Nos últimos anos, a IA no dispositivo deixou de ser promessa de keynote para virar recurso real em celulares e notebooks. Recursos como transcrição de áudio offline, edição inteligente de fotos e assistentes que entendem o que está na sua tela começaram a rodar direto no aparelho, sem depender o tempo todo da nuvem.
Quando o processamento acontece localmente, a sensação para o usuário é simples: menos espera, menos travamentos e, em muitos casos, mais privacidade. Em vez de mandar tudo para servidores remotos, o aparelho resolve boa parte das tarefas com o próprio hardware.
Por trás dessa experiência mais “mágica” existe uma divisão de trabalho entre três blocos principais: CPU, GPU e NPU. Entender o papel de cada um ajuda você a ler fichas técnicas com outros olhos e decidir melhor qual celular ou notebook com “IA embarcada” realmente faz sentido comprar.
O que é IA no dispositivo, em termos simples
Quando falamos em IA no dispositivo, estamos nos referindo a modelos de inteligência artificial que rodam diretamente no hardware do usuário, (celular, tablet, notebook), em vez de depender sempre de servidores externos. O termo em inglês on-device é exatamente isso: processamento feito localmente.
Essa abordagem ganhou força por três motivos bem objetivos:
- Reduzir latência: respostas mais rápidas, sem o tempo de ida e volta até a nuvem.
- Melhorar privacidade: menos dados pessoais saindo do aparelho.
- Diminuir o custo de servidor para as empresas, que não precisam processar tudo remotamente.
Mas não existe um “chip mágico de IA” que faz tudo sozinho. O que existe é um ecossistema em que CPU, GPU e NPU executam partes diferentes da mesma tarefa, coordenadas pelo sistema operacional e pelos frameworks de IA (Core ML, Android AICore, Windows Studio, etc.)
CPU: o maestro que organiza a bagunça
A CPU continua sendo o cérebro generalista do sistema. Ela roda o sistema operacional, os aplicativos, o navegador, o cliente de e-mail, e coordena as chamadas para outros blocos de hardware.
Em cenários de IA, a CPU faz principalmente três coisas:
- Prepara e organiza os dados que vão ser usados pelo modelo (texto, imagem, áudio).
- Decide para onde mandar cada tarefa, se vale usar GPU, NPU ou ela mesma.
- Garante que o resto do sistema não pare enquanto a IA está rodando.
Dá para rodar modelos inteiros só na CPU? Dá, e por muito tempo foi assim. Mas, na prática, isso significa consumo alto de energia, ventoinhas mais barulhentas no notebook e uma experiência mais lenta. É aqui que entram GPU e NPU como aceleradores.
GPU: o motor da matemática pesada
A GPU nasceu para gráficos, mas seu forte é outra coisa: fazer milhões de operações matemáticas em paralelo. Essa capacidade de paralelismo caiu como uma luva para redes neurais, que basicamente são grandes matrizes sendo multiplicadas o tempo todo.
Por anos, a forma padrão de acelerar IA em servidores e em PCs gamers, foi usar a GPU para rodar os modelos. Ela continua essencial em cenários pesados: geração de imagem, vídeo com muitos filtros, modelos grandes que não cabem na NPU.
O problema é que a GPU, mesmo integrada ao processador, costuma consumir bem mais energia. Em notebooks finos e, principalmente, em celulares, isso significa aquecimento e perda de bateria. Por isso, vários fabricantes começaram a incluir um terceiro bloco dedicado à IA: a NPU.
NPU: o acelerador dedicado de IA
A NPU (Neural Processing Unit) é um tipo de processador especializado em tarefas de IA, pensado para executar redes neurais com alta eficiência energética. Em vez de focar em gráficos, ela foca em operações típicas de modelos de IA, multiplicações de matrizes, convoluções e assim por diante.
Na prática, a NPU brilha em tarefas como:
- Efeitos de câmera em tempo real (modo retrato, desfoque de fundo, melhoria de baixa luz).
- Reconhecimento de voz e transcrição de áudio offline.
- Filtros de vídeo em chamadas, como suavização de pele, olhar direcionado e desfocar fundo.
- Recursos de assistente pessoal rodando em segundo plano, sem matar a bateria.
O grande diferencial é a relação entre desempenho e consumo: a NPU consegue executar trilhões de operações por segundo (os famosos TOPS) gastando muito menos energia do que CPU e GPU fariam para o mesmo tipo de tarefa. É por isso que, no mundo dos “AI PCs”, passou a existir até lista de requisitos mínimos de NPU para rodar certos recursos, como os Copilot+ PCs da Microsoft com 40 TOPS ou mais.
Como CPU, GPU e NPU trabalham juntas na prática
Na vida real, os três blocos raramente atuam isolados. Alguns exemplos deixam isso mais claro:
- Ao editar uma foto com ferramenta de IA, a CPU coordena o app, a NPU identifica pessoas, objetos e cenas, e a GPU pode aplicar efeitos mais pesados, como reconstrução de detalhes ou mudança de fundo.
- Em um gravador que faz transcrição automática, a NPU roda o modelo de reconhecimento de voz, enquanto a CPU salva arquivos, organiza o texto e sincroniza com a nuvem.
- Num notebook com recursos avançados de vídeo, como foco automático no rosto e desfoque de fundo, a NPU cuida do rastreamento e da segmentação de imagem; a GPU lida com o fluxo de vídeo; a CPU mantém o sistema responsivo.
