글 요약
CPU·GPU·NPU 차이｜AI PC 핵심 부품 정리 관련 확인 방법과 주의사항을 정리했습니다.
CPU·GPU·NPU의 차이는 “어느 부품이 더 우수한가”가 아니라 “어떤 작업을 가장 효율적으로 처리하는가”에 있습니다. CPU는 운영체제와 프로그램의 전체 흐름을 관리하고, GPU는 많은 계산을 동시에 처리하며, NPU는 반복적인 인공지능 연산을 낮은 전력으로 지속하는 데 특화됩니다.
목차
따라서 AI PC를 고를 때는 NPU 탑재 여부나 TOPS 숫자만 보면 안 됩니다. 사용하려는 프로그램이 NPU를 실제로 지원하는지, GPU와 메모리는 충분한지, 배터리·발열 조건은 어떤지, 필요한 기능이 해당 지역과 기기에 배포됐는지를 함께 확인해야 합니다.
이 글은 2026년 8월 18일 기준으로 CPU·GPU·NPU의 역할, AI PC와 Copilot+ PC의 구분, 구매 전 확인 절차, 기능이 작동하지 않을 때의 점검 방법을 한 번에 정리합니다.
핵심 요약
① CPU는 운영체제 실행, 프로그램 제어, 데이터 전처리와 작업 배분을 담당하는 범용 처리장치입니다.
② GPU는 대규모 행렬 계산과 다수 스레드의 병렬 처리에 강해 AI 학습·고성능 추론·영상 처리에 적합합니다.
③ NPU는 신경망의 반복 연산을 낮은 전력으로 처리해 화상회의 효과나 음성·이미지 기능처럼 계속 실행되는 AI 작업에 유리합니다.
④ AI PC의 핵심은 NPU 하나가 아니라 CPU·GPU·NPU가 작업 특성에 따라 역할을 나누는 이기종 컴퓨팅입니다.
⑤ Copilot+ PC는 일반적인 AI PC와 완전히 같은 표현이 아니며, Microsoft가 정한 별도 요구사항과 기능 제공 조건을 확인해야 합니다.
CPU·GPU·NPU 차이부터 빠르게 이해하기
세 부품은 모두 계산을 수행하지만 설계 목적과 효율이 다릅니다. CPU는 복잡하고 다양한 명령을 빠르게 전환하는 데 강하고, GPU는 비슷한 계산을 대량으로 병렬 실행하는 데 강합니다. NPU는 인공지능 모델에서 반복되는 행렬곱·합성곱 등의 연산을 전력 효율적으로 수행하도록 설계됩니다.
| 구분 | 주요 역할 | 강점이 드러나는 작업 | 구매 시 확인할 점 |
|---|---|---|---|
| CPU | 시스템 제어, 프로그램 실행, 데이터 전처리, 작업 배분 | 문서 작업, 웹 브라우징, 복잡한 분기, 빠른 응답이 필요한 범용 작업 | 코어 구조, 세대, 전력 등급, 실제 프로그램 성능 |
| GPU | 대규모 병렬 계산, 그래픽과 영상 처리, AI 가속 | 게임, 3D, 영상 편집, AI 학습, 대형 모델 추론 | 내장·외장 구분, 그래픽 메모리, 전력과 냉각, 소프트웨어 지원 |
| NPU | 반복적인 신경망 연산의 저전력 가속 | 배경 흐림, 시선 보정, 음성 처리, 실시간 자막, 지원되는 로컬 AI 기능 | NPU 단독 TOPS, 앱·프레임워크 호환성, 실제 지원 기능 |
CPU는 전체 작업 흐름을 관리한다
CPU는 컴퓨터의 범용 처리장치입니다. 운영체제를 실행하고 사용자의 입력을 받아 프로그램 명령을 처리하며, 저장장치·메모리·GPU·NPU 사이의 작업 흐름을 조율합니다. AI 작업에서도 데이터를 불러오고 정리하거나, 모델 실행을 준비하고, 적합한 가속기로 연산을 보내는 역할을 맡을 수 있습니다.
CPU도 AI 추론을 수행할 수 있습니다. 다만 신경망 연산만을 위해 설계된 전용 장치는 아니므로, 큰 모델이나 반복적인 병렬 계산에서는 GPU 또는 NPU보다 속도나 전력 효율이 불리할 수 있습니다. 반대로 복잡한 조건 판단과 빠른 작업 전환에서는 CPU가 계속 중요한 역할을 합니다.
