關於2.我不懂，無法回答。

我先回答3.這個比較好回答。
GPU的強項在浮點運算，硬要跑轉碼模擬X86相容的程式，不是做不到，浪費。
Windows/Linux作業系統，大家已經用得很順了，這是既有市場的結果。
要說取代X86的東西，不會是GPU而是ARM,MIPS,RISC-V這些。

再來回答我理解的1.
AI完全可以不連網，當年震驚世界的AI電腦圍棋AlphaGo Zero就有單機版的，面對連網版的AlphaGo Zero，雖然可以想見輸多贏少，仍然有一定以上的勝率。印象中二三十趴還是有的。
連網的優勢在於資料量大，可以使用外面的雲端機器協助運算，或是直接拿外面做好的現成模組與資料。
也有一些單位為了避免版權疑慮、資料汙染或資安考慮，會做獨立培養完全封閉的AI系統。
可以連上雲端，其實本地也不一定需要NPU；只是如果本機有NPU，會跑得比較順比較快比較流暢。

久未組電腦的話，看到一些新名詞和技術確實會讓人感到不熟悉。針對你的三個問題，我會盡量簡單明瞭地解答：

1. NPU是否需要連網上雲端才能做AI運算？
NPU（Neural Processing Unit，神經處理單元）是一種專門用來處理 AI 工作負載的硬體加速器，尤其是深度學習和神經網絡的運算。它不一定需要連網上雲端才能進行 AI 運算，具體情況取決於應用的設計：

本地運算：許多設備（如手機、單板電腦）內建的 NPU 可以在本地處理 AI 任務，不需要連網，像是影像辨識、語音處理等應用。
雲端運算：有些較為複雜或需要大量資料的 AI 訓練和推論可能會依賴雲端的計算資源，這時候會需要連網。不過這與 NPU 本身無關，而是應用程式決定使用雲端資源。
所以，NPU 是否需要連網上雲端取決於具體的應用需求，但它本身可以在本地處理許多 AI 相關的運算。

2. 主機板的預設或Auto模式是最佳化（超頻）運行嗎？
如果你對超頻和設定不熟悉，使用主機板的預設或Auto模式是一個安全的選擇。主機板的預設設定通常會選擇穩定性優先，並不一定會自動進行超頻，這樣可以減少因不正確的超頻而造成不穩定性或過熱的風險。

在預設模式下：

穩定運行：主機板通常會以 CPU 預設的頻率和電壓運行，這樣能保證系統穩定性和合理的功耗、溫度。
自動調整：某些高級的主機板會有「Auto Boost」或「自動超頻」功能，它會根據系統狀況進行自動調整，但通常這種「自動」模式還是比較保守的，不會像手動超頻那樣激進。
如果你希望最佳化性能，可以考慮手動進行超頻，但這需要對溫度、功耗、電壓等有較深入的了解。如果你只是希望系統穩定運行，Auto 模式是非常合適的選擇。

3. 為什麼x86 CPU不直接使用GPU的架構？
GPU（Graphics Processing Unit）和 CPU（Central Processing Unit）的設計目的是不同的，因此它們在架構上有明顯的差異。儘管 GPU 確實在某些任務上（特別是大量平行計算，如圖形處理和深度學習）比 CPU 快得多，但它們的用途和設計目標不同，無法完全取代 CPU。

CPU 的強項：CPU 是通用型處理器，它可以高效處理各種複雜、序列化的任務，並且能夠靈活地執行操作系統、應用程式、伺服器等大量多樣化的工作。x86 架構經過多年優化，具備強大的指令集和處理序列化任務的能力。

GPU 的強項：GPU 是專門設計來處理高度平行的運算，例如圖形渲染或機器學習中的矩陣運算。它有大量的核心，可以同時處理大量簡單的運算，但它在處理像操作系統管理、複雜邏輯運算等方面的效能不如 CPU。

CPU 和 GPU 的互補性： CPU 適合處理控制流密集型的任務，像是多線程的應用管理、操作系統調度等；而 GPU 則專門處理大量數據並行計算的任務，例如遊戲圖形渲染和 AI 訓練。因此，CPU 不直接使用 GPU 的架構是因為它們的設計目標和應用範圍不同，並且它們常常協同工作以實現最佳的性能。

總結：
NPU 不一定需要雲端，可在本地進行 AI 運算。
主機板的預設或Auto模式通常以穩定性優先，不一定會進行激進的超頻。
CPU 和 GPU 的設計目標不同，GPU 更擅長平行運算，而 CPU 擅長處理多樣化的序列化任務，因此它們在架構上無法互相替代。
如果有任何更多的疑問或需要更深入的說明，隨時告訴我！

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