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！