GPU는 동시에 많은 계산을 처리한다
GPU는 그래픽 처리를 위해 발전했지만, 같은 형태의 계산을 대량으로 실행할 수 있는 병렬 구조 덕분에 AI에도 폭넓게 활용됩니다. NVIDIA의 CUDA 공식 문서는 CPU가 개별 스레드의 낮은 지연과 순차 실행에 중점을 두는 반면, GPU는 많은 스레드의 전체 처리량을 중시하는 구조라고 설명합니다.
이 특성은 모델 학습, 고성능 추론, 이미지 생성, 영상 효과, 3D 렌더링에 유리합니다. 다만 외장 GPU는 높은 성능을 내는 대신 전력 소비와 발열이 커질 수 있고, 모델을 올려놓을 그래픽 메모리 용량도 중요합니다. GPU 이름만 같아도 노트북의 전력 설정과 냉각 구조에 따라 실제 성능이 달라질 수 있습니다.
NPU는 지속형 AI 작업의 전력 효율을 높인다
NPU는 Neural Processing Unit의 약자로, 행렬곱·합성곱·활성화 함수처럼 신경망에서 반복되는 연산을 효율적으로 처리하는 AI 특화 장치입니다. 노트북 카메라의 배경 흐림, 시선 보정, 소음 억제처럼 장시간 켜두는 기능을 NPU에 배정하면 CPU와 GPU의 부담 및 전력 소모를 줄일 여지가 있습니다.
그러나 NPU는 CPU를 대체하지 않습니다. 파일 압축, 브라우저 실행, 운영체제 관리 등 모든 작업을 NPU에서 처리하는 구조도 아닙니다. 앱과 실행 프레임워크가 해당 NPU를 지원하고 실제 작업을 NPU에 배정해야 성능이나 배터리 이점을 기대할 수 있습니다.
AI PC의 현재 기준과 기능 제공 시점 구분하기
2026년 현재 ‘AI PC’에는 업계 전체가 반드시 따라야 하는 하나의 공통 사양이 확인되지 않습니다. 일반적으로는 CPU·GPU·NPU 등의 처리장치를 이용해 온디바이스 AI를 효율적으로 실행하는 PC를 가리키지만, 제조사마다 제품 분류와 성능 표기 방식이 다를 수 있습니다.
반면 Copilot+ PC는 Microsoft가 요구사항을 정한 Windows 11 PC 범주입니다. Microsoft 공식 안내에서는 40 TOPS를 넘는 NPU를 주요 조건으로 제시합니다. 이 조건은 Copilot+ PC를 판단하는 기준이지, 모든 제조사의 AI PC를 정의하는 보편적인 최저 기준으로 확대해서는 안 됩니다.
발표일과 실제 사용 가능일은 다를 수 있다
AI 기능을 확인할 때는 발표일, 판매 시작일, 업데이트 배포일, 실제 활성화일을 구분해야 합니다. 새 기능이 발표됐더라도 다음 조건 때문에 바로 이용하지 못할 수 있습니다.
- 노트북 판매는 시작됐지만 필요한 Windows 업데이트가 아직 배포되지 않은 경우
- 기능 배포가 시작됐지만 국가·언어·계정별로 순차 제공되는 경우
- 같은 프로세서를 사용해도 제조사 드라이버와 펌웨어 준비 시점이 다른 경우
- 앱 업데이트는 완료됐지만 해당 NPU용 실행 공급자나 모델이 지원되지 않는 경우
- 기능 이름은 같아도 일부 모델에서만 제공되거나 추가 하드웨어 조건이 붙는 경우
따라서 구매 시점에는 “출시 예정”이라는 발표보다 해당 제품의 한국 공식 사양 페이지, Microsoft Windows 요구사항, 앱 개발사의 호환 목록을 확인하는 것이 안전합니다. 기능의 제공 종료일이나 신청 마감일이 있는 정책은 아니지만, 업데이트 지원 기간과 단계적 배포 일정은 실제 사용 가능 여부를 좌우합니다.
로컬 AI와 클라우드 AI도 구분해야 한다
로컬 AI는 모델과 데이터 처리를 PC 내부에서 수행하는 방식입니다. 네트워크가 불안정해도 실행할 수 있고, 지원되는 작업에서는 응답 지연이나 외부 전송을 줄일 가능성이 있습니다. 그러나 모든 AI 기능이 로컬에서 완결되는 것은 아닙니다.
