NPU，神经网络处理器，模拟人类神经网络的运行方式进行大规模计算。在AI时代背景下，凭借高处理效率优点，NPU在深度学习领域应用空间大。
　　NPU可以同时处理大量运算工作，并且存储与运算一体化，能够提升运算速度，降低运算能耗。与CPU、GPU相比，NPU效能高、功耗低，特别适合用来处理AI运算任务。NPU可以视作专为人工智能计算设计的一种芯片。NPU能够应用在语音识别、自然语言处理、语言大模型、图像识别、视觉大模型等场景中。
　　NPU下游应用领域包括边缘计算、智能手机、智能可穿戴设备、AI电脑、自动驾驶、机器人、无人机、安防监控等。随着端侧AI应用逐步落地，NPU应用需求持续攀升。例如在AI电脑方面，2025年第一季度，我国笔记本电脑出货量中，搭载≥40TOPS NPU的产品出货量增长迅速，超过24万台，占笔记本电脑总出货量的5%，联想、宏碁、惠普、华硕等厂商均在布局AI电脑市场。
　　受益于下游应用需求释放，2025年第一季度，全球边缘AI芯片市场规模同比增速达到210%以上，呈现迅猛发展态势。在边缘AI计算方面，传统CPU、GPU在功耗、处理速度、资源利用率等方面存在不足，NPU应用价值日益凸显，市场发展潜力巨大。
　　CPU可以处理复杂逻辑运算，GPU可实现大规模并行计算，NPU可实现神经网络计算，在高端市场中，将CPU、GPU、NPU集成为SoC（系统级芯片），三者协同工作，可以实现高效算力分配，能够进一步提高整体计算效率。在AI电脑领域，即通常采用CPU+GPU+NPU的处理器解决方案，这将进一步扩大NPU市场发展空间。
　　在海外市场中，NPU相关布局企业主要有英特尔、AMD、高通、联发科、苹果等。2023年，英特尔发布酷睿Ultra芯片，其集成了CPU、GPU以及NPU，目的是为了实现更强的AI性能。2024年，苹果发布新一代M4芯片，并将此芯片首次搭载于最新发布的iPad Pro中，其NPU算力为38TOPS。
　　在我国市场中，NPU相关布局企业主要有瑞芯微、华为海思、寒武纪等。瑞芯微于2018年推出独立NPU芯片，目前具备CPU+GPU+NPU的SoC芯片自主研制能力。2024年，瑞芯微实现营业总收入31.36亿元，同比增长46.94%；归属于上市公司股东的净利润5.95亿元，同比增长341.01%。