Quem decide essa divisão é o sistema operacional junto dos frameworks de IA. Eles analisam o tamanho do modelo, o tipo de tarefa e os recursos disponíveis e, então, distribuem o serviço entre CPU, GPU e NPU para equilibrar desempenho, consumo e temperatura.
IA local, bateria e privacidade: onde o usuário ganha (e onde ainda perde)
O primeiro impacto da IA no dispositivo é a sensação de rapidez: você toca um botão e o recurso responde quase na hora, porque não há ida e volta até um servidor. Isso é crítico em coisas como tradução instantânea, filtros em vídeo ao vivo e recursos de acessibilidade.
No consumo de energia, a conta é mais sutil. Se tudo rodasse só em CPU ou GPU, a bateria iria embora rapidamente. Com NPU assumindo a parte pesada, o aparelho consegue oferecer IA frequente sem virar um mini aquecedor. Em notebooks com selo de “AI PC”, por exemplo, a ideia é exatamente permitir recursos de IA constantes sem sacrificar completamente a autonomia.
Na privacidade, a vantagem está em manter mais dados no próprio aparelho, fotos, voz, histórico de uso. Em vez de enviar tudo para a nuvem para processamento, o modelo local resolve uma parte das tarefas ali mesmo. Mas isso não significa que a nuvem desaparece.
Modelo híbrido: IA local + nuvem trabalhando em conjunto
Nenhum fabricante sério promete hoje que tudo vai rodar 100% local. O que temos é um modelo híbrido:
- Coisas leves e recorrentes (limpeza de fotos, transcrição simples, sugestões de texto) rodam na NPU, direto no dispositivo.
- Tarefas muito pesadas ou que exigem modelos gigantes (como gerar vídeos complexos ou responder perguntas longas com contexto de meses) ainda vão para a nuvem.
Um bom exemplo é o Apple Intelligence: por padrão ele tenta processar pedidos localmente e, quando precisa de algo mais pesado, usa a infraestrutura de Private Cloud Compute, que roda em servidores com Apple Silicon, mas com foco em limitar o acesso aos dados e apagá-los depois do processamento.
No mundo Android, o Gemini Nano faz papel semelhante: é um modelo compacto para rodar no próprio aparelho, enquanto modelos maiores continuam na nuvem.
Para o usuário brasileiro, isso significa duas coisas importantes:
- Nem todo recurso de IA que você vê em evento lá fora chega igual aqui, porque depende de infraestrutura de nuvem e de acordos locais.
- Mesmo quando chega, parte da experiência vai depender da qualidade da sua internet, especialmente nos planos móveis com franquia limitada.
O que observar ao comprar um celular ou notebook “com IA”
Na hora de escolher um aparelho em 2025/2026, vale olhar além do slogan de marketing.
Em celulares, os pontos principais são:
- Se o chip traz NPU dedicada e de qual geração.
- Se o sistema já oferece recursos práticos de IA local (edição inteligente de fotos, assistente com resumo offline, tradução direta, etc.).
- Quantidade de RAM: modelos de IA, mesmo compactos, precisam de memória para rodar com folga.
Em notebooks, especialmente os anunciados como “AI PCs”:
- A presença de NPU com desempenho razoável (os 40 TOPS viraram uma espécie de referência).
- Uma GPU minimamente capaz se você pretende usar IA para imagem, vídeo ou jogos.
- Compromissos de suporte do fabricante: atualizações de Windows/macOS, drivers e melhorias de IA ao longo do tempo.
No Brasil, ainda é comum ver fichas técnicas confusas, com “IA” usada como termo genérico para qualquer função automática. Por isso, vale sempre conferir reviews e materiais técnicos antes de pagar mais caro só pelo selo.
Limitações, exageros de marketing e realidade
Apesar do hype, a IA no dispositivo ainda tem limites claros:
- Modelos realmente grandes ainda precisam da nuvem ou de hardware bem acima da média.
- Nem todas as marcas explicam direito o que roda localmente e o que vai para servidor.
- Muitos recursos de IA chegam primeiro a aparelhos topo de linha, e só depois (ou nunca) aos intermediários vendidos em massa no Brasil.
Do lado do marketing, a expressão “com IA” virou quase um carimbo automático. Tem câmera? “Câmera com IA.” Tem equalizador automático? “Som com IA.” O ponto aqui é simples: recurso de IA só é relevante quando entrega algo concreto, menos tempo gasto, melhor qualidade de imagem, mais privacidade, menos passos para fazer a mesma tarefa.
Para quem IA no dispositivo já vale a pena
Para quem usa tecnologia só para redes sociais básicas, streaming e navegação, a IA no dispositivo ainda não é um fator decisivo na compra. Você vai ver alguns benefícios indiretos, mas nada que mude completamente a experiência.
Já para quem fotografa muito, faz muitas videochamadas, trabalha com texto o dia inteiro ou gosta de experimentar recursos novos de software, ter um aparelho com CPU, GPU e NPU bem integradas começa a fazer diferença real. Atualmente, é esse público que mais se beneficia de celulares topo de linha e notebooks rotulados como “AI PCs”.
O próximo passo é claro: modelos locais mais poderosos, frameworks mais maduros e, principalmente, softwares que aproveitem melhor esse hardware. Quem entender agora como esses blocos trabalham juntos vai escolher melhor os próximos aparelhos e fugir do marketing vazio de “IA em tudo”