대형 모델, 최신 온라인 정보, 서버 계정 또는 원격 데이터가 필요한 기능은 클라우드를 함께 사용할 수 있습니다. 로컬 처리와 클라우드 처리를 결합하는 방식을 하이브리드 AI라고 부릅니다. NPU가 장착됐다는 사실만으로 인터넷 연결이나 유료 서비스가 모두 불필요해지는 것은 아닙니다.
작업별로 어떤 부품이 중요한지 판단하기
문서·웹·업무 프로그램을 주로 사용하는 경우
일반 문서 작성, 여러 브라우저 탭, 화상회의, 업무 프로그램을 함께 사용한다면 CPU 성능과 메모리 용량, 저장장치 반응성이 기본입니다. NPU를 지원하는 화상회의 효과나 음성 기능을 자주 쓰면 배터리 효율 측면에서 NPU가 도움이 될 수 있지만, NPU만 높고 CPU나 메모리가 부족한 제품은 전체 사용감이 답답할 수 있습니다.
영상 편집·3D·게임·생성형 AI를 사용하는 경우
영상 편집, 3D 렌더링, 고해상도 게임, 이미지 생성, 큰 로컬 언어 모델은 GPU 성능과 메모리의 영향을 크게 받을 수 있습니다. 특히 외장 GPU를 사용하는 노트북은 그래픽 칩 이름뿐 아니라 그래픽 메모리 용량, 허용 전력, 냉각 성능을 함께 봐야 합니다.
“AI 작업이므로 NPU가 가장 중요하다”고 단정하면 안 됩니다. 실행하려는 프로그램이 GPU 가속만 지원하거나 모델이 NPU 메모리·연산 제약에 맞지 않으면 GPU가 주 처리장치가 됩니다. 프로그램별 권장 사양과 공식 지원 목록을 먼저 확인해야 합니다.
배터리로 AI 기능을 오래 사용하는 경우
이동 중 화상회의, 실시간 자막, 음성 명령, 카메라 효과처럼 가벼운 AI 기능을 계속 켜두는 작업은 NPU의 장점이 잘 드러날 수 있습니다. CPU나 고성능 GPU를 계속 깨우지 않고 전용 장치로 작업을 넘기면 소비전력과 발열을 줄일 여지가 있기 때문입니다.
다만 배터리 시간은 화면 밝기, 배터리 용량, 무선 연결, 운영체제 설정, 제조사 전력 정책에도 영향을 받습니다. NPU TOPS가 높다는 정보만으로 실제 배터리 지속 시간을 비교할 수는 없습니다.
AI 학습과 추론을 구분할 때의 예외
“GPU는 학습, NPU는 추론”이라는 설명은 입문용으로는 편하지만 실제 배치를 전부 설명하지 못합니다. CPU와 GPU도 추론할 수 있고, 일부 NPU는 지원되는 모델의 추론을 담당합니다. 어느 장치가 선택되는지는 모델 구조, 정밀도, 메모리, 앱의 실행 엔진, 전력 한도에 따라 달라집니다.
2026년에는 GPU와 NPU에 한 모델의 작업을 나눠 맡기는 연구와 구현 사례도 나오고 있습니다. 다만 특정 장치에서 측정한 성능·전력 개선 수치를 모든 AI PC에 그대로 적용해서는 안 됩니다. 모델명과 정밀도, 메모리 구성, 드라이버, 측정 방식이 달라지면 결과도 달라집니다.
AI PC 구매 전 확인 절차와 체크리스트
AI PC는 부품 이름보다 사용 목적에서 출발해 선택하는 편이 정확합니다. 먼저 실행할 앱과 기능을 적고, 해당 앱이 CPU·GPU·NPU 중 무엇을 지원하는지 확인한 뒤 제품 사양을 비교해야 합니다.
1단계: 필요한 AI 기능을 구체적으로 적는다
‘AI를 사용한다’는 표현만으로는 필요한 사양을 정하기 어렵습니다. 화상회의 배경 효과, 로컬 문서 요약, 이미지 생성, 영상 편집, 코딩 보조, 로컬 언어 모델처럼 작업을 구체화해야 합니다. 클라우드 서비스만 이용한다면 로컬 NPU 성능보다 인터넷 환경이나 서비스 요금제가 더 중요할 수도 있습니다.
2단계: 프로그램의 지원 장치를 확인한다
앱 공식 사이트에서 지원 운영체제, 프로세서 세대, GPU 가속 방식, NPU 지원 모델을 확인합니다. ‘AI 지원’이라는 홍보 문구보다 릴리스 노트와 시스템 요구사항이 더 직접적인 근거입니다. 같은 앱이라도 Windows용과 macOS용, 일반 버전과 시험 버전의 지원 범위가 다를 수 있습니다.
