设计的价值也在此时得到了最大程度的体现，或者说HX系列是Arrow Lake的最高光时刻。
不过游戏本作为一个完整系统，“静音长续航”这种系统指标，在游戏和高负载图形渲染场景下很大程度上也还是要看GPU的脸色，以及OEM厂商的系统设计功力。尤其OEM厂商在实践真正的游戏本“静音长续航”体验上是格外重要的。就好像相同的硬件配置，荣耀就能通过系统性能优化，真正拉长笔记本产品的续航，且在基本确保游戏体验的情况下降低风噪和功耗。
游戏本市场OEM厂商之间此前的恶性竞争之一，就在于为吸引用户眼球，总是以CPU+GPU更高的极致总功耗为卖点：榨取处理器的极限性能无可厚非，但边际递减效应之下为获得那一点点对绝大部分普通用户无甚价值的跑分优势，大幅牺牲使用体验（发热+噪声）。我们始终认为，市场需要“新标准”来做出正确引导，虽然Intel的“新标准”并非明文规范。
可以等一等今年游戏本上市以后更为系统的测试结果，观察是否真的有希望达成更多游戏本的“静音长续航”，及更进一步的“新标准”。虽然我们感觉这难度的确还是大了一点，但Arrow Lake-HX至少在芯片层面为OEM厂商提供了更大余量的实现基础。
独显本还需要NPU？
如文首所述，“新标准”除了高性能、静音长续航外，还有个“AI助攻”要素——即继续强调PC的AI能力。所以Arrow Lake-HX最高36 TOPS的AI算力也就有了用武之地，CPU, iGPU和NPU协力进行AI运算——也就是Intel的XPU思路。
问题是，对于游戏本而言，独显的AI算力远高于中央处理器及其上的紧耦合小型加速器——要知道当代GeForce RTX显卡的AI TOPS数字已经上千了（Tensor core），相比于AI TOPS刚刚达到两三位数的CPU及周边集成的加速单元，显然有着非相同量级的算力水平。那么Intel为什么还要在游戏本上强调包括NPU在内的AI算力？
Intel在发布Arrow Lake-S台式机处理器时就提过其中逻辑：对于大部分3A游戏而言，独显的资源需要尽可能地用在游戏图形渲染上（包括AI超分、帧生成等）——在功耗与热管理预算吃紧的笔记本上就更是如此，此时NPU更有闲暇及更高的效率来完成其他AI相关工作。
不管这一解释逻辑的内核是否为两套AI生态间的冲突，或者技术层面相关于在固定功耗预算下如何做算力分配的问题；至少就现阶段来看，这个逻辑是解释得通的。比如下面这个例子。
新智慧游戏创始人陈迪在介绍自家GameSkill游戏AI助手时就展示，将游戏AI助手跑在独显上，对比跑在酷睿Ultra 200HX的XPU上，游戏本身的帧率情况（如上图）。这个场景表现的，就是独显在功耗预算吃紧状态下，既要跑图形渲染、又要跑AI的性能妥协（其实NVIDIA自家的ACE应用就能够表现出这种矛盾和妥协）。
从这一逻辑及发布会展示来看，Intel于酷睿Ultra 200HX系列着眼“AI PC”概念的关键就在游戏AI助手上。毕竟当不玩游戏时，游戏本的GeForce RTX独显是真的能用来做更有效的AI推理工作的。这种生态争端实际也能体现Intel目前面临的端侧AI竞争困境；但从另一个角度来看，该困境对NVIDIA而言同样存在；现阶段比拼的是端侧AI生态谁建得更快。
Intel这次再度演示了在《黑神话：悟空》游戏中，游戏AI助手能为玩家指路、做宝箱位置指引、提供与BOSS对战的建议等。对于XPU在此类游戏AI助手中的具体应用逻辑，英特尔资深AI软件工程师马川是这么解释的：
（1）NPU首先对当前游戏场景和玩家行为进行基于AI CV的图像识别；（2）由于玩家和游戏AI助手一般通过语音来交流，则基于CPU的AVX, VNNI指令加速，来做语音AI加速；（3）iGPU进行LLM大语言模型推理（如DeepSeek R1 1.5B/3B），在理解玩家意图后，配合游戏攻略RAG检索，来响应玩家。
