电脑目前没有普遍配备NPU（神经处理单元）的主要原因涉及硬件设计、软件生态和成本等多方面因素，具体分析如下：

一、硬件设计与集成

集成难度与成本

NPU是专门为AI任务优化的处理器，其设计需要兼顾能效比和特定算法的加速能力。将其集成到通用CPU或GPU中会增加设计复杂性和制造成本，目前主流厂商更倾向于通过软件优化而非硬件专用的方式提升AI性能。

现有处理器的AI加速方案

现代CPU（如Intel Core系列和AMD Ryzen系列）已通过集成GPU（如Intel的Quick Sync AI、AMD的Ryzen AI）提供一定程度的AI加速，能够满足日常AI应用需求。对于高性能计算，独立GPU（如NVIDIA的CUDA加速）仍是更成熟的选择。

二、软件生态与系统要求

操作系统限制

Windows 12及后续版本计划将NPU作为运行AI功能（如Copilot+）的硬件要求。目前大多数软件仍依赖CPU或GPU，尚未强制要求NPU支持，导致普通电脑无需配备NPU。

软件优化需求

即使硬件支持，调用NPU仍需大量软件优化。例如，Windows 11的AI功能需通过特定驱动和API实现，普通软件开发者难以直接利用NPU资源。

三、市场定位与用户需求

通用性与性价比

普通用户对AI性能需求有限，集成NPU的硬件会增加设备成本。厂商更倾向于在高性能设备（如笔记本、工作站）中配备NPU，以平衡性能与市场定位。

专用场景的替代方案

对于专业AI应用（如视频处理、深度学习训练），用户可根据需求选择配备独立GPU或专用的AI加速卡，而非依赖NPU。

四、未来趋势

随着AI技术的普及，预计未来更多设备会集成NPU或类似专用处理器（如Ryzen AI、Intel Core Ultra），但初期仍以高性能计算设备为主。用户可根据具体需求选择硬件配置，而无需所有设备都配备NPU。

综上，电脑未普遍配备NPU是硬件、软件和市场多因素共同作用的结果，未来随着技术发展，NPU的普及程度将逐步提高。