3단계: TOPS의 범위와 조건을 구분한다
TOPS는 초당 조 단위 연산 능력을 나타내는 이론적 지표입니다. 숫자를 비교할 때는 NPU 단독인지, CPU·GPU·NPU를 더한 플랫폼 합산인지 확인해야 합니다. 연산 정밀도와 산정 방식이 다르면 같은 숫자라도 실제 속도가 같다고 볼 수 없습니다.
실제 성능은 모델 구조, 메모리 대역폭, 드라이버, 앱 최적화, 발열과 전력 제한에도 좌우됩니다. TOPS는 호환 조건을 거르는 참고 지표로 쓰고, 실제 앱 벤치마크와 제조사 지원 문서를 함께 보는 것이 좋습니다.
4단계: 제품 페이지와 운영체제 기준을 교차 확인한다
판매처 상품명만 믿지 말고 제조사 공식 제품 페이지에서 정확한 모델 번호를 대조합니다. 같은 제품군 안에서도 NPU가 없는 프로세서, 메모리 용량, 디스플레이, GPU 구성이 섞일 수 있습니다. Copilot+ PC 기능이 필요하다면 Microsoft 공식 요구사항과 해당 모델의 인증·지원 여부도 별도로 확인합니다.
구매 전 최종 체크리스트
- 사용할 AI 앱과 기능 이름을 구체적으로 정했는가?
- 앱 공식 문서에서 NPU 지원 여부와 지원 프로세서를 확인했는가?
- 표시된 TOPS가 NPU 단독 수치인지 플랫폼 합산 수치인지 확인했는가?
- Copilot+ PC가 필요하다면 Microsoft의 현재 요구사항을 충족하는가?
- CPU 세대와 성능이 일반 업무에 충분한가?
- GPU 종류와 그래픽 메모리가 영상·게임·생성 작업에 충분한가?
- 시스템 메모리의 용량과 교체·확장 가능 여부를 확인했는가?
- 배터리 용량, 무게, 충전 방식과 실제 사용 후기를 함께 봤는가?
- 제조사의 BIOS·드라이버·운영체제 업데이트 지원을 확인했는가?
- 한국 출시 모델의 기능·보증 조건이 해외 모델과 같은지 확인했는가?
NPU가 있는데도 AI 기능이 작동하지 않을 때
NPU 탑재 PC에서 기능이 실행되지 않는다면 하드웨어 불량부터 의심하기보다 지원 조건을 순서대로 확인하는 것이 좋습니다. 앱이 NPU를 지원하지 않거나 업데이트가 아직 배포되지 않은 경우가 있기 때문입니다.
PC에서는 장치와 드라이버를 먼저 확인한다
Windows 업데이트를 적용한 뒤 제조사 지원 페이지에서 BIOS, 칩셋, 그래픽, NPU 드라이버의 권장 버전을 확인합니다. 장치 관리자에서 관련 장치에 경고 표시가 있는지도 살펴봅니다. 임의의 비공식 드라이버보다 노트북 제조사가 검증한 패키지를 우선하는 편이 안전합니다.
작업 관리자나 앱 내부 성능 화면에서 NPU 사용량을 볼 수 있는 경우도 있지만, 사용량이 0%라고 해서 곧바로 고장이라고 단정할 수는 없습니다. 해당 기능이 CPU나 GPU로 실행 중이거나, 작업 시간이 짧아 측정 화면에 잡히지 않을 수 있습니다.
앱과 기능의 배포 상태를 확인한다
앱을 최신 버전으로 업데이트하고 공식 릴리스 노트에서 NPU 가속 지원 여부를 찾습니다. 시험 기능이라면 별도의 옵션을 켜야 하거나 특정 계정·지역에만 제공될 수 있습니다. Copilot+ PC 기능도 기기, 지역, 언어, 업데이트 시점과 추가 요구사항에 따라 제공 범위가 달라질 수 있습니다.
모바일 화면에서는 모델 번호 확인에 주의한다
스마트폰으로 쇼핑몰을 보면 긴 사양표가 접히거나 프로세서의 전체 모델명이 생략되는 경우가 있습니다. ‘AI 노트북’이라는 상품명만 확인하지 말고 상세 사양을 펼쳐 정확한 CPU 모델 번호와 NPU 수치를 확인해야 합니다.
가능하면 제조사 페이지를 데스크톱 보기로 열어 PDF 사양서나 지원 문서를 확인합니다. PC에서는 여러 제품 사양과 앱 요구사항을 나란히 띄워 비교하기 쉬우므로 최종 주문 전에는 모델 번호, 메모리, GPU, 운영체제 에디션을 다시 대조하는 것이 좋습니다.
성능이 기대보다 낮을 때 점검할 항목
전원 어댑터 연결 여부, Windows 전원 모드, 앱의 가속 장치 설정, 백그라운드 업데이트, 발열 상태를 확인합니다. 일부 앱은 자동 선택 대신 CPU·GPU·NPU 실행 공급자를 직접 지정해야 할 수 있습니다. 지원되지 않는 모델을 NPU에 억지로 배정하려 하면 실행 실패나 CPU 대체 실행이 발생할 수 있습니다.
로컬 AI 모델은 저장공간만 차지하는 것이 아니라 실행 중 시스템 메모리나 그래픽 메모리를 사용합니다. 메모리가 부족하면 저장장치를 임시 메모리처럼 이용해 속도가 크게 떨어질 수 있으므로, 가속기 성능과 함께 메모리 사용량도 살펴야 합니다.
TOPS와 AI PC 홍보 문구에서 주의할 점
주의사항
NPU TOPS가 높다고 모든 AI 앱이 같은 비율로 빨라지는 것은 아닙니다. 앱과 실행 프레임워크가 해당 NPU를 지원해야 합니다.
AI PC와 Copilot+ PC는 같은 의미로 단정할 수 없습니다. 후자는 Microsoft가 별도로 정한 요구사항을 충족하는 PC 범주입니다.
제조사가 표시한 플랫폼 합산 TOPS와 NPU 단독 TOPS를 혼동하지 마세요. 정밀도와 계산 방식도 함께 확인해야 합니다.
제품 가격, 기능, 지역별 출시와 업데이트 일정은 바뀔 수 있으므로 결제 직전에 한국 공식 페이지에서 최신 정보를 다시 확인해야 합니다.
TOPS는 장치의 이론적인 연산량을 표현하는 데 유용하지만, 서로 다른 제품의 체감 성능을 하나의 숫자로 확정하는 지표는 아닙니다. 메모리 용량과 대역폭, 모델의 연산 정밀도, 소프트웨어 최적화, 전력 제한이 다르면 실제 처리 속도도 달라집니다.
또한 ‘온디바이스 AI’라는 문구가 모든 데이터의 완전한 로컬 처리를 보장하는 것은 아닙니다. 기능별 개인정보 처리방침과 네트워크 요구사항을 확인해야 합니다. 일부 단계는 PC에서 처리하더라도 최신 정보 검색, 계정 동기화, 대형 모델 호출은 서버에서 수행될 수 있습니다.
특정 시험에서 GPU와 NPU의 작업 분할로 성능이나 전력 효율이 개선됐더라도 결과를 모든 제품에 일반화하면 안 됩니다. 모델, 정밀도, 메모리, 드라이버 및 측정 조건이 공개되지 않았다면 방향성을 보여주는 사례로만 보는 것이 적절합니다.
공식자료를 확인하는 방법
CPU·GPU·NPU의 기본 역할은 Intel의 AI PC 및 AI 하드웨어 설명, NVIDIA CUDA Programming Guide, AMD Ryzen AI PC 자료에서 확인할 수 있습니다. Copilot+ PC 요구사항과 기능 제공 범위는 Microsoft Windows 공식 페이지를 확인해야 합니다.
실제 구매 단계에서는 프로세서 제조사 자료만으로 끝내지 말고 노트북 제조사의 정확한 모델별 사양, 지원 드라이버, 앱 개발사의 시스템 요구사항을 함께 대조하세요. 공식 상세 페이지를 통해 현재 CPU·GPU·NPU 역할과 AI PC 기준을 확인한 뒤, 국내 판매 모델의 사양을 별도로 검증하는 순서가 안전합니다.
작성 기준 안내: 작성자 고정정보(Go to the Info). Intel, NVIDIA, AMD, Microsoft 공식자료와 제공된 공개 검색자료를 2026년 8월 18일 기준으로 비교했으며, 원문 전체를 독립적으로 확인하지 못한 검색 요약이나 개인 기고는 핵심 기술 근거에서 제외했습니다.
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이 글은 CPU·GPU·NPU와 AI PC 선택을 돕기 위한 일반 정보입니다. 특정 제품의 성능, 호환성, 기능 제공, 가격 및 업데이트 일정은 국가·모델·소프트웨어 버전에 따라 달라질 수 있습니다. 구매나 설정 변경 전에는 제조사 한국 공식 사이트, Microsoft Windows 요구사항 및 사용하려는 앱의 최신 지원 문서를 직접 확인하세요.
CPU·GPU·NPU FAQ
1. AI PC에서는 NPU가 CPU를 대신하나요?
아니요. NPU는 CPU를 대신하는 범용 프로세서가 아닙니다. CPU가 운영체제와 프로그램 흐름을 관리하고, GPU와 NPU는 각각 강점이 있는 연산을 나눠 처리합니다. NPU만으로 일반 PC 작업 전체를 실행하는 구조가 아닙니다.
2. NPU가 있으면 모든 AI 프로그램이 빨라지나요?
아니요. 프로그램과 실행 프레임워크가 해당 NPU를 지원하고 작업을 NPU에 배정해야 효과가 나타납니다. 지원하지 않는 앱은 CPU나 GPU에서 실행될 수 있으므로 구매 전에 앱 공식 호환 목록을 확인해야 합니다.
3. AI 학습은 GPU, 추론은 NPU만 담당하나요?
아니요. 이는 지나치게 단순화한 구분입니다. GPU는 대규모 학습과 고성능 추론에 널리 쓰이고, NPU는 지원되는 추론을 전력 효율적으로 처리할 수 있습니다. CPU도 모델과 작업 규모에 따라 추론을 수행합니다.
4. TOPS 숫자가 높으면 실제 AI 속도도 무조건 빠른가요?
아니요. TOPS는 이론적인 연산량 지표입니다. 정밀도, 모델 구조, 메모리, 소프트웨어 최적화, 전력 제한에 따라 실제 성능이 달라집니다. NPU 단독 TOPS인지 플랫폼 합산 TOPS인지도 구분해야 합니다.
5. AI PC와 Copilot+ PC는 같은 뜻인가요?
같은 뜻으로 단정할 수 없습니다. AI PC는 제조사와 시장에서 폭넓게 사용하는 표현이고, Copilot+ PC는 Microsoft가 별도 하드웨어·소프트웨어 요구사항을 적용하는 Windows 11 PC 범주입니다.
6. Copilot+ PC는 NPU가 몇 TOPS여야 하나요?
Microsoft 공식 안내에서는 40 TOPS를 넘는 NPU를 주요 조건으로 제시합니다. 다만 이것은 Copilot+ PC 범주의 조건이며, 추가 요구사항과 기능별 제공 조건이 있을 수 있으므로 구매 시 Microsoft 공식 페이지를 다시 확인해야 합니다.
7. 외장 GPU가 있으면 NPU는 필요 없나요?
용도에 따라 다릅니다. 외장 GPU는 높은 병렬 성능이 필요한 생성형 AI·영상·3D 작업에 유리하고, NPU는 배터리로 지속 실행하는 지원 AI 기능에 유리할 수 있습니다. 두 장치는 서로 완전히 같은 역할을 하지 않습니다.
8. NPU가 있으면 AI 기능을 인터넷 없이 모두 쓸 수 있나요?
아니요. 지원되는 로컬 모델과 기능은 오프라인으로 실행할 수 있지만, 온라인 정보·계정·대형 서버 모델이 필요한 기능은 클라우드를 사용할 수 있습니다. 각 앱의 네트워크 요구사항과 개인정보 처리방침을 확인하세요.
9. 노트북에서 NPU가 실제로 작동하는지 어떻게 확인하나요?
우선 장치 관리자와 제조사 드라이버 상태를 확인하고, 지원되는 Windows 및 앱 버전을 설치하세요. 이후 작업 관리자나 앱의 성능·진단 화면에서 NPU 선택 및 사용량을 확인할 수 있습니다. 표시 방식은 기기와 소프트웨어에 따라 다릅니다.
10. AI PC를 살 때 가장 먼저 봐야 하는 사양은 무엇인가요?
가장 먼저 사용할 앱의 공식 요구사항을 봐야 합니다. 그다음 CPU, GPU와 그래픽 메모리, NPU 지원 및 단독 TOPS, 시스템 메모리, 배터리·발열, 드라이버 지원을 함께 비교하세요. 특정 AI 기능이 목적이라면 제품 이름보다 그 기능의 공식 호환 여부가 우선입니다.